Kønsstatistisk rapport

Investerings cases modtaget

En analyse af de seneste 3,000 investeringershenvendelser vi har modtaget via ansøgningsformular på vores hjemmeside.

Samlet set

Kvinder:	11,60 %
Mænd:	78,47 %
Ukendt:	9,93 %

Danmark

Kvinder:	12,60 %
Mænd:	82,01 %
Ukendt:	5,40 %

Forenede Arabiske Emirater

Kvinder:	11,19 %
Mænd:	80,54 %
Ukendt:	8,27 %

Andre lande

Kvinder:	10,12 %
Mænd:	76,61 %
Ukendt:	13,26 %

Bestyrelseslisten

Vores bestyrelsesliste er en liste hvor interesserede kan tilmelde sig for at blive orienteret når der åbner sig mulighed for nye bestyrelsesposter i vores porteføljeselskaber.

Samlet set

Kvinder:	23,16 %
Mænd:	73,33 %
Ukendt:	3,50 %

Danmark

Kvinder:	23,41 %
Mænd:	73,31 %
Ukendt:	3,28 %

Forenede Arabiske Emirater

Kvinder:	27,27 %
Mænd:	63,64 %
Ukendt:	9,09 %

Andre lande

Kvinder:	19,78 %
Mænd:	74,73 %
Ukendt:	5,49 %

Investorlisten

Vores investorliste er en liste hvor interesserede kan tilmelde sig for at blive orienteret når vores porteføljeselskaber går i markedet for at rejse vækstkapital.

Samlet set

Kvinder:	10,88 %
Mænd:	81,28 %
Ukendt:	7,84 %

Danmark

Kvinder:	9,72 %
Mænd:	85,81 %
Ukendt:	4,46 %

Forenede Arabiske Emirater

Kvinder:	13,95 %
Mænd:	71,32 %
Ukendt:	14,73 %

Andre lande

Kvinder:	11,56 %
Mænd:	77,61 %
Ukendt:	10,83 %

Karrierelisten

Vores karriereliste er en liste hvor man kan tilmelde sig for at blive orienteret når vores porteføljeselskaber slår nye stillinger op.

Samlet set

Kvinder:	27,21 %
Mænd:	69,85 %
Ukendt:	2,94 %

Danmark

Kvinder:	25,60 %
Mænd:	72,00 %
Ukendt:	2,40 %

Forenede Arabiske Emirater

Kvinder:	50,00 %
Mænd:	50,00 %
Ukendt:	0,00 %

Andre lande

Kvinder:	42,86 %
Mænd:	42,86 %
Ukendt:	14,29 %

Hold dig opdateret - Tilmeld nyhedsbrev

Om Kjøller

Kjøller er et privatejet holding- og investeringsselskab der fokuserer på investeringer i både startups og etablerede virksomheder, samt hjælp til eksisterende porteføljeselskaber med strategisk rådgivning.

Vi har ejerskab i 37 porteføljeselskaber, som sammenlagt beskæftiger over 700 medarbejdere.

Metode

Dataene udtrækkes live fra vores backend. Ved at bruge en kombination af manuel kortlægning af navn til køn og AI tildeler vi et køn baseret på den person, der indsender ansøgningens navn, da vi historisk ikke har bedt om ansøgningens køn. Der kan forekomme unøjagtigheder. Hvis der er flere stiftere, klassificerer systemet ud fra køn på den person, der har indsendt sagen, og nto som et blandet stifterteam (vi har ikke data om kønsprocenten af stifterteams struktureret). Outputtet er derfor en grov repræsentation.