Kunden- und Portfolioanalysen zur Unterstützung einer Commercial und Financial Due Diligence auf Verkäuferseite

Unser Kunde, ein führender europäischer Internetkonzern, hatte für seinen Verkauf ein Bietverfahren mit mehreren Verkaufsrunden ausgelobt. Im Zuge der Bieterrunden mussten zahlreiche Fragen zum Wert des Kundenstamms und des Portfolios beantwortet werden. niologic lieferte alle Kundenanalysen und Analysen zum Produktportfolio.

Herausforderung

Im Zuge des Bieterverfahrens mussten Verkaufsunterlagen erstellt werden und in kurzer Zeit zahlreiche Analysen zum Wert des Kundenstamms und des Markenportfolios erstellt werden. Die Fragen teilten sich auf die Verhandlungsteilprojekte Financial Due Diligence und Commercial Due Diligence auf und hatten eine hohe Schlagzahl.

Vorgehen

niologic war von Beginn der Verkaufsvorbereitungen involviert. Eine leistungsstarke Datenstruktur für die Analysen der Kundendaten wurde geplant und termingerecht vor Beginn der Bieterrunden auf einer InMemory-Datenbank fertiggestellt.

Es wurden zahlreiche Kennzahlen vorab mit dem Kunden abgestimmt und entsprechende Live-Reports wie z.B. Kundenwert (Customer Lifetime Value (CLV)), Churn Rates, Monthly Recurring Revenue (MRR), Rotational Churn, usw. mittels InMemory-Analytics und Tableau™ umgesetzt.

Darauffolgend unterstützte niologic das Transaktionsteam und die internen Berater des Kunden in der Erstellung und Beantwortung zahlreicher Adhoc-Requests und Datenexporte.

Zusätzlich wurden Rechnungsabgrenzungen nach IFRS und US-GAAP berechnet, um den Kundenstamm für die internationale Käufergruppe analysierbar und prognostizierbar zu machen.

Projektergebnis und Kundennutzen

Durch die vertrauensvolle Zusammenarbeit mit dem Transaktionsteam des Kunden im Vorfeld und während der Due Diligence konnte ein schlagkräftiges Projektteam formiert werden, welches in kürzester Zeit alle Fragen in den Bereichen Finance, Marketing, Sales und Support beantworten konnte. Durch die Schaffung einer leistungsstarken Datenstruktur und IT-Infrastruktur konnten auch komplexe Analysen wie z.B. Rotational Churn beim Vertragswechsel klar identifiziert werden. Insgesamt attestierten die Bieter den datengetriebenen Kundenprozessen und -auswertungen eine hohe Güte. Final kam es zu einer erfolgreichen Transaktion bei einem Kaufpreis von rund 1,7Mrd. USD lt. öffentlichen Mitteilungen.