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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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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