Como encontrar sua combinação de dados perfeita usando dados alternativos

Quase todos os dias, você interage com dados (mesmo que não perceba!).

Cada vez que interagimos com a tecnologia, digamos, seu telefone ou cartão de crédito, os dados são gerados. Às vezes, esses dados não chegam a lugar algum, mas muitas vezes as empresas armazenam e analisam esses dados para construir uma compreensão mais forte do comportamento.

Francamente, devido à abundância de dados brutos criados, as organizações estão lutando para entender as melhores maneiras de implantá-los e usá-los para tomar melhores decisões de negócios e encontrar suposições mais fortes, aumentando a precisão e a eficácia dos negócios em várias áreas. Existem problemas que antes eram insolúveis e que agora podem ser investigados, explorados e resolvidos com base nos tipos de dados criados diariamente por interações sociais, pessoais e comerciais.  

O que são dados como serviço?

Essa criação exponencial de dados a partir da tecnologia deu origem a toda uma categoria de serviço de negócios, chamada de dados como serviço (DaaS).

Os usuários de dados não apenas perceberam que os dados precisavam ser criados com mais eficiência, mas também precisavam ser rastreados, armazenados, analisados, manipulados, compartilhados e vendidos. A existência de tantos dados exigiu maior infraestrutura para maximizar o potencial dos dados.

Em sua essência, o setor de DaaS visa fornecer e distribuir dados por meio de uma rede. Normalmente, os dados serão armazenados em data warehouses e disponibilizados aos usuários por meio da computação em nuvem. O DaaS é um serviço que cresce exponencialmente devido à sua capacidade de aumentar a facilidade de uso e a velocidade de acesso aos negócios.

Dada a sua novidade, as empresas de DaaS precificam suas ofertas de dados de várias maneiras, mas a mais comum agora é a precificação baseada em volume, que, em última análise, precifica os dados dependendo do tamanho de megabytes dos conjuntos de dados desejados usados ​​e entregues.

No entanto, os custos tendem a variar dependendo do tipo de dados que uma empresa usa, com que frequência eles precisam acessá-los e o que eles esperam alcançar com eles.

Casos de uso para dados em diferentes setores

Os dados sempre desempenharam um papel nos negócios (pense em um livro de contabilidade rastreado à mão!). Mas hoje, com a sofisticação dos dados, vemos todos os setores promovendo dados que atendem às suas necessidades de forma exclusiva. Mesmo quando os mesmos dados podem ser usados ​​por duas partes diferentes, eles podem ser usados ​​por razões muito diferentes e, portanto, armazenados e manipulados de forma exclusiva também.

Por exemplo, temos a cadeia de suprimentos e o setor de logística usando todos os tipos de métricas de dados em seus métodos de transporte para superar gargalos. Em contraste, o setor de marketing pode usar dados demográficos e firmográficos para criar os métodos de divulgação perfeitos.

Um setor que fica no centro do DaaS é o gerenciamento de investimentos. Essas organizações são as que assinam os cheques para alimentar o crescimento exponencial do setor de software DaaS, e os investidores estão começando a promover e construir seus próprios sistemas de dados para garantir que seus investimentos sejam realmente o melhor uso dos fundos com o maior retorno para seus investidores.

Neste artigo, vamos explorar uma população chamada investidores institucionais . Por definição, essas organizações investem dinheiro em nome dos clientes – pense em fundos de hedge, investidores de private equity, capital de risco e bancos de investimento.

Uma quantidade significativa de capital circula por esses mercados e, historicamente, as decisões tomadas por essas partes se baseavam principalmente em dados financeiros e interações entre humanos. Mas, à medida que as expectativas e os tamanhos dos cheques aumentaram, também aumentou a necessidade de estar absolutamente confiante em cada investimento selecionado.

Os dias de intuição não estão mais aqui (embora qualquer bom investidor provavelmente lhe diga que a intuição ainda importa). Em vez disso, a prevalência de fontes de dados alternativas dominou esse mercado.

Dados tradicionais versus dados alternativos

Os dados no mundo dos investimentos podem ser divididos em duas categorias: dados tradicionais e alternativos.

Os dados tradicionais envolvem fontes de dados como arquivamentos da Securities and Exchange Commission (SEC), demonstrações financeiras, comunicados de imprensa, previsões e muito mais. Com esses dados, os investidores podem analisar informações financeiras cruciais sobre uma empresa, como receita, lucratividade, ativos, fatores de risco e índices financeiros.

Os dados tradicionais são essenciais para tomar uma decisão de investimento. No entanto, nem sempre esse tipo de dado está disponível, principalmente no caso de empresas privadas. Maior, no espaço de investimento SaaS, esses dados financeiros podem nem existir. Empresas com menos de 365 dias estão procurando capital inicial antes mesmo que seu EBITDA seja um número.

Em última análise, as informações tradicionais são insuficientes para tomar a melhor e mais informada decisão de investimento. Por esse motivo, os investidores mais de ponta estão incluindo fontes de dados alternativas em suas análises.

Dados alternativos podem ser classificados como dados derivados de fontes não tradicionais. Qualquer informação que possa ser reunida de forma organizada e comprove seu valor na análise de dados pode ser classificada como dados alternativos. Alguns exemplos de dados alternativos incluem transações com cartão de crédito, serviço móvel, previsão do tempo, revisão, tráfego da web, mídia social, dados de geolocalização e muito mais.

Coloquialmente, muitos pensam que os dados alternativos são os dados criados como um subproduto de um processo de negócios que não foi projetado para servir ao propósito que os dados alternativos servem. Dados alternativos têm se mostrado extremamente relevantes para os investidores, pois podem trazer vantagem competitiva para quem tem acesso.

Como criar a combinação perfeita de fontes de dados

Os investidores institucionais podem ser muito diferentes uns dos outros. Cada empresa tem métodos e recursos diferentes, que em última análise dependem muito do mandato de investimento e do orçamento de cada empresa. A única coisa que todas as empresas têm em comum é o fato de buscarem retornos acima da média de seus investimentos.

Ao buscar alfa em um investimento, os analistas procuram alvos de investimento em potencial que parecem ter qualidades únicas, o que os tornará com desempenho acima da média. Idealmente, eles usam dados para construir, apoiar e refutar hipóteses sobre o sucesso futuro de uma organização. Quanto melhores seus dados, mais precisas podem ser suas hipóteses. Sua capacidade de modelar com precisão o futuro sucesso financeiro de uma organização pode ser a diferença de milhões de dólares.

Como tal, eles estão buscando dados para ajudar nas seguintes atividades:

1. Identificar alvos com base em uma variedade de preferências de investimento
2. Entenda as características de cada um para organizar e priorizar quais engajar
3. Ilumine os pontos fortes e fracos de cada alvo
4. Construir uma compreensão mais forte sobre os fatores exclusivos em cada categoria de software

Essas métricas podem incluir itens como receita acumulada no ano (YTD), base de clientes atual, potencial de crescimento do lucro, número de funcionários da empresa, satisfação do cliente e potencial de crescimento. Para encontrar todas essas informações necessárias sobre uma empresa, os investidores devem usar as fontes de dados que podem ser rapidamente digeridas e organizadas.

Dito isso, eles estão trabalhando contra um orçamento e a maioria dos investidores prioriza ter fontes de dados de qualidade em vez de ter uma grande quantidade de conjuntos de dados. Em última análise, seu objetivo é obter dados suficientes para responder às perguntas que eles têm sobre cada investimento potencial sem duplicar os tipos de dados aos quais eles têm acesso (o que tornaria os gastos redundantes).

No entanto, os mandatos de investimento podem variar, o que permite resultados únicos e diferentes hipóteses suportadas a partir de um único conjunto de dados, fornecendo uma vantagem para várias organizações de uma forma única.

Na maioria dos casos, uma combinação equilibrada incluirá provedores de dados tradicionais e alternativos. A maioria dos investidores sabe como encontrar conjuntos de dados mais tradicionais, uma vez que a indústria em torno desses tipos de dados é madura, mas surgem dúvidas ao decidir sobre provedores de dados alternativos, porque esse tipo de dados pode ter uma definição variada e se apresentar de várias formas.

4 tipos de dados alternativos

Na G2, analisamos os dados alternativos do investidor em quatro categorias distintas: dados internos, dados de pessoas, dados da empresa e dados de produtos. Em nossas estimativas, os investidores mais bem-sucedidos têm acesso a todos os quatro tipos – e melhor, eles combinam esses conjuntos de dados alternativos para criar conclusões poderosas.

1. Dados internos

Os dados internos são um tipo de dados que todo investidor gera ao conduzir seus negócios, como conversas, reuniões com colegas, sessões com fundadores e ciclos de negócios anteriores. Esse tipo de dados geralmente é armazenado em softwares de CRM, como Affinity, Salesforce ou qualquer outro sistema para organizar notas e sentimentos gerais.

Por exemplo, digamos que um investidor decida ter uma conversa de café com uma empolgante startup emergente. Durante essa reunião, o investidor descobre algumas informações exclusivas, como o fato de que a startup planeja contratar cinco novos engenheiros de software para construir um novo produto. Após a reunião, o investidor anota os assuntos discutidos na reunião no CRM da empresa.

Normalmente, isso não estará disponível ao público, mas pode ter valor para os investidores que consideram um investimento nesta startup, pois pode ser visto como um indicador de crescimento para uma startup.

Embora os dados internos não sejam o tipo de dados mais brilhante – ou mais limpo –, é o conjunto de dados mais comum, devido à sua ampla acessibilidade e baixo custo (e geralmente gratuito)!

As relações humanas são a chave para os processos de negócios. Conhecer fundadores e colaborar com funcionários em um alvo em potencial pode ser incrivelmente proveitoso durante o processo de diligência para entender a cultura e a adequação à missão. Embora, é claro, os dados internos possam ser arriscados, porque as opiniões das pessoas podem ser muito subjetivas, o sucesso operacional de qualquer investimento exigirá conexão humana, o que torna os dados internos o primeiro passo na construção dessa base.

2. Dados de pessoas

Os dados de pessoas oferecem informações sobre quem trabalha em uma empresa. As fontes mais conhecidas de dados de pessoas são LinkedIn e Glassdoor.

Esse tipo de dado refere-se ao número de funcionários da empresa, principais contratações, taxas de retenção, oportunidades de emprego disponíveis, cultura da empresa etc. O número de funcionários pode ser um indicador chave de que uma empresa está crescendo no caso de um delta positivo ou um sinal de que a empresa pode ter atingido todo o seu potencial de crescimento no caso de um delta negativo.

As principais contratações também podem ser altamente impactantes. Normalmente, quando uma empresa traz um veterano do setor, pode ser um ótimo indicador de que a expertise está se juntando à mesa redonda. As oportunidades de trabalho disponíveis podem lhe dar uma visão rápida das diferentes direções que uma empresa pode estar tomando. Por fim, as taxas de retenção podem fornecer uma visão única da cultura da empresa e se os funcionários gostam da liderança atual.

Em última análise, a necessidade de crescer geralmente indica uma base de clientes em expansão, e uma base de clientes em expansão significa mais receita. Dado seu foco no retorno, isso é importante para os investidores.

3. Dados da empresa

Os dados da empresa dão aos investidores acesso a informações financeiras (incluindo aquelas além do balanço patrimonial). Esse tipo de dados inclui avaliações atuais, receita estimada, informações de acionistas, rodadas de financiamento e coorte de investidores existentes. Os dados da empresa se afastam dos dados financeiros tradicionais, porque são oferecidos em todas as empresas, públicas ou privadas.

Além disso, os dados da empresa são coletados de forma diferente dos dados financeiros convencionais. Por exemplo, Crunchbase ou Pitchbook contam com vários canais para recuperar dados usando fontes publicamente disponíveis e vários parceiros de dados para fornecer aos investidores dados financeiros exclusivos.

Os dados da empresa são essenciais para os investidores por três razões principais: primeiro, metas de investimento qualificadas dentro do mandato de investimento (se uma empresa tiver muito ou pouco financiamento); segundo, a percepção existente do valor de uma empresa (dados de avaliação e receita para entender o potencial de ROI); e, finalmente, entender quem podem ser seus futuros parceiros de negócios (ter uma noção dos investidores anteriores).

4. Dados do produto

Os dados do produto referem-se aos produtos específicos das empresas e seus relacionamentos com os clientes de cada produto. Esse tipo de dado ajuda os investidores a entender como os clientes do possível alvo realmente gostam e usam o produto. Os dados do produto podem incluir informações como pontuações do NPS, sentimento do cliente, dados de rotatividade, informações sobre preços, qualidade do suporte e facilidade de uso, para citar alguns.

Esse tipo de dado é essencial na hora de analisar uma oportunidade de investimento, sendo que a principal razão é que uma empresa pode ter um bom desempenho financeiro e uma liderança forte, mas no final das contas quem dita a receita futura da empresa são seus clientes.

Mesmo que as coisas pareçam ótimas no curto prazo, um produto pode não ter recursos obrigatórios ou ser cliente dos concorrentes, o que indicaria uma bandeira vermelha de longo prazo. Uma maneira comum de obter dados de produtos é por meio de chamadas de especialistas. Esse método o colocará frente a frente com um especialista do setor que pode fornecer informações valiosas sobre sua experiência com o produto, seja como funcionário ou como cliente.

No entanto, as chamadas de especialistas geralmente fornecem dados estreitos e inconsistentes que não permitem que os concorrentes sejam vistos igualmente e podem acabar altamente tendenciosos com laranjas sendo comparadas a maçãs (e a um custo extremamente alto). Para evitar esse viés e fortalecer o entendimento, muitos investidores aumentarão o número de chamadas hospedadas, o que significa mais tempo e custo mais alto.

Além disso, isso levou os investidores a recorrer a plataformas e recursos originalmente criados para compradores de software e usá-los para avaliar o sentimento do cliente e a posição de mercado dos alvos de software, como o G2.

No entanto, com o advento do DaaS, a G2 agora desenvolveu uma oferta para se encaixar mais diretamente na categoria de dados alternativos de produtos: Soluções para Investidores.

O que é a G2 Investor Solutions?

A G2.com é líder no espaço de revisão por pares de software, com mais de 60 milhões de compradores visitando todos os anos e deixando comentários em mais de 158 mil produtos em mais de 2.100 categorias de software. Todas essas visitas geraram uma entrada de mais de 1,8 milhão de avaliações até o momento.

Embora o G2 não tenha sido criado para investidores, seus dados certamente atendem às suas necessidades. As análises geradas no G2.com produzem dados que ajudam os investidores a identificar tendências, padrões e informações valiosas, como a satisfação dos usuários de software com sua pilha de tecnologia, quais produtos estão em alta, qual o preço que os usuários pagam pelo acesso, classificações de NPS e muito mais. mais informações do que as que estão publicamente disponíveis no G2.com.

Além de oferecer informações a par com o que você pode aprender em uma chamada de especialista, a Investors Solutions também fornece dados de intenção do comprador, que incluem visitas e padrões de tráfego no G2.com para fornecer informações sobre o que os compradores de software no mercado estão procurando.

Usando esses conjuntos de dados, os clientes podem automatizar os fluxos de trabalho de sourcing e diligência para fazer análises rápidas de sentimentos nos mais de 125 mil produtos listados no G2, juntamente com seus insights de dados internos, da empresa e financeiros. Esse fluxo contínuo de dados do produto permite uma ação mais rápida e uma forte priorização, criando uma vantagem para os usuários.

O que vem a seguir para os dados?

No futuro, o uso de dados de software B2B será mais automatizado. Existem muitos campos de dados que podem ser usados ​​como gatilhos preditivos e, hoje, os recursos de ciência de dados são limitados na maioria das lojas de investimento, o que dificulta esse nível de automação. Acho que veremos uma grande mudança nos próximos anos. A automação em larga escala se tornará mais normalizada e acessível devido à demanda e à competição para descobrir os melhores negócios.

Tantos dados alternativos substituem as conversas humanas que consomem muito tempo. Eles não vão embora, mas talvez você possa ter menos ou ser mais intencional sobre com quem fala com base em insights de dados alternativos.

Também acho que a importância secundária é encontrar padrões e tendências. O backtesting de muitas fontes de dados, em comparação com IPOs e captação de recursos de empresas quentes, pode ajudar as empresas a identificar quais padrões procurar no futuro para garantir que estejam buscando proativamente essas empresas de acordo.

Se você é um investidor SaaS e deseja obter alguns pontos de dados sobre uma empresa em potencial, entre em contato com nossa equipe !

Este artigo foi co-escrito pelo estagiário de Soluções para Investidores da G2, Lucas Masoero .