01.08.2024
ERKENNTNIS

Blockpit-Founder Florian Wimmer zu Feedback-Learning: “Die Zahlen sprechen”

Panische Reaktionen auf Feedback oder negative Rezensionen können wertvolle Zeit und Ressourcen verschwenden. Wie man besser damit umgeht, erzählt uns Blockpit-Founder Florian Wimmer. Er setzt dabei auf Tracking.
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Blockpit-CEO Florian Wimmer
Blockpit-CEO Florian Wimmer | Foto: brutkasten

“Höre auf deine Kunden” – ist wohl nicht der schlechteste Ratschlag, den man Gründerinnen und Gründer geben kann. Man hört die Kritik, setzt sich zusammen und reagiert. Adaptiert, verbessert. Eigentlich ein normaler Vorgang eines Startups. Florian Wimmer von Blockpit betont jedoch, dass man bei Kunden-Feedback auf diverse Dinge achten muss, um nicht Ressourcen sinnlos zu verschwenden – das war eines seiner Learnings der letzten Zeit.

Blockpit und die Alarmglocken

Bei Blockpit war es früher üblich unmittelbar auf Feedback zu reagieren. Kam mal eine negative Rezension daher, so schrillten gleich Alarmglocken.

“Wir haben uns zusammengesetzt und viel Zeit sowie Ressourcen hineingesteckt”, erinnert sich Wimmer. “Und Lösungen entwickelt, die die Person mit der Kritik gar nicht mehr gesehen hat, weil sie weg war.”

In Restrospektive bezeichnet Wimmer diese Zeit als “harte Learnings”, in der man zu viele Ressourcen verschwendet hat, weil man: “zu schnell in Panik verfallen ist, wenn mal wer lauter geworden ist”.

Das Tracken begann

Also musste sich was ändern. Und tat es auch. Wimmer und Co. begannen Daten zu tracken und Fakten zu erstellen.

“Wir haben nicht gleich, wenn ‘requests’ hereingekommen sind, das ganze Produkt-Team zusammengetrommelt, nicht gleich eine ‘roadmap’ erstellt und sind auch nicht gleich in die Umsetzung gegangen.”, sagt er. “Sondern wir haben uns überlegt, wie wir Kundenanregungen minimal austesten können und schauen, ob das wirklich gebraucht wird.”

Ein Feedback sorgte schließlich für eine Überraschung, hat aber das Blockpit-Team in seiner Ansicht bestätigt. Ein Kunde wünschte sich die Möglichkeit mit Kryptowährungen bezahlen zu können und man dachte sich, das ergibt als Krypto-Asset-Startup durchaus Sinn.

“Coming Soon”

Statt jedoch (wie früher) allen Fokus auf dieses Kunden-Feedback zu setzen, hat man entschieden, es einmal auszutesten und hat in 15 Minuten eine Lösung umgesetzt. In Form eines “Jetzt mit Krypto-Bezahlen”-Button, der nach dem Klick ein Pop-up öffnet. Mit der Nachricht: “Coming Soon”.

Heute weiß man: Innerhalb von drei Jahren wurde dieser Button lediglich von 0,2 Prozent der zahlenden Kunden genutzt.

Blockpit-CEO: “Emotionen ausblenden”

“Wir haben gelernt auf Daten zu hören und Emotionen auszublenden”, sagt Wimmer. “Wenn man die Möglichkeit hat, sollte man die Daten die man hat, auch auswerten. Denn Zahlen sprechen.”

Dies ist eine “Learning-Geschichte”, die der Blockpit-CEO auch in dem Buch “Der Startup Code” erzählt, das er zusammen mit acht anderen Co-Autoren (darunter Kambis Kohansal Vajargah) geschrieben hat. Und in dem er seine Einsichten auch zu MVP, Rechtsformen, Anteilsverteilung unter Founder:innen, Community-Aufbau und Steuerrecht teilt.

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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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