02.06.2025
REPLIENT.AI

Linzer Startup verspricht 80 Prozent Zeitersparnis durch KI-Social-Media-Tool

Das Linzer Startup replient.ai entwickelte einen KI-gestützten Social-Media-Kommentarmanager für Unternehmen. Durch diese automatisierte Lösung im Bereich Community-Management soll eine bislang wenig genutzte Chance im digitalen Marketing besser ausgeschöpft werden.
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Die beiden Gründer von replient.ai: Thomas und Markus Danninger © Doppel N Marketing

Auch wenn es viele Unternehmen noch nicht wahrhaben wollen: Social Media ist bereits ein zentraler Bestandteil jeder Marketingstrategie. Natürlich hängt die Relevanz immer von der Zielgruppe ab – dennoch gibt es kaum einen besseren Ort, um Inhalte zielgerichtet zu platzieren. Gleichzeitig ist Social-Media-Marketing mit einem hohen Aufwand verbunden, kann viel Energie kosten und läuft nicht selten aufgrund fehlender Kompetenz ins Leere.

Ein häufig unterschätzter Aspekt ist das Community-Management. Kommentare unter Beiträgen bleiben oft unbeachtet, statt sie aktiv zu liken, zu beantworten oder gegebenenfalls zu moderieren. Ein oberösterreichisches Startup sieht darin eine große verpasste Chance. „E-Commerce-Unternehmen geben tausende Euro für Performance-Ads aus, aber lassen die wichtigste Schnittstelle – die Kommentare – unbearbeitet. Dabei steckt genau dort die echte Conversion-Chance“, sagt Markus Danninger, Co-Founder von replient.ai.

In der Kommentarspalte verbergen sich oft wertvolle Hinweise zur Weiterentwicklung von Produkten: Nutzer:innen geben direktes Feedback, stellen Fragen, markieren Freunde oder äußern Kritik. „Wer diese Stimmen ignoriert, riskiert nicht nur Umsatz – sondern auch Vertrauen“, warnt replient.ai.

Grundlage des KI-Modells

Der KI-basierte Manager soll „in Echtzeit individuelle, markenkonsistente Antwortvorschläge für Social-Media-Kommentare“ liefern – und das plattformübergreifend an einem zentralen Ort. Aktuell unterstützt der Assistent Facebook, Instagram und TikTok; eine Integration für LinkedIn ist bereits in Planung.

Dabei legt replient.ai Wert darauf, dass die Antworten nicht wie automatisierte Standardtexte wirken. Die KI analysiert dafür vergangene Reaktionen des jeweiligen Unternehmens und greift zusätzlich auf aktuelle Produktpreise sowie laufende Werbeaktionen von der Website zu. So soll sichergestellt werden, dass jede Antwort „korrekt, aktuell und auf die Steigerung der Conversions“ ausgerichtet ist, heißt es vonseiten des Startups.

Als Datenbasis dienen dem KI-Modell also unterschiedliche Quellen, von vergangenen Social-Media-Kommentaren über die Analyse von Website-Inhalten bis hin zu manuell hochgeladenen Dateien. Auf dieser Grundlage soll eine „effektive Kommunikationsstrategie“ für die sozialen Netzwerke entstehen.

Snocks, Ocean Apart, DJ Ötzi

Das Startup wirbt mit einer Zeitersparnis von bis zu 80 Prozent bei der Verwaltung von Kommentaren – dank des Einsatzes seines KI-Modells. Neben der Effizienzsteigerung soll auch das Community-Engagement deutlich zunehmen. „Wir schützen die Marke, indem wir Spam, Beschwerden, Negativität oder Beleidigungen automatisch ausblenden“, erklären die Gründer. Kritische Kommentare würden dabei nicht unbeantwortet bleiben oder übersehen werden. 

„Jede Kundeninteraktion bietet die Chance, den Umsatz zu steigern, den ROAS [Kennzahl im Online-Marketing, die die Effektivität von Werbeausgaben misst] zu verbessern und die Engagement-Rate Ihrer Social-Media-Profile zu erhöhen. Mit replient kann man sich auf das Geschäft konzentrieren und gleichzeitig Zeit und Geld sparen“, heißt es auf der Website.

Die Versprechen zeigen offenbar Wirkung: Zu den Kund:innen von replient.ai zählen bekannte Marken wie das deutsche Sockenlabel Snocks, die Activewear-Brand Oceans Apart, das Supplements-Unternehmen Health Routine sowie Influencer und Musiker wie DJ Ötzi. Johannes Kliesch, Co-Founder und CEO von Snocks, schrieb auf LinkedIn: „Seitdem fast alle Kommentare automatisiert kaufen, sparen wir locker 0,5 FTE [Anm.: Full Time Equivalent]. Vor einigen Monaten haben wir dann auf replient.ai umgestellt, und ganz ehrlich – das war ein absoluter Gamechanger.“

Ursprung der Idee

Gegründet wurde replient.ai im Jahr 2024 von den Brüdern Markus und Thomas Danninger in Lichtenberg bei Linz. Ihren Ursprung hat die Idee in der gemeinsamen E-Commerce-Agentur der Beiden. Immer wieder stießen sie in ihrer täglichen Arbeit auf dasselbe Problem: „Wir haben Ads geschaltet, Shops skaliert – aber am Ende saßen wir selbst am Wochenende da und haben Kundenkommentare beantwortet“, erinnert sich einer der Gründer.

Aus dieser wiederkehrenden Herausforderung entwickelte sich schließlich das heutige KI-Tool – zunächst als interne Lösung, später auch für befreundete Brands. “Die Nachfrage war so groß, dass daraus 2024 ein eigenständiges SaaS-Produkt wurde“, erzählen die Gründer. Bis heute wächst replient.ai ohne externes Kapital. Das mittlerweile sechsköpfige Team bringt langjährige Erfahrung in den Bereichen Marketing und Werbung mit.

Marketing, Produktentwicklung und Logistik

Replient.ai will künftig nicht nur bei der Beantwortung von Kommentaren unterstützen, sondern auch „wirkliche Business-Insights“ liefern. Das KI-Tool soll erkennen, welche Themen besonders häufig auftreten, wie sich die Stimmung innerhalb der Community verändert und an welchen Stellen interne Abläufe möglicherweise Schwächen zeigen.

Ein Beispiel: Wird unter Beiträgen vermehrt erwähnt, dass ein Produkt „zu klein“ ausfalle, kann replient.ai diesen Hinweis automatisch markieren und kategorisieren. So erhalten Marken konkrete Rückmeldungen aus erster Hand. Das Community-Management werde damit zur wertvollen Datenschnittstelle zwischen Marketing, Produktentwicklung und Logistik.

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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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