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Dieses Interview basiert auf einer Folge des torq.partners Finance Podcasts mit dem Gast Marco Feelisch, Gründer und Co-CEO von Pathway Solutions. Die komplette Folge ist auf Spotify und YouTube als Videopodcast verfügbar.
Ausgangspunkt war eine eigene D2C-Brand auf Shopify, die rasant skaliert ist. Spätestens mit der ersten Steuerprüfung wurde klar, dass OSS-Regeln, fehlende DATEV-Schnittstellen und CSV-Exporte keine tragfähige Finanzbasis sind. Aus dieser Lücke entstand ein Produkt, das Erlös- und Paymentbuchhaltung für E-Commerce- und SaaS-Geschäftsmodelle automatisiert und die Daten verlässlich ins Buchhaltungssystem überführt.
Nach etwa drei Jahren als Boutique-Beratung wurde das Produkt vor rund vier Jahren konsequent als SaaS aufgebaut. Ein Exit stand nicht auf der Agenda; der Prozess begann über wiederkehrende Inbound-Anfragen aus dem Markt. Aus ersten, unverbindlichen Gesprächen wurde Schritt für Schritt ein strukturierter Prozess – mit dem klaren Ziel, operativ eigenständig zu bleiben und lediglich stärkere Infrastruktur und Reichweite dazuzubekommen.
Zum Beginn der Gespräche bestand das Team aus rund 20 Personen und betreute etwa 1.500 Kund*innen (später knapp 3.000). Pathway arbeitete nahe am Break-even. Gewachsen wurde bewusst pragmatisch: Neue Stellen wurden erst besetzt, wenn die entsprechenden Kundenverträge unterschrieben waren. Remote-First und die tiefe Nähe zu komplexen Erlös- und Paymentprozessen blieben zentrale Konstanten.
Entscheidend waren Kontrolle und Freiheit: eine Minderheitsbeteiligung statt vollständiger Integration, die Fortführung von Marke und Produkt-Roadmap sowie keine Abstriche an Remotekultur und Entscheidungswegen. Gesucht war ein Partner, der Mission-Critical-Software versteht, Infrastruktur liefert und Go-to-Market stärkt, ohne die gewachsene Kultur zu überformen.
Notwendig ist ein sauberer, strukturierter Datenraum mit Gründungs- und Vertragsdokumenten in klarer Ordnerlogik sowie schnell verfügbaren Finanzunterlagen. Finanzseitig half es enorm, BWA und Reports sehr früh im Monat vorliegen zu haben, Forecasts sauber zu dokumentieren und Definitionen konsistent zu halten. Wichtig ist außerdem die Kapazitätsplanung: Die Due Diligence läuft zusätzlich zum Tagesgeschäft und braucht realistische Zeitfenster.
Vom LOI im Mai bis zum Closing Ende August/Anfang September war es ein intensiver Zeitraum. Der meiste Aufwand entstand beim Erklären des finanziellen und operativen Modells, bei der Herleitung der Annahmen, bei Kohorten- und Kundenanalysen sowie in der rechtlichen Arbeit an den Vertragswerken. Parallel musste der Datenraum kuratiert werden: vollständig, passend strukturiert und ohne unnötiges Oversharing.
Die BWA war die verbindliche Basis: Nur Umsätze, die dort ankommen, gelten. Ergänzend kamen Kohortenanalysen, ACV-Entwicklung (Neu- und Bestand), dokumentierte Churn-Gründe sowie der CAC-Payback (inklusive Marketing-Headcount) hinzu. Zusätzlich spielten Produkt-NPS und Employee-NPS eine Rolle. Für die Validierung wurden anonymisierte Kundenlisten und Auswertungen bereitgestellt, die konsistent zur Finanzsicht waren.
Wesentlich waren Security- und Code-Scans (Libraries, Lizenzen, Copyright), die Härtung der Infrastruktur sowie Datenschutz. Der Respekt vor der Tech-DD war groß; automatisierte Prüfungen im Vorfeld hätten manchen Stress reduziert. Empfehlung: Solche Checks früh in die Engineering-Routine integrieren und regelmäßig wiederholen.
Erlösdaten standen täglich bereit; die BWA wurde zunächst extern erstellt und später für schnellere Konzern-Reportings ins Haus geholt. Unterschätzt wird oft einfache Disziplin: Belege zeitnah erfassen, klare Tool-Prozesse etablieren und Definitionen durchhalten. Wer diese Grundlagen früh sauber aufsetzt, spart in der DD Zeit und vermeidet Diskussionen.
Es blieb mehr Raum für Strategie statt für jedes einzelne operative Gespräch: neue Integrationen wie Amazon, fokussierte Produkt-Wetten sowie die richtigen Weichen in KI und Produktorganisation. Langfristig geht es darum, Finance so zu vernetzen, dass Unternehmen in ein System schauen und ihren Zustand verstehen – ohne veraltete PDF-Sammlungen, sondern mit verlässlichen, verbundenen Daten.
