17.12.2021

Impact-Messung: Diese Herausforderungen müssen Startups meistern

Immer mehr Startups versuchen sich mit nachhaltigen Geschäftsmodellen am Markt zu positionieren. Doch wie messen sie ihre Wirkung auf Gesellschaft und Umwelt? Eine durchaus komplexe Frage, die insbesondere Teams von frühphasigen Startups vor große Herausforderungen stellt, wie Impact-Experte Fabian Scholda von der WU-Wien weiß.
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Austrian Startup Monitor
Florian Scholda, Generalsekretär der Sinnbildungsstiftung.

Wer sich dem Status Quo des österreichischen Startup-Ökosystems befassen möchte, kommt um ihn nicht herum. Die Rede ist vom Austrian Startup Monitor. Der Report erfasst und analysiert seit 2018 in regelmäßigen Abständen die Entwicklung österreichischer Startups. 2020 widmete sich der Austrian Startup Monitor erstmalig in einem Sonderschwerpunkt dem Thema “Green Startups”.

Green Startups werden im Rahmen des Reports als Unternehmen definiert, für die ökologische Ziele ein “wichtiges” oder sogar “übergeordnetes Unternehmensziel” darstellen. Laut dem Austrian Startup Monitor fallen rund 63 Prozent aller befragten Startups in diese Kategorie. Zudem geht der Report auch der Frage nach, wie Green Startups ihren Impact messen – angefangen Ökobilanzen über Nachhaltigkeitsberichte bis hin zu komplexeren Wirkungsmessungen.

Ein Blick auf die Zahlen des Austrian Startup Monitor zeigt: 50 Prozent der befragten “Green Impact Startups” – also Firmen für die ökologische Ziele sogar ein übergeordnetes Ziel darstellen – verfügen über kein Umweltreporting. Noch niedriger ist der Wert bei der Wirkungsmessung. Diese umfasst in der Regel weit mehr Indikatoren als eine Ökobilanz oder ein Nachhaltigkeitsbericht. Je nach Modell werden dabei die weitreichenden gesellschaftlichen Auswirkung des eigenen unternehmerischen Handelns analysiert.

“Wirkungsmessung ist enorm aufwendig”

Für Fabian Scholda, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Social Entrepreneurship Center der WU-Wien, ist der Wert des Austrian Startup Monitor wenig überraschend. Scholda, der gemeinsam mit einem Team zu den Themen Impact Investing und Sustainable Finance forscht, begründet dies mit der Komplexität und damit verbundenen Ressourcenaufwand einer derartige Wirkungsmessung.

“Impact-Messung richtig gemacht, ist enorm aufwendig”, so Scholda. Zudem hätten Gründerinnen und Gründer von Early-Stage-Startups aufgrund der kleinen Unternehmensgröße per se einen geringen Impact vorzuweisen. Dementsprechend gebe es in einer frühen Unternehmensphase noch wenig zu messen. “Einem Startup mit drei bis vier Mitarbeitern vorzuwerfen, dass sie kein Impact-Messung machen, ist nicht zielführend. Bei größeren Unternehmen sieht das hingegen anders aus”, so Scholda.

Impact nicht nur am CO2-Emissionen messen

Ähnlich sieht dies auch Heidi Lindvall, die als General Partner beim schwedischen ClimateTech-VC Pale Blue Dot tätig ist. Gemeinsam mit ihren zwei Mitstreitern sammelte sie innerhalb von nur 18 Monaten rund 87 Million Euro für den neuen Fonds mit Sitz im schwedischen Malmö ein.

Der Fonds investiert in Startups, die sich in der Seed- oder Pre-Seed-Phase befinden und skalierbare Lösungen für die Klimakrise entwickeln. “Die Frage der Impact-Messung ist wirklich komplex und wir diskutieren in unserem Team sehr viel darüber”, so Lindvall. Und sie fügt hinzu: “Impact nur an den CO2-Emissionen zu messen, ist oftmals zu kurz gedacht, da es so viele Methoden gibt, wie man Wirkung messen kann.” Zudem würden die Startups im Portfolio aus den unterschiedlichsten Branchen kommen – angefangen von der Mobilität über die Bekleidungsindustrie bis hin zum FinTech-Sektor.

Qualitativer Ansatz bei frühphasigen Startups oft sinnvoller

Aufgrund der Komplexität und Diversität hat sich Pale Blue Dot dazu entschieden, einen qualitativen Ansatz zu wählen. Mit jedem Startup, in das der schwedische VC investiert, werden dementsprechend individuelle KPIs erarbeitet, die in der jeweiligen Phase auch messbar sind.

“Unser Portfolio-Startup overstory, das sich auf satellitengestützte Beobachtung von Vegetation und Waldbrände spezialisiert hat, hat beispielsweise eine andere Zielsetzung als unser Portfolio-Startup Hack your Closet, das einen shared Rental-Service für Second-Hand-Bekleidung betreibt”, so Lindvall.

Im ersten Fall geht es um die Anzahl der verhinderten Waldbrände, im zweiten Fall hingegen um die Anzahl an geschlossenen Kreisläufen. Dennoch schließt sie eine Quantifizierung von Impact-Kennzahlen nicht aus. “Es wird aber definitiv einen Zeitpunkt geben, an dem unsere Portfolio-Startups weiter wachsen und wir mehr Standardisierung in unsere Impact-Messung bringen”, so Lindvall.

Das Ziel einer Wirkungsmessung

Wofür messen wir überhaupt unsere Wirkung? Diese Frage sollten Gründerinnen und Gründer laut Scholda stellen, bevor sie konkrete Modelle zur Wirkungsmessung anwenden. Die Gründe hierfür können nämlich vielfältig sein. “Hier stellt sich die Frage, ob ich mit einer Wirkungsmessung eine gewisse Regulatorik bedienen, spezielle Investoren ansprechen oder einfach nur verstehen möchte, wie meine Organisation funktioniert”, so Scholda. Und er fügt hinzu: “Je nach Zielsetzung, wird sich auch die Wirkungsmessung danach ausrichten”.

“Einem Startup mit drei bis vier Mitarbeitern vorzuwerfen, dass sie kein Impact-Messung machen, ist nicht zielführend. Bei größeren Unternehmen sieht das hingegen anders aus.”

Fabian Scholda

Als ein Ansatz kann dabei beispielsweise der sogenannte “Social Return on Investment” (SORI) herangezogen werden, der eine Bewertung des gesellschaftlichen Mehrwerts von Projekten oder Organisationen umfasst. Aber auch hier sind Berechnungen äußerst komplex, da zunächst geeignete quantitative Indikatoren gefunden werden müssen. “Kleinere Startups haben einfach noch nicht so viele Daten, die man groß quantitativ analysieren kann”, so der Experte. Dennoch könnten auch frühphasige Startups in einer ersten Phase einen qualitativen Ansatz entlang einer Wirkungsfolgenabschätzung wählen. Diese würde dabei helfen erste Wirkungslogiken zu verstehen bzw. wirkungsorientiertes Denken im Team zu verankern.

Wirkungsmessung wird populärer

Ihren Ursprung hat die WIrkungsmessung laut Scholda ursprünglich im Bereich der Non-Profit-Organisationen und Entwicklungszusammenarbeit, da sie ihre eigene Existenz und ihr Handeln rechtfertigen mussten bzw. müssen. Das Thema gewinnt aber auch in anderen Bereichen zusehends an Bedeutung. Als Gründe führt er die Vergabe von öffentlichen Geldern, Berichtspflichten im Zuge des Non-Financial-Reporting oder die künftige EU-Taxonomie an. “Die Frage der Wirkung war bei größeren Unternehmen lange Zeit im Marketing-Department angesiedelt, das hat sich nun definitiv geändert. Heutzutage müssen Unternehmen zunehmend schlauer agieren, sofern sie ihre negativen Impact verstecken wollen”, so Scholda. Die Zeit der Nullerjahre, in der wirtschaftliches Wachstum per se mit gesellschaftlicher Besserstellung gleichgestellt wurde, sei demnach vorbei.

Negativ-Beispiel Pinky Gloves

Wie der Experte weiters ausführt, beschäftigen sich nicht nur größere Unternehmen zunehmend mit der Wirkungsmessung. “Auch im Startup-Sektor wird die Wirkungsmessung immer mehr ein Thema. Aktuell wird diese stark von GreenTech-Startups vorangetreiben”, so Scholda. Generell müssten sich aber Startups aller Branchen die Frage stellen, welche Wirkung sie mit ihren Geschäftsmodellen auf die Gesellschaft haben.

Als Negativbeispiel führt Scholda das deutsche Startup Pinky Gloves an, das im April diesen Jahres in der Vox-Sendung “Höhle der Löwen” einen Handschuh zur “diskreten” und “blickdichten” Entsorgung von Menstruationsprodukten präsentierte. Die Präsentation der beiden männlichen Gründern löste in den sozialen Medien einen Sturm der Entrüstung aus. Neben ökologischen Aspekten wurde insbesondere die Stigmatisierung der Menstruation kritisiert.

Die Problematik: Mission-Drift & Greenwashing

Neben der Problematik, dass sich Gründerinnen und Gründer ihrer gesellschaftlichen Wirkung nicht bewusst sind, gibt es laut Scholda allerdings noch einen weiteren Aspekt, der kritisch zu hinterfragen sei. “Es gibt auch Fälle von Startups, die sich bewusst die Themen Nachhaltigkeit und Impact auf die Fahnen schreiben, um diese für ihr eigenes Marktwachstum zu nutzen”. Hier sei die Schwelle zum Greenwashing schnell mal überschritten.

“Impact nur an den CO2-Emissionen zu messen, ist oftmals zu kurz gedacht, da es so viele Methoden gibt, wie man Wirkung messen kann”

Heidi Lindvall

Doch auch Startups, die mit einem klar definierten Wirkungsziel gegründet werden, müssten im Laufe ihres Wachstums dieses ständig hinterfragen. Dies treffe insbesondere auf Finanzierungsrunden zu, wenn neue Investoren an Bord kommen. Dabei kann schnell das eigene Impact-Ziel der Renditeerwartung der Investoren weichen, so Scholda. Im wissenschaftlichen Jargon wird dieser Prozess übrigens als Mission-Drift bezeichnet. Schlussendlich hänge die Wirkung von Greentech oder Impact-Startups davon ab, ob das Kerngeschäft einen ökologischen oder sozialen Wandel mit sich bringt. Das Pflanzen von Bäumen zur Kompensation von CO2 sei dafür jedenfalls nicht ausreichend, so Scholda.

Inoqo als ein Paradebeispiel

Ein österreichisches Impact Startup dessen Kerngeschäft auf den von Scholda angesprochenen ökologischen Wandel abzielt, ist Inoqo. Das Startup wurde 2020 gegründet und entwickelte eine App, die Menschen zu nachhaltigeren Kaufentscheidungen bewegen soll. Das Prinzip basiert auf Gamification, Nudging und Transparenz: Die Nutzer scannen die Kassenzettel ihrer täglichen Lebensmittel-Einkäufe und bekommen innerhalb kürzester Zeit eine wissenschaftlich fundierte Auswertung über die ökologischen, sozialen und gesundheitlichen Auswirkungen ihres Einkaufs. Zudem bietet Inoqo einfach aufbereiteten Content, um sich spielerisch über das Thema Nachhaltigkeit und Biodiversität zu informieren.

Für die Entwicklung der App konnte sich Inoqo Anfang April diesen Jahres ein Investment in der Höhe von zwei Millionen Euro sichern. Mit Hilfe des frischen Kapitals wurde in den letzten Monaten das Team auf über 30 Mitarbeiter ausgebaut – darunter befinden sich zahlreiche internationale Software-Developer und Nachhaltigkeitsexperten.

Das Input-Output-Outcome-Impact-Modell

Wie Elisa Gramlich, Co-Founderin von Inoqo und Nachhaltigkeitsexpertin erläutert, spielt das Thema Impact-Messung bei Inoqo eine bedeutende Rolle. “Als Inoqo bewerten wir den Impact von einer Vielzahl an Produkten und entwickeln dafür ein automatisiertes Ökobilanz-Tool”, so Gramilich. Doch das Startup möchte noch einen Schritt weitergehen und auch seinen gesellschaftlichen Impact verstehen. Dafür beschäftigt sich das Team laut Gramlich aktuell mit dem sogenannten “Input-Output-Outcome-Impact”-Ansatz” – kurz IOOI-Modell genannt. Der Ansatz zeigt auf, mit welcher Wirkungslogik die selbst gesteckten Impact-Ziele erreicht werden. Dabei werden folgende Fragen beantwortet:

Input: Wie viel Ressourcen fließen in das Produkt?
Output: Welche Leistungen erbringt das Produkt bzw. welche Zielgruppen werden erreicht?
Outcome: Welche Veränderungen treten bei der Zielgruppe ein?
Impact: Zu welchen Veränderungen trägt das Produkt auf gesellschaftlicher Ebene bei?

Modell um gesellschaftlichen Erfolg zu messen

“Mit diesem Modell haben wir ein Framework, um unseren gesellschaftlichen Erfolg zu messen”, so Gramlich. Auf der Output-Ebene wird beispielsweise analysiert, wie viele Menschen die App downloaden und in regelmäßigen Abständen nutzen. Beim Outcome geht es hingegen um die Verhaltensänderung der Nutzer, also wie sich der Konsum über einen längeren Zeitraum verändert. Schlussendlich wird auf der Impact-Ebene der Frage nachgegangen, inwiefern sich die Verhaltensänderung der Nutzer auf die Gesellschaft auswirkt.

Als Beispiel führt Gramlich an, ob grüne Brands an Beliebtheit gewonnen haben oder Firmen Produkte mit einem negativen Impact aus dem Sortiment nehmen. “Das IOOI-Modell ist allerdings sehr komplex, daher liegt unsere Fokus derzeit auf der Akquirierung von Nutzern, um weitere Aussagen auf der Output bzw. Outcome-Stufe machen zu können”, so Gramlich.

Wie die Nachhaltigkeitsexpertin abschließend festhält, bräuchte es in einem nächsten Schritt weitreichende Umfragen und Marktanalysen. Erst dann können valide Aussagen darüber getroffen werden, ob die nachhaltigeren Kaufentscheidungen der Nutzer auch in gesellschaftlichen Veränderungen zum Ausdruck kommen. Derartige Analysen plant das Startup frühestens für Mitte nächsten Jahres. Zunächst stehe laut Gramlich die Veröffentlichung des ersten internen Nachhaltigkeitsberichts auf der Agenda. Das Startup unterstützt nämlich nicht nur seine Nutzer nachhaltiger zu konsumieren, sondern setzt auch im Unternehmen selbst Maßnahmen für mehr Nachhaltigkeit.


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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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