29.06.2018

331.000 Kickstarter-Projekte analysiert – Österreich mit zweitgeringster Erfolgsquote

Der deutsche Finanz-Blog Finantio hat in einer umfassenden Analyse mehr als 331.000 Kickstarter-Projekte gescreent. Die Ergebnisse lassen einige Rückschlüsse auf Erfolgsfaktoren zu.
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Kickstarter-Projekte
(c) finantio: Der deutsche Blog finantio.de untersuchte 331.000 Kickstarter-Projekte

Der deutsche Finanz-Blog Finantio hat mehr als 331.000 Kickstarter-Projekte analysiert. Gescreent wurden dabei Hard Facts, etwa die genutzten Kategorien, Zeitpunkte des Kampagnen-Starts und Finanzierungsziele. Der Blogger, Daniel Kupka, macht daher in seinem Fazit, das hier vorweggenommen werden soll, auf eine simple Weisheit aufmerksam, die seine Statistik nicht abdecken kann:

  1. Die Projektidee ist wichtig – Aus einer schlechten Idee, die gut umgesetzt wurde, wird keine erfolgreiche Kampagne.
  2. Die Umsetzung ist wichtig – Aus einer guten Idee, die schlecht umgesetzt wurde, wird keine erfolgreiche Kampagne.

+++ Kickstarter-Kampagne: Es braucht mehr als ein gutes Produkt +++

Elf Prozent der Projekte frühzeitig abgebrochen

Dennoch können aus der Analyse einige sinnvolle Tipps abgeleitet werden. Doch zunächst ein paar allgemeine Zahlen: Kupka bezog ursprünglich rund 378.000 Kickstarter-Kampagnen in seine Analyse ein. Etwa elf Prozent davon wurden jedoch frühzeitig abgebrochen, “obwohl interessanterweise einige dieser Projekte ihr Finanzierungsziel bereits erreicht hatten”, schreibt der Blogger. Andere Projekte liefen zum Zeitpunkt der Analyse noch. Nachdem Kupka die Erfolgsfaktoren festmachen wollte, zog er also nur die verbleibenden rund 331.000 Kampagnen heran, die entweder als erfolgreich oder gescheitert kategorisiert werden können.

Nur Italien mit geringerer Erfolgsquote als Österreich

40,4 Prozent der Kickstarter-Projekte waren es letztlich, die ihr Finanzierungsziel erreichten, die restlichen 59,6 Prozent verfehlten es. Bemerkenswert: Weltweit schnitten nur Kampagnen aus Italien im Durchschnitt schlechter ab, als jene aus Österreich. Hierzulande liegt die Erfolgsquote bei gerade einmal 22,1 Prozent, beim südlichen Nachbarn bei 18,5 Prozent. Am erfolgreichsten waren Projekte aus Hong Kong (45,3 Prozent) gefolgt von den USA (41, 8 Prozent).

78,8 Prozent der Kickstarter-Projekte aus den USA

Auch wenn man den Eindruck hat, dass Kickstarter inzwischen eine häufig genutzte Finanzierungsform in Österreich ist, ist der weltweite Anteil heimischer Kampagnen kaum nennenswert. Tatsächlich werden 78,8 Prozent der Kampagnen aus den USA gelauncht (wodurch sich die hohe durchschnittliche Erfolgsquote erklärt). Aus Deutschland kommen gerade einmal etwas mehr als ein Prozent der Kickstarter-Projekte, womit es weltweit immer noch auf Platz 5 liegt.

Apps und Kickstarter vertragen sich nicht

Auch wenn Kickstarter hierzulande vor allem als Finanzierungsform für Hardware-Startups bekannt ist – weltweit wird die Plattform für eine Vielzahl unterschiedlicher Projekte genutzt. Besonders gut schnitten Kampagnen aus den Bereichen Tanz (65,4 Prozent Erfolgsquote) Theater (63,8 Prozent) und Comics (59,1 Prozent) ab. Die schwächste Kategorie war ausgerechnet Technologie (23,8 Prozent). Eine Analyse diverser Unterkategorien zeigt ein besonders markantes Schlusslicht: Nur 7,15 Prozent aller Apps wurden erfolgreich finanziert. Auch Web-Projekte stehen mit 7,97 Prozent Erfolgsquote extrem schlecht da. Kupka macht darauf aufmerksam, dass unter den wenigen erfolgreichen Kampagnen in dieser Unterkategorie viele Open Source-Projekte waren.

Die Finanzierungsziele gelungener Kampagnen sind global gesehen nicht sehr hoch. Der Median-Wert für erfolgreich abgeschlossener Kickstarter-Projekte liegt bei gerade einmal 3838 US-Dollar. Bei den Top 10-Kampagnen lagen die Ziele zwischen 10.000 und einer Million US-Dollar.

Höchstens 30 Tage

Eine statistisch wichtige Rolle für den Erfolg von Kickstarter-Kampagnen spielt auch der Zeitraum, der gewählt wird. Unter acht Tagen und über 30 Tagen Laufzeit ist die Erfolgsquote signifikant geringer als im Zwischenbereich. Dabei nimmt sie ab 30 Tagen mit zunehmender Laufzeit immer weiter ab. Auch mit der Anzahl der Unterstützer glich Kupka die Laufzeiten ab. Ergebnis: Eine längere Laufzeit führt statistisch nicht zu mehr Unterstützern.

Dienstag im März um 15:00 Uhr

Zuletzt untersuchte der Blogger noch die optimalen Start- und Endzeitpunkte für Kickstarter-Projekte. Das Ergebnis: Nach den Daten zu urteilen, wäre es optimal, wenn das Projekt an einem Dienstag im März zwischen 15 und 16 Uhr beginnt und an einem Dienstag im April endet. Das ist natürlich nicht in Stein gemeißelt, zumal es wohl ungünstig wäre, wenn alle Kampagnen diesen Zeitpunkt wählen würden. Dennoch zeigen sich statistisch signifikante Muster:

Sommerferien und Weihnachten als Hindernisse

Demnach sind Juli und Dezember besonders schlechte Monate um zu starten (vermutlich in Zusammenhang mit Urlaubszeit und Feiertagen). Dagegen sind Kickstarter-Projekte, die im Februar, März, April, Oktober und November starten, im Durchschnitt erfolgreicher. Der Unterschied zwischen dem Spitzenreiter März (42,7 Prozent Erfolgsquote) und Schlusslicht Juli (36,5 Prozent) ist dabei durchaus beachtlich. Beim optimalen Projektende verschieben sich die Werte wenig überraschend im Großen und Ganzen um einen Monat nach hinten.

Nicht am Samstag starten

Auch bei den Wochentagen für den Kampagnen-Start zeigen sich deutliche Unterschiede. Der Dienstag steht dabei mit 42,5 Prozent erfolgreichen Projekten dem Samstag mit 37,5 Prozent gegenüber. Das Kampagnenende sollte den Zahlen zufolge ebenfalls am Dienstag (42,2 Prozent) und jedenfalls nicht am Sonntag (37,9 Prozent) liegen.

Uhrzeit: An die USA denken

Bei den Start-Uhrzeiten dominieren 15:00 (49,1 Prozent) und 14:00 Uhr (49,0 Prozent). Besonders ungünstig ist dagegen 00:00 Uhr (36,9 Prozent) gefolgt von 23:00 Uhr (37,2 Prozent). Kupka macht dabei auf die Wichtigkeit des Zielmarkts aufmerksam. Wenn man den überwiegenden Großteil der Kickstarter-User optimal erreichen will, muss man sich bei der Uhrzeit an die USA anpassen. Demnach seien 15:00 oder 16:00 Uhr Ostküsten-Zeit optimale Startzeitpunkte. Adressiere man den mitteleuropäischen Markt, sei der Zeitpunkt entsprechend zu wählen.

Bei all diesen Überlegungen bleibt natürlich die Anfangs genannte Weisheit essenziell: Das Produkt muss gut sein und für die erfolgreiche Kampagne bedarf es einer ganzen Reihe an Überlegungen, die sich statistisch nicht festmachen lassen.

⇒ zur Studie von Finantio

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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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