27.06.2018

Outfittery: Diese österreichische Gründerin kleidet Männer ein

Umkleidekabinen, lange Schlangen an den Kassen und viele Tüten tragen – (nicht nur) für viele Männer ist Shopping der blanke Horror. Wer aber dennoch gut angezogen sein will, greift auf so genannte Curated Shopping Dienste zurück. Einer der größten Anbieter im deutschsprachigen Raum ist das Berliner Unternehmen Outfittery. Eine der Gründerinnen stammt aus Österreich. Sie verrät, warum die deutsche Hauptstadt der richtige Ort für den Start ihres Startups war.
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Outfittery
(c) Outfittery. Ein "Business Casual" Outfit, von Outfittery zusammengestellt.

Ob schick, ob sportlich oder leger: Keiner weiß vermutlich besser, was der Mann von heute gerne trägt als Anna Alex und Julia Bösch. Die beiden Gründerinnen haben vor sechs Jahren Outfittery gegründet. „Tatsächlich gibt es länderspezifische Unterschiede“, sagt Julia Bösch, „Schweizer und Österreicher mögen es schick und klassisch mit Sakko und Lederschnüren aus Wildleder, die Schweden und Dänen mögen auch mal flippige Kombinationen.“ Und die Deutschen? Vermutlich liegen die irgendwo in der modischen Mitte. Um das genau zu wissen, beschäftigt Outfittery für jede Region länderspezifische Stylisten, die nah am Geschmack der Zielgruppe sind und die modischen Vorlieben genau kennen. Zeitgleich werden die Stylisten zusätzlich von Algorithmen, die die Effizienz steigern sollen, unterstützt. Im November 2017 erreichte Outfittery erstmals den Break-Even – auf Monatsbasis. Eine große Rolle beim Sprung in die schwarzen Zahlen spielte laut Unternehmen „der zunehmende Fokus auf den Bereich Data und Technologie.“ Das Unternehmen verkündet, dass es 2017 alle Ziele erreicht und teils sogar übertroffen habe. „Mit 2018 sind wir bisher sehr zufrieden“, heißt es aus dem Unternehmen.

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Outfittery überzeugte Investoren

In Berlin gehört das Unternehmen zu einem der Vorzeige-Startups: Knapp 60 Millionen US-Dollar Wagniskapital hat das Berliner Männermode-Startup bisher von Investoren wie Northzone und Holtzbrinck Ventures erhalten. Outfittery war eines der ersten Unternehmen in Deutschland, das das Thema Curated Shopping zu seinem Business-Modell gemacht hat, heißt neudeutsch: individuelle Stilberatung. Mithilfe von Algorithmen und Stilberatern können sich modemuffelige oder shoppingunlustige Männer per Online-Kauf Hosen, Hemden und Schuhe aussuchen lassen, die ihren persönlichen Stil treffen sollen. Eine Datenbank soll mehr Auswahl auswerfen, die zum Geschmack eines bestimmten Kunden passt. „Machine Learning macht die Personalisierung skalierbar“, so Bösch.

Curated Shopping auch international ein großer Trend

Die Entscheidung für Personalisierung ist im Modebereich mittlerweile ein großer Trend! Die Mitbewerber aus den USA machen es vor. Einer der ganz großen Curated Shopping Dienste, Stitch Fix beispielsweise, wagte im vergangenen Jahr gar den Schritt an die Börse. Der aktuelle Wert des US-Marktteilnehmers liegt derzeit bei etwa 1,5 Milliarden Dollar. Das Startup erweiterte kündigte unlängst an, sein Angebot auch auf Kinderkleidung auszuweiten.

Umsatzstärkster Markt ist Region DACH

Die Top 100 E-Commerce-Händler in Deutschland erzielten 2016 einen Umsatz von 27,4 Milliarden Euro. Dies sind drei Milliarden Euro mehr als noch im Jahr zuvor. Ähnliche Zahlen kommen auch aus Österreich: So erwirtschafteten die 100 umsatzstärksten Onlineshops in Österreich im vergangenen Jahr 2,1 Milliarden Euro im Internet. Von diesen Wachstumszahlen profitieren auch die Berliner. Die Region DACH ist aktuell weiterhin der größte Markt. Doch Outfittery will weiter wachsen! Mittlerweile ist das Unternehmen in acht Ländern aktiv. Wie wichtig es bei einer Internationalisierung ist, den jeweiligen Zielmarkt zu kennen, weiß Bösch genau und rät anderen eCommerce-Unternehmen, ihren „Eintritt richtig zu planen!“ Um potenzielle Kunden ideal anzusprechen zu können, ist „kulturelles Gespür und das Know-how über die Länder unerlässlich.“ Dabei sei es immer ratsam, sich Leute hinzuzuholen, die das jeweilige Land gut kennen und einschätzen können.

 

Gründerin mit österreichischen Wurzeln

(c) Guido Castagnoli. Die Gründerinnen von Outfittery Anna Alex und Julia Bösch.

Kurzum: Für Julia Bösch mit österreichischen Wurzeln wäre es daher eigentlich naheliegend gewesen, auch hier zu gründen. Sie jedoch wählte einen anderen Weg und studierte in Deutschland, sammelte dort bereits Erfahrung im eCommerce und entschloss sich daher auch für den Unternehmensaufbau im Nachbarland. Zu den Gründen sagt sie: „Für uns war Deutschland der richtige Markt – wir kannten uns hier aus, hatten schließlich auch schon vorher im deutschen E-Commerce Umfeld gearbeitet. Curated Shopping war damals ein sehr neues Modell, und es hat natürlich etwas Erklärungsarbeit gebraucht – nicht nur den Konsumenten, sondern auch den Marken gegenüber.“ Denn: Den Deutschen wird gerne nachgesagt, nicht besonders experimentierfreudig zu sein, gleichzeitig aber eilt ihnen ja der Ruf voraus, besonders zuverlässig und ordentlich zu sein. „Das sind sicher Werte, die für ein Unternehmen, das international expandiert, nicht vor Nachteil sind“, sagt Bösch, „und wenn man die Deutschen einmal überzeugt hat, sind sie sehr treue Kunden!“

Anna Alex kündigte nun unlängst ihren Ausstiegt aus dem Unternehmen an. Was heißt das für Outfittery? „Zunächst nur, dass ich künftig alleine die Führung des Unternehmens übernehme. Inhaltlich wird sich nichts ändern.“ Die Erweiterung des Shopping-Dienstes um Damenmode „wäre ein logischer Schritt“, sagt Bösch. Konkreter wird sie jedoch nicht.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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