Früher im Deal Flow sein
Startups finden, bevor sie auf Crunchbase stehen — über Förderdatenbanken, Patente, Hiring-Signale und Accelerator-Kohorten.
Jeder Deal macht den nächsten besser.
Nicht weil ein LLM der bessere Investor ist. Weil euer Schema — Taxonomie, Scoring, interne Daten — mit jedem Deal wächst. Sourcing und DD laufen darauf, nicht daneben.
Plattform //
Alles an einem Ort - von der Analyse bis zur Entscheidung.
Jedes Scoring auf Partner-Niveau
Thesis-Fit, Traction und Marktsignale immer gleich bewerten. Unabhängig davon, welcher Analyst den Deal anfasst.
Wissen bleibt im Fund
Memos, Thesis und DD-Muster werden zum System of Record. Der nächste Deal startet nicht bei null.
So bleiben VC-Teams voraus
Finden Sie Startups, bevor sie auf einer Plattform auftauchen
KI-Agenten durchsuchen alternative Quellen abseits von Crunchbase — Förderdatenbanken, Patentregister, Accelerator-Kohorten, Fachmedien und Hiring-Signale — nach Startups, die zu Ihrer Investmentthese passen. **Ihr Ergebnis:** Kuratierte Pipeline mit Startup-Profil, Thesis-Fit-Score, Wachstumssignalen und Gründer-Hintergrund. Laufend aktualisiert, nicht einmalig. **Enthaltene Agents:** Thesis-Fit Startup Finder · Alternative Source Scanner · Market Map Builder
Bewerten Sie jedes Startup so, wie Ihr bester Partner es tun würde
Jedes Startup wird automatisch anhand Ihrer Investmentthese und externer Wachstumssignale bewertet — neue Job-Postings, Case-Study-Announcements, Funding-Signale, Tech-Stack-Veränderungen und Social-Media-Traction. **Ihr Ergebnis:** Standardisierter Score pro Startup mit Aufschlüsselung nach Thesis-Fit, Traction und Marktsignalen. Konsistent über jeden Analyst hinweg. **Enthaltene Agents:** Traction Validator · Growth Signal Monitor · Thesis-Fit Scorer
Ihre Analysten bewerten Gründer — statt Daten zusammenzutragen
Early-Stage DD und Commercial DD — parallel statt sequenziell. KI-Agenten analysieren Traction-Daten, Wettbewerbsumfeld, Founder-Market Fit und Unit Economics. Ihr Team prüft und hinterfragt, statt bei null anzufangen. **Ihr Ergebnis:** Strukturierter DD-Report mit Marktanalyse, Competitive Landscape, Team-Assessment und identifizierten Risiken — in Tagen statt Wochen. **Enthaltene Agents:** Commercial DD Agent · Founder-Market Fit Analyzer · Competitive Landscape Mapping
Vom ersten Call zum fertigen Memo — in Stunden statt Tagen
Researchly erstellt strukturierte Investment Memos auf Basis der DD-Ergebnisse, Ihrer vergangenen Memos und der Bewertungslogik Ihres Funds. Marktgröße, Wettbewerb, Unit Economics und Risiken — konsistent formatiert, nicht jedes Mal von vorne. **Ihr Ergebnis:** Investment Memo im Format Ihres Funds — mit Executive Summary, Marktanalyse, Financial Overview und Risk Assessment. Bereit für das IC-Meeting. **Enthaltene Agents:** Memo Drafting Agent · Comparable Analysis Agent · TAM/SAM/SOM Schätzer
Was Ihr Team einmal recherchiert hat, geht nie wieder verloren
Researchly verbindet sich mit Ihren bestehenden Materialien — vergangene Investment Memos, Thesis-Dokumente, DD-Templates, Marktanalysen und Sektor-Research — und wendet diesen Kontext automatisch auf neue Deals an. Das System erkennt, welche Kriterien bei vergangenen Investments entscheidend waren, und bringt diese Logik in jede neue Bewertung ein. **Ihr Ergebnis:** Ein lernendes System, das mit jedem Deal besser wird. Neue Analysten arbeiten vom ersten Tag mit dem kumulierten Wissen des gesamten Teams. **Enthaltene Agents:** Thesis Connector · Historical Pattern Matcher · Kontext-Engine
Datenquellen //
Die Daten, denen Sie vertrauen können.
Offene Webquellen, Premium Quellen und proprietäre Datenbanken - sauber aufbereitet mit Deduplizierung, Entity Resolution und Clustering.
| Offenes Web | Premium Quellen | Proprietäre Datenbank | |
|---|---|---|---|
WSPararelle Research Agents für Deep Web Search | PAPatente | ASAlternative Signale für Firmen (M&A-Aktivitäten, Produktankündigungen, Partnerschaften…) | CDFirmendatenbank |
NBNachrichten, Blogs & Foren | FFEarnings Calls und Jahresabschlüsse | MDMarktreports | TBTrenddatenbank |
WDWeb Data (Google, YouTube, Amazon) | FBÖsterreichisches Firmenbuch | MDStartup-Datenbank | |
WDWeb Scraping | |||
WDJobausschreibungen & Firmenwebsite | |||
Fallstudie //
Strategieabteilung, österreichisches Infrastrukturunternehmen
(>10.000 Mitarbeitende)
„Wir mussten unsere Methodik nicht ändern. Wir brauchten einen Weg, um unsere Methode zu skalieren.“
Die Herausforderung
„Wir konnten zehn Quellen wöchentlich auswerten. Der Markt hatte mehr als zehn Quellen.“
Das Technologieradar entstand in Handarbeit: zehn Publikationen wöchentlich lesen, jeden Beitrag klassifizieren, nach Marktreife und Relevanz clustern, monatlich im Vorstand präsentieren.
Der Prozess war sauber. Nur skalierte er nicht.
Das Ergebnis
10x
Mehr ausgewertete Quellen
Die bestehende Taxonomie blieb unverändert - Radar ist laufend aktuell statt wöchentlich nachgeführt.
Fallstudie lesen→Trust //
Gebaut für Teams, die Datenschutz ernst nehmen.
EU-Datenhaltung
Kundendaten werden in der Europäischen Union gespeichert und verarbeitet.
Quellennachweis
Jede Aussage ist mit öffentlicher Dokumentation und nachvollziehbaren Quellen belegt.
Kein Training mit Kundendaten
Ihre Daten werden nicht zum Training von Modellen verwendet und nicht an Drittanbieter-KI weitergegeben.