Wissenschaft trifft Fundraising-Innovation

Seit 2019 entwickeln wir proprietäre Algorithmen, die Startup-Fundraising durch predictive Analytics und Verhaltenspsychologie revolutionieren. Unsere Methoden basieren auf maschinellem Lernen und über 50.000 analysierten Investoren-Interaktionen.

94% Matching-Genauigkeit

€42M Vermittelt 2024

187 Startups unterstützt

3.2x Erfolgsrate vs. Standard

Unsere Forschungsmethodik

Drei wissenschaftliche Säulen bilden das Fundament unserer Fundraising-Technologie

Investor-Verhaltensanalyse durch Deep Learning

Wir analysieren über 15 Millionen Datenpunkte aus Investoren-Entscheidungen der letzten sechs Jahre. Unsere Neural Networks identifizieren subtile Muster in Timing, Kommunikationsstil und Entscheidungsfaktoren, die traditionelle Ansätze übersehen.

Eye-Tracking Studien

Sentiment Analysis

Decision Tree Mapping

Response Time Analytics

Probabilistische Erfolgsmodelle

Jedes Startup-Investoren-Match wird durch unser proprietäres Scoring-System bewertet, das 247 Variablen berücksichtigt. Von der Teamzusammensetzung bis zur Marktposition - alles fließt in Wahrscheinlichkeitsberechnungen ein, die kontinuierlich durch neue Deals verfeinert werden.

Monte Carlo Simulationen

Bayesian Inference

Risk Assessment Models

Success Probability Engine

Echtzeit-Marktintelligenz

Unsere Algorithmen überwachen 50+ Datenquellen täglich - von Patentanmeldungen bis zu Social Media Trends. Diese Informationen werden automatisch in unsere Matching-Entscheidungen integriert und geben uns einen Informationsvorsprung von durchschnittlich 3-4 Wochen.

API-Integration

Trend Prediction

Competitive Intelligence

Market Timing Analysis

Das Forschungsteam hinter der Innovation

Interdisziplinäre Expertise aus Fintech, Psychologie und Machine Learning - vereint in der Mission, Startup-Fundraising wissenschaftlich zu optimieren.

Der Durchbruch von 2023

Ende 2023 gelang uns ein entscheidender Durchbruch: Unser "Investor Persona Clustering" Algorithmus kann mit 89% Genauigkeit vorhersagen, welche Startups einen bestimmten Investor ansprechen werden. Das war der Wendepunkt - plötzlich konnten wir nicht nur Matches vorschlagen, sondern auch den optimalen Zeitpunkt und Kommunikationsansatz berechnen.

Dr. Wiesner entwickelte dabei eine innovative Methode zur Quantifizierung von "Investment Intuition" - etwas, was die Branche lange für unmöglich hielt. Brückmanns Implementierung dieser Theorie in skalierbare Algorithmen machte quixoralent zur ersten Plattform, die Bauchgefühl in Daten verwandeln kann.

156 Forschungspapiere analysiert

47 Algorithmus-Iterationen

12 Monate Entwicklungszeit

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