06.11.2023

„Andere ‚raisen‘ 100.000 Euro und kaufen ein Billboard – das ist Quatsch“

Der Co-Founder von Coinpanion Saad Wohlgenannt findet klare Worte, wie eine PR-Strategie auszusehen hat und erklärt, warum man im Vorjahr Sponsor des SK Sturm Graz wurde und welche positiven Effekte das gebracht hat.
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Coinpanion, Sturm Graz
(c) SchonNice GmbH/SturmTifo.com - Saad Wohlgenannt sprich über Sportsponsoring.

Die Krypto-Szene hat ein Problem. Dabei geht es nicht rein um den ausgerufenen „Winter“ unter dem Krypto-Anbieter leiden, sondern um ein gewichtiges Wort, das besonders in der Finanzbranche gebraucht wird: Vertrauen. Plattformen digitaler Währungen sprießen aus dem Boden wie sonst nur Blumen im Frühling und kreieren dabei Zweifel. Zweifel unter Kund:innen, wem man mit seinem Geld vertrauen kann, Zweifel, wer die aktuelle, schwere Phase durchsteht und auch wer vor Skandalen wie jenen von FTX gefeit ist. „Potentielle Neukunden rufen uns an und fragen, ob es uns wirklich gibt, denn sie sind schon gescammt worden“, erzählt Saad Wohlgenannt, Co-Founder und ehemaliger CMO von Coinpanion.

Coinpanion sponsert Sturm Graz

Der jetzige Angel Investor hat sich im Februar 2023 operativ aus seinem Startup zurückgezogen, ist aber weiterhin Shareholder und arbeitet an diversen Projekten. Eines dieser Projekte führte im März letzten Jahres zum Sponsoring des Bundesligisten SK Sturm Graz (brutkasten berichtete). Rund eineinhalb Jahre später hat dieser „Move“ ein paar positive Effekte gebracht, über die der Founder berichten kann.

Dieser strategische Schritt Coinpanions diente damals besonders einem Ziel, wie Wohlgenannt erklärt: „Allgemein ist es sehr schwierig für Startups Vertrauen zu erlangen“, sagt er. „Am Anfang schenkt dir niemand das Vertrauen; das gilt um ein Vielfaches mehr für Krypto.“ Er und sein Team haben sich deshalb überlegt, wie man diesen Vertrauensprozess „superchargen“ kann. Die Antwort war Sturm Graz bzw. Sportsponsoring.

Es gibt zu diesem Thema diverse Studien, die die positive Wirkung von Sportsponsorship herausstreichen. In einer dieser Untersuchungen heißt es etwa: „Die Assoziation einer Marke mit erfolgreichen Sportmannschaften schafft positive Assoziationen zwischen erfolgreichen Leistungen auf dem Spielfeld und der Produktqualität außerhalb des Spielfelds – was das Vertrauen der Verbraucher in gesponserte Produkte bzw. Dienstleistungen weiter stärkt.“

In Wohlgenannts Worten klingt das etwas präziser: „Vertrauen färbt ab“, sagt er. „Das kann von einer seriösen Nachrichtenquelle, einem versierten Freund oder einem vertrauenswürdigen Sportklub sein.“

Die positiven Auswirkungen von Sportsponsoring

So kam es zur Zusammenarbeit mit Sturm Graz, die eine Saison lang hielt, wie der Founder erklärt: Ein ehemaliger Mitarbeiter von Coinpanion kannte jemanden, der für Kooperationen beim steirischen Bundesligisten verantwortlich war. Mit dieser Verbindung zwischen den beiden Parteien folgten erste Gespräche, die im Vorjahr in diesem strategischen Sponsoring gipfelten. Coinpanion wurde offizieller Sponsor des dreimaligen österreichischen Fußballmeisters und ehemaligem Champions-League Gruppenphasen-Gewinner. Mit, wie man heute weiß, positiven Folgen.

Wohlgenannt und Co. wurden und werden auch heute noch auf die Zusammenarbeit angesprochen und spüren einen großen Vertrauens-Boost. Das kommt nicht von ungefähr: Konfrontiert mit der Chance, mit dem Bundesligisten zu kooperieren, wog Wohlgenannt damals genau ab, dachte durch, was dieser Schritt bedeuten würde, recherchierte und überlegte, wie man so einen „Return of Investment“ (ROI) überhaupt messen könne.

Coinpanion und der ROI

Mit dem Gedanken im Kopf und einer Liste zur Hand zu eben jener Messbarkeit von Sportsponsoring, merkten Wohlgenannt und Co., dass sie mit dem Traditionsverein aus Graz einiges gemein hatten. Nachdem man die Vertragsstruktur verstanden hatte, verhandelte das Team ein Paket mit den Optionen, für die sie bereits Daten hatten.

Er präzisiert: „Wir haben in ein bis zwei Stunden den einzelnen Möglichkeiten einen Wert aufgrund historischer Daten zugeordnet (Anm.: Coinpanion kannte genau den Werbewert, der durch Kooperationen mit Influencern entstanden ist).“

Somit war klar, dass Sportsponsoring eine gute Ergänzung zu ihrer PR-Strategie sei: „Andere ‚raisen‘ 100.000 Euro und kaufen ein Billboard. Das ist Quatsch. Da hat man keine Ahnung, wie man da den Erfolg misst. Ich möchte Sachen immer messen oder den Impact abschätzen. Der Rest ist Glücksspiel“, betont Wohlgenannt.

Absage an Deutsche Bundesliga

Seit März letzten Jahres erhielt Coinpanion Anfragen von großen Unternehmen, die sich wie ein „Aproval-Stempel“ anfühlten sowie viele Medienanfragen und Aufmerksamkeit von Risikokapitalgebern. Selbst deutsche Bundesligisten meldeten sich, wurden aber vertröstet. All dies brachte dieser strategische Schritt und kann als exemplarisches Beispiel für gelungene und durchdachte PR dienen.

Denn: „Die Leute denken, wenn die (Anm.: Coinpanion) Sturm sponsern können, dann können die alles“, sagt Wohlgenannt abschließend. „Was auch das Ziel einer solchen Partnerschaft sein muss.“

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Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

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