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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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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