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Aktualisiert: 2026-07-16

Analyse-Workflows: Wie aus einer Frage ein wiederholbarer Prozess wird

Eine Due Diligence oder Marktanalyse ist kein einzelner Prompt, sondern eine Kette aufeinander aufbauender Schritte. Wie Analyse-Workflows aus einem einmaligen Prozess ein wiederholbares Ergebnis machen.

Leopold Bosankic

Leo ist CEO und Co-Founder von Researchly mit jahrelanger Erfahrung als Investment Manager, KI-Berater & Data Scientist.

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Analyse-Workflows: Wie aus einer Frage ein wiederholbarer Prozess wird

Die meisten Research-Tools beantworten Fragen. Man tippt etwas ein, bekommt eine saubere Antwort, kopiert sie ins Dokument. Für eine schnelle Auskunft reicht das. Für eine Due Diligence oder eine Marktanalyse reicht es nicht.

Eine ernsthafte Analyse ist keine Frage. Sie ist eine Kette. Die Marktgröße bestimmt, welche Wettbewerber relevant sind. Die Wettbewerber bestimmen, wo die Risiken liegen. Die Risiken bestimmen, was am Ende in der Empfehlung steht. Jeder Schritt baut auf dem vorherigen auf. Nimmt man einen heraus, verliert der Rest seinen Halt.

Genau diese Kette lässt sich in Researchly jetzt abbilden: als Analyse-Workflow, in dem aufeinander aufbauende Schritte automatisch ineinandergreifen. Man beschreibt seinen Analyse-Prozess einmal, und er läuft danach von Anfang bis Ende durch, von einem Firmennamen bis zum fertigen Report. Das System übernimmt die Fleißarbeit, die Entscheidung bleibt bei Ihnen.

Warum die manuelle Version so mühsam ist

Wer eine mehrstufige Analyse von Hand macht, kennt den Ablauf. Man startet mit der Marktgröße und kopiert das Ergebnis in ein Dokument. Man öffnet den nächsten Prompt für die Wettbewerber und gibt den Kontext neu ein, weil das Tool den vorherigen Schritt vergessen hat. Man kopiert wieder. Bei den Red Flags muss man die Zahlen aus Schritt zwei erneut heraussuchen.

Das Ergebnis ist vorhersehbar. Ein Abschnitt wird tief, der nächste bleibt oberflächlich, weil die Zeit knapp wurde. Die zehnte Analyse sieht anders aus als die erste, weil jede*r im Team den Prozess ein wenig anders fährt. Und beim nächsten Deal beginnt alles wieder von vorne.

Die einzelne Antwort ist dabei selten das Problem. Die ist meistens gut. Mühsam wird alles dazwischen: der verlorene Kontext, die manuelle Übergabe von Schritt zu Schritt, die fehlende Wiederholbarkeit.

Eine Analyse als Kette gedacht

Nehmen wir eine Commercial Due Diligence. In der Praxis ist sie eine feste Abfolge:

  1. Dokumente einlesen (Data Room, Reports, Filings)
  2. Unternehmensprofil erstellen
  3. Marktanalyse
  4. Kundenanalyse
  5. Wettbewerbsposition
  6. Wachstumsbewertung
  7. Red-Flag-Erkennung
  8. Commercial Report

Jeder Schritt konsumiert den Output des vorherigen. Das Unternehmensprofil speist die Marktanalyse. Markt und Kunden speisen die Wettbewerbsposition. Alles zusammen speist die Red-Flag-Erkennung und den finalen Report.

Ein Analyse-Workflow macht diese Abhängigkeiten explizit. Statt acht einzelner Prompts, zwischen denen man den Kontext selbst trägt, definiert man die Kette einmal. Danach reicht der Startpunkt, etwa ein Firmenname oder ein Data Room, und die Schritte laufen der Reihe nach, jeder mit dem vollen Kontext der vorherigen.

Für eine Marktanalyse gilt dasselbe: Zielmarkt abgrenzen, Marktgröße über TAM SAM SOM bestimmen, Wettbewerb analysieren, Zielgruppe verstehen, Marktpotenzial bewerten. Auch das ist eine Kette, kein Einzelschritt.

Was sich dadurch konkret ändert

Tiefe statt Fragmente. Weil jeder Schritt auf dem vorherigen aufsetzt, entsteht eine zusammenhängende Analyse statt acht isolierter Antworten. Die Wettbewerbsposition kennt die Marktgröße. Die Empfehlung kennt die Red Flags.

Wiederholbarkeit. Ein Workflow ist eine Vorlage. Einmal gebaut, läuft er für jede weitere Firma gleich. Die zehnte Due Diligence ist nicht mehr so aufwendig wie die erste.

Konsistenz. Jede Analyse folgt demselben Standard. Es gibt kein "das hat die Kollegin anders gemacht". Für Teams, die viele ähnliche Analysen fahren, ist das der eigentliche Hebel.

Institutionelles Wissen. Wie man eine saubere Analyse aufsetzt, steckt sonst in einzelnen Köpfen. Als Workflow wird dieses Wissen Teil des Systems und bleibt erhalten, auch wenn jemand das Unternehmen verlässt.

Die Arbeit abgeben, das Urteil behalten

Ein Workflow bedeutet nicht, dass die Maschine entscheidet. Er bedeutet, dass sie die mehrstufige Zusammensuch-Arbeit übernimmt, die ohnehin kein Urteil braucht. Dokumente lesen, Marktzahlen sammeln, Wettbewerber gegenüberstellen, Auffälligkeiten markieren: das läuft end-to-end durch, bis ein fertiger Report vorliegt.

Was dann bei Ihnen liegt, ist der Teil, für den Sie bezahlt werden. Stimmt die Einschätzung? Wo widersprechen sich die Daten? Steigt man ein oder nicht? Der Workflow liefert die Entscheidungsgrundlage, die Entscheidung selbst treffen Sie. So sollte Delegation aussehen: Die aufwendige Vorarbeit geht ab, die Verantwortung bleibt.

Wofür sich Analyse-Workflows eignen

Der Nutzen wächst mit der Häufigkeit. Je öfter dieselbe Art von Analyse anfällt, desto mehr spart ein wiederholbarer Prozess.

Von der Frage zum Prozess

Der Unterschied zwischen einer Frage und einer Analyse liegt nicht in der Qualität der einzelnen Antwort. Er liegt darin, ob die Schritte zusammenhängen und ob sich der Prozess wiederholen lässt. Genau hier setzt der Analyse-Workflow an: Er hält die Kette fest, damit Sie sie nicht bei jedem Deal neu aufbauen müssen.

Wer seine wiederkehrenden Analysen einmal als Workflow definiert, bekommt bei jedem weiteren Fall dasselbe Ergebnis in einem Bruchteil der Zeit. Die Frage ist nicht, ob sich Ihre Analyse-Methodik abbilden lässt, sondern wie oft Sie sie schon manuell wiederholt haben.

Analyse-Workflow in Researchly aufsetzen →

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