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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Die MonStyle-Gründer Mariel Noortman und Stephan Karner haben "Sophie" ins Leben gerufen.

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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Salzburger Unternehmen für Datenverwaltung

Pimcore wurde 2009 in Salzburg gegründet und bietet eine Plattform für die Verwaltung von Produkt-, Kunden- und Asset-Daten. Laut Tenzing laufen mehr als 120.000 Installationen und über 400 Unternehmenskund:innen auf der Software. Der Deal ist der nächste Schritt in der Finanzierungsgeschichte, über die brutkasten mehrfach berichtet hat.

2018 investierte die Münchner Auctus Capital 3,5 Mio. US-Dollar in das Open-Source-Tool. 2022 sicherte sich Pimcore eine Series-B-Runde über zwölf Mio. US-Dollar, die Nordwind Growth anführte und sich damit die seither bestehende Mehrheitsbeteiligung sicherte, mit dem Ziel, die globale Expansion des Salzburger Unternehmens voranzutreiben. Rund zehn Monate später folgte die Eröffnung eines deutschen Standorts in Langenfeld sowie die Erweiterung des Management-Teams durch Matthias Blauth.

Zweites DACH Investment für Tenzing

Tenzing begründet den Einstieg mit dem wachsenden Bedarf an kontrollierten Unternehmensdaten für KI-Anwendungen. Milan Kellner, Investment Lead bei Tenzing, wird in der Mitteilung zitiert: Pimcore habe „etwas Seltenes geschaffen – eine einzige Plattform, die Unternehmen eine verlässliche Version ihrer Produkt-, Kunden- und Asset-Daten liefert, während die meisten Mitbewerber nur einen Teilbereich abdecken.“

Finanziert wird die Übernahme aus Tenzings 900 Millionen Pfund schwerem Fund III, aus dem der Investor seit 2023 investiert. Pimcore ist Tenzings zweite Investition im DACH-Raum nach dem IT-Dienstleister Mahr EDV.

Persönliches Schreiben der Pimcore-Geschäftsführer

In einem Blogbeitrag ordnen die Co-CEOs Dietmar Rietsch und Matthias Blauth die Übernahme ein: Unverändert blieben der offene Plattform-Kern („Open-Core“), das freie Deployment (Cloud, On-Premise, PaaS), die Führung durch die beiden Co-CEOs sowie die Produkt-Roadmap rund um die „Data Spine“-Strategie und die KI-native Weiterentwicklung.

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Was sich laut den Geschäftsführern ändert, sind vor allem die Ressourcen für internationales Wachstum: Tenzing bringe mit rund 1,7 Milliarden Pfund verwaltetem Vermögen, 20 Portfoliounternehmen und Standorten in London, Stockholm und München zusätzliche Reichweite, um die Skalierung, auch über Zukäufe, voranzutreiben. Zudem kündigt man mehr Investitionen in Partner-Enablement, Zertifizierungen und gemeinsame Vermarktung mit dem bestehenden Ökosystem an.

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