09.09.2019

Neuer Gratis-Online-Rechner zur Startup-Bewertung

Das Wiener Beteiligungs- und Beratungsunternehmen Venionaire Capital launcht heute die erste Version eines Gratis-Online-Rechners zur Startup-Bewertung. CEO Berthold Baurek-Karlic erklärte uns, was dahinter steckt.
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Online-Rechner zur Startup-Bewertung - Nach welchen Kriterien VCs in Blockchain-Startups investieren
(c) fotolia.com - Jirapong

„Startup-Bewertung hat viel weniger mit Bauchgefühl, Kaffeesud-Lesen oder einem Blick in die Glaskugel zu tun, als so mancher glauben will“, sagt Berthold Baurek-Karlic, CEO von Venionaire Capital, „es ist aber auch keine exakte Wissenschaft, da die Bewertung eines Assets immer vom Investor und dessen unmittelbaren Kriterien, Bedürfnissen und Möglichkeiten abhängt“. Sein Team wagte sich nun über einen Online-Rechner zur Startup-Bewertung.

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Erleichterung für Business Angels

Im Besonderen richtet man sich mit dem Rechner an Business Angels, denen man damit das professionelle Arbeiten nach Standards (z.B. IPEV Guidelines) erleichtern will. Dabei gebe es eine hohe Nachfrage, sagt Baurek-Karlic: „In den letzten sechs Jahren haben wir international sehr viele Business Angels im Business Angel Institute unterrichtet. Die Unternehmensbewertung und Transaktionsdokumente sind dort natürlich ein wichtiger Bestandteil“.

„Die zwei wichtigsten Bewertungsmodelle“

Konkret zieht der neue Online-Rechner zur Startup-Bewertung die zwei, laut Baurek-Karlic, wichtigsten Bewertungsmodelle, heran: Die „Venture Capital Methode“ und die „First Chicago Methode„. Der Venionaire-Gründer räumt aber ein: „Je nach Entwicklungsphase haben sich verschiedene Bewertungsmodelle etabliert. So werden in sehr frühen Phasen eher qualitative Modelle wie die Score-Card-Method oder die Berkus Methode empfohlen. Die Annahmen die man  für diese Modelle ansetzt, entspringen der Erfahrung des jeweiligen Investors und können mitunter stark schwanken – diese Modelle haben wir vorerst noch nicht integriert, werden sie aber im nächste Update berücksichtigen“.

Online-Rechner zur Startup-Bewertung: Feedback ausdrücklich erwünscht

In der nun veröffentlichen ersten Version des Rechners – Feedback sei ausdrücklich erwünscht – würden die zwei zuerst genannten Modelle direkt nach den Annahmen der User innerhalb weniger Sekunden berechnet. „Es braucht nur ein klein wenig Know-How – wahrscheinlich eine gezielte Recherche – um die notwendigen Parameter für die Bewertungsmodelle richtig zu definieren. Je besser man die Input-Variablen wählt, umso sinnvoller werden die Ergebnisse sein“, sagt Baurek-Karlic.

Immer auf die ‚Terms‘ achten

Generell seien bei der Startup-Bewertung einige Dinge zu beachten, erklärt der Venionaire-Founder. Besonders bei jüngeren Unternehmen sollte man etwa die Verwässerung des eigenen Unternehmensanteils durch weitere Finanzierungsrunden berücksichtigen. „Und der wichtigste Tipp: Die Bewertung eines Startups muss immer in Verbindung mit angebotenen ‚Terms‘, also der Summe der vertraglichen Konditionen betrachtet werden. Viele dieser üblichen Klauseln haben eine Absicherungsfunktion und somit einen direkten Einfluss auf die Bewertung der Firma – man spricht in diesem Zusammenhang von Real Optionen“.

Obacht bei Vergleich mit anderen Ländern

Explizit warnt Baurek-Karlic vor dem Vergleich mit üblichen Bewertungen in anderen Ländern. Im Vereinigten Königreich und insbesondere in den USA sehe man für Tech-Startups rund drei- bis zehnfache und in China sogar bis zu 20-fache „Seed-Round“-Bewertungen im Vergleich zu Europa. Diese gelte es aber, in Relation zu setzen.

UK: Teurer Betrieb – höhere Investments

„In UK etwa gibt es eine steuerliche Sonderbehandlung für ‚Early-Stage‘-Investoren, die zu einer Inflation von Bewertungen aber auch zu höheren Investments geführt hat. Wegen extrem hoher Mieten, nicht minder geringen Kosten des täglichen Lebens und folglich hohen Gehältern für gute Talente, war es unbedingt notwendig, Investments betragsmäßig zu erhöhen. Die Überzahlung ist aber für externe Investoren, die den Steuervorteil nicht genießen, kaum leistbar“, erklärt Baurek-Karlic. Ziehe man diese Effekte ab, seien die Bewertungen durchaus mit jenen in DACH vergleichbar – teilweise sogar günstiger als in so manchen „Hype-Hubs“.

China: Überzahlung für langfristigen Führungsanspruch

In China sei aktuell mehr Kapital für Startups im Markt, als es High-Tech-Talente und Startups in hoher Qualität gebe. „Der Import von Talenten ist eine Notwendigkeit für die zweitgrößte Volkswirtschaft der Welt und ein Teil der staatlichen Strategie für Innovation. In diesem Teil der Welt ist folglich die Überzahlung von Bewertungen keine Seltenheit – aber die staatliche Subvention zielt hier auf einen langfristigen Führungsanspruch in Sachen Technologie ab“, sagt der Venionaire CEO.

Kein „künstliches Aufblasen“ im DACH-Raum

In Österreich und Deutschland hingegen würden High-Tech Förderungen, insbesondere Zuschusssysteme, die hohen Standortkosten und Steuern ausgleichen. „Diese wirken allerdings anders und haben bislang kaum das ‚künstliche Aufblasen‘ von Bewertungen begünstigt. Mit einer Ausnahme: Die Risikokapitalprämie, die mittlerweile in Österreich nicht mehr angeboten wird, hat genau diesen Effekt unmittelbar erzeugt – wenn auch nur nur im Kleinen und kurz“, sagt Baurek-Karlic. Generell gelte also: „Nicht Äpfel mit Birnen vergleichen, auf kein dünnes Eis begeben und im Zweifel die bewertungsrelevanten Parameter aus dem Markt recherchieren. Wenn alle Stricke reißen, findet man noch ein paar spezialisierte Experten, die man um Hilfe bitten kann“.

⇒ Zum neuen Bewertungs-Rechner

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DiLT Analytics
© DiLT Analytics

DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

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