Deal Analytics — Due diligence M&A

Au sein de l'équipe Deal Advisory, les missions de due diligence devaient objectiver la qualité du revenu de cibles : tendances de ventes, churn client, revenu récurrent, analyses like-for-like. Plus de 5 missions d'achat et de vente de sociétés à revenu récurrent (SaaS, télécommunications, cybersécurité), deux missions retail (PVM, sell-in, sell-out, saisonnalités), et un client assurance suivi en continu.

Des données transactionnelles brutes à fiabiliser, un rendu conforme à la charte graphique du cabinet, et des réunions client où chaque question appelle une exploration immédiate.

• Préparation des données transactionnelles sous Alteryx : nettoyage, construction de cohortes clients.
• Mesures DAX : revenu récurrent (ARR, MRR), churn, lifetime value, snowball vs N-1 et vs M-1, like-for-like.
• Client assurance (région marseillaise) : dashboard actualisé chaque mois pendant 2 ans, publié sur le Portail Client KPMG, avec deep dive jusqu'au niveau le plus fin.
• Rapport multi-onglets conforme à la charte graphique du cabinet, filtres période / géographie / produit pour l'exploration en réunion.

• Des cohortes clients construites dès la préparation des données, pour que churn et rétention se calculent sans retraitement dans le modèle.
• Un onglet par question de due diligence (croissance, acquisition, churn, revenu récurrent, like-for-like) plutôt qu'un seul écran surchargé.
• Publication sur le Portail Client KPMG pour le suivi récurrent : le client consulte, l'équipe actualise — pas d'envois de fichiers.

Les équipes deal explorent les questions de qualité du revenu en séance — au lieu d'allers-retours d'extractions — avec des indicateurs ARR, churn, LTV et snowball calculés sur des données nettoyées et traçables.