Delta Labs Seed-Runde: KI ersetzt klassische Marktforschung – Jannis Fett (HV Capital) & Fabian Krautwurst (NAP)

Drei Wochen Wartezeit und Kosten zwischen 30.000 und 100.000
Euro. So sah klassische Marktforschung bisher aus.


Jannis Fett (HV Capital) und Fabian Krautwurst (NAP) analysieren
in Investments & Exits mit Jan Thomas die
4,4-Mio.-€-Seed-Runde von Delta Labs und warum synthetische
Kundenpopulationen klassische Surveys nicht nur beschleunigen,
sondern strukturell ersetzen.


Über die Gäste


Jannis Fett


Jannis Fett ist Principal bei HV Capital, einer der
erfolgreichsten Venture-Capital-Gesellschaften Europas mit Sitz
in München und Berlin. Seine Karriere führte ihn zunächst zu
Scalable Capital in der Vorproduktionsphase, dann zu HelloFresh
in New York, bevor er über Praktika bei Headline und Index
Ventures schließlich als Investmentanalyst bei Lakestar in die
VC-Welt einstieg.


Bei HV Capital, das seit 2000 in über 200 Unternehmen investiert
hat – darunter Zalando, Delivery Hero und FlixMobility –,
verantwortet Jannis Investments über alle Wachstumsphasen hinweg.
In der Folge teilt er seine Einschätzung zu Delta Labs, dem
Wettbewerbsumfeld der synthetischen Marktforschung und der Frage,
ob KI-Panels klassische Human Studies langfristig ersetzen
können.


Fabian Krautwurst


Fabian Krautwurst ist Partner bei NAP, einem Berliner
Venture-Capital-Investor mit Fokus auf Pre-Seed- und
Seed-Finanzierungen für europäische Technologieunternehmen. Mit
akademischem Hintergrund in Wirtschaft stieg er vor knapp vier
Jahren als Gastanalyst bei Cavalry ein und arbeitet inzwischen im
Investmentteam. Zu seinen Schwerpunkten zählt insbesondere der
FinTech-Sektor.


Im NAP-Portfolio finden sich Unternehmen wie Aleph Alpha, Flip,
PlanRadar und Usercentrics. In der Folge liefert Fabian eine
tiefgehende Analyse von Delta Labs – von der Marktdynamik über
die Wettbewerbslandschaft bis hin zu den strategischen Risiken
und offenen Fragen rund um synthetische Kundensimulation.


Weiterführende Links



Alexander Joel-Carbonell über AMI Labs

 

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