Mit VEA soll im neuen Jahr ein virtueller Immobilienmakler gelauncht werden. Die Lösung, die vom Grazer Unternehmen Botential entwickelt wurde, basiert auf einem Chabot, der Maklern und Vermietern Zeit sparen soll, indem er Fragen beantwortet oder Termine vorschlägt. Dem Brutkasten verrät Jakob Hohenberger noch vor dem Launch, wieso sie einen Branchenpartner aus dem Immobilienbereich an Board geholt haben und wie man ein Produkt testet, bevor es überhaupt live ist.
Die Suche nach einer Wohnung ist meistens zeitaufwendig und kann durchaus sehr anstrengend sein. Denn hat man nach dem Durchsuchen von etlichen Wohnungsplattformen ein passendes Objekt gefunden und kontaktiert den Anbieter, hört man oft lange nichts zurück. Überhaupt bleiben meist viele Fragen unbeantwortet.
VEA spart dem Makler und dem Suchenden Zeit
Die Grazer Firma Botential will für dieses Problem eine Lösung gefunden haben und hat einen Chatbot entwickelt, der rund um die Uhr erreichbar ist. Der virtueller Assistent für Immobilienmakler und Vermieter kann auf der Firmen-Website integriert werden und ist per Facebook-Messenger, E-Mail oder SMS erreichbar. Der Chatbot kann etwa Suchanfragen beantworten oder Termine vorschlagen- und spart dadurch sowohl dem Makler, als auch dem Suchenden viel Zeit.
Freie Domain ausschlaggebend
Der Name VEA war ein „relativ schnelles Finding“, verrät Jakob Hohenberger von Botential im Interview mit dem Brutkasten. Innerhalb weniger Stunden habe Hohenberger das komplette Designkonzept ausgearbeitet. „Dabei habe ich immer an den “virtuellen Immobilienmakler” denken müssen“, so Hohenberger. Daher rührt auch der Name des Chabots: „VEA ist die Englische Übersetzung und steht für Virtual Estate Agent. Und dann war die Domain frei- das war ausschlaggebend”.
Dem Brutkasten verrät Hohenberger außerdem, wieso man keine Plattform à la willhaben entwickeln wollte, sondern auf einen Chatbot setzt. Außerdem erzählt er, wie das Grazer Team ein Projekt noch vor dem Launch an Usern testet.
Wieso habt ihr “VEA” gestartet?
Screenshot von VEA
Ungefähr vor einem halben Jahr sind wir an eine größere Immobilienfirma herangetreten, die ihre eigenen Immobilien verwaltet. Deren Geschäftsmodell ist die Leerstandsquote durch höheren Service niedrig zu halten- das bedeutet, dass die Mitarbeiter quasi rund um die Uhr erreichbar sind. Ursprünglich wollten sie von uns eine Immobilienplattform à la willhaben. In verschiedenen Gesprächen sind wir dann darauf gestoßen, dass eine solche Plattform eher wenig Perspektive hat, aber, dass wir mit unserer Technologie ihr Geschäftsmodell unterstützen können.
Eure Firma Botential entwickelt Chatbots für Unternehmen, das heißt, ihr habt eine Chatbot-Lösung angeboten?
Ja. Wir wollten einen automatisierten Kundendialog rund um die Uhr und in einer hohen Servicequalität anbieten. Als die Umsetzung des Chatbots für jenes Unternehmen gestartet hat, haben wir uns in der Branche umgehört und nachgeforscht, welchen Mehrwert ein Chatbot hier bieten kann. Die Resonanz war sehr positiv. Daher haben wir uns entschlossen, das ganze in eine Branchenlösung umzuwandeln.
Wie hat die Immobilienfirma darauf reagiert?
Wir sind an sie mit dem Vorschlag herangetreten, dass wir das Risiko unter uns aufteilen und uns an der Lösung zu 50:50 beteiligen. Die Rückmeldung war relativ kurz und positiv. Innerhalb eines Tages wurde uns mitgeteilt, dass man gerne mitmachen möchte. Wir teilen uns die Finanzen, das Risiko, alles wird bei der Kooperation “brüderlich” geteilt.
Wieso habt ihr euch schlussendlich gegen die Plattform entschieden?
In Österreich gibt es bereits zwei, bzw. drei große Plattform-Player am Immobilienmarkt: willhaben oder immoscout sind etabliert- wir hätten da keinen Mehrwert bieten können. Kurzfristig dachten wir daran, etwas Besonderes anzubieten, wie zB. eine Virtual Reality-Besichtigung, sodass man den Besichtigungsprozess automatisch von der eigenen Couch aus abhandeln kann. Aber auch da gibt es bereits einige Mitbewerber, die an einer solchen Lösung arbeiten.
Ist VEA schon live?
Spätestens im Februar soll eine erste Version live gehen. Aktuell sind wir noch einer privaten Phase. Das heißt, wir lernen das System noch an und wir entwickeln noch den letzten Teil der Geschäftslogik. In Q3 erwarten wir dann bereits eine “gepimptere” Version. Wir bemühen uns aktuell auch um eine FFG Basisprogrammförderung.
Wie testet man einen Bot, der noch keine User hat? Ihr kommt auch nicht aus der Immobilienbranche…
Daher war es uns auch sehr wichtig, mit jemandem aus dem Bereich zusammen zu arbeiten. Es ist immer angenehm, wenn man einen Branchenpartner mit dabei hat. Wir evaluieren Ideen immer anhand der “Lean Startup”-Methode. Bei dieser werden Experimente definiert und dann durchgeführt. Anhand von den Ergebnissen entscheidet man dann, was das nächste Experiment ist. Momentan gehen wir genau so vor: Wir definieren Experimente zwischen ein bis drei Wochen, dann messen wir die Ergebnisse und setzten ein neues an. Dabei schließen wir uns immer auch mit unserem Branchenpartner kurz. Wir evaluieren direkt in der Zielgruppe, welche Features wichtig sind, bzw. welches Wording passt.
Wie macht ihr das? Habt ihr bspw. bereits Marketingmaßnahmen gesetzt?
Nein, einstweilen sind keine großen Marketingmaßnahmen geplant. Wir besuchen aber entsprechende Veranstaltungen, haben unter Umständen einen Stand. Online Marketing betreiben wir nicht. Wenn wir Marketingbudget aufwenden, verwenden wir immer nur sehr wenig Geld und messen anhand von Klickraten, bzw. Leseraten genau wie die Resonanz ist. Wir testen konkret aus, welche Features am interessantesten sind. Zum Beispiel schicken wir schnell einen Newsletter aus und messen, wo am meisten drauf geklickt wurde.
Das heißt, es kommen immer noch Funktionen dazu?
Ja, denn der exakte Prozess ist noch nicht fertig definiert. Zum Beispiel wollten wir mit dem Chatbot die Terminkoordination dem Makler abnehmen. Wir sind aber drauf gekommen, dass die meisten Makler eine One-Man-Show sind und ihren Terminkalender zu 100 Prozent selbst organisieren wollen. Die möchten keine Automatisierung der Termine.
Wie sieht euer Businessmodell aus?
Wir wollen eine Zero Touch Sales Lösung, das heißt, die komplette Konfiguration soll später über eine Weboberfläche passieren können. Immobilienfirmen sollen einen Arbeitsplatz buchen können, der VEA-Chatbot ist dann als erweitertes Modul dazu buchbar.
Soll VEA ein eigenständiges Unternehmen werden?
Sofern alle Experimente positiv verlaufen und wir weiterhin positive Resonanz bekommen, möchten wir es in eine eigene Gesellschaft weiterführen. Dann stellt einer von uns von Botential einen Geschäftsführer und einer wird von unserem Branchenpartner gestellt.
Ihr habt bei Botential schon einige Chatbot-Projekte umgesetzt. Zum Beispiel den Wachhund Bot. Wie viele seid ihr im Team?
Insgesamt sind wir elf Personen, wovon acht an unserem Standort in Graz arbeiten. Das Wachhund Projekt hat ein sehr starkes Wachstum in Österreich. Wir generieren zwischen 100 und 150 neue User pro Woche- und das obwohl wir erst vor rund zwei Monaten gestartet sind. Der Bot verzeichnet circa 1000 aktive Nutzer.
Deepentix: sechsstellige Pre-Seed-Runde für NÖ-Deep-Tech-Startup – Kambis Kohansal Vajargah mit dabei
Mit einem SAFE (Simple Agreement for Future Equity) treibt das niederösterreichische Deep-Tech-Startup Deepentix seine nächsten Wachstumsschritte voran. An der Finanzierung beteiligen sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah.
Deepentix: sechsstellige Pre-Seed-Runde für NÖ-Deep-Tech-Startup – Kambis Kohansal Vajargah mit dabei
Mit einem SAFE (Simple Agreement for Future Equity) treibt das niederösterreichische Deep-Tech-Startup Deepentix seine nächsten Wachstumsschritte voran. An der Finanzierung beteiligen sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah.
Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.
Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen
Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.
„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.
Mehrere Sprachmodelle
Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.
Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.
Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.
Deepentix baut Wissensnetz
„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“
Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“
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