15.09.2017

Chatbot Steckbrief: Lokal shoppen mit dem Chatbot von jingle

In unserer Artikelreihe "Chatbot Steckbrief" berichten wir jeden Freitag über einen Chatbot. Dieses Mal stellen wir "jingle" vor. Das Team möchte es Unternehmen, die noch keine Präsenz im Internet haben, ermöglichen, per Chatbot gefunden zu werden. Jingle ist Teil des ersten Batch des Wiener Chatbot-Accelerators ELEVATE von TheVentury.
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Österreichische Founder auf dem Web Summit 2019 (c) Bernhard Holzer

In Zeiten der Digitalisierung fällt es Unternehmen, die noch keine Präsenz im Internet haben, zunehmend schwerer an Kunden zu kommen. Die Gründer von jingle kennen das Problem und möchten es per Chatbot lösen. Konkret können User Produkte des lokalen Handels per jingle finden. Der Kauf findet dann im Geschäft vor Ort statt. Auf diese Weise möchte man den Unternehmen eine größere Reichweite bieten.

ELEVATE sucht neue Chatbot-Ideen

Knapp eine Woche ist es her, dass jingle vor Investoren am Demo Day von ELEVATE gepitcht hat. Als Teil des Chatbot Accelerators von TheVentury wurde es dem dreiköpfigen Team ermöglicht, ihre Idee umzusetzen. “Unseren Bot haben wir selbst, zusammen mit TheVentury, entwickelt”, erzählt Co-Founder Gregor Wallner dem Brutkasten.

Mit dem Ende des ersten Durchgangs startete quasi die  Bewerbungsphase für den nächsten Batch des Accelerators. Bis 22. September kann man sich noch bewerben.

jingle: Lokaler Handel im Internet

Die jingle Gründer kannten sich bereits vor der Teilnahme bei ELEVATE. Gregor Wallner und Luke Binder lernten sich bereits während dem Studium kennen. Der technische Co-Founder Kevin Bachmann stieß später übers Netzwerk dazu. Mit ihrem Chatbot kann man per Facebook Messenger schreiben.

Dem Brutkasten beantwortet Wallner die Steckbrief Fragen und erklärt, wieso man sich überhaupt dazu entschieden hat, einen Chatbot – und nicht etwa eine App – zu entwickeln.

Wie seid ihr auf die Idee zu jingle gekommen?

Mir ist es öfter passiert, dass ich von Geschäft zu Geschäft lief und ein bestimmtes Produkt einfach nicht finden konnte. Ich bin sehr Internet-affin und habe mir jedes Mal aufs Neue gedacht: “Es muss doch eine Suchmaschine für Produkte in meiner Nähe geben?” – doch die gab es nicht. So ein Produkt als Chatbot zu entwickeln hat den Hintergrund, dass wir den Mehraufwand verringern wollen, ständig eine neue App herunterladen zu müssen. Außerdem ist eine direkte Konversation in unseren Augen einfach die beste Möglichkeit, dem User das zu geben was er will und gleichzeitig sich als Plattform optimal zu branden. Für jeden Marketing-Fuzzi wie mir, ein Traum.

Seit wann ist jingle nun schon online?

Unser Bot ist nun seit knapp einem Monat als Prototyp online. Wir versuchen derzeit herauszufinden, was der perfekte User-Flow ist, wie User mit unserem Bot interagieren und fixen diverse Bugs. Zur Zeit läuft Jingle ausschließlich auf Facebook Messenger.

Wie bist du an das Marketing herangegangen und hast du Tipps für andere, die du teilen kannst?

Derzeit versuchen wir eine ganz kleine Zielgruppe mit Facebook Ads / AdWords zu targeten, um das Onboarding und den generellen User-Flow zu testen und zu perfektionieren. Großflächiges Marketing wird kommen. Mein Tipp wäre es, jede einzelne Konversation zu analysieren und herauszufinden, was der User wollte und was funktioniert hat/was nicht. Ich bin ein großer Fan von Tracking Pixels und Analyse Tools, da man wirklich jeden User auch einem Kanal und somit einem “Use-Case” zuordnen kann.

Was waren die größten Hürden und welche Learnings hast du bisher gemacht? 

Man sagt conversational Interfaces sind nahezu das Ultimative User Interface – das ist schon ganz richtig. Aber User sind es heutzutage einfach gewohnt mal herum zu klicken und zu gucken, was das Ding so kann. Man muss hier besonders acht geben, sich nicht ZU sehr auf Texteingaben zu fokussieren – sonst springen viele ab weil sie einfach nicht wissen was sie tun sollen.

Wie groß ist euer Team? Und welche Ziele möchtet ihr als nächstes erreichen?

Wir sind derzeit ein 3-Köpfiges Team. Lukas, Kevin und Ich (Greg). Unsere nächsten Ziele sind den Prototypen so weit wie möglich zu optimieren und für den kommenden Weihnachtsmarkt bereit zu sein.

Was war euch beim (Charakter-) Design besonders wichtig?

Da sich unser User Flow derzeit laufend verändert gibt es sicher noch viel Luft nach oben bezüglich des perfekten Charakters. Einfach eine Person erfinden, ihr einen Namen geben, ein Gesicht, Hobbys und so weiter. Jedes Mal, wenn du dann einen neuen Dialog brauchst, stell dir vor: “Was würde diese Person jetzt sagen?”- und “wie” würde sie es sagen?

Vielen Dank!

Weiterführende Links: jingle

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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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