Market Scan

Strategie & Wissen • Arbeitsprobe

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Worum es geht

Man gibt einen Markt ein, und es entsteht das, was der erste Tag einer Commercial Due Diligence von Hand hervorbringt — nur in weniger als einer Minute und mit angehängten Quellen. Vier Schichten legen sich übereinander: ein qualitativer Marktüberblick (Momentaufnahme, Wettbewerbstabelle mit Positionierung, Preisen und Unterscheidungsmerkmalen), eine Kundenstimme (echte Nutzerbewertungen von G2 und Capterra je Anbieter), eine quantitative Schicht börsennotierter Vergleichsunternehmen — aktuelle Kennzahlen, Bewertungsmultiplikatoren (EV/Umsatz) und Analystenschätzungen (Konsens-Umsatzwachstum und Kursziele) — sowie ein Nachrichtenstrom zu jüngsten Entwicklungen (Finanzierungen, Produktstarts, Übernahmen, Partnerschaften). Das ist die Form einer echten CDD, durchgängig automatisiert.

Die Beispielmärkte sind vorberechnet und zwischengespeichert; „eigenen Markt scannen” läuft live und ist mengenbegrenzt.

Wie ich es gebaut habe

Drei Datenschichten, jede aus der passenden Quelle. Firecrawl sucht und liest Vergleichsartikel und Anbieterseiten, ein Sprachmodell verdichtet sie zu einem belegten Marktüberblick — ohne Aussagen ohne Grundlage. Für jeden börsennotierten Anbieter liefert Financial Modeling Prep echte Marktkapitalisierung, Umsatz, Wachstum, Rohmarge, den EV/Umsatz-Multiplikator, das erwartete Umsatzwachstum im Analystenkonsens, Kursziele und die jüngsten Schlagzeilen; nicht börsennotierte Anbieter bleiben aus dem Vergleich korrekt heraus. Die Nutzerbewertungen je Anbieter kommen über einen getarnten Abruf von G2 und Capterra — deren Bewertungen werden per JavaScript hinter einem Bot-Schutz erzeugt, ein einfacher Abruf scheitert also. Ein zweiter, auf Aktualität ausgerichteter Firecrawl-Durchgang speist den Nachrichtenstrom. Alles ist an eine Quell-URL gebunden.

Besonderheiten

Qualitativ und quantitativ — Marktübersicht plus echte Kennzahlen börsennotierter Unternehmen
Durchgängig belegt; das Modell weigert sich, Zahlen oder Ereignisse zu erfinden
Die Kette bildet die tatsächliche Arbeitsweise eines CDD-Analysten ab: suchen, lesen, quantifizieren, Nachrichten verfolgen

Stack

Python · Streamlit · Firecrawl · OpenRouter (Verdichtung per Sprachmodell) · Financial Modeling Prep