Exit in Public #6: Apresentando o Painel de Deals 📈

Múltiplos, ranges de saída, maiores aquisições, compradores mais ativos, atividade ano a ano e mais.

O Exit in Public é uma iniciativa pessoal que visa abrir a caixa preta do M&A de startups com fundadores, investidores, colaboradores e quem mais possa se interessar sobre o assunto.

Se você gostar do conteúdo, não deixe de compartilhar e se inscrever!

---

Olá, pessoal!

Estive um pouco sumido por aqui… mas foi por um bom motivo!

Ao longo do último mês, venho trabalhando em algo especial e que quero compartilhar hoje com vocês: o Painel de Deals by Exit in Public, uma ferramenta gratuita que compila as transações envolvendo empresas de tecnologia e empresas públicas.

Minha ideia é trimestralmente expandir o número de empresas públicas que monitoro no Painel e, também, atualizar com os balanços publicados com as informações mais atuais. Sem mencionar que pretendo seguir melhorando a cada iteração. Mas para isso, preciso do seu feedback e da sua ajuda!

• Feedback: preciso entender se o Painel tem valor para vocês. Se sim, seguirei atualizando. Caso contrário, ele terá vida curta, dado que é um grande esforço compilar todos os dados, organizá-los, analisá-los e apresentá-los. Além disso, essa é uma v1. Provavelmente, perceberemos inúmeros pontos de melhoria com o passar do tempo. Conto com vocês nessa!

• Ajuda: se você entende que tem valor, além do feedback, quero pedir que você compartilhe nas suas redes! Com outros empreendedores, empreendedoras, amigos, etc. Meu objetivo é abrir a caixa preta do M&A para o maior número de pessoas interessadas no tema. Sem a ajuda de vocês, certamente não vou conseguir.

Desde já meu muito obrigado pelos feedbacks e pelas ajudas!

Sem mais delongas, vamos a edição de hoje!

Boa leitura!

---

TL;DR:

• Confira já o Painel de Deals by Exit in Public;

• ~60 empresas listadas no Brasil e em outros países analisadas;

• +200 balanços analisados no período entre 2013 e 2021;

• 286 transações validadas;

• 139 transações com múltiplos calculados com e sem earnout.

---

Faltam referências para entender o mercado de M&A tech no Brasil.

Quanto mais me aprofundo e vivo esse mundo, mais claro fica para mim a curiosidade que existe nas pessoas em entender os deals, os múltiplos praticados, os tamanhos das aquisições e muito mais.

Mais do que só curiosidade, percebo que este entendimento data-driven pode ser um aliado poderoso para os empreendedores e empreendedoras em suas jornadas.

É bastante desafiador, por exemplo, encontrar múltiplos dessas transações.

Quando encontramos, nem sempre é tão animador, dado que na maior parte dos casos não fica claro se contemplam ou não a parcela contingente e variável no valor do deal.

Quando contempla não fica claro qual foi o percentual à vista dentro do todo, qual foi a base de faturamento utilizada, não fica claro a comparação com outros deals e por aí vai…

Mas isso não é novidade… Afinal, foi com esse intuito que comecei o Exit in Public 😅

O fato é que após o Exit in Public #2, onde analisei 80+ transações dos principais compradores de startups da LatAm, ficou evidente pelas mensagens e feedbacks que recebi o quanto algo mais profundo, interativo e que fosse constantemente atualizado poderia contribuir nesse cenário.

Exit in Public #2: O efeito Lago Wobegon no M&A de Startups

Assim, decidi arregaçar as mangas e me debruçar sobre os balanços mais uma vez, seguindo a mesma metodologia, só que agora com um volume de empresas e horizonte de tempo maior.

Aproveito para agradecer ao amigo, leitor e especialista em análise de dados, Gabriel Marafon, co-founder e COO da Qexpert, uma das principais consultorias de dados do Brasil, por todos os feedbacks, sugestões e orientações que em muito me auxiliaram a construir o Painel.

Foi assim que nasceu o Painel de Deals by Exit in Public 📊

Colocando em números, foram ao total:

• ~60 empresas listadas no Brasil e em outros países;

• +200 balanços analisados no período entre 2013 e 2021;

• 286 transações validadas;

• 139 transações com múltiplos calculados com e sem earnout.

Mas como funciona o painel?

Vamos a um rápido exemplo 👨‍🏫

1. Começamos pelos filtros: Comprador, Ano de Anúncio e/ou Faturamento do Vendedor.

   Para nosso exemplo, filtrei apenas por Comprador, escolhendo a Locaweb.

2. Aqui conseguimos ver a quantidade de aquisições realizadas pelo comprador por faixa de preço, bem como o gráfico de pareto de até onde está o maior % de número de transações realizadas.

   No nosso exemplo, repare que cerca de 74% dos deals ocorreram abaixo dos R$ 80M.

   Ah, clicando em uma das barras, é possível filtrar para visualizar apenas os deals dentro de determinada faixa de preço 😉

3. Neste campo, é possível ver linha a linha:

   • Cada uma das adquiridas;

   • Múltiplos com e sem earnout para cada uma delas, de acordo com os valores lançados em balanço no trimestre da aquisição;

   • Na última coluna, o valor do deal, faturamento, critério utilizado de faturamento e, ainda, o tempo até o exit desde a fundação em anos.

   Pegando por exemplo a ConnectPlug, vemos todos os pontos acima mencionados.

   

   Repare que o valor sem o earnout é, muitas vezes, o valor divulgado. Além disso, repare que o preço de fechamento está sujeito a determinados ajustes de dívida líquida e capital de giro, que são usuais neste tipo de transação, por isso a ligeira diferença.

   

   Fonte: Money Times

   Exit in Public #5: Vai pagar como? 🤑

4. Aqui conseguimos visualmente entender as ordens de grandeza do valor do deal (tamanho da bolha), como o ano da aquisição (cores da bolha).

   Repare, por exemplo, no deal da Bling em relação aos demais.

5. Nesta seção, vemos a contagem de deal por faixa de preço por ano.

   Repare a aceleração das atividades de M&A que a Locaweb teve após seu IPO, o qual aconteceu em fevereiro/20.

6. Aqui tento entender se há alguma correlação entre o valor do deal x faturamento. Além de enfatizar o % de earnout em relação ao valor total (tamanho da bolha).

   Ao passar o mouse sobre a reta, vemos o resultado da regressão linear: a equação que a define e o coeficiente de determinação.

   O coeficiente de determinação, R², é uma medida de ajuste de um modelo estatístico linear generalizado, como a regressão linear simples ou múltipla, aos valores observados de uma variável aleatória. O R² varia entre 0 e 1, por vezes sendo expresso em termos percentuais. Quanto maior o R², mais explicativo é o modelo linear, ou seja, melhor ele se ajusta à amostra. (Fonte: Wikipedia)

   Já ao passar pela bolha, temos a informação do % do earnout estimado em balanço sobre o valor do deal para cada aquisição.

E agora? O que vem pela frente para o Painel de Deals?

• Aumentar o número de compradores na base;

• Trimestralmente, atualizar com base nos balanços divulgados as transações do período (já já tem o Q1/22 para montar!);

• Realizar novos cruzamentos e análises. Um que estou estudando agora é o número de funcionários no momento da aquisição para termos, além do faturamento, um outro indicativo de tamanho da empresa.

Mas lembrando… tudo isso, se e somente se, com os feedbacks e ajuda que comecei essa edição pedindo eu entender que vale a pena continuar com o Painel de Deals.

Não deixem de me mandar uma mensagem! Espero que tenham gostado e até a próxima!

Disclaimer: As análises e opiniões são minhas. Esse post tem apenas caráter educativo que visa apoiar empreendedores, investidores e demais interessados em melhor analisar transações de M&A divulgadas no mercado.

Referências que me inspiraram na construção desta edição:

• Clouded Judgement, Jamin Ball

• SEG Snapshot: 1Q22 SaaS M&A Update, SEG (Software Equity Group)

• SaaS Capital Index, SaaS Capital

• Biannual Acquisition Multiples Report (February 2022), MicroAcquire

• DealflowBR #49 - Update dos Múltiplos de Aquisições em SaaS no Brasil, Guilherme Lima

• The Missing Insight Around Software Multiples for Valuing Companies, Tomasz Tunguz

---

Se gostou do conteúdo, não se esqueça de compartilhar com amigos e amigas que possam se interessar pelo tema. Vai ser um prazer recebê-los por aqui também!

---

Grande abraço,
Luiz