MentoraMentora
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Aus jeder Datei wird
ein Lernweg.
Every file becomes
a learning path.

KI-gestützte, personalisierte Lernbegleitung für Studierende im deutschsprachigen Raum.AI-powered, personalized study guidance for students across the German-speaking market.

Investoren-HandbuchInvestor Handbook EdTech · B2C 2026

Auf einen BlickAt a glance

Konzept-AttraktivitätConcept appeal87,5 %
Deckungsbeitrag / AboContribution / sub3,36 €
Cash-Break-EvenCash break-even304 Abossubs
KapitalbedarfCapital ask80.000 €

Vertraulich · Nur zur Vorlage bei potenziellen Investor:innen.Confidential · For presentation to prospective investors only.

01  Executive SummaryExecutive Summary

Studierende ertrinken in Stoff. Mentora gibt ihnen Struktur zurück.Students drown in material. Mentora hands the structure back.

68,8 % der befragten Lernenden fühlen sich oft vom Lernstoff überfordert, und 87,5 % nutzen bereits KI-Tools wie ChatGPT — aber unstrukturiert, ohne Lernlogik und ohne Bezug zu ihren eigenen Unterlagen. Mentora verwandelt hochgeladene Dateien in fertige, personalisierte Lerneinheiten: Zusammenfassungen, Quizze, Prüfungssimulationen und Lernpläne, angepasst an den jeweiligen Lerntyp.68.8% of surveyed learners often feel overwhelmed by their material, and 87.5% already use AI tools like ChatGPT — but in an unstructured way, with no learning logic and no link to their own documents. Mentora turns uploaded files into finished, personalized study units: summaries, quizzes, exam simulations and study plans, adapted to each learner type.

87,5 %
finden das Mentora-Konzept attraktivfind the Mentora concept attractive
75 %
sagen: bestehende Apps gehen nicht auf verschiedene Lerntypen einsay existing apps do not address different learner types
~2,9 Mio.
Studierende in Deutschland als Kernmarkt (Schätzung)university students in Germany as core market (estimate)
67 %
Deckungsbeitragsmarge je Premium-Abo (3,36 € netto)contribution margin per premium sub (€3.36 net)
„Wir bauen nicht noch eine Lern-App. Wir bauen die Lernschicht über den Dateien, die Studierende ohnehin schon haben.““We are not building yet another study app. We are building the learning layer on top of the files students already have.”

Die Investment-These in vier PunktenThe investment thesis in four points

1. Validierte Not. Konzentration, Zeitmanagement und Informationsflut sind die Top-Schmerzpunkte — direkt aus der Nutzerbefragung.

2. Validierte Nachfrage. 87,5 % Konzept-Attraktivität, 4,99 € im fairen Preisband.

3. Schlanke Ökonomie. Cash-Break-Even bei 304 Abos, 67 % Deckungsbeitrag.

4. Gründerteam als Zielgruppe. Sechs Gründer:innen, die das Problem selbst täglich erleben.
1. Validated pain. Concentration, time management and information overload are the top pain points — straight from the user survey.

2. Validated demand. 87.5% concept appeal, €4.99 inside the fair-price band.

3. Lean economics. Cash break-even at 304 subs, 67% contribution margin.

4. Founders are the target group. Six founders who live the problem every day.

02  Das ProblemThe Problem

Lernen scheitert nicht am Inhalt — sondern an der Aufbereitung.Studying fails not at the content — but at the prep work.

Die größte Hürde ist nicht der schwierige Stoff, sondern die unsichtbare Arbeit davor: filtern, zusammenfassen, strukturieren, wiederholen. Genau diese Aufgaben kosten am meisten Zeit — und genau hier setzt Mentora an. (Eigene Nutzerbefragung, n = 16.)The biggest hurdle is not difficult content, but the invisible work before it: filtering, summarizing, structuring, repeating. These are exactly the tasks that cost the most time — and exactly where Mentora steps in. (Own user survey, n = 16.)

Größte Schwierigkeiten beim LernenBiggest difficulties when studying

KonzentrationsproblemeConcentration problems62,5 %
ZeitmanagementTime management62,5 %
Zu viele InformationenToo much information56,3 %
MotivationMotivation50,0 %
Fehlende StrukturLack of structure43,8 %
PrüfungsangstExam anxiety43,8 %
Schwierige InhalteDifficult content31,3 %

Mehrfachauswahl möglich · n = 16Multiple choice · n = 16

Was beim Lernen am meisten Zeit kostetWhat costs the most time when studying

Zusammenfassung erstellenCreating summaries62,5 %
Wichtige Inhalte herausfilternFiltering key content62,5 %
Infos aus Quellen zusammentragenGathering info from sources43,8 %
Lernplan erstellenBuilding a study plan37,5 %
Lernstoff wiederholenReviewing material31,3 %
Karteikarten erstellenMaking flashcards25,0 %
Quizfragen erstellenWriting quiz questions25,0 %

Jede dieser Aufgaben automatisiert Mentora.Mentora automates every one of these tasks.

68,8 %

fühlen sich oft vom Lernstoff überfordert.feel often overwhelmed by their material.

87,6 %

stimmen zu, dass sie das Lernen aufschieben (Prokrastination).agree that they procrastinate on studying.

56,3 %

sind mit bisherigen Lern-Apps nur „neutral“ — niemand ist begeistert.rate previous study apps only “neutral” — no one is delighted.

03  Markt & TimingMarket & Timing

Ein großer, zahlungsbereiter Markt — und der richtige Moment.A large, willing-to-pay market — at the right moment.

Marktgröße (Deutschland, Schätzung)Market size (Germany, estimate)

TAM ~2,9 Mio. Studierende ~2.9M students SAM ~600 Tsd. digital-aktiv ~600k digitally active SOM 2.500 Abos 2,500 subs

Annahmen: ~2,9 Mio. Studierende in DE; SAM = digital-aktive, KI-offene Studierende mit Zahlungsbereitschaft; SOM = Ziel laut 24-Monats-Plan. Erweiterbar auf Azubis & Oberstufe (DACH, > 10 Mio. Lernende).Assumptions: ~2.9M students in Germany; SAM = digitally active, AI-open students willing to pay; SOM = target from the 24-month plan. Expandable to apprentices & upper secondary (DACH, >10M learners).

Warum jetzt?Why now?

KI ist da — aber ungezähmtAI has arrived — but untamed

87,5 % der Befragten nutzen bereits KI-Tools zum Lernen. Sie greifen zu generischen Chatbots, weil es nichts Besseres gibt. Mentora gibt dieser Nutzung Struktur, Lernlogik und Bezug zu den eigenen Unterlagen.87.5% of respondents already use AI tools to study. They reach for generic chatbots because nothing better exists. Mentora gives that behavior structure, learning logic and a link to their own documents.

Niemand bedient LerntypenNo one serves learner types

75 % sagen, bestehende Apps gehen nicht ausreichend auf unterschiedliche Lerntypen ein — eine offene Flanke bei jedem Wettbewerber.75% say existing apps do not adequately address different learner types — an open flank in every competitor.

Niedrige KostenschwelleLow cost threshold

Skalierbare KI-APIs und Cloud-Infrastruktur machen den Start mit ~1.020 €/Monat Fixkosten möglich. Kein Hardware-, kein Lager-, kein Logistikrisiko.Scalable AI APIs and cloud infrastructure make a launch at ~€1,020/month fixed cost possible. No hardware, no inventory, no logistics risk.

04  Die LösungThe Solution

Datei rein, fertige Lerneinheit raus.File in, finished learning unit out.

Studierende laden ihre Skripte, Folien und Mitschriften hoch. Mentora erzeugt daraus in Minuten eine maßgeschneiderte Lernumgebung — abgestimmt auf den persönlichen Lerntyp, inklusive Profilen für ADHS, LRS und Konzentrationsschwierigkeiten.Students upload their scripts, slides and notes. In minutes, Mentora turns them into a tailored learning environment — matched to the personal learner type, including profiles for ADHD, dyslexia and concentration difficulties.

Automatische ZusammenfassungenAutomatic summaries

Das meistgewünschte Feature (68,8 %). Lange Skripte werden zu klaren, prüfungsrelevanten Kernpunkten.The most requested feature (68.8%). Long scripts become clear, exam-relevant key points.

PrüfungssimulationExam simulation

Üben unter realistischen Bedingungen — eine der zwei größten Funktionslücken am Markt (62,5 %).Practice under realistic conditions — one of the two biggest feature gaps in the market (62.5%).

Adaptive Quizze & KarteikartenAdaptive quizzes & flashcards

Automatisch generiert, in der Schwierigkeit angepasst, mit Wiederholung dort, wo es klemmt.Auto-generated, difficulty-adapted, with repetition where it matters.

Personalisierte LernplänePersonalized study plans

Strukturiert die Wochen bis zur Prüfung — gegen den Top-Schmerz „fehlende Struktur & Zeitmanagement“.Structures the weeks to the exam — against the top pain of “lack of structure & time management.”

KI-TutorAI tutor

Erklärt Inhalte im Dialog — ein:e Ansprechpartner:in rund um die Uhr (43,8 % Wunschfeature).Explains content conversationally — a 24/7 study partner (43.8% requested it).

Lerntyp-Profile (ADHS · LRS)Learner profiles (ADHD · dyslexia)

Angepasste Oberfläche für unterschiedliche Lernbedürfnisse — unser Differenzierungsmerkmal. 43,8 % finden das interessant.An adapted interface for different learning needs — our differentiator. 43.8% find it interesting.

Auslieferung als PWA. Mentora startet als installierbare Progressive Web App — Homescreen-Symbol ohne App-Store-Hürde, plattformübergreifend, sofort aktualisierbar. Store-Provision von 15 % ist dennoch konservativ in der Kalkulation berücksichtigt.Delivered as a PWA. Mentora launches as an installable Progressive Web App — home-screen icon with no app-store hurdle, cross-platform, instantly updatable. A 15% store commission is nonetheless conservatively kept in the model.
05  ValidierungValidation

Nicht nur eine Idee — bereits am Markt getestet.Not just an idea — already tested with the market.

Eine eigene Befragung (n = 16, überwiegend Studierende, 21–24 Jahre) bestätigt Problem, Lösung und Preis. Eine größere Erhebung ist Teil des Mittelplans.An own survey (n = 16, mostly students aged 21–24) confirms problem, solution and price. A larger study is part of the use-of-funds plan.

87,5 %
Konzept attraktivConcept attractive
68,8 %
wünschen automatische Zusammenfassungenwant automatic summaries
87,5 %
würden für unbegrenzte KI-Nutzung zahlenwould pay for unlimited AI usage
75 %
unbefriedigt von heutiger Lerntyp-Anpassungunsatisfied with today's learner-type fit

Welche Funktionen fehlen heute?Which features are missing today?

Automatische LernmaterialienAutomatic study materials62,5 %
Bessere PrüfungssimulationBetter exam simulation62,5 %
Anpassung an LernfortschrittAdapting to progress37,5 %
Bessere QuizfunktionenBetter quiz features37,5 %
Personalisierte LernwegePersonalized learning paths25,0 %

Mentora adressiert die beiden Top-Lücken direkt im Kernprodukt.Mentora addresses both top gaps directly in the core product.

Welche Funktion hätte den größten Nutzen?Which feature would deliver the most value?

Automatische ZusammenfassungAutomatic summary68,8 %
LernplanStudy plan50,0 %
PrüfungssimulationExam simulation43,8 %
KI-TutorAI tutor43,8 %
Automatische QuizzeAutomatic quizzes37,5 %

Roadmap-Priorisierung folgt direkt diesem Ranking.Roadmap prioritization follows this ranking directly.

06  WettbewerbCompetition

Eine freie Position: KI-nativ und auf Lerntypen zugeschnitten.An open position: AI-native and tailored to learner types.

Karteikarten-Apps und Content-Plattformen sind nicht KI-nativ; generische KI ist nicht auf Lerntypen zugeschnitten. Mentora besetzt das obere rechte Feld allein.Flashcard apps and content platforms are not AI-native; generic AI is not tailored to learner types. Mentora owns the top-right quadrant alone.

KI-native Automatisierung →AI-native automation → Lerntyp-Anpassung →Learner-type fit →
Anki
Quizlet
Knowunity
StudySmarter / Vaia
ChatGPT
Mentora

Warum Mentora gewinntWhy Mentora wins

vs. generische KI (ChatGPT)vs. generic AI (ChatGPT)

Leistungsstark, aber strukturlos. Mentora liefert Lernlogik, Wiederholung, Prüfungsmodus und Bindung an die eigenen Dateien — statt eines leeren Prompts.Powerful but structureless. Mentora adds learning logic, repetition, exam mode and a link to the user's own files — instead of a blank prompt.

vs. Karteikarten-Apps (Anki, Quizlet)vs. flashcard apps (Anki, Quizlet)

Manuelle Erstellung kostet genau die Zeit, die Studierende nicht haben. Mentora generiert Material automatisch aus dem Upload.Manual creation costs exactly the time students don't have. Mentora generates material automatically from the upload.

vs. Content-Plattformen (Knowunity, StudySmarter/Vaia)vs. content platforms (Knowunity, StudySmarter/Vaia)

Geteilte Inhalte passen selten zur eigenen Vorlesung. Mentora arbeitet mit den eigenen Unterlagen — und mit dem eigenen Lerntyp.Shared content rarely matches one's own lecture. Mentora works from the user's own documents — and their own learner type.

07  GeschäftsmodellBusiness Model

Freemium mit gesunder Stückzahl-Ökonomie.Freemium with healthy unit economics.

Kostenloser Einstieg senkt die Hürde; Premium bei 4,99 €/Monat schaltet die Funktionen frei, für die Zahlungsbereitschaft besteht: unbegrenzte KI-Nutzung (87,5 %) und unbegrenzte Uploads (56,3 %).A free tier lowers the barrier; premium at €4.99/month unlocks the features people will pay for: unlimited AI usage (87.5%) and unlimited uploads (56.3%).

Deckungsbeitrag je Premium-AboContribution margin per premium sub

4,99 € BruttoGross −0,80 USt 19%VAT 19% 4,19 € NettoNet −0,63 Store 15%Store 15% −0,20 KI-KostenAI cost 3,36 € Deckungsb.Margin

≈ 67 % des Netto-Erlöses bleiben als Deckungsbeitrag (Standard-KI-Szenario).≈ 67% of net revenue remains as contribution margin (standard AI scenario).

TarifTierPreisPriceInhaltIncludes
Free0 €Begrenzte Uploads & KI-Nutzung, Basis-LernmaterialLimited uploads & AI usage, basic materials
Premium4,99 €/Mon.moUnbegrenzte KI & Uploads, Prüfungssimulation, LernanalyseUnlimited AI & uploads, exam simulation, analytics

Preis fair?Price fair?

50 % nennen 4,99–6,99 € als fair. 4,99 € liegt unter der Teuer-Schwelle (43,8 % erst ab 7,99 €).50% call €4.99–6.99 fair. €4.99 sits below the “too expensive” line (43.8% only from €7.99).

LTV / CAC

Bei 3,36 € DB/Monat ist schon ein kurzer Verbleib hochprofitabel. Akquise via Campus, TikTok & Empfehlung hält CAC niedrig.At €3.36 margin/month even short retention is highly profitable. Acquisition via campus, TikTok & referral keeps CAC low.

08  FinanzenFinancials

Die Investition trägt sich selbst — innerhalb von 25 Monaten.The investment pays itself back — within 25 months.

24-Monats-Plan, Bootstrap-Szenario (Gründergehälter zunächst gestundet, ~1.020 €/Monat Fixkosten). Bei +100 Abos/Monat dreht der kumulierte Cashflow im Monat 25 ins Plus und die 80.000 € sind vollständig zurückverdient.24-month plan, bootstrap scenario (founder salaries initially deferred, ~€1,020/month fixed cost). At +100 subs/month, cumulative cash flow turns positive in month 25 and the €80,000 is fully recouped.

Kumulierter Cashflow (Monate 1–25)Cumulative cash flow (months 1–25)

0 € −80k +15k 1 6 12 18 25 MonatMonth Tiefpunkt −81k € Trough −€81k Break-even · Monat 25 Break-even · month 25

Annahmen: +100 Premium-Abos/Monat, 3,36 € DB/Abo, 1.020 €/Monat Fixkosten, 80.000 € Einmal-Entwicklung. Gründergehälter im Bootstrap-Szenario gestundet.Assumptions: +100 premium subs/month, €3.36 margin/sub, €1,020/month fixed cost, €80,000 one-off development. Founder salaries deferred in the bootstrap scenario.

Break-EvenBreak-evenAbos/MonatSubs/moUmsatz (brutto)Revenue (gross)
Cash-Sicht (liquide)Cash view (liquidity)3041.516,96 €
Kalkulatorisch (inkl. AfA)Accounting (incl. depreciation)9654.815,35 €
Sensitivität (KI-Kosten)Sensitivity (AI cost)DB/AboBE (Cash)BE (cash)
Günstig · 0,2 ct/PromptCheap · 0.2 ct/prompt3,52 €290
Standard · 1,0 ct/PromptStandard · 1.0 ct/prompt3,36 €304
Teuer · 3,0 ct/PromptExpensive · 3.0 ct/prompt2,96 €345
Robustheit: Selbst im teuren KI-Szenario verschiebt sich der Cash-Break-Even nur von 304 auf 345 Abos — das Modell ist gegen steigende KI-Preise gut abgesichert.Robustness: Even in the expensive-AI scenario, cash break-even moves only from 304 to 345 subs — the model is well hedged against rising AI prices.
09  Investment & MittelverwendungAsk & Use of Funds

80.000 € — um Mentora zu bauen und zu starten.€80,000 — to build and launch Mentora.

80k € Gesamtbedarf total ask
Mobile-App-EntwicklungMobile app development · 50 %40.000 €
Backend · 31,3 %25.000 €
UX-Design · 12,5 %10.000 €
Testing & QA · 6,3 %5.000 €
Aktivierung als immaterieller Vermögenswert; planmäßige Abschreibung über 36 Monate (2.222 €/Monat AfA). Laufende Fixkosten der Startphase: ~1.020 €/Monat (Cloud, KI-API, Marketing).Capitalized as an intangible asset; depreciated over 36 months (€2,222/month). Ongoing startup-phase fixed cost: ~€1,020/month (cloud, AI API, marketing).
Mit nur 304 zahlenden Nutzer:innen erreicht Mentora den Cash-Break-Even — bei einem Kernmarkt von rund 2,9 Millionen Studierenden.With just 304 paying users, Mentora reaches cash break-even — within a core market of around 2.9 million students.
10  RoadmapRoadmap

Vom validierten Konzept zur Marktreife.From validated concept to market readiness.

Phase 0 · erledigtPhase 0 · done

ValidierungValidation

  • Nutzerbefragung (n = 16)User survey (n = 16)
  • Konzept & Brand-SystemConcept & brand system
  • Finanz- & GeschäftsmodellFinancial & business model
Phase 1 · Monat 0–4Phase 1 · month 0–4

MVP

  • Upload → ZusammenfassungUpload → summary
  • Quizze & KarteikartenQuizzes & flashcards
  • PWA-InstallationPWA install
Phase 2 · Monat 4–9Phase 2 · month 4–9

Launch & PremiumLaunch & premium

  • Prüfungssimulation & KI-TutorExam sim & AI tutor
  • Premium 4,99 € livePremium €4.99 live
  • Campus-MarketingCampus marketing
Phase 3 · Monat 9–24Phase 3 · month 9–24

SkalierungScale

  • Lerntyp-Profile (ADHS/LRS)Learner profiles (ADHD/dyslexia)
  • Mehrsprachigkeit, DACHMulti-language, DACH
  • Break-even Monat ~25Break-even ~month 25
11  TeamTeam

Sechs Gründer:innen, die das Problem selbst leben.Six founders who live the problem themselves.

Mentora entstand aus echter Frustration mit bestehenden Lern-Apps — gebaut von Studierenden für Studierende.Mentora was born from real frustration with existing study apps — built by students, for students.

HL
CPO · Chief Product Officer

Hannes Leibiger

Produktvision & Konzept. Treibt Mentora als eigene Zielgruppe — frustrierter Student, der die Lösung selbst braucht.Product vision & concept. Drives Mentora as its own target user — a frustrated student who needs the solution.

TH
COO · Chief Operating Officer

Timo Huynh

Betrieb & Prozesse. Sorgt dafür, dass aus Plan ausführbare Realität wird.Operations & process. Turns the plan into executable reality.

MW
CTO · Chief Technology Officer

Marcel Woisin

Technik & KI-Architektur. Verantwortlich für Backend, Modelle und Skalierung.Tech & AI architecture. Owns backend, models and scaling.

NE
CMO · Chief Marketing Officer

Nurgül Evliya

Wachstum & Marke. Campus-Marketing, Community und Nutzergewinnung.Growth & brand. Campus marketing, community and user acquisition.

CIO · Chief Impact Officer

Seray Özgül

Wirkung & Barrierefreiheit. Verantwortet Lerntyp-Profile (ADHS, LRS) und inklusive Bildung.Impact & accessibility. Owns learner profiles (ADHD, dyslexia) and inclusive education.

JZ
CFO · Chief Financial Officer

Jonas Zeiner

Finanzen & Controlling. Verantwortlich für Modell, Break-even-Steuerung und Investorenbeziehung.Finance & controlling. Owns the model, break-even steering and investor relations.

Mentora

Lassen Sie uns das Lernen neu aufbauen.Let's rebuild how students learn.

80.000 €

Für Produktentwicklung & Markteintritt. Cash-Break-even bei 304 Abos, vollständige Amortisation in 25 Monaten.For product development & market entry. Cash break-even at 304 subs, full payback in 25 months.

Kontakt: Gründerteam MentoraContact: Mentora founding team Vertraulich · 2026Confidential · 2026