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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Es ist wohl die Königsdisziplin der Werbeindustrie: Ads müssen immer schneller produziert werden, wobei jede Anzeige ein hohes Leistungsniveau haben soll. Einige Firmen setzen auf rein KI-produzierte Werbungen, die aber, wie eine im Juni dieses Jahres veröffentlichte Studie von The Harris Poll zeigte, bei exzessivem Einsatz der Marke schaden. Dieses Problems nimmt sich das KI-Startup Solid Labs rund um den Klagenfurter und ehemaligen Meister-COO Patrick Prokesch an. Der eigens entwickelte „Solid Agent“ übernimmt die Produktion der Werbung, also vom Briefing bis zur fertigen Anzeige.

Der Launch war letzte Woche, dabei wurde auch eine siebenstellige Pre-Seed-Finanzierungsrunde aus dem Jahr 2025 kommuniziert. Die Liste der Business Angels gleicht einem Gipfeltreffen der DACH-Szene. Seriengründer Roman Kirsch (Yepoda), Epidemic-Sound-Mitgründer Tom Höglund sowie Gründer und Manager von u. a. Too Good To Go und nicht zuletzt OpenClaw-Gründer Peter Steinberger unterstützen das Unternehmen. Eine „illustre Runde“, wie sie Solid-Co-Founder Prokesch im brutkasten-Gespräch beschreibt.

Solid Labs entspreche „vom Core-Konstrukt“ auch Steinbergers Philosophie

„Ich kannte Peter noch von früher, als er noch bei PsdfKit war. Wir haben den Kontakt einfach aufrechterhalten“, erklärt der Klagenfurter Prokesch und ergänzt: „Ihm haben die Elemente gefallen mit denen wir arbeiten, weil sie einfach vom Core-Konstrukt auch seiner Philosophie entsprechen, wie Agenten arbeiten sollten.“ Zudem habe Steinberger die datenlastige Arbeitsweise der Agenten gefallen. Brutkasten fragte nach der Höhe des Kapitals, mit dem Steinberger eingestiegen ist. Eine Antwort steht noch aus. Steinberger habe das Startup aber von Beginn an beeinflusst und ihnen auch „gezeigt, wo die Reise hingeht“.

Das Problem mit der „Creative Fatigue“

Im Performance-Marketing sei die „Creative Fatigue“, also der Leistungsabfall einer Werbeanzeige, eine der größten Herausforderungen. Solid Labs steuert genau dem entgegen. Seine AI Creative Engine erstellt aus vorhandenem Videomaterial neue Video-Ads für Meta, TikTok und YouTube.

„Das funktioniert wie ein ‚Brand Brain‘ oder eine ‚Brand Memory‘, die mitwächst. Je mehr man auf der Plattform macht, desto schlauer wird das System. Das Erstellte bleibt immer on-brand, was für Consumer Brands und Agenturen extrem wichtig ist, damit kein AI Slop produziert wird“, erklärt Prokesch. Der Agent kann auch neue Varianten mit neuen Hooks, in anderen Formaten und Sprachen erarbeiten.

„Echte Menschen, echte Produkte, echte Orte“

Das Berliner Startup versteht sich dabei nicht als reines Schnitt- oder Design-Tool. Der Agent kann zwar auch KI-Videos erstellen, im „Mittelpunkt steht aber echtes Material: echte Menschen, echte Produkte und echte Orte“, wie die Firma kommuniziert. Soll heißen: Die Videos werden mit einer Kamera aufgenommen, Planung, Schnitt, Story übernimmt jedoch eine KI.

„Was eine Marke braucht, ist ein System, das sie kennt: ihr Material, ihre Stimme, ihre besten Ads. Solid zerlegt jedes Video in einzelne Szenen und versteht, was darin passiert. Dieses Wissen macht den Agenten für jedes Team nützlich, und genau darum haben wir Solid gebaut“, ergänzt Christoph Schütte, Co-Founder von Solid.

Auch wenn die KI Ideen vorgibt, das Video schneidet etc. kann der Mensch jederzeit eingreifen und so das Ergebnis anpassen. „Du hast hundertprozentige Kontrolle, um das Video oder die Szenen auch noch final zu bearbeiten. Das ist auf einer technischen Seite sehr schwierig“, sagt Prokesch. Dieses Merkmal hebe Solid Labs von seinen Mitbewerbern ab.

200 Videos in einer Woche

Firmen hätten durch Solid Labs vor allem einen starken Effizienzgewinn. Teveo, einer von Solids Kunden konnte laut Angaben des Startups aus einem Shoot über 200 finale Videos in einer Woche produzieren. Die Vision der beiden Gründer ist es, dass Performance- und Growth-Teams nur mehr ein Smartphone und Solid benötigen, um Werbungen produzieren zu können. Wie viele Kunden Solid aktuell hat, kommuniziert die Firma auf brutkasten-Nachfrage nicht. Sein Geschäftsmodell basiert auf einem Abomodell.

Solid Labs wird aktuell etwa im DACH-Raum, dem UK und den USA verwendet, wobei sämtliche Daten der Kunden ausschließlich auf europäischen Servern gehostet würden.

Ein Kreislauf zwischen Produktion und Performance

In Zukunft möchte Solid Labs Produktion und Performance nahtlos miteinander verknüpfen. Das heißt, künftig soll der Agent Anzeigen nicht nur erstellen, sondern auch direkt auf Meta, TikTok und YouTube veröffentlichen und Live-Performance-Daten wiederum zurück in die Produktion spielen. Dadurch baue jede Anzeige auf dem auf, was gerade funktioniere. „Wir arbeiten bereits aktiv daran, den Kreislauf zwischen Produktion und Performance zu schließen“, sagt Prokesch, der „schon bald den nächsten größeren Launch“ ankündigt.

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