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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AI in a Box kommt tatsächlich als Box | (c) Conquest Werbeagentur GmbH
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Dass man sensible Firmeninformationen besser nicht mit den großen bekannten KI-Sprachmodellen, ChatGPT und Co, verarbeiten sollte, hat sich mittlerweile herumgesprochen. Und es hat mehrere Anbieter auf den Plan gerufen, die Lösungen mit entsprechendem Datenschutz versprechen – etwa weil das Sprachmodell auf lokalen Servern betrieben wird. Das Linzer Unternehmen schorn.io reiht sich in die Liste dieser Anbieter ein und bietet mit “AI in a box” dennoch eine ungewöhnliche Lösung.

“Sie können sich AI in a Box ähnlich einem Netzwerkdrucker vorstellen”

Das Sprachmodell wird im Angebot des Unternehmens nämlich tatsächlich in einer Box geliefert. Die KI läuft auf einem kleinen Hardware-Device, das sich ins bestehende Netzwerk integrieren lässt, und kann dort komplett offline und lokal, also ausschließlich innerhalb des Intranets, genutzt werden. “Sie können sich AI in a Box ähnlich einem Netzwerkdrucker vorstellen, der für eine definierte Anzahl von Benutzer:innen verfügbar ist”, sagt schorn.io-CEO Thomas Schorn. Es sei wortwörtlich “eine KI zum Angreifen”.

Offline-Betrieb zur Einhaltung von Datenschutzrichtlinien

Besonders in Branchen, die sensible Daten verarbeiten, wie Recht, Finanzen und Personalwesen, sei der Offline-Betrieb entscheidend für die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien, argumentiert man bei schorn.io. Zudem sei die Lösung im Vergleich zu umfangreichen Cloud-Lizenzen kostengünstig. Genutzt werden könne sie etwa in den Bereichen Softwareentwicklung, Assistenz und Buchhaltung, Marketing und Kundensupport, Personalmanagement, Projektmanagement, Rechtsberatung und Vertrieb.

“Meeting in der Box” als konkreter Anwendungsfall

Schorn.io nennt dazu einen konkreten Anwendungsfall von “AI in a box”. “Besonderes Beispiel ist die Nutzung als ‘Meeting in der Box’: Die Transkription von vertraulichen Gesprächen in Echtzeit generiert automatische Protokolle und To-Do-Listen, die direkt in bestehende Workflows integriert werden können”, heißt es vom Unternehmen.

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