. O valor da análise avançada em fusões e aquisições - Tudo Sobre Tecnologia

Com grandes dados a emergir como a revolução mais recente e maior de gerenciamento de dados, as empresas estão vendo como análise preditiva e avançada pode afetar - tanto positiva quanto negativamente - uma fusão ou aquisição. 
handshake.jpgAs empresas têm sempre olhou para fusões e aquisições para crescer ou redefinir seus negócios. Pré e pós-M & A diligência tem historicamente focado em aspectos operacionais, tecnologia e financeiro. Mas com grandes volumes de dados a emergir como a revolução mais recente e maior de gerenciamento de dados, as empresas estão vendo como análise preditiva e avançada pode afetar uma fusão ou aquisição, identificando problemas internos e oferecer as melhores soluções.
Por exemplo, uma grande fusão bancária recentemente deu errado quando os clientes começaram a tomar empréstimos a juros baixos a partir do banco adquirido e investi-los de volta em maior ganhando produtos de ativos fixos da aquisição da divisão de investimentos do banco. O banco adquirente descoberto e abordou a questão mais de um ano e milhões de dólares perdidos depois.

Verdadeiro valor

Falei com Joe DeCosmo que é diretor de analítica avançada e Insights em gestão e tecnologia da empresa de consultoria West Monroe Partners . Com mais de 20 anos de experiência em liderança de equipes e projetos de análise, Joe foi capaz de discutir o verdadeiro valor de análises avançadas em M & A.
Toni: Você pode me dar um exemplo de como a má arquitetura da informação pode prejudicar um acordo de aquisição?
Joe: Há duas maneiras que a má arquitetura da informação pode prejudicar um negócio - financeiros e estratégicos.
Do ponto de vista financeiro, pode haver casos em que a arquitetura da informação de que as duas empresas são tão fora de sincronia que será simplesmente demasiado caro para atualizar e integrar sistemas, dados, etc Temos visto muitos exemplos onde a arquitetura da empresa-alvo é lamentavelmente desactualizado e vai levar um grande investimento de tempo e dinheiro para se modernizar. Se o investimento torna-se muito grande, o que impacta o retorno financeiro do negócio global e que o adquirente não quer ou não pode fazer esse investimento e realizar esse custo financeiro.
Estrategicamente, no mundo de grandes volumes de dados e análises avançadas, dados e informações tornou-se um diferencial crítico para muitas empresas. Não importa quão bom desempenho de uma empresa pode ser, ou o quão intrigante seu plano de negócios, se a arquitetura da informação de base não é boa, se não pode ser dimensionado de forma eficaz, uma empresa pode adquirir a pé. Em outras palavras, não importa o quão eficaz a empresa está agora, se a arquitetura da informação não é construído para ter escala e alavancagem no futuro, o valor do negócio será diminuída como ele vai se tornar um fator limitante para o crescimento da empresa.
Nós absolutamente visto ofertas desmoronar e os compradores a pé aparentemente bons negócios por causa da escassez de dados e arquitetura de informação.

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Toni: Você pode me dar um exemplo de como a análise preditiva pode aumentar a probabilidade de uma bem sucedida fusão ou aquisição?
Joe: Claro. No nível mais básico, a análise preditiva agrega valor ao proteger ou crescimento de receita. Se um banco está sendo adquirido, você pode imaginar que muitos dos atuais clientes do banco podem pensar em sair, em vez de ficar com o novo, o banco combinado.Você pode usar modelagem preditiva para entender o que os clientes, com base em seu relacionamento passado, a história conta, etc, podem ter uma maior probabilidade de sair do que outros. Uma vez que o modelo está no lugar, você pode usá-lo para direcionar proativamente los em clientes de risco com atendimento ao cliente-alvo para manter seus negócios. Da mesma forma, se as empresas que se fundem produtos complementares, você pode usar modelagem preditiva para identificar os melhores clientes-alvo para os produtos de cada empresa. Neste caso, é tratar os clientes da nova empresa como um universo potencial e usar modelagem preditiva para extrair esses dados para as melhores oportunidades de vendas.
A linha de fundo é que a análise preditiva pode ser usado para melhorar o desempenho financeiro global da nova empresa combinada e ajudar a garantir que a aquisição agrega valor tão rapidamente quanto possível.
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Toni: Como análises preditivas e avançado minimizar os custos e maximizar a receita?
Joe: eu descrevi alguns dos que acima. Do lado da receita, tudo se resume a retenção e crescimento. A análise preditiva para a retenção de clientes, cross-sell e up-sell é bem compreendida e tem sido usado com sucesso por muitas empresas durante muitos anos. No caso de uma fusão ou aquisição, a diferença é que o foco torna-se clientes da empresa adquirida. Ou seja, usar a análise para prever como os clientes da empresa adquirida são provavelmente vai se comportar ea melhor forma de atingir e tratá-los para o crescimento da receita a longo prazo.
No que diz respeito à melhoria das operações e custo-poupança, análise preditiva pode ser usado para tudo, desde a melhora na demanda planejamento ou previsão de uma cadeia de suprimentos mais eficiente, ou para identificar a causa raiz de falhas ou direcionadores de custos na produção, atendimento ao cliente, etc Nesses casos, você está usando os dados das empresas combinadas para obter uma compreensão mais profunda de operações centrais das empresas e utilizando a modelagem para identificar ineficiências e oportunidades de redução de custos.

Sobre Toni Bowers

Toni Bowers é Diretor Editorial da TechRepublic e é o blogger award-winning do blog Gestão de Carreira. Ela tem boletins editados, livros e sites relacionados com software, a carreira de TI e questões de gestão de TI.

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