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Ähnliche Firmen finden bedeutet, Unternehmen zu identifizieren, die Ihren Bestandskunden, Wettbewerbern oder Zielunternehmen in relevanten Merkmalen entsprechen. Die effektivsten Methoden 2026 sind: (1) KI-gestützte Lookalike-Modelle, (2) Firmendatenbanken mit Filtergruppen, (3) semantische Websuchen, (4) Patent- und Technologie-Cluster und (5) Netzwerkanalysen über LinkedIn und Crunchbase. VCs nutzen diese Techniken für Deal Sourcing, Vertriebsteams für Leadgenerierung und Strategieberater für Wettbewerbsanalysen.
Inhalt
- Was bedeutet "ähnliche Firmen finden"?
- Die 5 Methoden im Überblick
- Methode 1: KI-gestützte Lookalike-Modelle
- Methode 2: Firmendatenbanken mit Filtergruppen
- Methode 3: Semantische Websuche und NLP
- Methode 4: Patent- und Technologie-Cluster
- Methode 5: Netzwerkanalysen
- Tool-Vergleich: Welche Lösung passt zu Ihrem Use Case?
- Praxisbeispiel: Von 1 Kunde zu 50 Lookalikes
- Häufig gestellte Fragen
Was bedeutet "ähnliche Firmen finden"?
Die Suche nach ähnlichen Firmen ist ein zentraler Prozess in drei Bereichen:
| Anwendungsbereich | Ziel | Beispiel |
|---|---|---|
| B2B-Leadgenerierung | Neue Kunden finden, die Bestandskunden ähneln | "Finde 50 Unternehmen wie unsere Top-10-Kunden" |
| Wettbewerbsanalyse | Konkurrenten und alternative Anbieter identifizieren | "Welche Firmen bieten ähnliche Lösungen wie Wettbewerber X?" |
| Deal Sourcing (VC/PE) | Investmentziele finden, die erfolgreichen Portfoliounternehmen gleichen | "Startups wie unser erfolgreichstes Exit" |
Das Kernproblem: Traditionelle Branchencodes (NACE, SIC) sind zu grob. "IT-Dienstleister" umfasst sowohl den lokalen PC-Reparaturservice als auch Enterprise-SaaS-Anbieter. Moderne Methoden nutzen deshalb semantische Ähnlichkeit statt starrer Kategorien.
Die 5 Methoden im Überblick
| Methode | Datengrundlage | Stärke | Limitation |
|---|---|---|---|
| KI-Lookalike-Modelle | Bestandskunden + Web-Daten | Höchste Präzision bei bekanntem ICP | Braucht Trainingsdaten |
| Firmendatenbanken | Strukturierte Unternehmensdaten | Schnell, einfach filterbar | Oft veraltete Kategorien |
| Semantische Websuche | Website-Texte, Produktbeschreibungen | Findet Nischen-Player | Rauschen bei generischen Begriffen |
| Patent-Cluster | Patentanmeldungen | Technologie-Tiefe | Nur für tech-intensive Firmen |
| Netzwerkanalysen | LinkedIn, Crunchbase, Investoren-Netzwerke | Beziehungsmuster sichtbar | Bias zu gut vernetzten Firmen |
Methode 1: KI-gestützte Lookalike-Modelle
So funktioniert es: Sie laden eine Liste Ihrer besten Kunden hoch. Das System extrahiert gemeinsame Merkmale (Branche, Unternehmensgröße, Tech-Stack, Hiring-Signale) und durchsucht dann Millionen von Firmen nach ähnlichen Profilen.
Typische Features eines Lookalike-Modells
- Firmografische Daten: Mitarbeiterzahl, Umsatz, Standort
- Technografische Daten: Verwendete Software, Tech-Stack
- Intent-Signale: Website-Traffic, Hiring-Aktivität, News-Mentions
- Textbasierte Ähnlichkeit: NLP-Analyse von Website-Copy und Produktbeschreibungen
Anbieter im Vergleich
| Tool | Fokus | DACH-Abdeckung | Preissegment |
|---|---|---|---|
| Dealfront (ehem. Echobot) | B2B-Vertrieb | Sehr gut | Mittel-Hoch |
| Apollo.io | Sales Intelligence | Gut | Mittel |
| Researchly | VC/PE und Beratung | DACH + Global | Individuell |
| ZoomInfo | Enterprise Sales | US-lastig | Hoch |
Praxis-Tipp: Lookalike-Modelle funktionieren am besten, wenn Sie mindestens 10–20 "Seed-Unternehmen" als Trainingsdaten haben. Je homogener Ihre Seed-Liste, desto präziser die Ergebnisse.
Methode 2: Firmendatenbanken mit Filtergruppen
Klassische B2B-Datenbanken wie Dun & Bradstreet, Herold oder die WKO-Kooperationsbörse bieten strukturierte Filteroptionen. Der Ansatz ist weniger intelligent, aber schnell und transparent.
Typische Filterkriterien
- Branche (NACE-Code)
- Standort (PLZ, Bundesland, Land)
- Mitarbeiterzahl
- Umsatzklasse
- Gründungsjahr
Limitation: Diese Filter finden Firmen mit ähnlichen demografischen Merkmalen – nicht unbedingt mit ähnlichem Geschäftsmodell. Ein 50-Personen-Unternehmen in der "IT-Branche" kann ein Rechenzentrum, eine Agentur oder ein SaaS-Startup sein.
Wann Datenbanken ausreichen
- Sie suchen nach Firmen in einer sehr spezifischen Nische (z.B. "Metallverarbeitung in Oberösterreich, 20–50 MA")
- Ihre Ähnlichkeitskriterien sind objektiv messbar (Größe, Region)
- Zeitdruck: Filter-Ergebnisse sind in Sekunden da
Methode 3: Semantische Websuche und NLP
Der KI-native Ansatz: Statt nach Kategorien zu filtern, analysieren NLP-Modelle die tatsächliche Sprache auf Unternehmenswebsites.
Der Prozess
- Seed-Unternehmen definieren: "Finde Firmen wie Personio"
- Text extrahieren: Website-Copy, Produktseiten, About-Seiten
- Embedding generieren: Text wird in einen Vektor umgewandelt
- Ähnlichkeitssuche: Datenbank durchsuchen nach Firmen mit ähnlichen Vektoren
Vorteil: Diese Methode findet Firmen, die sich selbst ähnlich positionieren – unabhängig von offiziellen Branchencodes. Ein HR-Tech-Startup ohne "HR" im NACE-Code wird trotzdem gefunden.
Wo semantische Suche glänzt
| Use Case | Warum es funktioniert |
|---|---|
| Nischen-Identifikation | Findet Firmen in "Mikro-Kategorien", die keine Datenbank abbildet |
| Wettbewerbersuche | Erkennt Firmen mit ähnlichem Messaging, auch wenn sie andere Branchen bedienen |
| Market Mapping | Visualisiert, welche Firmen sich sprachlich nahe stehen |
Diesen Ansatz nutzen wir bei Researchly für das hypothesenbasierte Deal Sourcing – statt nach Keywords zu suchen, fragen Sie: "Finde Firmen, die ähnliche Probleme lösen wie X."
Methode 4: Patent- und Technologie-Cluster
Für technologieintensive Branchen (Deep Tech, Biotech, Industrieautomation) sind Patentanmeldungen ein starkes Signal für Ähnlichkeit.
Warum Patente?
- Patente beschreiben was ein Unternehmen wirklich baut – nicht nur, wie es sich vermarktet
- Technologie-Cluster zeigen, welche Firmen an verwandten Problemen arbeiten
- Patente sind öffentlich und standardisiert (IPC/CPC-Klassifikationen)
Der Workflow
- Ausgangspatent identifizieren: Ein Patent Ihres Zielunternehmens
- Ähnliche Patente finden: CPC-Klasse, Zitationen, Sprachähnlichkeit
- Anmelder extrahieren: Welche Firmen halten diese Patente?
- Cluster bilden: Firmen mit überlappenden Technologiebereichen gruppieren
Für systematische Patentrecherchen bieten spezialisierte Patentrecherche-Tools erhebliche Zeitvorteile.
Methode 5: Netzwerkanalysen
Die Graph-Perspektive: Ähnliche Firmen teilen oft dieselben Investoren, Berater, Kunden oder Führungskräfte.
Netzwerk-Signale für Ähnlichkeit
| Signal | Interpretation |
|---|---|
| Gemeinsame Investoren | VCs investieren in Cluster von thematisch ähnlichen Startups |
| Alumni-Netzwerke | Ex-Mitarbeiter von Firma A gründen/arbeiten bei ähnlichen Firmen |
| Kunden-Überschneidung | Firmen, die dieselben Enterprise-Kunden bedienen |
| Technologie-Partner | Integration mit denselben APIs/Plattformen |
Praktische Umsetzung
- LinkedIn Sales Navigator: Filter nach "Companies similar to X"
- Crunchbase: Investoren-Portfolio durchsuchen
- Researchly Company Analyzer: Netzwerk-Graph aus Funding, Partnerships, Executive Movements
Tool-Vergleich: Welche Lösung passt zu Ihrem Use Case?
| Tool/Plattform | Best for | Ähnlichkeits-Logik | Preis |
|---|---|---|---|
| B2B-Datenbank (Herold, WKO) | Regionale Suche in DACH | Filter-basiert | Kostenlos–Niedrig |
| Dealfront / Echobot | B2B-Vertrieb, Lookalikes | KI + Firmografie | Mittel |
| Crunchbase | Startup-Scouting | Investor-Netzwerk, Kategorie | Mittel |
| PitchBook | Institutional PE/VC | Detaillierte Firmendaten | Hoch |
| Researchly | VC, PE, Beratung, komplexe Suchen | Semantisch + Netzwerk + Signale | Individuell |
| LinkedIn Sales Navigator | Personenbasierte Suche | Netzwerk-Empfehlungen | Mittel |
