10.10.2018

aws Gründerfonds investiert sechsstellig in Linzer Startup Storyclash

Der aws Gründerfonds investiert einen sechsstelligen Betrag in das Linzer Start-up Storyclash GmbH und deren Lösung für ein Social-Media-Monitoring-Tool. Redaktionen können damit effektiv auf aktuelle Trends reagieren und ihre Content-Strategie in Echtzeit anpassen.
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(c) Storyclash Gründer Andreas Gutzelnig.
(c) Storyclash: Storyclash-Gründer Andreas Gutzelnig.
Das von Andreas Gutzelnig und Philip Penner im Jahr 2014 gegründete Startup Storyclash entwickelt und vertreibt eine webbasierte Trenderkennungs-Software für Social-Media-Kanäle. Das junge Linzer unternehmen erhielt nun ein hohes sechsstelliges Investment vom aws Gründerfonds, das für die Weiterentwicklung der Software, verstärktes Marketing und weiteres Wachstum verwendet werden soll. Storyclash richtet sich vor allem an Agenturen, Medienunternehmen und Marken, die ihre Präsenz und Reichweite in sozialen Netzwerken steigern wollen. Vertrieben wird die Software als Abonnement, als sogenannte Software-as-a-Service (SaaS). 
 
Das SaaS Modell ermöglicht es den Kunden, aus monatlich mehr als zehn Milliarden Interaktionen jene Beiträge herauszufiltern, die am häufigsten geliked, geteilt und kommentiert werden. Die Ergebnisse der Analysen sind in einem übersichtlichen Dashboard dargestellt und die Nutzer bekommen sofort einen Überblick über branchenspezifische Themen, die für die jeweilige Zielgruppe interessant sind. Die so erstellten Beiträge sorgen für eine erhöhte kostenlose Reichweite und Relevanz, wodurch die Reaktionsfreudigkeit in den Social-Media-Kanälen maximiert werden kann.

Namhafte Verlage als Kunden

Die Plattform wird bereits von zahlreichen europäischen Verlagen verwendet, unter anderen von Sat1, WDR, Miss, Sueddeutsche.de oder Krone.at. Seit 2018 ist das Tool auch bei Marketing-Agenturen im Einsatz, darunter Pilot, Wavemaker, Delasocial, oder Storymachine von Kai Diekmann. Die beiden Geschäftsführer von Storyclash haben sich zum Ziel gesetzt, künftig auch Brands in ihr Geschäftsmodell zu integrieren. Konkret soll die Stimmung der einzelnen User zu neuen Produkten gemessen und analysiert werden. Daraus lässt sich die zukünftige Popularität eines Produktes ableiten.
Das Gründerteam der Storyclash GmbH hat zunächst zu zweit an der Entwicklung der Geschäftsidee gearbeitet und 2016 mit Speedinvest, Gabriel Grabner sowie den Runtastic Gründern erste Investoren an Bord geholt. In der Zwischenzeit ist das Startup auf über 20 Mitarbeiter gewachsen. Mit dem Investment des aws Gründerfonds plant das Unternehmen nun, die Traktion erheblich zu steigern und die Mitarbeiteranzahl im kommenden Jahr auf 40 zu erhöhen.

Nachrichten werden nicht aktiv gesucht, sondern müssen den Nutzer finden

Der durchschnittliche Teenager greift täglich 160-mal zum Smartphone, davon zweimal, um zu telefonieren. Die restlichen Male werden Social-Media-Kanäle wie z.B. Facebook, Twitter, Instagram oder YouTube gecheckt. „Für die junge Generation gibt es keine linearen Nachrichtenkanäle mehr. Junge Leute konsumieren Nachrichten heutzutage 24 Stunden täglich.“, sagt Andreas Gutzelnig. „Wir unterstützen unsere Kunden dabei, die aktuellen Trends zu erkennen und mit entsprechend interessanten Beiträgen ihre Zielgruppe besser zu erreichen.“

Social Media Rankings geben Auskunft über die Reichweite eines Unternehmens

Auch heimische Medien nutzen das Service bereits, um Social-Media-Rankings zu erstellen. In solchen Rankings werden die erfolgreichsten Social-Media-Kanäle österreichischer Startups ermittelt. Darüber hinaus veröffentlicht Storyclash regelmäßig Social Media Rankings zu vielen weiteren Themen. Die unter verschiedenen Marktteilnehmern verglichenen Social-Media-Interaktionen sind neben den Besucherzahlen eine wichtige Kennzahl, um deren Reichweite zu vergleichen.
 
Andreas Gutzelnig, Gründer der Storyclash GmbH: “ Mit Storyclash können Agenturen, Brands und Publisher proaktiv auf die immer größere Relevanz des Social Webs in Sachen Reichweite reagieren. Während Inhalte auch über die Google-Suche gefunden werden wollen, sind für viele Unternehmen mittlerweile Facebook und Instagram die wichtigsten Kanäle, um ihr Publikum zu erreichen – und umgekehrt für Leserinnen und Leser die primäre Informationsquelle.“
 
Ralf Kunzmann, Geschäftsführer aws Gründerfonds, meint: „Social Media ist aus der heutigen Medienlandschaft nicht mehr wegzudenken. Der Fokus verschiebt sich durch die Nutzung des Smartphones immer stärker in Richtung Online-Präsenz und Viralität. Storyclash hat diesen Trend frühzeitig erkannt und das passende Tool entwickelt, um diesem Need am Markt nachzukommen. Es ist ein wichtiger Bestandteil der modernen Recherche jedes Journalisten bzw. Content Marketing Redakteurs und wird an Bedeutung noch weiter zulegen. Wir sind jedenfalls mit dabei, wenn es heißt: Ready for takeoff!“

Über Storyclash GmbH

Die Storyclash GmbH wurde 2018 von der Außenwirtschaft Austria mit dem Award „Born Global Champion“ geehrt und hat darüber hinaus im vergangenen Jahr den Preis für das Linzer Unternehmen des Jahres und den Sonderpreis Jungunternehmen Start-up gewonnen. Mit diesen Preisen werden herausragende Leistungen junger Wirtschaftstreibender ausgezeichnet, um auf die Bedeutung von Jungunternehmern für das Land und den Wirtschaftsstandort Oberösterreich aufmerksam zu machen.

Über aws Gründerfonds

 Der aws Gründerfonds ist eine österreichische Venture Capital-Gesellschaft und verfügt über Beteiligungskapital in Höhe von rd. 70 Mio. Euro. Der Investitionsfokus liegt auf österreichischen Start-ups mit großem Wachstumspotenzial für Anschub- und Anschlussfinanzierungen in der Start-up- und frühen Wachstumsphase (Later Seed und Series-A). Co-Investoren aus unserem internationalen Netzwerk werden dabei aktiv eingebunden. Der aws Gründerfonds versteht sich als langfristiger, stabiler Partner und bietet unternehmerisches Venture Capital mit aktiver Unterstützung. Bislang wurden gemeinsam mit Co-Investoren mehr als EUR 137 Mio. in 27 Beteiligungen investiert und zahlreiche Exits erfolgreich abgeschlossen.
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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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