Commercial Insights in M&A-Transaktionen

Aus klassischen eindimensionalen Analysen lassen sich oft nur bedingt aussagekräftige Erkenntnisse ableiten; diese sind jedoch notwendig, um Wettbewerbsvorteile zu sichern. Aus diesem Grund setzen wir auf einen ganzheitlichen Analyseansatz, der die Interdependenzen zwischen allgemeinen Businesstrends und produkt- und kundenspezifischen Entwicklungen vereint. Dies ermöglicht es, Umsatz- und Margentreiber klar zu identifizieren.

Business Insights

Eine multidimensionale Aufschlüsselung der Umsatz- und Margenentwicklung ist oft der erste Schritt, um ein besseres Verständnis des Targets zu generieren, und gibt die Richtung für weiterführende Analysen vor. Das Verständnis über den Wachstumsbeitrag einzelner Märkte, Produkte und Kundensegmente deckt weiterhin Risiken und Chancen auf, die aus dem Geschäftsmodell des Targets resultieren.

Eine multidimensionale Analyse der Entwicklung von Umsätzen und Margen führt das Wachstum auf Veränderungen in den Kundengruppen, im Produktportfolio sowie bei  Mengen und Preisen zurück. Mit modernen Analytics-Tools ist es zudem möglich, diese Effekte unkompliziert und schnell in unterschiedliche Märkte und Segmente aufzuschlüsseln. Für Unternehmen mit mehreren Standorten helfen Geo-Analytics-Ansätze bei der Aufdeckung von White Spots.

Während Umsatz- und Margenbrücken ein besseres Verständnis des Wachstums erlauben, hilft eine dynamische Portfolio-Analyse, das Geschäft des Unternehmens in Bereiche mit hohem/niedrigem Wachstum sowie hoher/niedriger Profitabilität aufzuteilen. Mit aktuellen analytischen Methoden lassen sich dabei alle relevanten Dimensionen wie beispielsweise Märkte, Produkt- und Kundengruppen mit in die Analyse einbeziehen.

Die Konsolidierung der Informationen aus der Analyse von historischen Daten erlaubt es in einem nächsten Schritt unter Einsatz analytischer Modelle, Umsatz- und Margenprognosen aufzustellen. Diese werden dabei um Konfidenzintervalle und Risikoeinschätzungen ergänzt, um die Unsicherheiten der Prognosen zu quantifizieren.

Product Insights

Bei Targets mit einem diversifizierten Produktportfolio ist eine Analyse auf individueller Produktebene die sinnvollste Art, historische Entwicklungen zu verstehen. Eine Deep-Dive-Analyse vergangener Absätze hilft bei der Einschätzung des Verhältnisses zwischen wachsenden und rückläufigen Treibern im Produktportfolio des Targets. Diese Analysen der Produktlebenszyklen erlauben es weiterhin, zukünftige Absätze zu modellieren, um daraus optimale Portfoliomaßnahmen abzuleiten. Eine Rückzugstrategie ist bei älteren, im Absatz sinkenden Produkten oft sinnvoll. Hingegen können Produkte in den Anfängen ihres Lebenszyklus von zusätzlichen Mitteln profitieren, um ihr Wachstumspotenzial bestmöglich auszuschöpfen.

Produkte können weiterhin in Segmente untergliedert werden, um bestimmte Kundengruppen oder Marktsegmente zu bedienen, um Nischenprodukte zu identifizieren, um einzuschätzen, wie die Produktnachfrage einzelner demografischer Gruppen aussieht, oder um die Preisgestaltung zu optimieren. Bei Produktlebenszyklusanalysen ermöglicht der Einsatz von Data-Analytics-Tools und -Methoden signifikante Ressourcen- und Zeiteinsparungen. Mit Hilfe dieser Ansätze sind wir zum einen in der Lage, schnell und unkompliziert Daten von Tausenden von Produkten zu verarbeiten, und schaffen zum anderen die Grundlage für den Einsatz analytischer Modelle, die Produkte in Lebenszyklen und Segmente mittels empirischer Evidenz konsistent klassifizieren. Auf Basis von mikroökonometrischen Modellen lassen sich weiterhin optimierte, empirisch gestützte Preisgestaltungstrategien ableiten, die traditionelle Pricing-Ansätze ergänzen.

Customer Insights

Due-Diligence-Berichte beschränken sich oft auf qualitative Auswertungen und Einschätzungen der Kunden des Targets. Individuelles Kundenverhalten bleibt dabei meist außen vor. Mit modernen Data-Analytics-Methoden ist es nun möglich, Kundenverhalten mit einer höheren Präzision zu beschreiben. Es war noch nie so einfach, Kunden zu verstehen. Von der Durchführung von Kohorten- und Lebenszyklusanalysen über die Durchleuchtung von Churn- und Retention-Mustern bis hin zur Erzeugung von Segmenten und Prognosen auf Basis von statistischen Modellen findet sich für jede Fragestellung ein technischer Ansatz im Repertoire.

Kundensegmente auf Basis einer Vielzahl von Kundenmerkmalen werden dabei durch Expertenwissen oder statistische Methoden wie beispielsweise Clusteralgorithmen gebildet. Eine spezielle Art der Kundensegmentierung stellt die Kohortenanalyse dar. Kohorten werden jeweils durch Kunden einer Akquisitionsperiode gebildet. Umsatz- und Absatzanalysen über Kundenkohorten bieten dabei eine einfache Möglichkeit, Trends in der Kundenbindung zu identifizieren.eisgestaltungstrategien ableiten, die traditionelle Pricing-Ansätze ergänzen.

Unsere Analytics-Fähigkeiten

Unser Data-Analytics-Team kombiniert fundiertes Methodenwissen mit einem tiefen Verständnis über betriebswirtschaftliche Prozesse. Wir bieten für jedes Target die richtigen Analysen an und führen diese mit modernsten und innovativen Data-Analytics-Tools und -Methoden durch. 

Wir liefern unsere Analysen anhand von dynamischen Visualisierungen und Berichten. Somit helfen wir unseren Kunden dabei, optimale Investitionsentscheidungen in einem dynamischen Umfeld zu treffen. Bei Bedarf ermöglichen wir unseren Kunden auch nach Transaktionsabschluss Zugriff auf die im Rahmen des M&A-Prozesses erstellten Dashboards und Analytics-Lösungen mittels unserer hochsicheren IT-Systeme. So können wir gemeinsam mit unseren Kunden auch im Post-Deal-Umfeld die Wertschöpfung einer Akquisition begleiten und steuern.