Optimieren Sie Ihre Deals mit KI-gestützten Analysen und Technologie​

Deal Analytics & Technology

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Ihre Experten für Fragen

Wenzel und Willershausen

Dr. Johann Wenzl
Partner, Deal Analytics bei PwC Deutschland
Tel.: +49 1516 4676062
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Dr. Timo Willershausen
Partner, Deal Analytics bei PwC Deutschland
Tel.: +49 1512 6509161
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Deal-Expertise trifft auf modernste Analytics-Lösungen und KI entlang des gesamten Transaktionszyklus​

Deal Analytics & Technology transformiert Ihre Deals. Unser PwC Data Hub verbindet Finanzdaten mit operativen Kennzahlen und weiteren Informationsquellen wie Web-Traffic, Social Media und Geodaten. So entsteht eine transparente, datenbasierte Equity Story, die zeigt, was tatsächlich Wert schafft. Wir identifizieren die relevanten Hebel in Pricing, Customer Retention und kostenrelevanten Bereichen und analysieren diese über verschiedene Datendimensionen hinweg. Das Ergebnis sind fundierte Investitionsentscheidungen, geringere Transaktionsrisiken und Stakeholder, die sich auf die wesentlichen Werttreiber fokussieren können.​

Unser Data Cube wächst mit Ihren Anforderungen und Ihrer Deal-Komplexität. Ganz gleich, ob Sie ein einzelnes Asset bewerten oder Multi-Site-Integrationen über Branchen und Länder orchestrieren, die Plattform skaliert unmittelbar mit. Wir liefern granulare Bottom-up-Analysen, die Echtzeit-Szenarien und schnelle Integration nach dem Merger ermöglichen. Auf dieser Basis werden Wertdimensionen, Abhängigkeiten und Synergien entlang der gesamten Wertschöpfungskette des Zielunternehmens und über alle Phasen der Transaktion sichtbar.​

Nach dem Closing schaffen wir operative Exzellenz für Ihr Tagesgeschäft. Unsere cloudbasierte Analytics-Plattform bietet CFOs und Investment-Teams vom ersten Tag an vollständige Datentransparenz und robuste Governance. Standardisiertes Reporting, automatisierte Konsolidierung und interaktive Dashboards für alle relevanten Finanz- und Betriebskennzahlen beschleunigen die Realisierung von Synergien, sichern Compliance und liefern die Grundlage für strategische Entscheidungen, die nachhaltig Wert schaffen.​

„Mehr Sicherheit beim Pricing, mehr Klarheit bei Synergien, mehr Substanz für Ihre Investitionsentscheidung. Unser Deal Analytics Team durchleuchtet datenbasierte Geschäftsmodelle systematisch – von Unit Economics über Churn-Analysen bis zur Skalierbarkeit des Tech-Stacks. Das Ergebnis: Investitionen mit messbarem Wertzuwachs.“

Dr. Johann Wenzl,Partner bei PwC Deutschland

Deal Analytics & Technology

Bessere und schnellere Entscheidung durch KI-, Technologie- und Transaktionsexpertise.

Mit unseren individualisierbaren Standardlösungen schaffen wir Klarheit über Ihre Unit Economics und liefern schnelle Einblicke in ARR-Entwicklung und Kundenkohorten.

Zur Optimierung Ihres Vertriebs liefern wir passgenaue Analysen, die Ihnen verborgene Dynamiken in Ihrem Kunden- und Produktportfolio aufzeigen.

Bewerten Sie die digitale Performance Ihres Targets und entdecken Sie verborgene Werttreiber mit Hilfe unserer Advanced Social-Listening- und Website-Analytics-Tools.

Optimieren Sie Ihr Filialnetz mit Geo-Financial Analytics. Wir integrieren Geo-Insights mit Finanzdaten, um strategisches Wachstum in standortbasierten Geschäftsmodellen zu steuern.

Wir schließen Due-Diligence-Lücken frühzeitig, entwickeln eine evidenzbasierte Equity Story und schaffen die Single-Source-of-Truth für einen effizienteren Sell-Side-Prozess.

Beschleunigen Sie die Wertsteigerung und ermöglichen Sie fundierte Entscheidungen mit Hilfe von alternativen Daten und Analysen, die ML-Modelle mit erklärbarer und generativer KI verbinden.

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Projekt-Highlights & Best Practices

Software Analytics für eine Refinanzierung

Ein detaillierter ARR-Data-Cube kombiniert mit einem dynamischen Dashboard führt bei Softwareunternehmen zu besseren Refinanzierungsbedingungen.

Ein führender SaaS-Anbieter für Versorgungsunternehmen in der DACH-Region beauftragte uns im Rahmen einer Refinanzierung, nach einer erfolgreichen Buy-and-Build-Phase.​

Wir wurden beauftragt, die ARR-Informationen der sechs erworbenen Gesellschaften aus diversen ERP-, CRM- und Buchhaltungssystemen in einem konsistenten ARR-Data Cube zu harmonisieren. Der bottom-up erstellte ARR-Data-Cube integrierte Bookings, Verträge, Rechnungs- und Nutzungsdaten in einer Single-Source-of-Truth.

Nach der Harmonisierung der Daten und dem Aufbau des Datenmodells visualisierten wir die Ergebnisse in einem dynamischen Power BI-Dashboard. Dies ermöglichte die Quantifizierung von Kohortendynamiken, Churn, Upsell, Preiseffekten sowie die Prognose verschiedener Szenarien. Der ganzheitliche Blick auf zentrale Werttreiber untermauerte die Equity Story, erhöhte das Vertrauen der Fremdkapitalgeber, führte zu vorteilhaften Refinanzierungskonditionen und bereitete das Unternehmen gleichzeitig auf einen möglichen Exit vor.​

Digital Marketing Due Diligence für ein Mode-D2C

Ein PE-Investor untermauerte mit Digital Analytics seine Investmenthypothese im Zuge der Akquisition D2C-Bekleidungsmarke.

Im Zuge der geplanten Akquisition einer D2C-Bekleidungsmarke mit erheblichen Ausgaben für Sportsponsoring benötigte ein führender PE-Investor aufgrund der starken Abhängigkeit des Targets von Reichweite belastbare Informationen zur Wirksamkeit des digitalen Marketings. Dazu setzten wir plattformübergreifendes Social-Listening ein (YouTube, X, Reddit, Online-News), erfassten eventbedingte Erwähnungen und User Engagement und belegten den klaren Zusammenhang zwischen Kampagnen und höherem Website-Traffic. Ein Peer-Vergleich und Conversion-Analysen zeigten im Vergleich zur Konkurrenz signifikant höhere Besucherzahlen und Conversion-Rates während der gesponserten Events – ein klarer Beleg für hohen Marketing-ROI. Die Erkenntnisse stützten die Investmenthypothese und lieferten klare Impulse für Wertsteigerung nach dem Deal.

Geo-Financial Analytics im LEH

Geo-Financial Analytics optimiert ein Filialnetz durch die Identifizierung von Kannibalisierungseffekten und Wachstumsregionen mit externen Daten.

Mit Hilfe von Geo-Financial Analytics optimierten wir das Filialnetz einer großen, europaweit operierenden Supermarktkette. Dazu analysierten wir Anfahrtszeiten, Passantenfrequenz, Nähe zur Konkurrenz und relevanten Points-of-Interest (POI), sowie Standortbewertungen und Kundenfeedback. So identifizierten wir Standorte mit überlappenden Einzugsgebieten und hohem Kannibalisierungsrisiko. Mit einem integrierten Machine-Learning- und Gravity-Modell simulierten wir Konsolidierungsszenarien und ermittelten deren finanziellen Effekt.​

Die Schließung von Filialen mit unterdurchschnittlicher Performance sowie die gezielte Lenkung von Kunden zu nahegelegenen Standorten steigerten den Firmenwert signifikant. Dieser datengetriebene Ansatz ermöglichte objektive und evidenzbasierte Entscheidungen, maximierte die Profitabilität und verschlankte das Filialnetz.

Flexible Datenmodelle für effiziente Exits

Für einen effizienten Verkaufsprozess sollten die Datenmodelle mit kommerziellen KPIs und finanziellen Daten 6 Monate vor der Due Diligence erstellt werden.

Wer einen Exit vorbereitet, benötigt erstklassige Transparenz über alle relevanten KPIs und Werttreiber. Im Rahmen des Exits eines großen PE-Portfolio-Unternehmens für Supply-Chain-Lösungen im Lebensmitteleinzelhandel haben wir gemeinsam mit dem Management sechs Monate vor der Due Diligence integrierte Datenmodelle mit operativen und finanziellen Daten aufgebaut, KPI-Definitionen harmonisiert und Umsatz-, Margen- sowie CapEx-Daten aus Käuferperspektive strukturiert. Dynamische Dashboards und Data-Packs untermauerten die Equity Story von Beginn an. So erhielten die Bieter Zugang zu konsistenten Daten, was den Bedarf für Q&A Sessions reduzierte und die Due Diligence-Phase verkürzte. Das Management konnte sich auf das Tagesgeschäft konzentrieren und gleichzeitig den Informationsbedarf der Bieter bedienen. Dies resultierte in einem effizient geführten Exit-Prozess und einer höheren Bewertung.

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