05.04.2018

Spotify: Extrem erfolgreicher Börsenstart trotz roter Zahlen

Das IT-Startup Spotify, mit 71 Millionen zahlenden Kunden und rund 160 Millionen Usern weltweit größter Musikstreamingdienst, wagte am Dienstag den 3. April den Börsengang an der New York Stock Exchange (Nyse).
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Tech-Titans
(c) spotify: Das Musikunternehmen des Gründers Daniel Ek führt das Rennen um eine 50 Milliarden Dollar Unternehmensbewertung an.

Spotifys Börsengang hat sich für Gründer Daniel Ek ausgezahlt – das kann man bereits sagen. Die Aktien sprangen zu Handelsbeginn rund 26 Prozent auf 165,90 Dollar (143,65 €) – die Orientierungsmarke der New Yorker Börse liegt bei 132 Dollar. Mit einem Schlag war Spotify 30 Milliarden Dollar wert. Im weiteren Verlauf fiel die Aktie zwar auf rund 149 Dollar, was aber immer noch 13 Prozent über der Referenzmarke liegt.

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Erfolgsstory trotz roter Zahlen

Spotify gilt mit einer Börsenbewertung von nun 20 bis 25 Milliarden Dollar als das wertvollste Startup Europas. Zwar blieben seit der Gründung 2006 Gewinne aus, der Umsatz stieg 2017 aber um fast 39 Prozent. Der operative Verlust betrug im Vorjahr 378 Millionen Dollar. Für heuer wird ein Minus von 230 bis 330 Millionen erwartet. Dafür rechnet man damit, 2018 die Usermarke von 200 Millionen zu übertreffen. Der Musikstreaming-Anbieter gehört nun nach Facebook, Snapchat und Alibaba zu den besten Börsendebüts von Technologiekonzernen in den letzten Jahren. Gründer Ek warnte aber davor, allzu hohe Erwartungen zu wecken: “Ich habe keine Zweifel daran, dass es Aufs und Abs geben wird”, schrieb er in seinem Blog.

Was Startups von Spotify lernen können

Im Vorfeld des Börsengangs hat Daniel Ek vor Investoren und Musikmanagern erklärt, warum sein Unternehmen an die Börse geht. Es gab tosenden Applaus, den es zur Gründerzeit 2006 nicht gegeben hatte. Ek schien damals vielen aus der Branche als eine Gefahr für die Musikindustrie, da sein Background eng mit der Hackerszene verbunden war und das Internet als ein Ort galt, an dem User binnen kürzester Zeit Lieder raubkopierten und weiterverbreiteten. Die neuartige Besonderheit von Spotify war aber, die Kunden nicht dazu zu zwingen rund 20 Euro für ein Album auszugeben, um dann zwei bis drei gute Lieder zu hören, sondern ihnen das zu bieten, was sie wollen. Sätze wie: “Wenn die Kunden eure CDs kopieren, verkauft ihnen eine Flatrate und lasst sie selbst entscheiden, was sie wann wo wie oft hören wollen”, sollten richtungsweisend werden. Dazu passend Eks Aussage bei der CBS Morning Show vom 3. April: “When you have all the world’s music in your pocket, you start listening to a lot more music than you ever did before.” Diese zwei Statements führen genaue Beobachter des Streamingdienstes zur Erfolgsformel von Spotify, von der auch andere Startups einiges lernen können. In der digitalen Welt geht es um maßgeschneiderte Angebote und die Beantwortung der Frage, wie ein Unternehmen herausfindet, was Kunden wirklich wollen. Spotify hat es geschafft, ein Produkt bzw. eine Dienstleistung zu erstellen, für die millionen Menschen monatlich zehn Euro zahlen.

Don’t ask, watch!

Dan Savaz leitet bei Spotify ein riesiges Team, das damit beschäftigt ist Kundendaten zu erfassen. Dieses Data-Collecting unterscheidet sich von den Einschaltquoten der TV-Branche insofern, dass das schwedische Unternehmen nicht auf stichprobenartige Umfragen zurückgreift, sondern jeden einzelnen der knapp 159 Millionen User beobachtet, wie Savaz sagt. Zu den technischen Details ist zu sagen, dass es eine enorme Rechenleistung benötigt, um alle Kunden zu erfassen. Spotify greift auf eine Matrix zurück, die 159 Millionen Zeilen und 36 Millionen Spalten erstellt – die Zeilen stehen für einen einzelnen Kunden, die Spalten für die verfügbaren Musikstücke. Die Software vergleicht diesen Zahlentsunami auf Gemeinsamkeiten (Gibt es Kunden, die gleiche Lieder in ihrer Playlist haben? Welche Ähnlichkeiten weisen die jeweiligen Musikwerke auf?). Dadurch lassen sich dem Kunden regelmäßig individualisiert Lieder vorschlagen, was das Unternehmen “weekly discovery” nennt. Die alten Kategorien von Musikstücken scheinen hier nicht mehr zu greifen. Rock-Musik oder Pop-Hits sind nicht mehr ausreichend, um Kunden geschmackstechnisch einzuteilen. Der User kann Variationen von musikalischem Geschmack entfalten, die über Genre-Bezeichnungen hinausgehen. Ein Rock-Sänger kann einen Oldie covern, Pop-Stars wagen den Sprung ins Hip-Hop-Genre und jeweils beides mag einem User gefallen, der sich nach alten Mustern nicht mehr so einfach katalogisieren lässt. Man muss spezifisch denken und vorgehen. Das hat Spotify in diesem Bereich früher als alle anderen erkannt und heimst zwölf Jahre nach der Gründung nun abermals Lorbeeren dafür ein.

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Dass man sensible Firmeninformationen besser nicht mit den großen bekannten KI-Sprachmodellen, ChatGPT und Co, verarbeiten sollte, hat sich mittlerweile herumgesprochen. Und es hat mehrere Anbieter auf den Plan gerufen, die Lösungen mit entsprechendem Datenschutz versprechen – etwa weil das Sprachmodell auf lokalen Servern betrieben wird. Das Linzer Unternehmen schorn.io reiht sich in die Liste dieser Anbieter ein und bietet mit “AI in a box” dennoch eine ungewöhnliche Lösung.

“Sie können sich AI in a Box ähnlich einem Netzwerkdrucker vorstellen”

Das Sprachmodell wird im Angebot des Unternehmens nämlich tatsächlich in einer Box geliefert. Die KI läuft auf einem kleinen Hardware-Device, das sich ins bestehende Netzwerk integrieren lässt, und kann dort komplett offline und lokal, also ausschließlich innerhalb des Intranets, genutzt werden. “Sie können sich AI in a Box ähnlich einem Netzwerkdrucker vorstellen, der für eine definierte Anzahl von Benutzer:innen verfügbar ist”, sagt schorn.io-CEO Thomas Schorn. Es sei wortwörtlich “eine KI zum Angreifen”.

Offline-Betrieb zur Einhaltung von Datenschutzrichtlinien

Besonders in Branchen, die sensible Daten verarbeiten, wie Recht, Finanzen und Personalwesen, sei der Offline-Betrieb entscheidend für die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien, argumentiert man bei schorn.io. Zudem sei die Lösung im Vergleich zu umfangreichen Cloud-Lizenzen kostengünstig. Genutzt werden könne sie etwa in den Bereichen Softwareentwicklung, Assistenz und Buchhaltung, Marketing und Kundensupport, Personalmanagement, Projektmanagement, Rechtsberatung und Vertrieb.

“Meeting in der Box” als konkreter Anwendungsfall

Schorn.io nennt dazu einen konkreten Anwendungsfall von “AI in a box”. “Besonderes Beispiel ist die Nutzung als ‘Meeting in der Box’: Die Transkription von vertraulichen Gesprächen in Echtzeit generiert automatische Protokolle und To-Do-Listen, die direkt in bestehende Workflows integriert werden können”, heißt es vom Unternehmen.

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