Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

01.09.2017

Chatbot Steckbrief: 1 Mio. Nachrichten an User von „Mon Style“-Fashion-Bot Sophie

In unserer Artikelreihe "Chatbot Steckbrief" berichten wir jeden Freitag über einen Chatbot. Dieses Mal haben wir mit Mariel Noortman und Stephan Karner von Mon Style gesprochen. Mit "Sophie" haben sie einen Chatbot geschaffen, der seinen Usern beim Shoppen hilft und das Einkaufserlebnis sehr persönlich gestaltet. Mit dem Brutkasten haben die Gründer, die mit der virtuellen Fashion-Assistentin "Sophie" rund 90.000 User bedienen, über ihre Erfahrungen gesprochen.

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✨ AI Kontextualisierung

Immer mehr Menschen shoppen online. Der stationäre Handel punktet beim Kunden oft nur noch beim persönlichen Kontakt und der Beratung. Um das Shopping-Erlebnis im Internet ebenfalls persönlich zu gestalten, haben die beiden Gründer von Mon Style die virtuelle Assistentin Sophie erschaffen. User können auf ihrer Plattform jeden Aspekt des Shopping-Erlebnisses personalisieren. Deep-Learning-Algorithmen durchsuchen Millionen Produkte und schlagen dem User genau den Artikel vor, der seinen Geschmack trifft.

Sophie auf Mon Style-Plattform seit 2017

„Sophie, unser Chatbot, war die natürliche Erweiterung unseres Service, das uns dabei hilft, unseren Usern ein noch persönlicheres Shoppingerlebnis anbieten zu können“, erzählen Mariel Noortman und Stephan Karner dem Brutkasten. Seit dem Start im Jahr 2017 hat ihr Chatbot, der sowohl auf Facebook Messenger, als auch auf ihrer Plattform integriert ist, über 1 Million Nachrichten an seine rund 90.000 User geschickt. Dem Brutkasten beantworten die beiden Gründer im Rahmen unseres „Chatbot Steckbriefes“ ein paar Fragen.

Wieso habt ihr „Sophie“ entwickelt?

Die Idee für Sophie kam uns als wir unser Produkt getestet und bemerkt haben, dass gerade beim online Shoppen der „persönliche“ Kontakt fehlt. Anders als im Geschäft kann der Kunde nicht auf Verkaufspersonal zurückgreifen , um sich bei seiner Entscheidung beraten zu lassen. Mittels Sophie kann der User direkt mit seinem persönlichen „Mode-Assistenten“ interagieren. Für uns ist es ebenfalls eine win-win-Situation, da wir durch die Interaktion die notwendigen Informationen erhalten, um dem Benutzer eine genaue Stilberatung und Modevorschläge zu geben.

Seit wann gibt es den Chatbot nun schon? Wie viele User habt ihr bereits generiert und auf welchen Plattformen funktioniert „Sophie“?

Sophie ist seit April 2017 auf unserer BETA-Plattform monstyle.io zu finden. Bevor diese jedoch live gegangen ist, haben wir Sophie auf Facebook-Messenger integriert und getestet. Wir arbeiten gerade daran Sophie auch für andere Messenger Dienste anzubieten. Bis jetzt haben wir über 90.000 User, die mit Sophie über 1.000.000 Nachrichten ausgetauscht haben.

Wie seid ihr an das Marketing herangegangen und habt ihr eventuell Tipps?

Bis jetzt haben wir noch keine Marketingmaßnahmen getroffen. Nachdem der Bot auf Facebook Messenger gelaunched wurde, konnten wir innerhalb von fünf Wochen mehr als 30.000 User ohne Marketing-Budget akquirieren. Auch unser Auftritt bei 2min2mio hat uns ein starkes Wachstum gebracht. Ebenso konnten wir seitdem einen stetigen Wachstum beobachten. Derzeit werten wir User-Feedback aus, um Sophie immer intelligenter zu machen. Ab Oktober/November starten wir mit gezielten Marketingmaßnahmen.

Was waren die größten Hürden und welche Learnings habt ihr seit dem Start mitgenommen?

Chatbots stehen erst am Anfang, das heißt es gibt verschiedene Probleme/Hürden: Wie intelligent kann ich meinen Bot machen? Wie nimmt der User den Bot an, bzw. ist er mit dem Prinzip eines Bots vertraut? Bezüglich der Intelligenz schauen wir uns seit längerem Konzepte im Bereich NLP /NLU (Anm. der Red: Neuro-Linguistische Programmieren/ Konzepte zum natürlichen Sprachverständnis) an, die auch das zentrale Thema unserer Research-Förderung „Call Co-Create“ sind. Bezüglich der User versuchen wir mit Hilfe des User Feedbacks möglichst viele Anregung in die Konzeption von Sophie miteinfließen zu lassen, um sie stetig zu verbessern.

Gibt es inzwischen ein Team? Und welche Ziele möchtet ihr als nächstes erreichen?

Mit Oktober werden wir auf acht Leute wachsen. Unsere Ziele sind derzeit eher technischer Natur- soll heißen, die Genauigkeit unserer Bilderkennung und unseres Recommender Systems weiter zu verbessern, sowie Sophie mit Hilfe von NLP und NLU smarter zu machen.

Habt ihr Sophie eigenständig programmiert oder einen Bot-Creator verwendet? Würdet ihr es so noch einmal machen?

Ja, wir haben Sophie und das Dialogerstellungssystem in Python „in-house“ entwickelt, da wir sehr bestimmte Bedürfnisse hatten. Damals hat es auch noch nicht wirklich „Bot-Creator“ gegeben. Wir sind sehr zufrieden mit unserem System, da es uns ermöglicht, den Service und die Bedürfnisse der Kunden flexibel und stetig anzupassen. Wir würden es auf jeden Fall wieder selbst entwickeln.

Punkto (Charakter-) Design: Was war dir besonders wichtig?

Da unser Service und somit Sophie zu sehr vielen verschiedenen Frauentypen (für Männer steht der Service erst mit Ende des Jahres zur Verfügung) spricht, war es uns wichtig einen Charakter zu erstellen, mit dem sich der User identifizieren kann. Sie ist sehr casual und wirkt sehr natürlich. Sophie ist eine clevere Assistentin, die auch ab und zu einen Witz macht oder verlegen wirkt. Ebenfalls musste sie zu Mon Styles Corporate Identity („Mon Style“, französisch für „mein Stil“) passen, weshalb Sophie aus Frankreich kommt und auch ab und zu französisch spricht. Dabei war es uns auch sehr wichtig, dass sie vom User als modisch und einprägsam, aber auch eindeutig als BOT wahrgenommen wird, weshalb wir Sie auch illustriert haben.

Vielen Dank!

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Kaum ein Tool steht so sehr für den KI-Bauboom wie Lovable. Erst im August 2026 hat das schwedische Startup, wie brutkasten berichtete, eine Series-C-Runde über 400 Millionen US-Dollar abgeschlossen, angeführt von Menlo Ventures und mit dem EQT-gemanagten Scaleup Europe Fund als Co-Lead, bei einer Bewertung von 13,3 Milliarden US-Dollar.

Für Gründer und CEO Anton Osika ist das mehr als eine Finanzierungsrunde: Es sei ein Indikator dafür, dass KI-gestützte No-Code- und Low-Code-Plattformen die Nische verlassen hätten und im Mainstream angekommen seien.

Weg vom Entwickler-Monopol

Auf der Dreamforce in San Francisco erläutert Osika die zentrale These hinter Lovable: „Menschen mit Fachwissen über das jeweilige Problem sollten diejenigen sein, die Software bauen“, so Osika. Wer ein Problem am besten kenne, solle auch die Lösung bauen, egal ob in Marketing, HR, Finance oder Operations. Nicht die formale Qualifikation zähle, sondern die Nähe zum Problem.

Dass Lovable längst kein reines Anfänger-Werkzeug sei, belegt Osika mit einer internen Zahl: 55 Prozent der Lovable-Nutzer:innen brächten mehr als elf Jahre Berufserfahrung in ihrem Fachgebiet mit. Entscheidend sei laut dem Co-Founder nicht das klassische Programmieren, sondern die Fähigkeit, komplexe, unstrukturierte Probleme systematisch in funktionierende Systeme zu zerlegen.

Vom Nebenprojekt zur Unternehmenslösung

Besonders aufschlussreich sind die Praxisbeispiele, die Osika im Gespräch anführt. Bei einer Healthcare-Staffing-Firma habe ein Fachbereichsleiter eine komplette neue Produktlinie für die Zertifizierung von Pflegekräften aufgebaut, samt Verwaltung und Terminplanung, und anschließend mehr als zehn weitere interne Anwendungen vernetzt. In den nordischen McDonald’s-Filialen laufe mittlerweile ein auf Lovable gebautes Interface, über das rund 300 Standorte operative Anfragen abwickeln würden.

Solche Geschichten seien laut Osika keine Ausnahme: Bei knapp zwei Dritteln der Fortune-500-Unternehmen, darunter Adidas und Nvidia, würden Mitarbeitende die Plattform nutzen. Häufig beginne es als kleines Team-Projekt und wachse zur unternehmensweiten Lösung heran.

Entwicklung unter Aufsicht

Damit das nicht in unkontrollierter Schatten-IT ende, setzt Lovable laut Unternehmensangaben auf Admin- und Audit-Funktionen, mit denen IT-Verantwortliche nachvollziehen können sollen, welche Anwendungen entstehen, wo sensible Daten verarbeitet werden und wo Sicherheitslücken drohen. Genau das mache aus der anfänglichen Skepsis von IT-Abteilungen häufig Zustimmung, so Osika: „Es wird vom letzten Nein zu dem, was man ausrollen wollte, zum ersten Ja. So verhindern wir Schatten-IT und die Zersplitterung in unzählige Tools, die niemand mehr überblickt“, erklärt Osika.

Überflüssig würden Engineers durch die Lovable-Nutzung anderer trotzdem nicht, meint Osika: Ihre Rolle verschiebe sich von Routineaufgaben hin zu Architektur, Systemanbindung und der Betreuung unternehmenskritischen Codes.

Warum heißt Lovable eigentlich Lovable?

Zum Schluss des Gesprächs räumt Osika mit einem gängigen Klischee über den europäischen Tech-Standort auf: „Viele halten Europa für langsam, aber wenn man in die Tech-Hubs Europas geht, brodelt es dort wie nie zuvor“, sagt Osika. Dass der Produktfokus so stark auf dem Nutzererlebnis liege, führt Osika auch auf den Standort Stockholm zurück, wo der Großteil des Engineering-Teams sitzt. Man habe in den nordischen Ländern genaue Vorstellungen davon, wie ein Produkt funktionieren solle – oder eben nicht. Diese „I-Tüpfelchen-Reiterei“ mache Lovable erst zu dem was es heute ist.

Warum das Unternehmen ausgerechnet „Lovable“ heißt, erklärt er mit einer letzten Zeile, die zugleich als Leitmotiv des Gesprächs steht: „Software sollte nicht einfach nur funktionieren. Sie soll die Emotionen der Menschen wecken“, so Osika.

Vom Vibe zum Volumengeschäft

Was also vor nicht allzu langer Zeit noch als spielerisches „Vibe-Coding“ belächelt wurde, ist laut Osika längst zu einer Infrastruktur geworden, auf der Enterprisekund:innen die nächsten Prozesssysteme entwickeln. Der Markt für KI-gestütztes Bauen sei, so der Lovable-Gründer, endgültig über das reine Ausprobieren hinausgewachsen – und weit über das Vibecoding hinaus.

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