03.05.2024
EXIT

Wiener AdTech-Startup GetNano geht an Influencer-Plattform

Die international tätige Influencer-Vergütungs-Plattform stylink hat das Wiener Startup GetNano übernommen.
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Das Gründerteam von GetNano: Daniel Keinrath, Claudio Rebernig und Late-Co-Founder Raphael Sperlich (c) LinkedIn

Unter dem Namen Nano Influence GmbH gründeten Claudio Rebernig – auch Regional Director der Sigma Squared Society – und Daniel Keinrath eine Plattform zur User-Generated-Content-Videovermarktung im DACH-Raum. Seit seiner Gründung 2020 entwickelte sich das Startup zu „GetNano“ – einer der „größten Plattformen für deutschsprachige User-Generated-Content-Videos (UGC)“. In vier Jahren erreichte GetNano über 2.500 B2B-Kund:innen und 20.000 registrierte Content Creators.

Switch zu UGC brachte Erfolg

Geschäftskern von GetNano waren ursprünglich Nano-Influencer – per Definition „die kleinste Variante des klassischen Influencers“, die auf Sozialen Medien eine Follower-Zahl von 1.000 bis etwa 10.000 zählen. In seiner Rohfassung vermarktete GetNano die Social-Media-Reichweite von Nano-Influencern.

Nach einem Switch des Business-Modells hat sich das Wiener Startup als Video-Vernetzungsplattform und Marketing-Tool aufgestellt: Marken oder Agenturen können über GetNano individuelle User-Generated-Content-Werbevideos beantragen.

User-Generated-Content (UGC) bedeutet: „Simple“ Social-Media-Nutzer:innen können Werbevideos produzieren, ohne den professionellen „Influencer-Stempel“ zu tragen. Auf demselben Prinzip basieren heute unter anderem die vor allem unter der Gen Z aufstrebende Plattform TikTok sowie das bekannte Social- und Marketing-Network Instagram.

AdTech hält Kunden wie ÖAMTC, Maresi und Stiegl

Marken, Unternehmen oder Agenturen können über GetNano Aufträge für UGC-Werbevideos erstellen, einen zur Corporate Identity des Unternehmens passenden Influencer wählen und im Anschluss ein individuell kreiertes UGC-Video erhalten. Der Content wurde für Social Media Ads optimiert – die Werbevideos der durch GetNano vermittelten Content Creators konnten bereits am 59 Euro pro Stück angeboten werden.

Wie das Gründerteam per Aussendung kommuniziert, soll es damit bereits Kunden wie ÖAMTS, Maresi, Isostar und Stiegl an Bord geholt haben. „Die Vorteile liegen auf der Hand – geringe costs per click, eine conversion rate von 200% und dreimal höherer return on advertising spending im Vergleich zu klassischen Werbevideos“, so CO-Founder Keinrath über ihr Erfolgsmodell. Aktuell soll GetNano sechsstellige Umsätze verzeichnen.

Das Geschäftsmodell erwies sich auch für Käufer aus dem DACH-Raum interessant. Gerade in Zeiten des hohen Streuverlusts und praktisch unvermeidbarer, Algorithmus-basierter Filterbubbles scheint eine Nano-Zielgruppe für Marken als optimale Engagement-Strategie.

Exit nach Münster

Potenzial sieht nun auch die internationale Influencer-Vergütungsplattform stylink: Wie GetNano-Co-Founder Rebernig gestern in einem LinkedIn-Posting verkündete, wurde das Wiener Startup von der deutschen Agentur akquiriert. Eine Summe oder Größenordnung wurde nicht genannt. Eine brutkasten-Anfrage blieb bislang unbeantwortet. Wie die Website des Käufers verrät, soll die in Münster sitzende Plattform stylink im DACH-Raum, in einigen Ländern Europas sowie Übersee in den USA und in Australien aktiv sein.

Expansion in Aussicht

Mit der Übernahme sollen internationale Expansion und Volumen gestärkt werden. Skylink zählt – laut Aussendung des gekauften Ad-Techs – international 200.000 Content Creators und soll für Kund:innen einen jährlichen Bruttowarenwert von 600 Millionen Euro generieren.

Das GetNano-Founderteam Rebernig und Keinrath – später ergänzt durch Late-Co-Founder Raphael Sperlich und unterstützt von Investoren Michael Rosenzweig, Norbert Himmelbauer und Stefan Ortmair – tätigte erste Gründungsversuche noch während der Schulzeit. Die Gründung erfolgte in ihrem ersten Uni-Jahr 2020.

Nun trennen sich aber vorerst die Wege der seit Schulzeiten vereinten Co-Gründer: Keinrath verlässt GetNano und plant bereits sein nächstes Unternehmen. Rebernig wird die technische Produkt-Weiterentwicklung der Plattform fortführen: „Stylink wird die Marke GetNano weiterführen. Wir verfolgen mit der Übernahme und den neuen Ressourcen zwei Ziele: Eine Expansion innerhalb ganz Europas und den Ausbau unserer Plattform durch die Nutzung von KI.“

Auf LinkedIn verrät der Co-Founder, sich wieder in das österreichische Startup-Ecosystem stürzen zu wollen. Von Februar bis April dieses Jahres war Rebernig indes als Event & Startup Manager, zuvor in der Rolle des Partnerships Lead bei AustrianStartups tätig.

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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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