Die Flohmarkt-App Shpock hat sich zum Jahreswechsel eine Rundum-Erneuerung verpasst. Seit dem Start im Jahr 2012 zählt Shpock inzwischen über zehn Millionen User. Dem Brutkasten verrät Co-Gründer Armin Strbac wie viel wert man als Startup aufs Kundenfeedback legen sollte und wie man seine User am besten an sich bindet.
(c) Shpock: Im Redesign wurde verstärkt auf Bilder gesetzt.
Beim Redesign der Shpock-App wurde nun vermehrt auf Bildsprache gesetzt. Größere Bilder und eine verbesserte Upload-Funktion, sowie ein spezielles Farbsystem für die Orientierung, erleichtern das „Herumstöbern“. Laut Analyse-Tool „App Annie“ hat sich das Update mit einer Top-Platzierung in den Charts bezahlt gemacht: Im Jänner belegte Shpock in Österreich, Deutschland und Großbritannien an mehreren Tagen den ersten Platz der Shopping-Apps.
Shpock: Der Name der Flohmarkt-App leitet sich vom Englischen „Shop in your pocket“ ab. Das Startup mit Sitz in Wien wurde 2012 von Armin Strbac und Katharina Klausberger gegründet- und ging im Herbst 2015 an den norwegischen Medienkonzern Schibsted. Bei Shpock spielt sich das gesamte Flohmarkt-Geschehen direkt am Smartphone ab.
Digital Natives
Die Flohmarkt-App komme vor allem bei den „Digital Natives“ an, erzählte Co-Gründerin Katharina Klausberger bereits im Sommer letzten Jahres: „Wenn man so will, wird Shpock von Smartphone-Nutzern für Smartphone-Nutzer entwickelt.“ Kundenfeedback sei bei Shpock super wichtig, werden beide Gründer daher nicht müde zu betonen. Vor Shpock starteten die beiden mit finderly, ein Vergleichsportal für Elektronikartikel – dieses hatte sich aber nicht so gut, wie Shpock entwickelt. Schon damals vertrauten die beiden auf die Meinung ihrer User.
Am Erfolg von Shpock sieht man, wie wichtig es sein kann, den eigenen Usern Gehör zu schenken. Dem Brutkasten verrät Co-Gründer Armin Strbac nun, wie man am Besten zum Kundenfeedback als Startup kommt.
Kundenfeedback: wie arbeitet Shpock mit den Usern zusammen? Habt ihr eigene Fokusgruppen?
Armin Strbac: Das Feedback der User ist überall zu finden, man muss nur aufmerksam hinhören: In der App selbst, im App Store, auf Facebook, Twitter, Instagram, auf Flohmärkten, in Cafes oder der U-Bahn. Wir versuchen bei Shpock in allen Teilen des Teams (User-Support, Kommunikation, Produkt-Entwicklung) diese Rückmeldungen aus den verschiedenen Kanälen zu bündeln, richtig zu interpretieren und so gemeinsam mit den Usern die App weiterzuentwickeln.
Shpock-Gründer Armin Strbac rät zur Vorsicht bei Suggestiv-Fragen bei User-Feedback, die das Ergebnis verfälschen.
Welche „Taktik“ würdest Du Startups empfehlen, die noch am Anfang stehen? Darf man sich vom Feedback früh beeinflussen lassen?
Auch wenn es das eigene Startup, Projekt oder Produkt ist, man weiß es selbst NICHT immer besser. Deshalb sollte man immer wieder Feedback, Feedback und noch einmal Feedback von außen einholen – von Freunden, Bekannten, Investoren, Geschäftspartnern und am allerwichtigsten von den eigenen Usern. Genauso wichtig ist es dann auch, auf dieses Feedback zu hören und dementsprechend darauf zu reagieren. Aber Vorsicht! Suggestiv-Fragen verfälschen das Feedback und bringen das Produkt nicht weiter.
„Man weiß es selbst NICHT immer besser“, Armin Strbac von Shpock.
Wie bindet ihr User an Shpock? Habt ihr Tipps, über welche Möglichkeiten, ob Blog oder via Facebook, die Kontaktaufnahme am besten funktioniert?
Das beste User-Bindungstool ist noch immer ein gutes Produkt. Wenn der User beim Stöbern, Entdecken, Kaufen und Verkaufen in der App happy ist, dann wird er Shpock nicht nur wieder verwenden sondern auch weiterempfehlen. Deshalb hat die User-Happiness bei der Entwicklung jedes Features und bei jedem Update oberste Priorität für uns.
Ablatic AI: Linzer LLM Talos spielt ohne VC-Kapital in einer Liga mit internationalen KI-Playern
Das nun gelaunchte Large Language Model (LLM) Talos des Linzer Startups Ablatic AI kann sich in mehreren Benchmarks mit den internationalen KI-Giganten messen. Co-Founder und CEO Florian Zimmermann erklärte uns, wie das ohne VC-Kapital möglich ist und wie man nun den Markt erobern will.
Ablatic AI: Linzer LLM Talos spielt ohne VC-Kapital in einer Liga mit internationalen KI-Playern
Das nun gelaunchte Large Language Model (LLM) Talos des Linzer Startups Ablatic AI kann sich in mehreren Benchmarks mit den internationalen KI-Giganten messen. Co-Founder und CEO Florian Zimmermann erklärte uns, wie das ohne VC-Kapital möglich ist und wie man nun den Markt erobern will.
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.
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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