Unternehmen nach Produkten finden
Welche Produkte ein Unternehmen herstellt, verarbeitet oder einsetzt, sagt häufig mehr über seine Relevanz als Branche und Unternehmensgröße.
Ein Verpackungsmaschinenhersteller sucht Lebensmittelproduzenten mit bestimmten Produktionslinien. Ein Komponentenhersteller möchte wissen, welche Maschinenbauer seine Bauteile einsetzen könnten. Ein Materiallieferant sucht Unternehmen, deren Produkte genau diesen Werkstoff benötigen.
KI-gestützte Unternehmensrecherche kann solche Zusammenhänge aus öffentlich verfügbaren Informationen erkennen und Unternehmen anhand ihrer Produkte und Anwendungen bewerten.
So suchst du nicht nur Firmen einer Branche. Du suchst Unternehmen, bei denen dein Angebot in einen konkreten geschäftlichen oder technischen Zusammenhang passt.
Kann man Unternehmen anhand ihrer Produkte finden?
Ja. Unternehmen veröffentlichen auf ihren Websites, in Produktkatalogen, Datenblättern, Shops, Pressemitteilungen, Referenzen und anderen öffentlichen Quellen umfangreiche Informationen über ihre Produkte.
KI kann diese Informationen recherchieren, strukturieren und Unternehmen danach unterscheiden, welche Produkte sie herstellen, verkaufen, verarbeiten oder einsetzen.
Dadurch sind wesentlich spezifischere B2B-Suchen möglich als mit klassischen Branchenfiltern.
Drei völlig unterschiedliche Produktsuchen
1. Unternehmen finden, die ein Produkt herstellen
Das ist die direkteste Form der Produktrecherche.
Gesucht werden beispielsweise:
Hersteller von Wärmepumpen.
Hersteller von Verpackungsmaschinen.
Produzenten von Fertiggerichten.
Hersteller von Kunststoffgehäusen.
Anbieter von Laborgeräten.
Produzenten von Batteriesystemen.
Diese Informationen stehen häufig direkt auf Unternehmenswebsites und Produktseiten.
Die Frage lautet:
Wer produziert oder verkauft Produkt X?
Das ist relativ einfach.
2. Unternehmen finden, die ein Produkt einsetzen
Hier wird die Recherche anspruchsvoller.
Ein Unternehmen kommuniziert möglicherweise nicht prominent, welche Komponenten, Maschinen oder Systeme es intern verwendet.
Trotzdem können öffentliche Hinweise existieren.
Maschinenparks, Referenzprojekte, Stellenanzeigen, technische Dokumente, Partnerseiten, Zertifizierungen oder Pressemitteilungen können zeigen, dass bestimmte Produkte oder Systeme eingesetzt werden.
Die Frage lautet:
Wer verwendet Produkt oder System X?
3. Unternehmen finden, die ein Produkt benötigen könnten
Jetzt wird es vertrieblich interessant.
Ein Unternehmen muss dein Produkt noch nicht besitzen oder öffentlich danach suchen.
Vielleicht ergibt sich der mögliche Bedarf aus dem, was das Unternehmen selbst produziert.
Beispiel:
Du verkaufst industrielle Gasbrenner für Niedertemperatur-Prozesswärme.
Dann suchst du nicht nach Unternehmen, die auf ihrer Website schreiben:
„Wir benötigen einen neuen Gasbrenner.“
Das werden kaum welche tun.
Du suchst stattdessen Unternehmen, deren Maschinen oder Prozesse Wärme in einem Temperaturbereich benötigen, den dein Produkt bereitstellen kann.
Damit verändert sich die Recherche fundamental.
Aus:
Wer nutzt mein Produkt?
wird:
Welche Prozesse oder Produkte erzeugen einen möglichen Bedarf für mein Produkt?
Vom Produkt zum Bedarf
Nehmen wir einen Hersteller industrieller Trocknungssysteme.
Eine klassische Firmensuche könnte lauten:
Lebensmittelindustrie in Europa.
Das produziert Tausende Treffer.
Die bessere Frage lautet:
Welche Unternehmen stellen Produkte her, bei deren Produktion ein Trocknungsprozess benötigt wird?
Jetzt denken wir vom Angebot rückwärts.
Das kann zu Unternehmen führen, die Gewürze, Tiernahrung, Backwaren, Convenience Food, pharmazeutische Produkte oder andere trocknungsrelevante Produkte herstellen.
Die Branche wird damit zu einem Merkmal unter mehreren.
Das Produkt und der Herstellungsprozess erklären, warum das Unternehmen interessant sein könnte.
Ein konkretes Industriebeispiel
Ich würde hier ein Beispiel verwenden, das sehr nah an euren tatsächlichen bloo.research-Anwendungsfällen liegt.
Beispiel: Zulieferer für Anlagen zur Lebensmittelproduktion
Ein Unternehmen produziert Komponenten für industrielle Anlagen zur Lebensmittelverarbeitung.
Die klassische Zielgruppe:
Maschinenbauer für die Lebensmittelindustrie in Europa.
Das ist ein Anfang. Aber noch kein gutes Research-Profil.
Wir könnten stattdessen fragen:
Finde europäische Unternehmen, die Anlagen und Prozesslinien für die Herstellung von Fertiggerichten entwickeln oder bauen. Priorisiere Hersteller, deren Anlagen Erhitzungs-, Trocknungs-, Gar-, Warmhalte- oder andere thermische Prozesse enthalten.
Dann ergänzen wir weitere Kriterien:
Unternehmenstyp
Anlagenbauer
Zielmarkt
Lebensmittelindustrie
Produkte
Prozesslinien für Convenience Food
Prozess
thermische Behandlung
Region
Europa
möglicher Fit
Integration unserer Komponente
Jetzt haben wir nicht einfach eine Liste von Lebensmittelmaschinenbauern. Wir haben eine Hypothese, warum ein bestimmtes Unternehmen unser Produkt benötigen könnte.
Wie erkennt KI Zusammenhänge zwischen Produkten?
Jetzt erklären wir die semantische Recherche.
Eine klassische Datenbank benötigt ein vorhandenes Datenfeld.
Beispielsweise:
Branche = Lebensmittelmaschinenbau
Bei produktbezogener Recherche können Zusammenhänge dagegen in unstrukturierten Informationen stecken.
Ein Unternehmen schreibt beispielsweise, dass es komplette Linien für Tiefkühlpizza entwickelt.
Daraus lassen sich weitere Fragen ableiten:
Welche Produktionsschritte benötigt eine solche Linie?
Welche Maschinen gehören dazu?
Welche Komponenten könnten darin verbaut sein?
Welche Technologien sind erforderlich?
Welche Zulieferprodukte werden wahrscheinlich benötigt?
KI kann solche Zusammenhänge analysieren.
Aber auch hier gilt:
Eine plausible Schlussfolgerung ist noch keine bestätigte Tatsache.
Deshalb sollte das Ergebnis idealerweise nicht nur lauten:
Unternehmen passt
sondern:
Unternehmen passt wahrscheinlich, weil ...
plus Quelle und Begründung.
Welche Quellen eignen sich?
Produktseiten
Sie zeigen direkt, was ein Unternehmen herstellt oder anbietet.
Produktkataloge und PDFs
Gerade Industrieunternehmen stellen technische Informationen häufig als PDF bereit.
Anwendungen und Branchenlösungen
Ein Hersteller beschreibt möglicherweise nicht jedes einzelne Produkt, dafür aber typische Anwendungen.
Referenzen und Projekte
Sie zeigen, wo Produkte tatsächlich eingesetzt werden.
Stellenanzeigen
Sie können Hinweise auf neue Produktbereiche, Produktionsverfahren oder Technologien liefern.
Pressemitteilungen
Neue Produkte, Produktionslinien, Werke und Investitionen können die Produktlandschaft eines Unternehmens verändern.
Technologie vorhanden oder Technologie benötigt?
Nur weil ein Unternehmen eine bestimmte Technologie einsetzt, braucht es dein Produkt noch nicht.
Wir müssen deshalb drei unterschiedliche Situationen unterscheiden:
TECHNOLOGY FIT
Unternehmen nutzt Technologie X.
↓
COMPATIBILITY FIT
Unser Angebot passt zu Technologie X.
↓
DEMAND SIGNAL
Es gibt Hinweise auf Veränderung,
Problem, Investition oder Erweiterung.
↓
OPPORTUNITY
Unternehmen + Fit + Zeitpunkt passen.
Beispiel:
Ein Unternehmen nutzt SAP.
Das allein macht es noch nicht zum Zielkunden für einen SAP-Migrationsdienstleister.
Interessanter wird:
Das Unternehmen nutzt SAP ECC und sucht gleichzeitig mehrere S/4HANA-Spezialisten.
Firmendatenbank vs. Produktrecherche
Auch hier gilt wieder:
Die klassische Firmendatenbank ist nicht schlechter.
Sie beantwortet nur eine andere Frage.
Wie bloo.research produktbezogene Zielkunden findet
bloo.research setzt nicht voraus, dass das Merkmal, nach dem du suchst, bereits als fertiges Datenfeld existiert.
Du beschreibst dein Angebot und welche Unternehmen dazu passen könnten.
Gemeinsam werden daraus recherchierbare Kriterien entwickelt.
Das können Produkte sein, die ein Unternehmen herstellt. Technologien, die es einsetzt. Fertigungsverfahren, die es verwendet. Oder Merkmale, aus denen sich ein möglicher Anwendungsfall für dein Angebot ableiten lässt.
bloo.research recherchiert anschließend passende Unternehmen und liefert nicht nur Namen, sondern die Informationen, anhand derer der Fit bewertet wurde.
Wann funktioniert die Methode nicht?
KI kann keine Informationen recherchieren, die öffentlich nicht vorhanden sind.
Außerdem muss zwischen Information und Schlussfolgerung unterschieden werden.
Wenn ein Unternehmen Verpackungsmaschinen für Fertiggerichte baut, lässt sich daraus möglicherweise ableiten, dass bestimmte thermische Komponenten relevant sein könnten.
Es wäre aber falsch zu behaupten, das Unternehmen benötige aktuell genau deine Komponente, solange dafür kein belastbares Signal existiert.
Zielkunden noch präziser recherchieren
Ein Fertigungsverfahren ist nur ein Merkmal eines passenden Zielkunden. Je nach Angebot können andere Merkmale entscheidender sein.
B2B-Zielkunden finden
Entwickle aus deinem Ideal Customer Profile ein konkretes und recherchierbares Suchprofil.
Unternehmen nach Produkten finden
Finde Unternehmen anhand dessen, was sie herstellen, einsetzen oder möglicherweise benötigen.
Unternehmen nach Fertigung finden
Finde produzierende Unternehmen anhand ihrer tatsächlichen Produktions- und Fertigungsverfahren.
Unternehmen nach Technologien finden
Identifiziere Unternehmen anhand von Maschinen, Anlagen, Software und technischen Systemen.
FAQ
Ja. Produktseiten, Kataloge, technische Dokumente und weitere öffentliche Quellen können genutzt werden, um Hersteller bestimmter Produkte oder Produktgruppen zu identifizieren.
Teilweise. Öffentliche Informationen aus Referenzen, Stellenanzeigen, technischen Dokumenten, Websites und Partnerquellen können Hinweise auf eingesetzte Produkte liefern.
KI kann Unternehmen identifizieren, bei denen Produkte, Prozesse, Technologien oder Veränderungen auf einen möglichen Bedarf hindeuten. Ohne ein konkretes Bedarfssignal sollte dies jedoch als Bedarfshypothese und nicht als bestätigte Kaufabsicht behandelt werden.
Produkt-Fit beschreibt, ob dein Angebot grundsätzlich zu Produkten oder Prozessen eines Unternehmens passt. Buyer Intent beschreibt dagegen beobachtbare Verhaltenssignale, die auf aktuelle Beschäftigung mit einem Thema oder einer Lösung hindeuten. Diese Unterscheidung entspricht auch der heute üblichen Definition von B2B Intent Data.
Das hängt von den verfügbaren Quellen ab. Möglich sind beispielsweise Produktgruppen, Anwendungen, Materialien, technische Eigenschaften, Zielmärkte, verwendete Komponenten und verwandte Technologien.
Ja. Gerade die Kombination mehrerer Merkmale macht ein Suchprofil präziser und reduziert Unternehmen, die nur oberflächlich zur Zielgruppe passen.