Builder Score
Wie wir Nischen bewerten — Chance × Baubarkeit × ehrliches Risiko.
Wie alles zusammenhängt
Score, §1-12-Analyse und Quellen sind ein geschlossenes System: Jede Score-Achse stützt sich auf dieselben echten Daten, die die Analyse erklärt — du kannst von einer Achse direkt zur passenden §-Begründung springen.
Beispiel: Nachfrage-Achse 92 ← §2 (Nutzer-Wahrnehmung) ← Review-Volumen + HN/Reddit-Signale. Der Score ist nie eine Black Box.
Wie wir bewerten
Der Score ist ein Hybrid aus 12 Komponenten — 8 additive Achsen und 2 multiplikative Gates für Fatal-Flaw-Faktoren. Wir nutzen iTunes-Sterne und Bewertungs-Zahlen nicht als direkte Qualitäts-Bewertung, sondern als Daten-Eingang für andere Komponenten (z.B. Nachfrage als Sweet-Spot, nicht linear).
8 additive Achsen
- 1 · Nachfrage (Sweet-Spot)
- 2 · Momentum (Timing)
- 3 · Angreifbarkeit (Incumbent-Liebe)
- 4 · Wedge × Pain-Intensity
- 5 · Auffindbarkeit + Distribution
- 6 · Monetarisierbarkeit + Retention
- 7 · Switching-Costs (invertiert)
- 8 · Trend-Durability
2 multiplikative Gates
- 9 · Baubarkeit (KI-Bauer × Pflicht-Funktionen)
- 10 · Risiko (Compliance/Plattform)
Floor: kein Gate kann den Score unter 20 % des additiven Kerns drücken.
Was du siehst
Jeder Score trägt einen Konfidenz-Tier-Badge. Statt Prozent zeigen wir vier Tiers, damit klar ist, wie belastbar die Bewertung ist:
- Starkes Signal — ≥75 % Konfidenz, Daten vollständig.
- Hinweis — 50–75 %, Score plausibel, bitte gegenprüfen.
- Tendenz — 25–50 %, eingeschränkt aussagekräftig.
- Datenknapp — <25 %, nur orientierend.
Achsen mit niedriger Coverage werden im Radar gestrichelt dargestellt — fehlende Daten sind sichtbar, nicht versteckt.
Wie wir lernen
Der Score ist kein ML-Modell. Er ist ein versioniertes, regelbasiertes Hybrid-Modell, das sich über vier Mechanismen weiterentwickelt:
- Daten-Wachstum: tägliche Snapshots schärfen Momentum-Komponente; größerer Korpus → bessere Sweet-Spot-Kalibrierung.
- Versions-Aktivierung: Score-Versionen werden manuell aktiviert. Alte Bewertungen zeigen „Update verfügbar”.
- Outcome-Feedback (v3.1): nach Pro-Klick einer Nische optionaler 1-Klick-Feedback.
- Cross-Validation (v3.2): Score-Vorhersage vs. tatsächliches Bau-Outcome.
Bewusst nicht in v3.0: pures ML-Lernen, Auto-Tuning der Gewichte, LLM-im-Score-Loop. Wir wollen deterministische Erklärbarkeit schützen.
Welche Scores zeigen wir wo?
Zwei orthogonale Scores: der Builder Score bewertet Bau-Substanz (Chance + Baubarkeit + ehrliches Risiko), die Markt-Lage ist nur ein Markt-Snapshot — nie eine Bau-Bewertung.
| Seite | Primär | Sekundär |
|---|---|---|
| Dashboard / Nischen-Übersicht | 🛠️ Builder Score | 📊 Markt-Lage |
| Nischen-Detail | 🛠️ Builder Score | 📊 Markt-Lage |
| App-Detail | 🛠️ Builder Score (App) | ⭐ iTunes-Sterne |
| App-Listen / Explorer | 🛠️ Builder Score | — |
Detail-Seiten waren schon konsistent; mit diesem Update folgen auch Dashboard & Listen dem Standard.