07.11.2016

Pitching-Tipps von Silicon Valley-VCs | Teil 2: Was bietet das Startup?

Gastbeitrag. Der Innovationsberater, Autor und Silicon Valley-Experte Mario Herger hat für den Brutkasten Tipps für den perfekten Pitch von Silicon Valley-Investoren zusammengetragen.
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(c) fotolia.com - Robert Kneschke

Silicon Valley-Investoren hören pro Jahr hunderten, sogar tausenden Startup-Pitches zu. Da kann es leicht frustrierend werden, wenn wesentliche Informationen zu einem Startup den Gründern regelrecht aus der Nase gezogen werden müssen. Einige VCs und Business Angels bieten deshalb Kurse oder Anleitungen an, was sie von Gründern in einem Pitch hören möchten. Die folgende Liste ist eine Zusammenfassung dieser Best-Practice-Tipps von Silicon-Valley-Investoren:


Teil 1: Warum investieren? | Teil 3: Was ist der genaue Plan?


4) Einzigartige Lösung

 Ein VC möchte folgendes wissen:
  1. Was genau ist das Produkt oder die Dienstleistung, das/die die Kunden kaufen?
  2. Was ist das Wertversprechen, der wirtschaftliche Nutzen, was sind andere Vorteile?
  3. Trugen Kunden zur Produktentwicklung bei? Ist die Lösung weiterreichend oder eher für einen eingeschränkten Bereich anwendbar?
  4. Wie viel kostet die Lösung?
  5. Gibt es eine ganze Produktpalette?
  6. Gibt es Kennzahlen und andere Meilensteine, die genannt werden können?
Übliche Fehler:
  • Es gibt keinen klaren Geschäftsnutzen oder ROI.
  • Das Design ist durch Kunden nicht verifiziert.
  • Das Ganze klingt eher nach einem Beratungsunternehmen, aber keinem Startup mit skalierbarem Produkt oder Dienstleistung.

Gute Vorgehensweise:

  • Das Startup arbeitet mit den Kunden als Designpartner.
  • Das Startup hat Kunden im Advisory Board.
  • Es gibt eine externe Marktvalidierung und –forschung.

5) Zugrundeliegende Technologie

 Ein VC möchte folgendes wissen:
  1. Wie funktioniert die zugrundeliegende Technologie?
  2. Was ist die geheime Zutat?
  3. Wie schwierig ist es, die Technologie umzusetzen?
  4. Ist das Produkt fertig? Ist das, was bei der Pitchdemo gezeigt wird, das Endprodukt?
  5. Sind die wichtigsten Bestandteile patentiert? Sind Patente eingereicht? Gibt es ein globales Patent?
Übliche Fehler:
  • Es werden für einen wenig spezialisierten VC zu viele Details genannt.
  • Es sind zu viele Anpassungen notwendig um das Produkt skalieren und warten zu können.

Gute Vorgehensweise:

  • Ein einfaches Diagramm vorbereiten, das zeigt wie die Technologie in das Kundensystem passt.

6) Zielmarkt

Ein VC möchte folgendes wissen:
  1. Wie sieht der primäre Zielmarkt aus?
  2. Wir groß ist der Markt heute und in Zukunft?
  3. Wie sieht die Compound Annual Growth Rate (CAGR) aus?
  4. Was sind die zugrundeliegenden Marktkräfte, die das Wachstum treiben?
  5. Worauf wird hier genau gewettet?
  6. Wie hoch muss der Marktanteil sein, dass der Break-Even-Point erreicht wird?
Übliche Fehler:
  • Der Markt ist zu klein.
  • Das Wachstum ist zu langsam.
  • Es gibt keinen Fokus. Das Startup verfolgt zu viele Märkte oder Nischen auf einmal.

Gute Vorgehensweise:

  • Externe Studien bestätigen die Angaben und sie stimmen mit der eigenen Pipeline überein.

7) Markteintrittsstrategie

Ein VC möchte folgendes wissen:
  1. Was ist der unfaire Geschäftsvorteil den das Startup hat?
  2. Wie sieht das Geschäftsmodell aus? Wer sind die Partner? Über welche Kanäle wird vertrieben oder werden Kunden erreicht? Wie schaut das Preismodell aus, wie der Verkaufszyklus?
  3. Kann das Startup effizient verkaufen?
  4. Was ist die Strategie für die „Weltherrschaft“?
  5. Wie weit gehen die Verkaufsvorhersagen dieses und nächstes Jahr?
Übliche Fehler:
  • Das Startup behauptet: “unsere Technologie ist so viel besser als die der Konkurrenz.”
  • Das Startup behauptet: „wenn wir es bauen, dann werden die Kunden schon kommen.”
  • Was das Startup vorlegt ist ein wissenschaftliches Projekt, aber kein Unternehmen.

Gute Vorgehensweise:

  • Wenn das Startup mit einem Markteintrittspartner vorgeht, aber nicht alles auf ihn setzt, sondern Alternativen hat.
  • Das Startup zeigt eine glaubhafte Verkaufspipeline.

Teil 1: Warum investieren? | Teil 3: Was ist der genaue Plan?


Redaktionstipps

Zum Autor: 

Mario HergerDr. Mario Herger ist der CEO von Enterprise Garage Consultancy und lebt seit 2001 im Silicon Valley. Der langjährige SAP-Entwicklungsleiter und Innovationsstratege berät Unternehmen, wie sie den innovativen und entrepreneurischen Spirit aus dem Silicon Valley auf ihre Organisationen übertragen können. Als Autor ist er mit dem Buch „Das Silicon Valley Mindset“ erfolgreich.

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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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