Financials, Pricing & Data Room
Investor-Class-Zahlen, Pricing und ein Datenraum, der Vertrauen schafft.
Modul 3 ist das erste Substanz-Modul: Es macht aus Deiner Verkaufsabsicht eine belastbare, finanzierbare Grundlage.
Der Kern sind Investor-Class-Zahlen: das Adjusted EBITDA, für das Käufer wirklich zahlen, die Equity Bridge, in der die meisten Verluste entstehen, und die Working Capital-Mechanik. Ein belegter Add-back von 100.000 Euro wird bei einem 6×-Multiple zu 600.000 Euro Wert.
Damit die Zahlen tragen, müssen sie drei Tests bestehen — Tie-out, Bridge, Traceability. Ein einziger Fehler kippt das Vertrauen in alle anderen Zahlen; genau daran scheitern rund 14 Prozent der Verkäufe in der Due Diligence.
Dazu baust Du den Datenraum als Glaubwürdigkeitsmaschine: sauberes Hosting, klare Phasenlogik, ESG als eigene Datenklasse und ein disziplinierter Q&A-Prozess. In der Sell-Side-Prüfung findest Du die Schwachstellen, bevor der Käufer es tut.
In die Due Diligence gehst Du damit nicht mit besseren, sondern mit erklärten Zahlen — jede bis zum Beleg zurückverfolgbar. Das ist der Unterschied zwischen einem Marktergebnis und einem strategisch gestalteten Verkauf.
Sechs Phasen
PHASE II
Substanz & Belastbarkeit
Wo stehe ich aus Käufersicht – Zahlen, Substanz, Recht, ESG?
kiucon Einordnung
Modul 3 von 12
Finance, Recht, Nachhaltigkeit
Inhalt
- Investor-Class-Kennzahlen: Quality of Earnings / Adjusted EBITDA, Net Debt, Working Capital, Margenarchitektur.
- Reporting-Infrastruktur: die drei DD-Tests Tie-out, Bridge, Traceability — plus Fast Close.
- Zahlen sprechend machen: Zeit-, Markt- und Kostenkontext; Kundenkonzentration als Multiple-Drücker.
- Data-Room-Blueprint: VDR, EU-Hosting, Phasenlogik, vier Datenklassen, Q&A Workflow.
- Sell-Side-Due-Diligence: Factbook, VDD, QoE, Reliance-Letter, Bankperspektive.
- 8-Schritt Roadmap
Häufige Fragen, die dieses Modul beantwortet
- Warum entsteht mein häufigster Verlust nicht beim Multiple, sondern in der Equity Bridge?
- Warum scheitern 14 % der Verkäufe im DACH-Mittelstand am Vertrauensverlust in der Due Diligence — und warum ist das fast vollständig vermeidbar?
- Warum kann eine einzige Inkonsistenz von 50.000 € das Vertrauen in mein gesamtes Zahlenwerk kippen?
- Warum betrete ich die Due Diligence nicht mit besseren Zahlen, sondern mit erklärten Zahlen?
AXEL WIEMANN – CEO
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