Innovation trifft auf bewährte Methodik
Wie wir durch datengestützte Ansätze und einzigartige Forschungsmethoden die Zukunft des Venture Buildings gestalten
Unsere Forschungsmethodik
Seit 2018 entwickeln wir proprietäre Analyseverfahren, die weit über traditionelle Marktforschung hinausgehen. Unsere Methodik kombiniert quantitative Datenanalyse mit verhaltenspsychologischen Erkenntnissen – ein Ansatz, den wir "Venture Intelligence" nennen.
Was uns unterscheidet? Wir betrachten nicht nur Marktdaten, sondern analysieren Gründerverhalten, Investorenpsychologie und makroökonomische Trends in einem integrierten System. Diese holistische Betrachtungsweise ermöglicht es uns, Chancen zu identifizieren, bevor sie für andere sichtbar werden.
Forschung & Entwicklung
Ein Blick auf die wichtigsten Meilensteine unserer methodischen Entwicklung
KI-gestützte Risikomodellierung
Entwicklung unseres ersten Machine Learning Algorithmus zur Bewertung von Startup-Risiken. Das System analysiert über 200 Variablen und erreicht eine Vorhersagegenauigkeit von 78% bei der Einschätzung von Unternehmenserfolg in den ersten zwei Jahren.
Behavioral Finance Integration
Integration verhaltenspsychologischer Faktoren in unsere Bewertungsmodelle. Wir erkannten, dass rein rationale Modelle die Realität nur unvollständig abbilden. Emotionale und kognitive Verzerrungen von Gründern und Investoren werden nun systematisch erfasst und in unsere Empfehlungen einbezogen.
Ecosystemische Analyse
Unser neuester Durchbruch: Die Betrachtung von Ventures nicht als isolierte Einheiten, sondern als Teil komplexer Ökosysteme. Wir analysieren Netzwerkeffekte, Synergien und Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Unternehmen und Branchen, um ganzheitliche Wachstumsstrategien zu entwickeln.
Einzigartige Wettbewerbsvorteile
Proprietary Data Lakes
Wir haben über sieben Jahre hinweg eine einzigartige Datensammlung aufgebaut, die öffentlich nicht verfügbare Insights zu Gründerverhalten, Investitionsmustern und Marktdynamiken enthält. Diese Datenschätze bilden das Fundament für unsere präzisen Vorhersagemodelle.
Cross-Industry Pattern Recognition
Während andere sich auf einzelne Branchen spezialisieren, erkennen wir Muster zwischen verschiedenen Industrien. Ein Durchbruch in der Biotechnologie kann Auswirkungen auf FinTech haben – solche Zusammenhänge identifizieren wir systematisch und früh.
Real-Time Market Sentiment
Unser selbst entwickeltes Sentiment-Analyse-Tool wertet täglich über 50.000 Datenpunkte aus Medien, sozialen Netzwerken und Branchenpublikationen aus. So können wir Stimmungsveränderungen oft Wochen vor der Konkurrenz erkennen und entsprechend handeln.
Dr. Marcus Hoffmann
Head of Research & Analytics
"Unsere Methodik basiert auf der Überzeugung, dass die besten Investitionsentscheidungen nicht aus dem Bauch heraus, sondern durch die intelligente Kombination von Daten, Erfahrung und psychologischem Verständnis entstehen."
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