Dealflow ist heute kein Mangelproblem, sondern ein Signalproblem: Zu viele Firmen, zu viele Kanäle, zu wenig Zeit, um die wenigen echten Ausreißer früh genug zu erkennen. Genau hier setzt das an, was viele Teams inzwischen als Data-Driven Deal Discovery verstehen: ein reproduzierbarer Prozess, um neue Deals systematisch zu entdecken, zu qualifizieren und in die eigene Pipeline zu überführen.
In diesem Artikel bekommst du ein praktisches Framework, wie Venture-Teams (VCs, Angels, Corporate Venture, BD und Research) Deal Sourcing von „Netzwerk und Glück" zu „Messbar und wiederholbar" entwickeln, inklusive Signal-Logik, Market-Mapping und CRM-Anbindung.
Was „Data-Driven Deal Discovery" wirklich bedeutet
Data-Driven Deal Discovery ist weniger ein Tool-Begriff als ein Operating Model für frühe Deal-Entdeckung. Statt nur auf warme Intros, Demo Days oder bekannte Datenbanken zu setzen, baut ihr eine Maschine, die:
- kontinuierlich neue Firmen in eurem Fokusbereich findet,
- anhand definierter Kriterien priorisiert,
- eure interne These (Sektor, Stage, Geo, Business Model) operationalisiert,
- aus Feedback lernt (welche Signale korrelieren bei euch mit Qualität).
Das Ziel ist nicht, möglichst viele Startups zu sehen, sondern früh die wenigen zu finden, bei denen Timing, Team, Markt und Traktion zusammenkommen.
Aktuelle Studien belegen, dass LLM-Agenten das Screening von Startups bis zu 537-mal schneller durchführen als menschliche Analysten – bei gleichzeitig höherer Qualität in der Kategorisierung.
Inhalt
- Warum klassische Deal-Sourcing-Methoden 2026 an Grenzen stoßen
- Das Data-Driven Deal Discovery Framework: Von These zu Deal
- Von Market Maps zu Shortlists: Warum Mapping ein Sourcing-Booster ist
- CRM-Integration: Discovery wird erst in der Pipeline real
- Wo KI-Plattformen bei Data-Driven Deal Discovery konkret helfen
- Ein pragmatischer 30-Tage-Plan
- Typische Fallstricke und wie ihr sie vermeidet
- Fazit
Warum klassische Deal-Sourcing-Methoden 2026 an Grenzen stoßen
Klassisches Sourcing funktioniert weiterhin, aber es skaliert schlecht:
- Warm Intros sind verzerrt: Sie spiegeln euer Netzwerk wider, nicht den gesamten Markt.
- Events sind Momentaufnahmen: Gute Firmen sind nicht zwangsläufig dort, wo die Aufmerksamkeit ist.
- Standarddatenbanken sind rückblickend: Viele Firmen tauchen erst auf, wenn sie bereits sichtbar sind (Presse, Runden, bekannte Accelerators).
Zugleich werden Märkte schneller: Teams shippen MVPs in Wochen, gehen international früh, und verteilen sich über Communities, Open Source, Product-Led Growth und Nischen-Ökosysteme. Wer nur auf die „lauten" Signale wartet, ist oft zu spät.
Die Konsequenz: Ein menschlicher Analyst benötigt für ein gründliches Initial-Screening durchschnittlich zwei Stunden pro Startup. Bei einem Dealflow von zehntausenden neuen Unternehmen pro Jahr ist eine umfassende Prüfung schlicht unmöglich.
Das Data-Driven Deal Discovery Framework: Von These zu Deal
Ein systematischer Prozess besteht aus vier Bausteinen:
1) Fokus scharf ziehen: Eure Suchthese als „Machine-Readable" Definition
Viele Teams haben eine Investment-These, aber sie ist nicht operationalisiert. Für Data-Driven Deal Discovery müsst ihr sie so definieren, dass ein System (und neue Teammitglieder) sie reproduzierbar anwenden kann.
Praktische Beispiele für „machine-readable" Kriterien:
| Dimension | Beispielkriterien |
|---|---|
| Stage | Pre-Seed bis Series A, ggf. Umsatz- oder Mitarbeiterbandbreiten |
| Geo | DACH, Europa, oder „global, aber mit EU-Entität" |
| Sektor | Industrial AI, DevTools, Climate Software, Healthcare IT |
| Ausschlüsse | Keine Consumer-Apps, keine Hardware-lastigen Modelle |
| Must-haves | B2B, wiederkehrende Umsätze, regulatorische Moats |
Wichtig: Je früher die Stage, desto weniger harte Kennzahlen sind verfügbar. Dann werden Signale zur Ersatzwährung.
2) Signale definieren: Was weist früh auf Qualität hin?
Frühe Signale sind nicht „Beweise", sondern Hinweise. Entscheidend ist, dass ihr sie klar definiert und später gegen Outcomes (Meeting-Qualität, IC-Conversion, Investment) rückkoppelt.
Signal-Matrix als Startpunkt:
| Signaltyp | Was es bedeuten kann | Typische Datenpunkte | Typische Fehlerquelle |
|---|---|---|---|
| Hiring & Teamaufbau | Kapital, Momentum, Engineering-Fokus | Neue Rollen, Seniorität, Funktionsmix | „Hiring" ohne Produktfortschritt |
| Produktaktivität | Shipping-Kadenz, Nutzerfeedback | Release Notes, Changelog, Roadmap-Updates | Kosmetische Releases |
| Entwickler-Signale | Technical Depth, Community | Open-Source-Aktivität, Repo-Wachstum | Stars als Vanity Metric |
| Nachfrage-Signale | Pull statt Push | Inbound-Indikatoren, Search Interest | Kurzfristige Hypes |
| Wettbewerbsbewegung | Markt wird „real" | Neue Wettbewerber, Positionierung | „Red Ocean" als Warnsignal |
| Partnerschaften | Frühe GTM-Fähigkeit | Logos, Integrationen, Fallstudien | Pilot statt Rollout |
Du brauchst nicht 30 Signale. Zwei bis fünf gute, klar messbare Signale pro These reichen oft, solange ihr sie konsistent anwendet.
3) Discovery-Engine bauen: Finden, anreichern, deduplizieren
Systematische Entdeckung heißt, dass ihr jede Woche neue Kandidaten in standardisierter Qualität bekommt.
Die Engine besteht aus:
- Discovery: Neue Firmen identifizieren (nach Suchlogik, Sektor-Clustern, Wettbewerbsräumen)
- Enrichment: Datenfelder ergänzen (Team, Produkt, Keywords, Tech Stack, Standort, Funding-Hinweise)
- Entity Resolution: Dubletten vermeiden (gleiche Firma unter verschiedenen Namen, Domains, Tochtergesellschaften)
- Aktualisierung: Regelmäßige Updates, damit Signale „fresh" sind
Gerade das Deduplizieren und Aktualisieren wird unterschätzt. Ohne das entsteht schnell eine Liste, die zwar lang ist, aber operativ unbrauchbar.
4) Priorisieren und in Workflow überführen: Triage statt „Backlog-Friedhof"
Discovery ist wertlos, wenn daraus keine Meetings entstehen. Du brauchst einen klaren Triage-Workflow:
- Scoring oder Prioritätsklassen (z.B. A, B, C)
- Ownership (wer nimmt Kontakt auf, wer macht Deep Dive)
- SLA für erste Bewertung (z.B. 48 Stunden nach neuem Signal)
- Outcome-Codes (z.B. „zu früh", „nicht im Fokus", „Monitoring", „Intro angefragt")
Ein wichtiger Punkt: Der Prozess muss Feedback sammeln. Wenn eure A-Klasse nicht zu besseren Outcomes führt, ist nicht „der Markt schlecht", sondern euer Signal-Set.
Von Market Maps zu Shortlists: Warum Mapping ein Sourcing-Booster ist
Market Maps sind nicht nur Marketingfolien. Richtig gemacht sind sie ein operatives Instrument:
- Ihr seht Cluster, die ihr noch gar nicht aktiv sourced.
- Ihr erkennt „White Spots" (wo es erstaunlich wenige Player gibt).
- Ihr könnt Wettbewerbsräume systematisch abdecken, statt zufällig.
Praktisch bedeutet das: Ihr baut pro Fokusbereich eine Map (z.B. „AI Observability", „Grid Flexibility Software", „Identity for Agents"), pflegt sie dynamisch und verknüpft sie mit euren Signalen.
Ein bewährter Ansatz ist, Market Maps nicht nach „Buzzwords", sondern nach Jobs-to-be-done zu strukturieren. In DevTools zum Beispiel eher „Debugging", „Testing", „Deployment", „Monitoring" als „AI Developer Platform". Das reduziert Fehlklassifikationen und macht Suchfilter präziser.
CRM-Integration: Data-Driven Deal Discovery wird erst in der Pipeline real
Viele Teams verlieren Deals, weil Discovery und CRM getrennte Welten sind. Systematisch wird es erst, wenn jede gefundene Firma in euer bestehendes System fließt.
Worauf es bei der Integration ankommt:
| Aspekt | Anforderung |
|---|---|
| Einheitlicher Datensatz | Gleiche Felder, gleiche Definitionen pro Company |
| Signal-Historie | Warum kam die Firma auf den Radar, welche Trigger gab es |
| Monitoring-Status | Falls zu früh, mit konkretem Re-Check Datum oder Trigger |
| Attribution | Welcher Kanal oder welches Signal hat die Entdeckung ausgelöst |
Das hilft nicht nur operativ, sondern auch strategisch: Nach 1 bis 2 Quartalen könnt ihr bewerten, welche Signale wirklich Pipeline-Qualität erzeugen.
Case Study: Ein VC-Fonds nutzte 34 verschiedene Tools. Das Resultat war keine Effizienz, sondern 542 manuelle Tasks pro Woche. Nach Konsolidierung auf eine Data-Engineering-Architektur laufen Research und CRM-Pflege jetzt wesitgehend automatisiert.
Wo KI-Plattformen bei Data-Driven Deal Discovery konkret helfen
KI-gestützte Plattformen beschleunigen dort, wo manuell viel Zeit verloren geht: bei Discovery, Signalen, Market Maps und Workflow-Automatisierung.
Capabilities, die Overhead reduzieren
| Capability | Warum es zählt |
|---|---|
| AI-driven Startup Discovery | Findet kontinuierlich neue Companies + Adjacent Competitors |
| Market Mapping via NLP | Sektor-Map abgeleitet aus echten Sprachsignalen |
| Custom Signal Feeds | Alerts, die Sie definieren – nicht nur generische Notifications |
| Precision Targeted Search Filters | Universum nach sinnvollen Attributen slicen |
| Competitor Sourcing | Sektor-Cluster aktuell halten |
| Automated Sourcing Workflows | Repeatable Refresh und Review |
| CRM Integrations | Pipeline und Research-System aligned halten |
Researchly ist für diese Art von Arbeit gebaut: VCs, Angels, Research-Teams und BD-Profis dabei zu helfen, Early-Stage Private Market Companies mit KI, alternativer Datenaggregation und Workflow-Automatisierung zu entdecken und zu analysieren.
Wichtig für die Erwartungshaltung: Ein Tool löst nicht die strategische Arbeit (These, Signalauswahl, Outreach-Qualität). Aber es kann euch helfen, aus diesen Bausteinen einen Prozess zu machen, der jede Woche wiederholt und verbessert wird.
Ein pragmatischer 30-Tage-Plan für Data-Driven Deal Discovery
Wenn du Data-Driven Deal Discovery in einem bestehenden VC- oder Research-Team einführen willst, funktioniert „klein starten, hart messen" am besten.
Woche 1: Fokus und Definition
- Eine Suchthese auswählen (nicht zehn parallel)
- 2 bis 5 Signale definieren, die ihr wirklich beobachten könnt
- Ein einheitliches Company-Schema festlegen (welche Felder müssen immer da sein?)
Woche 2: Discovery aufsetzen und erste Ergebnisse kalibrieren
- Erste Discovery-Queries und Filter bauen
- 50 bis 150 Firmen sammeln
- 15 bis 30 Firmen manuell reviewen, um False Positives zu verstehen
Insbesondere KI-Agenten profitieren von einem Feedback-Loop
Woche 3: Workflow und CRM-Verankerung
- Triage-Prozess festlegen (Owner, SLA, Outcome-Codes)
- CRM-Felder ergänzen (Signalquelle, Monitoring-Trigger, Fokus-Tag)
- Erste Outreach-Sequenzen definieren (nicht automatisieren, bevor die Qualität stimmt)
Woche 4: Feedback-Loop und Qualitätsmetriken
- Welche Signale erzeugen Meetings?
- Welche Meetings werden zu Deep Dives?
- Welche Kategorien sind überrepräsentiert (z.B. zu viele „zu früh")?
Eine einfache Metrik, die viele Teams unterschätzen: Time-to-First-Touch (Zeit von Signal bis erstem Kontakt). In frühen Stages kann Geschwindigkeit ein echter Vorteil sein, wenn sie mit guter Relevanz kombiniert wird.
Typische Fallstricke und wie ihr sie vermeidet
„Mehr Daten" statt „bessere Entscheidungen"
Mehr Quellen erhöhen oft nur den Lärm. Entscheidend ist ein klares Priorisierungssystem und ein gutes Deduplizieren.
Signale ohne Outcome-Messung
Wenn Signale nicht gegen eure eigenen Outcomes validiert werden, entstehen interne Glaubenssätze statt lernender Prozesse. Legt mindestens quartalsweise einen Review an.
Market Maps als statische Slides
Eine Map, die nicht aktualisiert wird, ist schnell veraltet. Besser: dynamische Maps, die direkt in Discovery und Monitoring übergehen.
CRM als Archiv, nicht als Operating System
Wenn eure Pipeline nur „Dokumentation" ist, verliert ihr Geschwindigkeit. CRM muss Arbeitsoberfläche sein, inklusive klarer Status und Trigger.
Kognitive Verzerrung (Bias) ignorieren
Menschliche Analysten neigen dazu, Entscheidungen auf Basis von Heuristiken und bekannten Mustern zu treffen. Data-Driven Deal Discovery reduziert diesen Bias durch datengetriebene Vorauswahl.
Fazit: Data-Driven Deal Discovery ist ein Prozess, kein Zufall
Data-Driven Deal Discovery bedeutet, Deal Discovery als wiederholbaren, messbaren Prozess zu betreiben: These operationalisieren, Signale definieren, kontinuierlich entdecken, sauber priorisieren und alles in euren Workflow integrieren.
Teams, die das konsequent umsetzen, sind nicht nur schneller, sondern treffen auch konsistentere Entscheidungen, weil sie aus ihren eigenen Daten lernen.
Die wichtigsten Erkenntnisse:
- Systematik schlägt Netzwerk: Warm Intros sind wertvoll, aber nicht skalierbar
- Signale müssen validiert werden: Zwei bis fünf gute Signale schlagen 30 ungepflegte
- CRM ist Operating System: Nicht Archiv, sondern Arbeitsoberfläche
Sie wollen Data-Driven Deal Discovery systematisch in Ihren Workflow integrieren?
Das manuelle Screening von zehntausenden Startups ist weder skalierbar noch effizient – ein menschlicher Analyst benötigt durchschnittlich zwei Stunden pro Unternehmen. Researchly automatisiert den gesamten Discovery-Prozess: Von der hypothesenbasierten Suche über Signal-Feeds (Hiring, Produkt-Launches, Funding) bis zur CRM-Integration. Unsere KI-Agenten klassifizieren und priorisieren Deals 537x schneller als manuelle Recherche – bei höherer Trennschärfe in der Kategorisierung.
14 Tage kostenlos testen – keine Kreditkarte erforderlich.
