13.06.2019

Customer Development erklärt – Podcast mit Stefan Feirer von Eversports

Was ist Customer Development? Wie werden die richtigen Kunden gefunden, welche und wieviele Fragen sollten gestellt werden? Wie regelmäßig sollten die Interviews durchgeführt werden? Diese Fragen beantwortet Stefan Feirer von Eversports.
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Mit Product Paul haben wir unsere neue Podcast-Reihe zum Thema Produktmanagement gestartet. Durch einen allgemeinen Teil zu Produktmanagement und einen speziellen Fokusteil, der bei jedem Podcast variiert, sollen die Prinzipien der Lean Startup Methodologie anhand von Best Practices dargestellt werden. Der Podcast richtet sich dabei an alle Neugründungen, sowie an etablierte Unternehmen.

In der zweiten Folge sprechen wir mit Stefan Feirer, CPO bei Eversports, über Customer Development.

Über Stefan Feirer

Build a product that people love and success will follow. 

(c) Eversports

Stefan Feirer ist CPO bei Eversports und verantwortlich für Mission und Strategie der Produkte, sowie für die jeweiligen Produktteams. Ein Produkt zu bauen, das Leute lieben und das ein essenzielles Problem mit einer relevanten Lösung meistert, ist der Motor, der Stefan antreibt. 

Folge Stefan auf LinkedIn: linkedin.com/in/stefan-feirer
Eversports im Web: eversports.at/

Inhalt

  • Über Stefan (00:20)
  • Product Bingo / Allgemeines zu Produktmanagement (02:10)
  • Fokusthema “Customer Development” (10:44)
  • Inspirationen und Empfehlungen (17:51)

Im Fokus

  • Was ist Customer Development?
  • Wie werden die richtigen Kunden gefunden, welche und wieviele Fragen sollten gestellt werden?
  • Wie sollte das Endresultat aussehen?
  • Wie regelmäßig sollten die Interviews durchgeführt werden?

Empfehlungen

Die weiteren Folgen

Die erste Staffel des Podcasts wird 6 Episoden umfassen und im zweiwöchigen Rhythmus veröffentlicht werden. Folgende Gäste haben uns für die Podcasts besucht:

  1. Markus Hafellner (Bitmovin) zu dem Thema “Roadmap”
  2. Stefan Feirer (Eversports) zu dem Thema “Customer Development”
  3. Anastasia Koneva (Prescreen.io) zu dem Thema “User Testing”
  4. Alexander Kunst (Österreichische Post AG) zu dem Thema “Minimum Viable Product”
  5. Tobi Prade (willhaben) zu dem Thema „User Experience“
  6. tba

Host Paul Zogmann

Paul hat Banking and Finance in Wien studiert und danach zwei Jahre im Investment Banking bei der RBI und der HypoVereinsbank gearbeitet. 2015 hat er das SaaS-Startup startablish mitbegründet und leitete dort das Product Management. Beim brutkasten übernimmt er ebenfalls die Position des Head of Products und ist für die Produktentwicklung, sowie die technische Umsetzung und Konzipierung der neuen Geschäftsfelder der brutkasten Innovationsplattform zuständig.

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Matteo Rosoli, CEO von eustella © eustella

„In den USA wird gerade die Ära der Superintelligenz ausgerufen. Europa darf dabei nicht zuschauen“, sagt Matteo Rosoli, CEO von eustella. Das Wiener Startup hat am 20. Oktober die Version 1.5 seiner Plattform für KI-Agenten veröffentlicht. Sie läuft nach eigenen Angaben auf rein europäischer Cloud-Infrastruktur.

Nachtraining statt Neuentwicklung

Eustella entwickelt kein Sprachmodell von Grund auf. Stattdessen setzt das Team auf offene Modelle, deren Gewichte frei verfügbar sind, und entwickelt sie mit eigenen Daten und Verfahren weiter. Ausgangspunkt ist laut Aussendung „das chinesische Basismodell Qwen 3.8 27B”. Die leistungsstärksten offenen Modelle stammten demnach „derzeit überwiegend aus China”. Das Nachtraining soll auch deren Voreingenommenheit reduzieren.

Ergebnisse aus eigener Messung

Wie viel das Nachtraining bringt, hat eustella selbst gemessen, mit 14 gängigen Leistungstests für KI-Modelle (Benchmarks). Laut Unternehmen schneidet v1.5 in allen 14 besser ab als das Basismodell, im Schnitt um fünf Punkte. Am deutlichsten fällt der Zuwachs beim Programmieren (LiveCodeBench, plus 17,1 Punkte), beim Befolgen komplexer Anweisungen (IFBench, plus 10,9) und in mehrstufigen Gesprächen (MultiChallenge, plus 10,8) aus.

Im Vergleich mit US-Modellen zieht eustella folgende Bilanz: v1.5 erreicht mit 27 Milliarden Parametern bei LiveCodeBench 89,1 Prozent, fast identisch mit Claude Opus 5 (89,0). GPT-5.6 Sol kommt auf 82,6. Bei GPQA Diamond, einem Test mit naturwissenschaftlichen Expertenfragen, liegt eustella mit 92,6 Prozent hinter Claude Opus 5 (93,9). Beim Verstehen langer Dokumente (AA-LCR) führt v1.5 laut eigenen Angaben mit 87,5 Prozent vor Claude Opus 5 (79,0) und GPT-5.6 Sol (84,0).

Auch gegenüber dem französischen Anbieter Mistral liegt v1.5 laut eustella in allen sieben vergleichbaren Benchmarks vorn, obwohl Mistral Medium 3.5 rund fünfmal so viele Parameter habe.

Die im Sommer verglichenen Modelle sind allerdings nicht mehr die aktuellsten ihrer Anbieter. Anthropic hat mit Fable 5.1 (seit 1. September) und Opus 5.5 (seit 22. September) zwei jüngere Modelle veröffentlicht. Auch OpenAI und Mistral haben mittlerweile neue Modelle vorgestellt.

Vom Launch zur Unternehmensplattform

Vorgestellt hat eustella seine App am 24. Juni. Beim Start im Juni waren es knapp 5.000 Nutzer:innen, jetzt mehr als 22.000. Die KI-Agenten unterstützen mehrstufige Aufgaben wie Recherchen, Präsentationen oder Reiseplanung. Ende August folgte laut eustella eine Optimierung, die das Achtfache an Nutzung zum gleichen Preis ermöglicht. Mit v1.5 kommen Team- und Enterprise-Pläne: „Orbit” kostet 20 Euro pro Nutzer:in und Monat, „Constellation” mit vierfachem Nutzungsvolumen 80 Euro. Die ersten 25 Partner:innen haben bereits API-Zugriff.

Eigene Technologie in Planung

„Wir haben diesen Sommer gezeigt, dass ein europäisches Team mit offenen Modellen und eigener Forschung an die Weltspitze heranrücken kann”, sagt Rosoli. v1.5 sei „erst der Anfang”. Weitere Forschung ist in Vorbereitung, eigene KI-Technologie will eustella Schritt für Schritt entwickeln.

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