25.08.2017

Frynx: Sechs Euro für 30 Gratis-Drinks

Startup-Steckbrief. Mit seiner App bietet das Wiener Startup Frynx seinen Usern täglich ein Gratis-Getränk in ausgewählten Bars. Im Moment läuft der Beta-Test.
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Frynx 2017
(c) Frynx: Das Frynx-Team 2017 um Christian Strobl (l.) und Peter Mühlbauer (r.)

m Startup-Steckbrief erklären die Founder des Wiener Startups Frynx, wie sie mit der Vermittlung von Gratis-Drinks Geld verdienen wollen und warum auch Bars davon profitieren.

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Euer Elevator Pitch: Was macht ihr und welches Problem löst ihr damit?

Frynx ist eine App, mit der User per Knopfdruck ein Freigetränk pro Tag in einer unserer Partnerbars erhalten, also bis zu 31 Freigetränke im Monat. Wir haben mittlerweile schon einige coole Bars an Bord, wie etwa Wein & Co. Momentan kann man die App noch gratis testen mit dem Invite Code „betatest“, aber dazu später mehr. Für mitmachende Bars ist Frynx ein effektives und innovatives Mobile-Marketing-Tool zur Kundenakquise. Aktuelle Werbeformen für Bars sind entweder teuer, ineffektiv oder beides. Darüber hinaus wollen sich Barbesitzer nicht stundenlang mit dem Online-Marketing beschäftigen müssen, sondern sich auf ihr Kerngeschäft konzentrieren können. Bei Frynx fallen für sie nur Kosten – in Form eines Freigetränks – an, wenn der Kunde tatsächlich schon in der Bar ist, die Kundenakquise also schon erfolgreich war. Die meisten Barbesucher werden normalerweise auch nach dem Gratisgetränk noch weitere Drinks konsumieren, was den Bars zusätzlichen Umsatz bringt.

Euer Businessmodel – Wie verdient ihr Geld?

User zahlen für die Nutzung der App 5.99 Euro pro Monat, es zahlt sich also für User spätestens ab dem zweiten Getränk pro Monat aus. Bars zahlen an Frynx lediglich die Kosten für das Freigetränk. Mittelfristig wollen wir mit Getränkebrands zusammenarbeiten, die über Frynx ihre neuen Drinks promoten können.

„Wir haben in Kopenhagen eine App gesehen mit einem ähnlichen Konzept und fanden sie genial.“

Wer hatte die Idee und wieso?

Wir waren zusammen auf Auslandssemester in Kopenhagen und waren dort natürlich auch öfters am Abend was trinken. Dort haben wir eine App gesehen mit einem ähnlichen Konzept und fanden sie genial. Dann dachten wir: das muss doch in Wien auch funktionieren. Wir haben dann noch einige Anpassungen am Business Model vorgenommen und das Konzept dann nach Wien gebracht.

Wie fand das Gründer-Team zusammen?

Wir haben uns im Masterstudium auf der WU kennengelernt und waren, wie erwähnt, auch gemeinsam auf Auslandssemester. In Wien haben wir für unser Team noch super Verstärkung gefunden mit Lisa Krapinger, die einen Gastronomie-Background hat, und Aaron Wedral, unserem CTO.

Was ist eure Marketingstrategie?

Das Kernstück wird ein Referral-System sein: Wenn ein User einen Freund zur Nutzung von Frynx einlädt und dieser sich dann einen Account erstellt, können beide Frynx für eine gewisse Zeit gratis nutzen. Von diesem System haben im Endeffekt alle etwas. Weiters haben wir noch Kooperationen mit einigen Multipliern in Wien wie, etwa mit Exchange Student-Netzwerken oder 1000things.

Redaktionstipps

Die Vision: Was sind eure nächsten Ziele? Kurzfristig, aber auch langfristig?

Wir bieten momentan noch einen kostenlosen Beta-Test mit ausgewählten Bars an. Die Android-App ist schon live und die iOs-Version folgt in Kürze. Das heißt: jeder, der sich die App jetzt herunterlädt, und den Promocode „betatest“ eingibt, kann die App gratis bis Ende September nutzen, also sich bis dahin jeden Tag ein Gratisgetränk holen. Dabei ist das Ziel zu testen, wie die App in der Praxis funktioniert. Im Oktober werden wir dann den Full Launch, mit mehr Bars und allen Funktionen der App, angehen. Sollte das Konzept in Wien gut funktionieren, wollen wir mittelfristig auch in andere Städte des deutschsprachigen Raums expandieren.

Habt ihr bereits Finanzierung oder bis jetzt „ge-bootstrapped“?

Wir haben bis jetzt ge-bootstrapped und wollen damit einmal einen ersten Proof of Concept in Wien zeigen. Danach wollen wir mit externem Kapital die Expansion angehen.

„In Wien gibt es in der Startup-Szene sehr viele hilfsbereite Personen, die einem unverhofft und ohne Gegenleistung weiterhelfen können.“

Eure bisherigen Learnings?

Es lohnt sich mit so vielen Leuten wie möglich über seine Idee zu sprechen. In Wien gibt es in der Startup-Szene sehr viele hilfsbereite Personen, die einem unverhofft und ohne Gegenleistung weiterhelfen können mit Kontakten oder Ähnlichem.

Wien als Gründerstadt bzw. Österreich als Gründerland – die richtige Entscheidung?

Absolut! Gerade in unserem Fall war es sinnvoll hier zu gründen: Wien ist die Stadt mit den meisten Studierenden im deutschsprachigen Raum. Da Studierende eine unserer Hauptzielgruppen sind, ist Wien natürlich die optimale Stadt, um Frynx zu starten.

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Link: www.frynx.eu

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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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