10.07.2019

Chatvisor: Die Macht hinter der Co-Browsing-Technologie

Interview: Das oberösterreichische Startup Chatvisor hat eine Web-Analytics-Technologie entwickelt, die das Verhalten von Kunden auf Webseiten aufzeichnet. Neben Kunden-Support kann die Technologie auch zur Steigerung der Conversion-Rate in Online-Shops eingesetzt werden. Wir haben mit den beiden Co-Foundern Horst Georg Fuchs und Mathias Holzinger über die Macht hinter dieser Technologie und das sechsstellige eQventure-Investment gesprochen.
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Chatvisor
(c) Martin Pacher / der brutkasten: (v.l.n.r.) Horst Georg Fuchs und Mathias Holzinger

Das im Februar 2018 gegründete Startup Chatvisor aus Linz hat Anfang Juni 2019 ein Investment in mittlerer sechsstelliger Höhe von Investoren des Grazer Investmentclubs eQventure erhalten (der brutkasten berichtete). Die Gründer Markus Wagner, Horst-Georg Fuchs und Mathias Holzinger haben eine Co-Browsing-Technologie entwickelt, mit der das Verhalten von Kunden auf Webseiten aufgezeichnet werden kann, um Verhaltensauffälligkeiten zu erkennen. Die Technologie kann unter anderem dazu eingesetzt werden, um die Conversion-Rate in Online-Shops zu steigern. Wir haben mit den beiden Gründern Horst-Georg Fuchs und Mathias Holzinger über die Macht hinter dieser Technologie gesprochen und welche Zukunftspläne sie mit ihrem Startup verfolgen.

Wie ist das Investment mit eQventure zustande gekommen? 

Horst-Georg Fuchs: Der Erstkontakt zu Herbert Gartner ist über tech2b zustande gekommen. Im März letzten Jahres haben wir Herbert Gartner bei einer tech2b-Veranstaltung kennengelernt – genauer gesagt bei einem Workshop zu Finanzierungsthemen. Im Anschluss haben wir uns bei einem gemeinsamen Abendessen ausgetauscht. Wir waren alle von der Begegnung sehr positiv angetan. Dahingehend haben wir ihn für eine etwaige Finanzierungsrunde im Hinterkopf behalten. 

Im Herbst 2018 haben wir uns schlussendlich für eine Finanzierungsrunde entschieden und mit mehreren Investoren Kontakt aufgenommen – unter anderem auch mit Herbert Gartner. Es hat sich ziemlich schnell herauskristallisiert, dass er unserer Wunsch-Investor ist. Als weitere Lead-Investoren von eQventure sind Franz Fuchsberger, Mitgründer des österreichischen SaaS-Unicorns Tricentis, sowie Markus Presle, Mitgründer des SaaS-Unternehmen Prescreen eingestiegen.

+++ tech2b EDISON – Das waren die Gewinner 2019 +++

Was erwartet ihr von den drei Lead-Investoren, die nun mit an Bord sind? 

Horst-Georg Fuchs: Der Grund, warum wir uns für eQventure entschieden haben, ist folgender: Die drei Lead-Investoren haben allesamt bereits bewiesen, wie man ein erfolgreiches Unternehmen aufbaut und bringen dementsprechend sehr viel Know-how mit. Durch das Investment werden uns künftig auch Türen geöffnet. Geld war wirklich nur ein Side-Benefit.

Welche Türen sollen durch die Beteiligung geöffnet werden?

Horst-Georg Fuchs: In erster Linie sollen Türen zu Großunternehmen geöffnet werden. Unsere Zielgruppe sind derzeit Enterprise-Unternehmen, wie Banken, Versicherungen oder Fluggesellschaften. Es hilft natürlich, wenn man nicht komplett “kalt” als ein Startup anruft, sondern namhafte Investoren an Bord hat, die die nötige Credibility mitbringen.

Was macht Chatvisor eigentlich?

Bei Chatvisor handelt es sich um eine integrierbare Plattform für Webseiten, um dort besseren und effizienteren Kundensupport zu leisten, sowie Conversions zu steigern.

Kommen wir zur Technologie, die ihr entwickelt habt. Wie funktioniert diese konkret und was ist euer USP? 

Horst-Georg Fuchs: Unser USP liegt eindeutig in der Kern-Technologie, die wir entwickelt haben, sprich in der Co-Browsing-Lösung. Bei Co-Browsing handelt es sich um eine auf Webseiten spezialisierte Screen-Sharing-Lösung, die in der Regel im “Kundensupport” zur Anwendung kommt. Über Co-Browsing können Kunden mit nur einem Klick den Bildschirminhalt mit einem Support-Mitarbeiter ganz ohne Download teilen. Dieser sieht anschließend in Echtzeit genau das, was der Kunde sieht und kann ihm die passende Hilfestellung anbieten.

Wie unterscheidet ihr euch von der Konkurrenz? 

Mathias Holzinger: Die Technologie basiert vollständig auf JavaScript und kann in jeder Webseite eingebunden werden. Im Vergleich zur Konkurrenz, ist unser Skript, bis zu 20 mal kleiner. Unser Skript wirkt sich aufgrund seiner geringen Größe kaum auf die Ladezeit von Webseiten aus. Wir haben es geschafft, dieses Snippet viel kleiner zu gestalten als unsere Konkurrenz. Der Vorteil ist jener, dass durch kleine und schlanke Snippets, die Geschwindigkeit der Website nicht so stark leidet, wie durch große Snippets.

Anders als bei regulärem Screen-Sharing funktioniert Co-Browsing nicht durch Bildübertragung, sondern durch Übertragung der Website-Architektur bzw. des Codes. Die Schwierigkeit hierbei liegt darin – und das bringt uns zu Zweitens – viele verschiedene Architekturen unabhängig ihrer Komplexität zu interpretieren, genau hier zeichnen wir uns aus.

Der dritte Punkt: Unsere Screen-Sharing-Lösung ist sehr schnell. Wir arbeiten im Millisekunden-Bereich und können den Service somit in Echtzeit anbieten.

Wie funktioniert die Analyse des Nutzerverhaltens? 

Mathias Holzinger: Da wir Co-Browsing nicht als Video anbieten, sondern aufgrund der Implementierung des JavaScript-Snippets auch über das komplette Datenmaterial verfügen, wissen wir zu jeder Zeit, was der Nutzer macht und wie lange er auf den jeweiligen Elementen verweilt. Dadurch können wir beispielsweise bei einem Fehlverhalten schon frühzeitig einschreiten, um anschließend über einen Chatbot eine Lösung anzubieten. Über ein spezifisches Nutzerverhalten, können so automatisiert Kundeninteraktionen zustande kommen. 

Welchen konkreten Use-Case sprecht ihr damit an? 

Horst-Georg Fuchs: Nehmen wir das Beispiel E-Commerce. Befindet sich ein Nutzer online in einem Kaufprozess und möchte vor Abschluss des Kaufes abspringen, so können wir mit unserer Technologie den Pfad des Nutzers erkennen und vor dem Absprung einen Chatbot triggern. In weiterer Folge kann dieser den Kunden mit einem Mitarbeiter verbinden, der ihn im Kauf begleitet. Ziel ist es, die Conversionrate zu steigern. 

Wie generiert ihr Umsatz und wie viel kostet euer Service?

Horst-Georg Fuchs: Wir haben zwei verschiedene Lizenzen im Customer-Service-Bereich. Die Lizenzen kosten pro Arbeitsplatz und starten bei 49 Euro.

Was sind derzeit die größten Herausforderungen, die ihr zu bewältigen habt?

Horst-Georg Fuchs: Eine der größten Herausforderungen liegt sicherlich im Bereich „Sales“. Da wir hauptsächlich Enterprise-Unternehmen ansprechen, ist der Sales-Prozess sehr direkt gesteuert. 98 Prozent erfolgt über Cold-Calls- und E-mails sowie Messen. Unser Ziel ist es, künftig verstärkt KMU anzusprechen und dafür bauen wir gerade einen digitalen Sales-Funnel auf.

Schreibt ihr schon schwarze Zahlen?

Mathias Holzinger: Momentan können wir uns beinahe aus dem Cashflow finanzieren. Schwarze Zahlen schreiben wir allerdings noch nicht. Das ist derzeit aber auch nicht unser Ziel, da wir uns im Wachstumsstadium befinden. Die Umsätze laufen sehr gut und wir wirtschaften sehr break-even. Somit können wir beinahe unsere Fixkosten abdecken.

Was ist euer Ziel für die nächsten Jahre?

Mathias Holzinger: Unser Ziel ist es, ein solides Unternehmen aufzubauen. Wir wissen, dass wir viele Aufgaben zu bewältigen haben. In drei Jahren wollen wir jedenfalls als nennenswerte Größe in dem Business gelten, in dem wir derzeit aktiv sind.


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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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