Open Rating

Datengetriebenes
Startup-Rating

Professionelle Risikoanalyse auf Basis echter Jahresabschlussdaten — ohne API-Key, ohne externe Dienste.

88,6%
Modell-Accuracy
949
Startup-Einträge
5-CV
Kreuzvalidierung

Modell-Accuracy des Roh-Modells (pd_raw) bei Unternehmen mit vorliegenden Jahresabschlussdaten (5-fold CV, n=350). Gilt nicht für nachträglich angepasste Werte.

ML-Modell Logistische Regression, trainiert auf 350 gelabelten Einträgen
Echte Finanzdaten JÜ/JV 2020–2023 aus der OR-Datenbank
Makro-Kontext BIP, Inflation, Zinsen via Eurostat, Bundesbank & World Bank

Alle Modellgewichte und Daten liegen lokal vor. Kein externer Dienst für das Kern-Rating erforderlich.

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3D-Balkendiagramm in Rot und Weiß

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Person sitzt auf einem Berggipfel über dem Nebelmeer

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Schwarze und weiße Schachdame nebeneinander auf Holzsockeln

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Holzbausteine als aufsteigende Treppe gestapelt

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Junger Keimling wächst aus hellem Sand

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Neues Startup-Rating

In fünf Schritten zur Risikoklasse — Geschäftsidee, Modell, Markt und Finanzdaten erfassen, das Modell berechnet die Ausfallwahrscheinlichkeit.

1
Geschäftsidee
Name, Branche, Phase
2
Geschäftsmodell
Nutzen- & Aufwand-Score
3
Marktanalyse
Markt & Wettbewerb
4
Finanzdaten
Umsatz, Kosten, Runway
5
Open Rating
Referenzunternehmen

Beschreibung der Geschäftsidee

Geben Sie die grundlegenden Informationen zum Startup ein. Diese dienen als Basis fur die OR-Klassifizierung.

Kernprodukt, Kundennutzen und Alleinstellungsmerkmal.

Geschäftsmodell-Faktoren

Bewerten Sie die folgenden Faktoren auf einer Skala von 1 (sehr niedrig) bis 5 (sehr hoch). Diese Faktoren bestimmen den Geschäftsmodell-Score.

Nutzen-Faktoren

Wie stark ist der Mehrwert des Geschäftsmodells für den Kunden?

Wie dringend ist das Problem, das gelost wird?
3
Wie neuartig ist die Losung im Vergleich zum Markt?
3
Kann das Modell ohne proportionalen Kostenzuwachs wachsen?
3
Wie stark nutzt das Modell digitale Technologien?
3

Aufwand-Faktoren

Wie effizient und realisierbar ist die Umsetzung?

Verhältnis von Aufwand zu erwartetem Ertrag
3
Sind die technischen und organisatorischen Voraussetzungen gegeben?
3
Zugang zu benötigten Fachkräften, Technologie und Kapital
3

Marktstruktur & Wettbewerb

Angaben zur Makroperspektive des Zielmarktes. Der Markt-Score fließt in die OR-Matrix ein.

Gesamtvolumen des adressierbaren Marktes
3
Jährliche Wachstumsrate des Zielmarktes
3
Wie stark ist der bestehende Wettbewerb?
3
Wie einfach ist der Eintritt in den Markt?
3
Passt das Modell zu aktuellen gesellschaftlichen Trends?
3

Finanzielle Kennzahlen

Angaben zu den finanziellen Rahmenbedingungen. Felder konnen bei fehlenden Daten auf 0 gelassen werden.

Gesamtumsatz der letzten 12 Monate
Personal, Miete, Marketing
Wie lange reicht das Kapital?
+Genauigkeit
Für die Kapitaleffizienz (gebundenes Kapital je € Umsatz). Wirkt nur aufs Rating, wenn alle drei Felder ausgefüllt sind und ein Umsatz > 0 vorliegt.
Bilanzsumme / Summe Aktiva
Kasse, Bank, kurzfr. Guthaben
Summe der Schulden (kurz- + langfristig)
+Genauigkeit
Jahresüberschuss (+) oder Jahresfehlbetrag (−) der letzten Jahre in €. Diese Angabe ist der wichtigste Einzelfaktor für die Modellgenauigkeit.
Leer lassen = nicht vorhanden
+Genauigkeit
Diese Angaben fließen direkt ins Modell ein und verbessern die Vorhersagegenauigkeit. Alle Felder sind optional — leer lassen wenn unbekannt.
Ranking für Ihren wichtigsten Suchbegriff
Instagram + LinkedIn + Facebook zusammen
Eigene Einschätzung Ihrer Website

OR-Referenzunternehmen

Die Datenbank wird automatisch nach einem passenden Vergleichsunternehmen durchsucht — zuerst nach Ihrem Startup-Namen, dann nach Ihrer Branche. Wird ein eindeutiger Treffer gefunden, wird er sofort ausgewahlt.

◆ OR-Datenbank + ML-Modell: 269 deutsche Startups · Logistische Regression · Accuracy 88,6% (5-fold CV, n=350) · gilt für den Roh-Modellwert (pd_raw), nicht für angepasste Werte · Kein API-Key
Die Suche lauft beim Offnen automatisch.
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Ausgewahltes Open Rating-Unternehmen

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Alle bisherigen Ratings im zeitlichen Verlauf — mit PD-Trendlinie, Filtern und der kompletten Zeitleiste Ihrer Bewertungen.

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0
Ratings gesamt
0%
Ø Ausfallwahrscheinlichkeit
–
Trend (ältestes → neuestes)
Ausfallwahrscheinlichkeit je Startup (neuestes Rating)

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Integriert — 269 deutsche Startups mit Jahresabschlussdaten
JÜ/JV 2020–2023, Branche, Solvenzstatus 2026.
Verbunden (kein Key benötigt)
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Das Löschen Ihres Kontos entfernt dauerhaft Ihren Zugang sowie alle gespeicherten Daten. Diese Aktion kann nicht rückgängig gemacht werden.

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Referenzdatenbank: Wachstumsunternehmen

300 aktive Hochbewertungsunternehmen · 100 Exitfälle · 280 Startups (YC, DACH, Weltweit, Emerging) — Quelle: CB Insights / YC / Crunchbase (April 2026)

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