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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Schon Jahre vor dem aktuellen KI-Hype konnte das Wiener Scaleup Anyline mit seiner Bilderfassungs-Lösung via Smartphone große Erfolge erzielen. In den Jahren 2016 bis 2021 kam das Unternehmen auf ein Wachstum von durchschnittlich 200 Prozent pro Jahr. Platzierte man die Lösung zunächst in unterschiedlichsten Branchen, wurden die Autoindustrie und im Speziellen das Erfassen von Daten zu Autoreifen immer mehr zum Fokus.

“Als wir uns entschieden haben, uns auf weniger Branchen zu konzentrieren, wurde klar, dass wir die neue Ausrichtung so schnell wie möglich im Team verfestigen mussten”, erzählt Co-Founder und CEO Lukas Kinigadner. Wie viele Wachstumsunternehmen setzte auch Anyline daraufhin auf OKRs (Objectives and Key Results), um Strategie, Ziele und Organisation zu strukturieren.

OKRs “zu strukturiert für ein Scaleup”

Doch erfolgreich war die Einführung der Methode im Rückblick nicht, wie Natasha Sotomayor, Head of Growth Strategy, erklärt: “OKRs waren dazu gedacht, uns zu verbinden, aber sie haben einfach nicht funktioniert. Sie waren zu strukturiert für ein Scaleup. Für mich waren OKRs zu starr und zu sehr top-down ausgerichtet. Und sie haben sich nicht gut mit den übergeordneten Zielen verbunden.”

Fehlendes “why”

Auch mit anderen Methoden wie “North Star” sei das “why” nicht ausreichend bei den Mitarbeiter:innen angekommen und es nicht gelungen, die Motivation zu steigern. “In einem Startup oder Scaleup sind die Dinge immer in Bewegung. Man lernt ständig dazu. Deshalb ist es wichtig, dass man als Mitarbeiter:in versteht: Worauf arbeite ich hin?”, so Sotomayor.

Umstieg auf AOA bei Anyline

Seit einiger Zeit nutzt Anyline mit Art of Acceleration (AOA) von GrowthSquare (brutkasten berichtete bereits) eine neue Methode. Davon versprach man sich eine schnelle und klare Kommunikation von Zielen und Erwartungen, einen flexiblen Bottom-up-Ansatz und einen Fokus auf den Weg selbst, nicht nur auf die Endergebnisse. “Wir brauchten einen schnellen Weg, um Zielsetzungen, Erwartungen und Grenzen zu kommunizieren, um den Mitarbeiter:innen von Anyline Kontext und Ziele zu geben”, sagt CEO Kinigadner. Einer der zentralen Vorteile der AOA-Methode sei, dass sie schnell Orientierung gebe, wo das Unternehmen gerade steht und welche Überzeugungen darin herrschen.

“Wenn man glaubt, dass eine neue Methode von Anfang an auf Gegenliebe stößt, ist man zum Scheitern verurteilt”

Doch natürlich wurde – nach mehreren gescheiterten Versuchen mit anderen Methoden – auch AOA von den Anyline-Mitarbeiter:innen nicht einfach mit offenen Armen empfangen. “Wenn man glaubt, dass eine neue Methode von Anfang an auf Gegenliebe stößt, ist man zum Scheitern verurteilt. Als Führungskraft war für mich klar: ‘Wenn sie mich nicht hassen, dann bin ich schon auf dem richtigen Weg'”, sagt Kinigadner. Vor allem auch seitens des Management-Teams habe es ein klares Commitment zur neuen Methode und die Bereitschaft, selbst Hand anzulegen, gebraucht.

Canvas, Retros und vierteljährliche Workshops

Generell setzt die AOA-Methode auf einen Bottom-up-Ansatz, legt einen Fokus auf das “why” und den Prozess auf dem Weg zum Ziel und soll eine größere Flexibilität im Vergleich zu anderen Methoden wie OKRs bieten. Konkret umgesetzt wird das unter anderem mit dem sogenannten “AOA Canvas” in den zwei Formaten “Company” und “Team”, wo Insights zum Status Quo, zu Überzeugungen, Herausforderungen, Vision, Zielen und einigem mehr geboten werden. Damit sollen Mitarbeiter:innen die Ziele im Auge behalten, während sie gleichzeitig viel Selbstbestimmung am Weg dorthin haben.

Monatlich gibt es “Retros” und quartalsmäßig Workshops, in denen die Teams über das Zurückliegende reflektieren und gemeinsam das weitere Vorgehen definieren. “Die Teams schätzen es sehr, wenn sie die Möglichkeit haben, zu reflektieren, einen Schritt zurückzutreten, ein wenig kreativ zu sein und darüber nachzudenken, was sie als Team in diesem Quartal erreichen möchte. Wenn man immer nur umsetzt, geht im Bereich Ideen nichts weiter”, meint Natasha Sotomayor. In diesen Diskussionen spielen Hierarchien keine Rolle, wodurch die Kommunikation zwischen Führungsebene und Mitarbeiter:innen an vorderster Front verbessert werden soll.

Hohe Zufriedenheit im Anyline-Team

Und was kam dabei bislang heraus? Nach drei Quartalen mit monatlichen Retros und vierteljährlichen Workshops gaben jeweils mehr als 80 Prozent der Anyline-Mitarbeiter:innen in einer internen Befragung an, dass sie die Zeit zur Reflexion schätzten, sich in ihren Teams wohlfühlten, ihre Stimme gehört wurde und sie wussten, worauf das Unternehmen hinarbeitete. “Sagen wir mal, von den 22 Teams sind 20 begeistert und die anderen beiden mögen es. Wohingegen ich glaube, dass im Großen und Ganzen niemand die OKRs mochte”, so Sotomayor.

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