25.10.2024
INFLUENCER

Scripe: Startup mit Tiroler Co-Founderin hilft mit KI beim Personal Branding auf LinkedIn

Wie wird man LinkedIn-Influencerin? Tipps dazu gibt es viele. Das Berliner Startup Scripe verspricht ein KI-basiertes Rundum-Paket, mit dem es ganz einfach gehen soll.
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Das Scripe-Founder-Trio (vlnr.) Carmen Jenny, Eva Egg und Christoph Meise | (c) Mirjam Hagen
Das Scripe-Founder-Trio (vlnr.) Carmen Jenny, Eva Egg und Christoph Meise | (c) Mirjam Hagen

„People trust people, not brands“ – dieses Bonmot zitiert das Berliner Startup Scripe in einer Aussendung. Dabei geht es um Personal Branding auf LinkedIn. Starke Personal Brands der Mitarbeiter:innen würden Unternehmen nämlich ungemein im Marketing helfen, argumentiert das Unternehmen. Um nicht weniger als 45 Prozent erhöhe sich die Wahrscheinlichkeit eines Verkaufsabschlusses, wenn Vertriebsmitarbeitende regelmäßig auf LinkedIn posten.

KI fungiert als Ghostwriter, Strategieberater und liefert sogar passende „Fotos“

Die Ironie, genau diesen Slogan anzuführen, dürfte dem Scripe-Team aber durchaus bewusst sein. Denn für das perfekte Personal Branding, das für das besagte Vertrauen von Menschen in Menschen sorgt, soll – wie könnte es 2024 auch anders sein – Künstliche Intelligenz sorgen.

Der Ansatz des Startups geht dabei denkbar weit: Die KI fungiert nicht nur als Ghostwriter sondern liefert auch Strategie- und Marketing-Beratung und sogar die passenden Business-„Fotos“ als Illustration. Für letzteres müssen User:innen nur einige echte Fotos von sich hochladen, um die KI anzutrainieren.

Scripe verspricht bis zu 90 Prozent Zeitersparnis

All das soll Unternehmen viel Zeit und damit Geld sparen. Denn im Schnitt nehme es ganze zehn Stunden pro Woche ein, zwei bis drei Mal pro Woche in entsprechender Qualität auf LinkedIn zu posten. „Teure Zeit, die sich viele Unternehmen nicht leisten können und wollen“, meint man bei Scripe. Und die Tools des Startups sollen diesen Aufwand um bis zu 90 Prozent reduzieren.

Kein „belangloser, generischer Content“

Dabei soll aber kein „belangloser, generischer Content“ herauskommen, wie er dank ChatGPT und Co. zuletzt recht üblich auf LinkedIn wurde. Die KI-Software sammelt und analysiert zu diesem Zweck fortlaufend LinkedIn-Daten von tausenden Profilen und erkennt dabei erfolgreiche Beiträge. Um genuinen Content zu liefern, kann die KI laut Scripe unstrukturierte Input-Quellen wie Sprachnachrichten, Podcasts oder einfache Notizen in „hoch-qualitative, humanlike Social-Media-Posts“ umwandeln.

Tiroler Mitgründerin und CEO Eva Egg mit Erfahrung bei Personal Branding

„Unsere Vision ist es, Unternehmen dabei zu unterstützen, individuelle Persönlichkeiten zu starken Marken zu machen, die sich von der zunehmend homogenen Social-Media-Masse abheben und zum Erfolg des Unternehmens beitragen“, sagt Eva Egg, Co-Founderin und CEO von Scripe. Die Tirolerin – übrigens die Schwester von ROI-Ventures-Gründerin Laura Raggl – hat das Unternehmen gemeinsam mit Carmen Jenny (CMO) und Christoph Meise (CTO) gegründet und startete Anfang des Jahres in die Beta-Phase. Bereits mit ihrem vorigen Startup Notus, das Egg in der Schweiz mitgegründet hat, beschäftigte sich die Gründerin mit dem Thema Personal Brands, wie brutkasten berichtete.

Schon Tausende Scripe-Nutzer:innen, WeWork und Qonto als Referenzen

Mit Scripe kann das Gründer:innen-Trio schon einige Erfolge vorweisen. Seit dem Start der Beta-Phase Anfang des Jahres habe man bereits mehr 2.000 User:innen gewonnen, die über 20.000 Posts generiert haben, heißt es vom Startup. Seit dem offiziellen Launch Anfang September habe sich die Nutzerzahl vervielfacht. Auf LinkedIn habe man mit Beiträgen zum Unternehmen mehr als eine Million Impressions erreicht. Unter den Referenzkunden sind Namen wie WeWork und Qonto.

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Diego Szekely programmierte seine Diabetes-App im Alleingang © Hannah Fasching

„Ich war der, der die Waage rausgeholt hat, um meinen Insulinbedarf zu berechnen“, erinnert sich Carbetic-Gründer Diego Szekely an die Zeit nach seiner eigenen Typ-1-Diabetes-Diagnose vor vier Jahren. Bei der Autoimmunerkrankung produziert der Körper überhaupt kein eigenes Insulin mehr, weshalb jede Aufnahme von Kohlenhydraten exakt berechnet und durch externe Insulingaben ausgeglichen werden muss.

Im Austausch mit anderen Betroffenen stellte er jedoch schnell fest, dass die meisten Diabetiker:innen im Alltag ihren Bedarf lediglich abschätzen. Da ungenaue Werte langfristige gesundheitliche Risiken bergen, entwickelte der heute 18-Jährige Carbetic, um eine verlässlichere, unkomplizierte Lösung im Alltag anzubieten. „Ich hab einfach das gebaut, was uns Diabetikern wirklich gefehlt hat“, so der Gründer.

© Carbetic

Räumliche Tiefe als technischer USP

Mittlerweile ist die Anwendung bereits in 41 Sprachen verfügbar, wobei aktuell die USA, dicht gefolgt von Deutschland, den größten Markt darstellen. Das technische Fundament unterscheidet sich laut dem Gründer aus Perchtoldsdorf vor allem in einem Punkt von klassischen Lifestyle-Trackern.

Statt einer simplen 2D-Bildanalyse setzt Carbetic laut eigenen Angaben auf räumliche Tiefe durch drei schnell geschossene Fotos aus unterschiedlichen Winkeln sowie LiDAR-Sensoren moderner Smartphones. „Die drei Fotos sind wahnsinnig wichtig, um die Dimensionen gescheit abzuschätzen“, betont Szekely.

Aus der Kombination dieser Bild- und Raumdaten berechnet ein feinjustiertes KI-Modell schließlich den Kohlenhydratgehalt der einzelnen Komponenten auf dem Teller, der wiederum für die Bestimmung des Insulinbedarfs benötigt wird. Neben der Foto-Analyse wird das Produkt in der Praxis durch eine integrierte Sprachsteuerung sowie die Option ergänzt, Koch-URLs oder abfotografierte, handschriftliche Rezepte automatisch von der KI auslesen zu lassen.

Conversion im SaaS-Modell

Nach nur drei Monaten verzeichnet die App rund 20.000 Downloads. Interessant ist vor allem die Conversion-Rate: „5.000 Nutzer sind aktuell in einem Probeabo oder bezahlten Abo“, erklärt der Gründer. Von den 5.000 „zahlen bereits 4.000“, so Szekely weiter. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Software-as-a-Service-Struktur. Das Einstiegs-Abo für bis zu zehn Analysen am Tag kostet 4,49 Euro im Monat, während die unlimitierte Version für 9,99 Euro angeboten wird.

Auf die Frage, wie man ein solches Wachstum erziele, meint der Gründer: „Gute Frage. Und da ich keine gute Antwort habe, ist die Antwort, das Produkt funktioniert.“ Hauptsächlich über Mundpropaganda und Empfehlungen von Ärzt:innen, die Szekely unter anderem auf Ärztekongressen kennenlernte, wachse das Produkt aktuell organisch. „Wenn mir Patient:innen schreiben, dass die App ihnen hilft, den Alltag ein Stück mehr wie ein gesunder Mensch zu leben, macht mich das einfach so stolz“, so der Gründer.

„Mit allen großen Medizintechnik-Firmen in Kontakt“

Einen langfristigen Wettbewerbsvorsprung will sich der Gründer, der für sein Startup Studienplätze am UCL und King’s College in London sausen lässt, künftig über zwei strategische Säulen verschaffen, die über die reine Nutzer:innenbasis hinausgehen. Neben einer umfassenden Datensammlung zur Optimierung der Algorithmen steht ein digitaler Ärztezugang im Fokus. Über diesen können Mediziner:innen nach expliziter Freigabe die Mahlzeiten ihrer Patient:innen analysieren und die Therapie gezielter begleiten.

Während der aktuelle Fokus auf Typ-1-Diabetes-Patient:innen liegt, zeigt sich Szekely zuversichtlich, dass auch Typ-2-Patient:innen über kurz oder lang auf seine Anwendung zugreifen werden: „Alle Apps, die Typ 1 machen, übernehmen irgendwann auch den Typ-2-Markt. Das ist immer so.“ Zudem startet in Kürze eine Genauigkeitsstudie mit der Universität Wien. Auch gegenüber strategischen Partnerschaften und Investments zeigt sich der Solo-Founder offen: „Ich bin mit allen großen Medizintechnik-Firmen im Diabetes-Bereich in Kontakt. Und die sind alle begeistert.“

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