13.01.2022

Advanced Sales Technologies: Viktoria Izdebska gründet Startup zur Vertriebs-Automatisierung

Advanced Sales Technologies entwickelt Automation-Technologien für den B2B-Vertrieb. Als Mitstreiter konnte Izdebska den bekannten österreichischen Startup-Unternehmer und Vertriebsexperten Benjamin Ruschin für sich gewinnen.
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Benjamin Ruschin, Viktoria Izdebska und Roman Schweitzer © K.Schiffl
Benjamin Ruschin, Viktoria Izdebska und Roman Schweitzer © K.Schiffl

Die Generierung von qualifizierten Sales-Leads stellt Unternehmen im B2B-Vertrieb teilweise vor große Herausforderung, die Ressourcen, Zeit und Geld in Anspruch nehmen. Meist handelt es sich um eine repetitive Tätigkeit, um Veränderungen am Kunden-Markt zu recherchieren.

Diese Erfahrung machte auch die 19-jährige Gründerin Viktoria Izdebska, die bereits mit 17 Jahren ihre ersten unternehmerischen Projekte, wie Profit2Go, startete. Um effektiver beim Generieren von Sales-Leads zu sein, setzte sie sich mit einem Developer zusammen und entwickelte ein Tool, das automatisiert das „firmenabc“ nach Veränderungen scannt. Oftmals stellen Veränderungen in der Unternehmensstruktur mögliche Anknüpfungspunkte für künftige Vertriebsaktivitäten dar, so Izdebska.

Wie so oft in der Startup-Szene entwickelte sich aus dem anfänglichen „Problemlöser“ schlussendlich eine Geschäftsidee. Überzeugt vom Nutzen des Tools gründete Izdebska Ende letzten Jahres mit der Advanced Sales Technologies GmbH ein eigenes Unternehmen, um die Technologie künftig andere Unternehmen als SaaS-Lösung zugänglich zu machen.

Fokus auf „Trigger-Events“

Das erste Tool trägt den klingenden Namen Salesy. Salesy scannt das Web im Zielmarkt des Anwenders nach B2B-Kund:innen, die relevante Ereignisse – sogenannte “Trigger Events” – auf Unternehmensebene aufweisen. Salesy soll dabei Ereignisse aufspüren, die einen Vertriebs-Abschluss besonders wahrscheinlich machen.

“Unsere Technologie analysiert Veränderungen in den Unternehmen, die der Zielgruppe unserer Auftraggeber entsprechen. Auf Basis verschiedener Variablen – finanzielle, personelle, kommunikative Ereignisse auf Firmenebene – identifiziert unsere Technologie die Unternehmen, bei denen für unsere Anwender zum gegenwärtigen Zeitpunkt eine hohe Wahrscheinlichkeit zum Abschluss besteht“, so Izdebska.

Diese Vorteile verspricht Salesy

Sales-Team sollen mit Salesy laut Izdebska in mehreren Aspekten profitieren: Erstens generieren sie neue Leads, die sie sonst nicht entdeckt hätten, denn Salesy identifiziert Leads auf Basis von Veränderungen und nicht auf Basis statischer Suchkriterien. Somit wird die Dynamik am Markt erfasst und die Zielkunden werden zu einem Zeitpunkt kontaktiert, wenn sie besonders empfänglich für Vertriebsanbahnungen sind. 

Gleichzeitig sollen die Nutzer:innen von Salesy von einer Zeitersparnis profitieren: Die Lead-Recherche wird von Salesy ausgeführt, wodurch der Pre-Sales-Prozess im Unternehmen automatisiert wird und sich Sales-Mitarbeiter auf das Verkaufen konzentrieren können.

Schlussendlich soll Salesy die Konvertierungsrate von identifizierten Leads zu abgeschlossenen Kunden steigern, denn die Wahrscheinlichkeit eines Abschlusses steigt laut Izdebska aufgrund des optimierten Timings.

Ben Ruschin mit an Bord

Als ersten Mitstreiter hat Viktoria Izdebska den Startup-Unternehmer und Vertriebsprofi Ben Ruschin (Gründer von WeAreDevelopers & CEO der Code Capital Holding) für sich gewinnen können. Ruschin soll seine 15-jährige Startup- und Vertriebs-Expertise in die Advanced Sales Technologies GmbH einbringen. Zudem hat er das Produktkonzept von Grund auf mitkonzipiert. Ebenso wurde der Finanzexperte Roman Schweitzer, Gründer & CEO der Schweitzer + Partner SteuerberatungsgmbH als Investor und Finanz-Berater ins Team geholt.

Salesy launcht im April 2022 in der Beta-Phase. Sales-Teams die das Tool frühzeitig einsetzen möchten, können sich bereits jetzt auf der Salesy-Website registrieren


Tipp der Redaktion

Viktoria Izdebska und Benjamin Ruschin sind heute, Donnerstag, um 16:00 Uhr zu Gast im Brutkasten-Talk, um über die Hintergründe zur Technologie, das weitere Wachstum und die Finanzierung sprechen. Stay tuned!

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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