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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DiLT Analytics
© DiLT Analytics

DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

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