Warum Branchencodes Ihre besten Akquisitionsziele übersehen
Von
Lisa
Die meisten Longlists entstehen immer noch auf dieselbe Weise: einen NAICS-, SIC- oder NACE-Code auswählen, alle darunter registrierten Unternehmen ziehen und dann filtern. Das wirkt systematisch. Genau dadurch landen viele gute Targets nie auf der Liste.
Branchencodes wurden für die Statistik entwickelt, nicht für das Deal Sourcing. Sie gruppieren Unternehmen danach, was ein behördliches Klassifizierungsschema als Geschäftstätigkeit einträgt, nicht danach, was ein Unternehmen tatsächlich zu einem passenden Akquisitionsziel macht. Für Corporate-Development-, M&A-Advisory- und Private-Equity-Teams zeigt sich diese Lücke in übersehenen Targets, aufgeblähten Longlists und Stunden, die mit dem manuellen Aussortieren von Unternehmen verbracht werden, die dort nie hingehört hätten.
In diesem Artikel erfahren Sie:
- Warum NAICS-, SIC- und NACE-Codes systematisch Akquisitionsziele übersehen, besonders in Nischen und neu entstehenden Segmenten
- Was die Datenlage darüber zeigt, wie oft Branchencodes Unternehmen falsch einordnen
- Nach welchen Dimensionen Sie stattdessen oder zusätzlich suchen sollten
- Wie sich eine rein code-basierte Longlist von einer dimensionsbasierten Suche in der Praxis unterscheidet
- Wie Sie Branchencodes mit anderen Suchkriterien kombinieren, ohne an Geschwindigkeit zu verlieren
Warum Branchencodes Ihre besten Akquisitionsziele übersehen
Das Problem: ein Code, viele unterschiedliche Unternehmen
Branchenklassifikationen sind von Natur aus hierarchisch aufgebaut. NACE Rev. 2, das System der EU, umfasst 21 Abschnitte, 88 Abteilungen, 272 Gruppen und 615 Klassen. Das klingt granular, bis man sich ansieht, was am Ende in einer einzigen Klasse landet.
In Großbritannien deckt der SIC-Code 82990, „sonstige, anderweitig nicht genannte Unternehmensdienstleistungen“, Amazon UK Services, Google UK, Santander UK und Facebook UK ab, vier Unternehmen, die außer dem gemeinsamen Sammelcode kaum etwas verbindet. Eine Suche auf Basis dieses Codes liefert alle vier zurück, dazu jedes andere Unternehmen, das zufällig im selben Sammelbecken gelandet ist.
Die Codes ändern sich zudem nur langsam. Das britische SIC-System wurde zuletzt 2007 grundlegend überarbeitet, und die Lücke bis zur nächsten Revision, SIC 2026, ist mit 19 Jahren die längste in seiner Geschichte. Neue Branchen können jahrelang Umsatz generieren, bevor ein eigener Code für sie existiert. Bis dahin landen sie in generischen oder „anderweitig nicht genannten“ Kategorien, denselben Kategorien, in denen auch Unternehmen landen, die ein Klassifizierungssystem schlicht nicht einzuordnen weiß.
Codes entfernen sich außerdem mit der Zeit von der Realität. Unternehmen wählen ihren Code selbst bei der Registrierung, und in den meisten Rechtsordnungen zwingt sie nichts dazu, ihn zu aktualisieren, wenn sich das Geschäft weiterentwickelt. Das britische Office for National Statistics hat festgestellt, dass SIC-Codes bei 11,5 % der Unternehmen auf der detailliertesten Klassifizierungsebene nicht mit der tatsächlich gemeldeten Tätigkeit übereinstimmten, und bei 8,7 % auf der übergeordneten Abteilungsebene.
Warum das bei Nischen- und grenzüberschreitender Suche stärker ins Gewicht fällt
Bei einer generalistischen Suche bedeutet ein aufgeblähter oder leicht veralteter Code vielleicht nur zusätzlichen Filteraufwand. Für Deal-Teams, die in einer bestimmten Nische, grenzüberschreitend oder in einem neu entstehenden Segment suchen, bedeutet es etwas Kostspieligeres: Targets, die gar nicht erst auftauchen.
Ein Unternehmen in einem Nischensegment ohne eigenen Code wird unter „Sonstiges“ einsortiert, neben Dutzenden fachfremden Unternehmen. Ein Unternehmen, das sein Produkt oder Geschäftsmodell seit der Gründung weiterentwickelt hat, steht noch immer unter seinem ursprünglichen Code. Ein Target in einem anderen Land wird nach einem völlig anderen System klassifiziert, denn NAICS (USA), SIC (UK), NACE (EU) und nationale Systeme wie die deutsche WZ-Klassifikation lassen sich nicht eins zu eins aufeinander abbilden. Nichts davon bedeutet, dass es das Target nicht gibt. Es bedeutet nur, dass eine code-basierte Suche es nicht sehen kann.
Was eine rein code-basierte Longlist in der Praxis übersieht
Das ist ein vertrautes Muster für Teams, die Datenbanken einzeln nach Branchencode abfragen. Harald Friedrich, Vice President bei VINCI Energies, bringt es so auf den Punkt: „Statt Datenbanken einzeln nach NACE-Code abzufragen, liefert StrategyBridgeAI in kurzer Zeit strukturierte Ergebnisse, inklusive Treffern, die man selbst nicht auf dem Radar hatte.“
Der entscheidende Teil ist „nicht auf dem Radar hatte“. Das sind keine Targets, die das Team geprüft und verworfen hat. Es sind Targets, die eine code-basierte Suche strukturell gar nicht erst sichtbar machen konnte.
Wonach Sie stattdessen suchen sollten: Dimensionen statt Code
Ein verlässlicherer Ausgangspunkt ist, das Target über die Dimensionen zu definieren, die für den Deal tatsächlich zählen: Geografie, Produktschwerpunkt, Marktsegment, Geschäftsmodell, Kundenbasis, Größe und Wachstumsprofil. Keine davon benötigt einen Klassifizierungscode, und alle lassen sich kombinieren und im Laufe der Suche anpassen.
Branchencode vs. dimensionsbasierte Suche
| Suche nach Branchencode (NAICS / SIC / NACE) | Dimensionsbasierte Suche | |
|---|---|---|
| Wonach Unternehmen gruppiert werden | Eine feste, bei der Registrierung vergebene Nummernkategorie | Jede Kombination aus Kriterien: Produkt, Geografie, Geschäftsmodell, Marktsegment |
| Wie aktuell das ist | Wird etwa alle zehn Jahre überarbeitet; manche Codes sind 15+ Jahre alt | Wird laufend aktualisiert, sobald neue Unternehmensdaten vorliegen |
| Neue oder Nischenbranchen | Landen oft in generischen oder „anderweitig nicht genannten“ Kategorien | Von Anfang an durchsuchbar, nach dem, was das Unternehmen tatsächlich tut |
| Konsistenz über Ländergrenzen | NAICS, SIC, NACE und nationale Systeme wie die deutsche WZ lassen sich nicht eins zu eins abbilden | Dieselben Suchdimensionen gelten über alle Märkte hinweg |
| Typisches Ergebnis | Eine Liste aller Unternehmen mit demselben Code, unabhängig von der tatsächlichen Passung | Eine Liste von Unternehmen, die wirklich zum Zielprofil passen |
Das macht Branchencodes nicht nutzlos. Sie sind weiterhin ein schneller Weg, eine Standard-Peergroup aufzubauen oder eine Berichtsanforderung zu erfüllen. Der Punkt ist nur, dass sie nicht der einzige Filter zwischen einem Deal-Team und einem passenden Target sein sollten.
Wie StrategyBridgeAI Targets jenseits von Branchencodes findet
Die Longlist von StrategyBridgeAI setzt genau an dieser Lücke an. Sie beschreiben das gesuchte Unternehmen einfach in Klartext über ein Chat-Interface: Geografie, Produktschwerpunkt, Marktsegment, Geschäftsmodell, was auch immer das Target definiert, und die Plattform sucht danach. Einen Code müssen Sie dafür nicht nachschlagen, und Sie müssen auch nicht befürchten, einen Filter vergessen zu haben, denn Sie stellen keine Filterliste zusammen, sondern beschreiben einfach, wonach Sie suchen. Strukturierte Filter stehen zusätzlich zum Chat zur Verfügung, gegliedert in vier Gruppen: Unternehmen, Standort, Finanzen und Eigentum, mit Kriterien wie z.B. Sektor oder Börsennotierung, Region oder Land, Umsatz oder EBITDA sowie Private-Equity-finanziert oder staatlich, für alle Fälle, in denen Sie weiter eingrenzen möchten. Der Ausgangspunkt bleibt aber immer die Suche in Klartext, nicht ein Klassifizierungscode, und genau das macht kleine und mittlere Unternehmen sowie Nischenanbieter sichtbar, die eine rein code-gebundene Datenbank nicht liefern würde.
Standardcodes werden dabei nicht ausgeschlossen. NACE, SIC, GICS und länderspezifische Systeme wie die deutsche WZ-Klassifikation werden unterstützt, wo sie sinnvoll sind, etwa um eine Peergroup zu verankern oder eine Berichtsanforderung zu erfüllen. Der Unterschied ist, dass sie ein Kriterium unter mehreren sind, nicht das einzige Tor, durch das ein Target gehen muss, um gefunden zu werden.
Eine einmal erstellte Longlist muss beim ersten Ergebnis nicht stehen bleiben. Sie können sie direkt im Interface um eigene Spalten erweitern und mit zusätzlichen Informationen aus dem Web anreichern, ohne dafür erst zu exportieren. Von dort landen Sie mit einem Klick auf ein Unternehmen direkt in dessen vollständigem Profil in der Plattform, das für ein erstes Screening ausreicht, ohne den Workflow zu verlassen.
Die Longlist greift auf die Datenbank von StrategyBridgeAI mit rund 50 Millionen öffentlichen und privaten Unternehmen in mehr als 100 Ländern zu, sodass eine dimensionsbasierte Suche nicht auf das Klassifizierungssystem eines einzelnen Marktes beschränkt ist.
Kunden berichten, dass sich der gesamte Rechercheaufwand rund um eine Longlist von einer historischen Spanne von 20 bis 120 Stunden auf unter fünf Stunden reduziert, ein Unterschied, der größtenteils daraus entsteht, dass Targets nicht mehr manuell nachrecherchiert werden müssen, die eine code-basierte Suche von vornherein übersehen hat.
Die Longlist ist außerdem nicht darauf beschränkt, eine Liste von Grund auf neu aufzubauen. Laden Sie eine bereits bestehende Longlist hoch, in welchem Format auch immer, und die Plattform gleicht sie mit geprüften Unternehmensdaten ab und ergänzt die Lücken. Dieselbe Suchlogik gilt auch über Akquisitionsziele hinaus, etwa für die Suche nach strategischen Käufern und Finanzinvestoren, inklusive Kontaktdaten. Und ganz gleich, in welchem Workflow Sie unterwegs sind: Das Ergebnis lässt sich direkt als Excel-Export ausgeben.
Ein praktischer Ansatz: Codes und Dimensionen kombinieren
In der Praxis starten Sie am besten mit der dimensionsbasierten, semantischen Suche: Beschreiben Sie das Target direkt, und schon der erste Durchgang liefert Unternehmen, die tatsächlich relevant sind, statt eines Sammelbeckens von Unternehmen, die zufällig denselben Code teilen. Genau dort tauchen meist auch die interessantesten Targets auf: der Nischenanbieter ohne eigenen Code, das Unternehmen, das seinen ursprünglichen Code längst hinter sich gelassen hat, das grenzüberschreitende Target, das unter einem völlig anderen System geführt wird.
Branchencodes haben danach weiterhin ihre Berechtigung: um eine Standard-Peergroup zu verankern, eine Berichtsanforderung zu erfüllen oder Ergebnisse auf eine Klassifikation abzubilden, die Stakeholder bereits kennen. Für eine Longlist, die einem Investment Committee oder einem Sell-Side-Prozess standhalten muss, ist das Ergänzen dieser Ebene kein optionaler Schritt, selbst wenn die dimensionsbasierte Suche die eigentliche Arbeit, die richtigen Unternehmen zu finden, bereits erledigt hat.
Möchten Sie sehen, wie eine dimensionsbasierte Longlist im Vergleich zu Ihrer aktuellen code-basierten Suche abschneidet? Sprechen Sie mit unserem Team über Ihre nächste Target-Suche, ohne bei einem einzelnen Branchencode zu starten.
Häufig gestellte Fragen
Was spricht dagegen, eine M&A-Longlist nur über NAICS- oder SIC-Codes aufzubauen?+
Branchencodes gruppieren Unternehmen nach einer bei der Registrierung vergebenen Klassifizierung, nicht danach, was ein Unternehmen tatsächlich zu einem passenden Akquisitionsziel macht. Codes können zu breit sein (sie fassen fachfremde Unternehmen zusammen), veraltet (manche Systeme werden erst nach über einem Jahrzehnt überarbeitet) oder schlicht falsch, da Unternehmen ihren Code selten aktualisieren, wenn sich das Geschäft ändert. Verlässt man sich allein darauf, rutschen unpassende Unternehmen durch den Filter und passende fallen heraus.
Wie finde ich Akquisitionsziele, die nicht den passenden Branchencode haben?+
Suchen Sie nach den Dimensionen, die das Target tatsächlich definieren, statt nach oder zusätzlich zu einem Klassifizierungscode: Geografie, Produktschwerpunkt, Marktsegment, Geschäftsmodell, Kundenbasis und Größe. Diese Kriterien lassen sich kombinieren und im Laufe der Suche anpassen, und sie machen Nischen- oder neu entstehende Unternehmen sichtbar, die keinem spezifischen Code zugeordnet wurden oder ihn längst hinter sich gelassen haben.
Kann ich Branchencodes mit anderen Suchkriterien in einem Longlist-Tool kombinieren?+
Ja. Branchencodes wie NACE, SIC, GICS und länderspezifische Systeme wie die deutsche WZ-Klassifikation bleiben nützlich, um eine Standard-Peergroup zu verankern oder eine Berichtsanforderung zu erfüllen. Ein Tool wie die Longlist von StrategyBridgeAI unterstützt Standardcodes zusätzlich zu dimensionsbasierten Filtern, sodass eine Suche nicht auf eines von beidem beschränkt ist.
Warum nutzen unterschiedliche Länder unterschiedliche Branchenklassifikationssysteme?+
Jedes System, NAICS in den USA, SIC in Großbritannien, NACE in der EU, die deutsche WZ-Klassifikation und weitere, wurde unabhängig voneinander für nationale statistische Zwecke entwickelt. Sie lassen sich nicht eins zu eins aufeinander abbilden, weshalb eine rein code-basierte, grenzüberschreitende Target-Suche oft Targets übersieht, die das System eines anderen Landes anders oder gar nicht einordnen würde.
Wie oft werden Branchenklassifikationscodes aktualisiert?+
Überarbeitungen finden in der Regel etwa alle zehn Jahre statt, manche Lücken waren noch größer. Das britische SIC-System etwa lag zwischen seinen letzten beiden großen Revisionen 19 Jahre auseinander, die längste Lücke seiner Geschichte. Neue oder sich schnell entwickelnde Branchen können jahrelang existieren, bevor ein eigener Code für sie eingeführt wird.
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