Investor Intelligence
Ein systematischer Ansatz für Investoren-Matching im Pre-Seed- und Seed-Fundraising in Europa.
Die meisten Gründer:innen, die eine Finanzierungsrunde vorbereiten, landen beim selben Ergebnis: eine lange Liste von Investorennamen, zusammengetragen aus diversen VC-Listen, Crunchbase, LinkedIn und Empfehlungen bestehender Investoren und befreundeter Gründer:innen. Die Liste hat vielleicht 150 Einträge. Vielleicht 300.
Die Liste ist nicht das Problem. Das Problem ist, dass eine Liste keine Antwort ist.
Welche dieser Investoren haben tatsächlich in Unternehmen deiner Kategorie investiert — nicht nur in angrenzende? Welche führen Runden in deiner Stage, und welche investieren ausschließlich als Co-Investoren? Wer investiert aus einem aktuellen Fonds und wer befindet sich in der Auflösungsphase? Welche würden einen Wettbewerber im Portfolio als Grund zum Absagen sehen — und welche als Grund, genauer hinzuschauen?
Diese Fragen lassen sich nicht durch Datenbankfilter beantworten. Sie erfordern Urteilsvermögen — und Urteilsvermögen kostet Zeit, die die meisten Gründer:innen mit den falschen Investoren verbringen.
Dieses Paper beschreibt einen systematischen Ansatz zur Lösung dieses Problems.
Die Datenbank
Die Grundlage ist eine strukturierte Datenbank mit rund 2.800 Investmentakteuren im europäischen Frühphasenmarkt: VC-Fonds, Family Offices und Angels von Pre-Seed bis Series A.
Die Größe allein ist nicht der Unterschied. Entscheidend ist, dass jeder Datensatz auf einer einheitlichen Taxonomie basiert — dem gleichen Vokabular, das auch zur Beschreibung des Startup-Mandats auf der anderen Seite des Matchings verwendet wird. Das ist die Voraussetzung für einen strukturierten Vergleich.
Jeder Investoren-Datensatz enthält:
- Stage-Fokus und Ticketgröße, einschließlich der Frage, ob der Fonds Runden anführt oder nur co-investiert
- Geografie (wo Kapital eingesetzt wird, nicht wo der Fonds seinen Sitz hat)
- Taxonomie-Tags in vier Dimensionen: Branchen, Geschäftsmodelle, Kundensegmente und — wo relevant — Technologiedomänen
- Portfoliounternehmen mit strukturierten Taxonomie-Tags — nicht nur Namen
- Fondsjahrgang und aktuelles Investmentvehikel
- Datenqualitätsstatus: importiert, angereichert oder manuell verifiziert
Die Portfolio-Ebene ist das, was diesen Ansatz von einem gefilterten Verzeichnis unterscheidet. Portfoliounternehmen sind eine offenbarte Präferenz. Sie zeigen, worin ein Investor tatsächlich investiert hat — nicht, was auf seiner Website steht. Beides ist häufig nicht dasselbe.
Der Matching-Prozess
Das Matching läuft in zwei Ebenen. Die Reihenfolge ist entscheidend.
Ebene 1 — Struktur
Die erste Ebene ist deterministisch. Sie beantwortet strukturelle Fragen, bevor überhaupt ein Scoring stattfindet.
Drei harte Filter:
Stage. Liegt die aktive Stage des Investors im Bereich der aktuellen Stage des Mandats? Ein Investor, der Series-A-Tickets schreibt, passt nicht zu einer Pre-Seed-Runde — unabhängig davon, wie gut die Taxonomie übereinstimmt.
Geografie. Deckt der Investor die Geografie des primären Marktes des Startups ab? Bewertet wird, wo Kapital eingesetzt wird — ein Berliner Fonds mit paneuropäischem Mandat ist ein anderer Gegenüber als einer, der ausschließlich DACH-Unternehmen finanziert.
Ticketgröße. Liegt der Finanzierungsbedarf im Rahmen? Übersteigt der Bedarf das Maximum des Investors, ist das ein harter Ausschluss — er kann die Runde nicht anführen. Liegt der Bedarf unter dem Minimum des Investors, wird anders verfahren: Der Investor kann möglicherweise als Co-Investor teilnehmen und wird entsprechend markiert statt ausgeschlossen.
Ein Designprinzip, das explizit genannt werden sollte: Leere Felder in einem Investoren-Datensatz sind kein Ausschlussgrund. Ein Investor mit unvollständigen Geografiedaten wird nicht ausgeschlossen — fehlende Daten sind kein Beleg für fehlende Übereinstimmung. Nur ein befülltes Feld ohne Überschneidung löst einen Ausschluss aus. In der Praxis ist das relevant: Kleinere Fonds und Angels haben oft dünne öffentliche Profile.
Nach den harten Filtern erhält jeder verbleibende Investor einen Domain Score — eine gewichtete Überlappungsquote über vier Dimensionen:
| Dimension | Gewicht | Begründung |
|---|---|---|
| Branchen | 3× | Stärkstes Signal für Marktverständnis |
| Geschäftsmodelle | 2× | Indikator für Vertrautheit mit kommerzieller Mechanik |
| Kundensegmente | 1× | Sekundäres bestätigendes Signal |
| Technologiedomänen | 1× | Relevant nur für Deep-Tech-Mandate |
Wenn strukturierte Portfoliodaten vorliegen, verbindet der Domain Score die Taxonomie-Überlappung (70 %) mit der Portfolio-Taxonomie-Überlappung (30 %). Portfoliounternehmen sind eine offenbarte Präferenz — die Mischung belohnt Investoren, deren tatsächliche Deals ihren erklärten Fokus bestätigen.
Ebene 2 — Intelligence
Nach dem deterministischen Scoring läuft ein Portfolio-Intelligence-Durchlauf für die gematchten Investoren. Hier geht die Analyse über das hinaus, was eine Datenbank berechnen kann.
Für jeden gematchten Investor wird erzeugt:
Ein Fit-Signal — strong, neutral oder weak — basierend auf Portfolio-Evidenz gegenüber dem konkreten Mandat. Ein Strong-Signal erfordert substanzielle Gründe: eine Direktinvestition in derselben Kategorie oder mehrere Portfoliounternehmen, die die These-Passung belegen. Thematische Nähe allein reicht nicht aus.
Ein schriftliches Rationale — eine substanzielle Einschätzung, warum die Portfolio-Evidenz für dieses konkrete Mandat überzeugend ist oder nicht. Derselbe Investor wird bei zwei Mandaten mit ähnlichem Taxonomie-Profil unterschiedlich bewertet, wenn die Portfolio-Evidenz in verschiedene Richtungen weist.
Die Sechs-Stufen-Klassifikation
Jeder Investor wird einer von sechs Stufen zugeordnet. Die Zuordnung erfolgt sequenziell — jede Prüfung läuft nur, wenn die vorherige den Investor noch nicht platziert hat.
| F | Not a Fit | Harter struktureller Ausschluss |
| E | Relationship Building | Deckt nur die nächsthöhere Stage ab; nicht jetzt, aber relevant |
| D | Conditional | Ticket-Untergrenze über dem Mandatsbedarf; Co-Invest möglich, kein Lead |
| C | Exploratory | Intelligence: schwaches Portfolio-Signal bei einem B-Investor |
| B | Approach | Besteht alle harten Filter; Kern-Arbeitsliste |
| A | Prioritize | Intelligence: starkes Portfolio-Signal |
Zwei Stufen — Prioritize und Exploratory — können ausschließlich durch die Intelligence-Ebene vergeben werden. Die deterministische Scoring-Engine vergibt nie A oder C. Ein hoher Domain Score ohne Portfolio-Überzeugung ist nicht dasselbe wie strukturelle Übereinstimmung. Der quantitative Score verdient einen Platz auf der Liste. Das qualitative Signal bestimmt die Priorität.
Das Ergebnis
Das Ergebnis ist ein strukturierter Investor-Analysis-Report, spezifisch für das Mandat. Es ist kein gefilterter Export der Datenbank — jedes Element wird für dieses Unternehmen in dieser Stage zu diesem Zeitpunkt erstellt.
Executive Summary — alle gematchten Investoren nach Stufe und Domain Score sortiert, mit Investorentyp, Empfehlungsstufe und dem entscheidenden Signal für die Stufenzuordnung. Das ist das Arbeitsdokument für die Vorbereitung der Ansprache.
Individuelle Investorenprofile — eine Seite pro Investor in den Stufen Prioritize, Approach und Exploratory. Jedes Profil enthält die strukturellen Metadaten, die Empfehlungsstufe, eine substanzielle Einschätzung auf Basis des konkreten Mandatsprofils und die Portfolio-Evidenz mit einer Einordnung, warum jedes Unternehmen ein relevantes Signal ist — oder nicht.
Pipeline-Stufen — Investoren in den Stufen Conditional, Relationship Building und Not a Fit werden in komprimierter Form dargestellt: Kontaktdaten und kurze Begründung. Nicht jeder Investor erfordert eine eigene Seite.
Der Report wird in zwei Formaten geliefert, die sich ergänzen.
Das PDF ist die Tiefenanalyse. Es ist das Dokument, das Gründer:innen lesen, bevor sie einen Prozess starten — um zu verstehen, wen sie ansprechen, was der Investor bisher finanziert hat und welcher Blickwinkel am ehesten anschlussfähig ist.
Die XLSX-Pipeline ist das operative Begleitdokument. Jeder Investor ist vorausgefüllt mit Stufe, Fit-Signal, Ticketgröße, Lead-Status, Kontaktnamen und LinkedIn-Links. Gründer:innen ergänzen vier Spalten: Stage, Intro Via, Next Step und Next Step By. Die Datei kann direkt genutzt oder in jedes CRM importiert werden.
Das Designprinzip: Tiefe Analyse informiert, wen man anspricht und warum. Leichte Struktur managt, was danach passiert.
Was das nicht ist
Die Analyse erstellt keine Outreach-Texte. Sie trackt keine Antworten und managt keinen Pipeline-Status über die initiale Übergabe hinaus. Das sind Aufgaben, die Gründer:innen in ihren eigenen Tools lösen — das Ergebnis ist bewusst CRM-agnostisch gestaltet.
Die Datenbank ist auch kein Echtzeitprodukt. Aktualität ist eine Funktion aktiver Kuratierung — Anreicherungsläufe und manuelle Verifizierung — nicht von Live-API-Anbindungen. Für den Anwendungsfall, dem sie dient, ist ein gepflegter Snapshot zuverlässiger als ein schlecht gepflegter Echtzeitfeed.
Eine Anmerkung zu Urteilsvermögen
Die Scoring-Gewichtungen, Stufen-Schwellenwerte, die asymmetrische Ticket-Logik und die Interpretation von Portfolio-Signalen in diesem System sind keine technischen Standardwerte. Sie reflektieren Jahre der direkten Arbeit in und mit europäischen VC-Fonds — ein Verständnis dafür, wie Investitionsentscheidungen tatsächlich getroffen werden, worauf Partner im ersten und zweiten Meeting achten und welche strukturellen Inkompatibilitäten Gespräche beenden, bevor sie beginnen.
Das System kodifiziert dieses Urteilsvermögen. Es ersetzt es nicht. Das Ergebnis ist Ausgangspunkt für ein Gespräch zwischen Advisor und Gründer:in — kein Ersatz dafür.
Interesse an einem Investor Intelligence Report?
Investor Intelligence →
Methodik und Schema auf GitHub:
GitHub Repository →