Landsiedel NLP Training Schweiz GmbH

Aktiv

Landsiedel NLP Training Schweiz GmbH, Baar (ZG), Bildung. Eintrag im Handelsregister aktiv. Letzte Publikation: 1. März 2019. Eingetragene Personen: Stephan Landsiedel (Geschäftsführer, Gesellschafter) und Andreas Wildi (Geschäftsführer). UID CHE-226.568.533.

Landsiedel bietet professionelle NLP-Ausbildungen online und vor Ort sowie kostenlose NLP-Inhalte und Dienstleistungen an. Welche dieser Aktivitäten spezifisch zur Landsiedel NLP Training Schweiz GmbH gehören, geht aus den verfügbaren Informationen nicht hervor.1

Handelsregister

Aktuelle eingetragene Adresse
Ruessenstrasse 12, 6340 Baar
Status
Aktiv
Register zuletzt geprüft
Letzte Registeränderung
Aktienkapital
CHF 20'000
UID-Nummer
CHE-226.568.533
Zweck
Organisation, Vermarktung und Durchführung von Seminaren, Trainings und Coachings mit Schwerpunkt Neurolinguistisches Programmieren (NLP), ferner Erbringung von Dienstleistungen in den Bereichen Beratung, Marketing, Management und Kommunikation; vollständige Zweckumschreibung gemäss Statuten

Amt, beglaubigter Auszug und die neuesten Einträge des Kantons: Handelsregister Zug.

Registerdaten aus Zefix und dem SHAB. So fragen Sie sie über die Zefix-API ab.

Eingetragene Führungspersonen und Zeichnungsberechtigte

Gemäss Auszug aus dem kantonalen Handelsregister vom 22. Oktober 2026. Was Prokura und Zeichnungsberechtigung bedeuten.

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Handelsregister-Publikationen

  • Organe geändert

    Landsiedel NLP Training Schweiz GmbH, in Baar, CHE-226.568.533, Gesellschaft mit beschränkter Haftung (SHAB Nr. 161 vom 21.08.2012, S.0, Publ. 6816912). Ausgeschiedene Personen und erloschene Unterschriften: Dubach, Etienne, von Eggiwil, in Zürich, Geschäftsführer, mit Einzelunterschrift, . Eingetragene Personen neu oder mutierend: Wildi, Andreas, von Schafisheim, in Unterentfelden, Geschäftsführer, mit Einzelunterschrift.

Quelle: Schweizerisches Handelsamtsblatt (SHAB). So lesen Sie eine SHAB-Publikation. So rufen Sie diese Meldungen über die SHAB-API ab.

1 Diese Angabe wurde durch maschinelles Lernen geschätzt und kann Fehler enthalten.