08.05.2019

involve.me: Wiener Startup bringt Self Service-Tool für User Engagement

Auch IT-Laien wie Sales- oder Marketing-Personal sollen mit involve.me das User Engagement auf den Webseiten ihrer Unternehmen massiv steigern können. Wir sprachen mit Co-Founder Vlad Gozman über das Tool und die Ziele des Startups.
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Serial Entrepreneur und involve.me-Co-Founder Vlad Gozman
(c) Timar Ivo Batis: Serial Entrepreneur und involve.me-Co-Founder Vlad Gozman

Bloomberg, Nestlé, Salesforce und Universal Pictures – das ist ein Auszug aus der Kundenliste des Wiener Startups involve.me nach nur einem Jahr des Bestehens. Riesige Umsätze hat man mit den riesigen Kunden aber noch nicht gemacht, räumt Co-Founder und Serial Entrepreneur Vlad Gozman (u.a. Founder TEDxVienna) ein. „Wir haben uns jetzt zu Beginn noch voll als Self Service-Tool positioniert. Wir haben kein Sales-Team, sondern haben bislang nur mit Online-Marketing gearbeitet. Es waren einzelne Abteilungen der großen Konzerne, die unser Tool genutzt haben“, sagt der Gründer. Die Preise für das B2B2C-SaaS-Tool sind niedrig angesetzt. Die Basisversion ist gratis. Zwischen 19 und 159 US-Dollar zahlen Kunden dann – abhängig von der Anzahl ihrer Endnutzer – pro Monat im Rahmen der Standard-Pakete.

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„Nicht als Third Party Tool erkennbar“

Dafür können sie ein Baukasten-System nutzen, um interaktive Anwendungen zu erstellen, die sich einfach in ihre Webseiten einbetten lassen. Coding-Kenntnisse brauche man dafür nicht, sagt der Gründer. Auch IT-Laien wie Sales- oder Marketing-Personal könnten mit involve.me arbeiten. Begonnen hat man bei involve.me vor einem Jahr mit Quizzes – bis vor Kurzem hieß die Anwendung brandquiz. „Die Idee war es, spielerisch User-Engagement zu schaffen und dabei User-Daten zu erfassen“, erklärt Gozman. Eine wichtige USP seien dabei „granuläre Designsettings“. „Die Inhalte integrieren sich übergangslos in die Corporate Identity der Kunden und sind nicht als Third Party Tool erkennbar, obwohl kein Design-Aufwand besteht“, sagt der Gründer.

involve.me: Der Editor, der auch für IT-Laien verständlich sein soll.
(c) involve.me: Der Editor, der auch für IT-Laien verständlich sein soll.

Von brandquiz zu involve.me

Nach kurzer Zeit habe sich herausgestellt, das Quizzes nur ein Usecase in einem breiten Feld seien. „Wir haben darüber die CX-Branche für uns entdeckt“, sagt Gozman. Mit involve.me kann man nun etwa auch Umfragen, Produktkonfiguratoren, Rechner (z.B. für Kostenvoranschläge), Online-Formulare und Verkaufsassistenten bauen. In letzterem sieht der Gründer besonders großes Potenzial: „Wenn sich zeigt, dass unser Tool in der Lead Acquisition bessere Ergebnisse erzielt, werden entsprechend viele E-Commerce-Unternehmen und auch kleine Online-Shops es nutzen“.

EU-User blocken in der „mehrstufigen User-Journey“

Die Lead-Generierung muss dabei nicht am Anfang stehen, sondern kann in eine „mehrstufige User-Journey“ eingebaut sein. „Am Anfang kann etwa ein Persönlichkeitstest stehen. Mit dem werden die User segmentiert und es geht mit personalisiertem Content weiter. Es könnte dann z.B. ein passender Produktkonfigurator folgen, der dann zum Verkaufsassistenten führt“, erklärt Gozman. Dadurch lerne man auch die User immer besser kennen und könne Daten sammeln. Dabei habe man seitens involve.me natürlich in Sachen DSGVO vorgesorgt. „Eine entsprechende Abfrage ist im Baukasten vorhanden und kann von den Kunden eingebaut werden. Für Kunden außerhalb der EU gibt es aber auch ein ‚block EU Users‘-Feature“.

Angel-Investment im vergangenen Jahr

Und derer hat das Startup bereits viele. Von den ca. 14.000 registrierten Business-Usern komme die Mehrheit aus Nord-Amerika, erzählt Gozman. Dort liege daher auch weiterhin der Fokus im Marketing. Auf Dauer sollen mit einer Service-intensiveren Enterprise-Lösung auch größere Umsätze mit einzelnen Kunden erzielt werden. Für das erste Wachstum sicherte sich involve.me (damals noch brandquiz) bereits im vergangenen Jahr ein Angel-Investment in „niedriger sechsstelliger Höhe“. Beteiligt waren die drei Business Angels Johannes Siller, Philip Ginthör und Michael Kamleitner.

Pivot von VR zu CX

Der Switch von brandquiz auf involve.me war übrigens ein verhältnismäßig kleiner Pivot des Unternehmens. Dieses firmiert nach wie vor unter dem Namen stereosense GmbH. Das 2016 von Gozman und seinem Co-Founder Stefan Rasch gegründete Startup versuchte sich zunächst mit VR-Software. „Wir hatten dann zum Glück die Voraussicht, das sich der VR-Markt doch nicht so rasant entwickelt, wie in den optimistischen Prognosen“, erzählt Gozman. Über Agenturarbeiten, mit denen man das Unternehmen „über Wasser“ hielt, sei man dann auf das nunmehrige Produkt gekommen.

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Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

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