13.12.2021

Basenbox-Expansion: “Learnings” auf dem Weg nach Deutschland

Das Wiener Food-Startup Basenbox hat nach über fünf Jahren seines Bestehens den Weg nach Deutschland gewagt. Wie es vonstattenging und auf welche Hürden man traf, erzählt CMO Albrecht Eltz und nimmt uns auf eine kleine Reise mit.
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Basenbox
(c) Basenbox - Das Basenbox-Team setzte seine ersten Schritte nach Deutschland.

Alles begann 2016, als Basenbox von den beiden Geschwistern Leopold Lovrek und Philippa Hoyos sowie Cousin Lukas und Freund Albrecht Eltz gegründet wurde. Drei Jahre später präsentierte man sich einer breiten Öffentlichkeit mit einem Auftritt bei “2 Minuten 2 Millionen” und trat aus einer kleinen Küche ins TV. Letzten Sommer erreichte man das halbe Bestehungsjahrzehnt und bietet heute seine basischen Speisen in München an.

“Wir freuen uns sehr, jetzt auch endlich Münchner:innen unser Konzept vorstellen zu dürfen und sie auf genussvolle Weise von den Vorteilen eines basischen Lifestyles zu überzeugen“, erklärt Philippa Hoyos, Mit-Gründerin der Basenbox. Als Produktionspartner im Nachbarland konnte das Startup den Feinkosthändler “Käfer” gewinnen. Ausgeliefert werden die Basenkuren vom E-Bike-Kurier “fairsenden“.

“Heikle Konsumenten”

“Für Produkteinführung im Lebensmittelbereich gibt es kaum schwierigere Märkte, als Deutschland”, sagt Albrecht Eltz, dessen Agenden bei Basenbox im Marketing-Bereich liegen. “Das liegt zum einen am sehr heiklen Konsumenten und zum anderen am gigantischen Wettbewerb; auch im Bereich der basischen Ernährung.”

Sie plädiert, als Tipp für andere Gründer, für eine schrittweise Vorgangsweise, richten jene den Blick auf den deutschen Markt. “Wir wollten uns nicht zu viel gleichzeitig aufzuhalsen. Gleichzeitig möchten wir nicht nur ein ganzheitlich nachhaltiges Produkt anbieten, sondern auch nachhaltig, langfristig unsere Kund:innen überzeugen und damit erfolgreich sein. Mit unserer Basenkur zunächst nach München zu gehen lag auf der Hand. Die bayrische Hauptstadt ist demografisch vergleichbar zu Wien und liegt nur knapp über vier Zugstunden von der Heimatstadt entfernt.”

Kalter Markt

Eines der wichtigsten “learnings”, die das Team bei seiner Expansion machen musste, war, dass Erfolgsrezepte hierzulande nicht zwangsweise auch woanders funktionieren müssen, wie Eltz erklärt.

“Der Münchner Markt war dann doch ‘kälter’ als erwartet. Mit Marketingaktivitäten, die sich in Wien bewährt haben, haben wir in München teilweise auf Granit gebissen. Wir haben also wortwörtlich den Hörer in die Hand genommen und klassisch ‘Sales’ gemacht”, sagt er. “Auch in puncto Werbekooperationen mit ‘Creatern’ und ‘Influencern’ weht in Deutschland ein ganz anderer Wind, gerade was die Budgets angeht. Da sind wir wohl sehr verwöhnt von der österreichischen Szene.”

Basenbox und ihre “learnings”

Da man im Nachhinein meistens etwas schlauer ist, als davor, würde das Basenbox-Team heute ein paar Dinge anders machen, wie es gesteht. Etwa früher anfangen, den Zielmarkt durch Pre-Launch-Aktivitäten “aufzuwärmen”. Dies habe man natürlich getan, allerdings damit eine Spur zu spät begonnen. Zudem sei ein weiterer Faktor, besonders im Food-Bereich mit dem Fokus auf Nachhaltigkeit, essentiell: Kooperationspartner mit ähnlicher Einstellung.

“Wie gesagt, es ist wichtig alles ‘step by step’ anzugehen. Der Markt ist riesig und sehr differenziert. Es gibt große regionale Unterschiede, starke Mitbewerber und sehr viel Bewegung. Unser Tipp: Sich jemanden an die Seite holen, der den Markt kennt und schon Erfahrung damit sammeln konnte”, sagt Eltz. “Und sich regionale Partner suchen, die die eigene Philosophie verstehen. Mit unseren beiden Partnern konnten wir, ein
rundes, nachhaltiges Konzept in München starten.”

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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