21.02.2024

involve.me: Wiener Startup ermöglicht mit KI-Tool 12.000 Kundenanalysen in unter 2 Minuten

Kundenumfragen, Quizzes oder Business Reports: Mit Hilfe des KI-Startups involve.me können personalisierte Produkte für die Kommunikation – sowohl nach innen als auch nach außen – binnen weniger Minuten erstellt werden. Gründer Vlad Gozman hat uns mehr darüber erzählt.
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Man sieht den Gründer des Unternehmens involve.me Vlad Gzoman
Vlad Gozman, Founder von involve.me

Zu welcher Branche gehört dein Unternehmen und was möchtest du verbessern? Das sind zwei zentrale Fragen, die man auf der involve.me -Website beantworten muss, bevor man ein personalisiertes Business-Tool für unterschiedliche Anwendungen erstellen kann. Dazu zählen beispielsweise ein Fragebogen für die Kundenzufriedenheit, ein Quiz für Social Media, um das Engagement zu verbessern oder Formulare in der Corporate Identity des Unternehmens.

Nach Erstellung des gewünschtes Tools lässt sich dieses in nur wenigen Minuten in die eigene Website einbauen oder an die eigene Community verschicken. Das verspricht zumindest das Wiener Startup involve.me rund um Gründer Vlad Gozman. Der Online-Formularhersteller, der es Unternehmen ermöglicht, interaktive Benutzerströme mit Widgets, Landing Pages und Pop-Ups für die gesamte Customer Journey per Drag & Drop zu erstellen, präsentierte am Montag die verbesserten Funktionen. Erstellen, Personalisieren und Analysieren, heißt das Credo.

“Wir haben mit einem völlig anderen Produkt begonnen und versucht, ein CMS für VR zu entwickeln. Dabei wurde uns klar, dass wir ein besseres interaktives Onboarding für unsere Early-Access-Nutzer brauchten. Eines, das auf unsere Markenidentität zugeschnitten ist und das großartige Personalisierungs- und Datenerfassungsfunktionen bietet“, erzählt Gozman zum Entwicklungsprozess des Startups.

Coding und Kundendatenerhebung ohne Programmierkenntnisse

Angelehnt an die ursprüngliche Idee des Startups – damals noch unter dem Namen brandquiz – will das Unternehmen auch jetzt noch “spielerisch Daten erfassen und somit gleichzeitig User-Engagement schaffen”, erklärt Gozman. Durch die Bündelung von Quiz-, Umfrage-, Formular- und Rechnerelementen können Unternehmen die Lead-Generierung, Produktempfehlungen, das Onboarding, die Erfassung von Feedback und andere wichtige Bereiche verbessern, während sie gleichzeitig wertvolle First-Party-Daten sammeln und Kontaktprofile anreichern.

“Seit neuestem ist es möglich die adjustierten KI- Funktionen zu nutzen, um personalisierte Antworten und Feedback für jeden einzelnen Nutzer innerhalb ihrer interaktiven Abläufe zu generieren”, erklärt Gozman.  Für das Baukasten-System von involveme braucht es keinerlei Vorkenntnisse im Customer-Management oder der Datenerhebung.

Kund:innen von privat bis Großunternehmen – alle können involve.me auf ihre Art nutzen

Schon im Gründungsjahr 2019 verzeichnete das Startup bereits bekannte Kunden, wie Bloomberg, Nestlé, Salesforce und Universal Pictures, wie brutkasten berichtete. Mittlerweile sind nicht nur die Kunden groß, sondern auch die Recurring-Umsätze, die derzeit im 7-stelligen Bereich liegen, wie der Founder berichtet. Und auch sonst hat sich viel getan, den involve.me hat umstrukturiert und ausgebaut: “Wir hatten kein Sales-Team, sondern haben bislang nur mit Online-Marketing gearbeitet. Dementsprechend haben wir dann auch neue Rollen aufgemacht. Wir sind jetzt anders strukturiert und in vielerlei Hinsicht effizienter”, sagt CEO und Founder Vlad Gozman im Gespräch mit brutkasten. Die Personalisierungsmöglichkeit der Produkte soll nun auch noch mehr Kund:innen ansprechen.

Das Hauptaugenmerk des Wiener Startups liege zwar auf B2B, nutzen können das Tool aber alle – von Privatkunden bis hin zu großen Unternehmen. Mit 25 Euro monatlich ist man beim Basic Model dabei, ab 55 Euro im Monat können bereits kleinere Unternehmen das Modell mit drei User:innen nutzen.

Getestet werden kann jederzeit kostenlos und ohne Registrierung. Wichtig dabei sei, dass mit wenig Kenntnissen große Ergebnisse erzielt werden können, erzählt der Gründer im Gespräch mit brutkasten. “Unser KI-Report kann über 12.000 Kundenfeedback-Antworten in weniger als zwei Minuten analysieren und mühsame Datenkennzeichnung und Zahlenverarbeitung automatisieren“, so Gozman.

Erstellen, Personalisieren und Analysieren – wie funktionierts?

Die Technologie ist laut dem Gründer dahinter gleich in mehrfacher Hinsicht einzigartig: Es bietet einen Drag & Drop-Builder für Landingpages und eine tiefgreifende Designanpassung, so dass sich die Projekte in das Design ihrer Website einfügen, ohne als Drittanbieter-Tool aufzufallen

“Unsere integrierten Funktionen zur Lead-Qualifizierung, Validierung und allgemeinen Datenqualität, gepaart mit einem wachsenden Ökosystem, erleichtern die Marketing- und Vertriebsautomatisierung von Unternehmen enorm“, betont der Gründer. Gozman bezieht sich dabei auf die drei essentiellen Schritte: Creation, Personalization und Analysis. Also das Erstellen der Formulare bzw. gewünschten Quizzes oder Datenerhebungs-Elemente, die Personalisierung durch die neuen KI-Funktionen – hier werden Logo, Schriftarten und beispielsweise Farben der Website übernommen, und die Analyse, die wichtige Kundendaten sammelt und einen Report erstellt.

“Mit dem KI-Report können Unternehmen Tausende von qualitativen Formularantworten untersuchen und umfassende Berichte mit Zusammenfassungen, wichtigsten Erkenntnissen und Empfehlungen per Knopfdruck erstellen”, sagt der Gründer. Und er merkt an: “Die Erstellung von mehrstufigen Formularen war bisher ein komplizierter Prozess, der eine tiefgreifende Codierung und zahlreiche heikle Schritte erfordert hat. Mit involve.me wird dieses Verfahren jetzt bestmöglich gestrafft und man spart sehr viel Zeit.”

Natürlich hat es sich die brutkasten-Redaktion nicht nehmen lassen ein Quiz zu erstellen. Spoiler altert: Hier gibt’s auch den Link zu unserem brutkasten-Magazin in digitaler Form!

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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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