Der KI-Problemlöser

Sofort sehen, wenn eine Kampagne sehr gut läuft, und darauf unmittelbar reagieren können. Früh erkennen, ob ein Festival in einer Region die Nachfrage nach bestimmten Artikeln ankurbelt. Rechtzeitig den bevorstehenden Wetterwechsel einplanen und die entsprechende Ware bereitstellen – das ist die Idee hinter Insage. Das Start-up will E-Commerce Unternehmen mit Hilfe von KI die Möglichkeit geben, innerhalb kürzester Zeit auf aktuelle Entwicklungen zu reagieren. Denn gerade im Onlinehandel kommt es darauf an, die Performance von Artikeln und Trends in der Nachfrage jederzeit im Blick zu behalten. Hier sind Online-Pureplayer sowie Händler, die neben ihrem stationären Geschäft auch Onlinehandel betreiben, oder Hersteller mit D2C-Strategie häufig sehr unterschiedlich aufgestellt. Bei einigen erfolgt die Datenanalyse über Excel-Tabellen oder die Nutzung von SQL (Structured Query Language)-Datenbanken. Gut aufgestellte Unternehmen haben jemanden im Team, der die Programmiersprache Python beherrscht und darüber Analysen fahren kann. „Aber komplexe Analysen aus den vorhandenen Daten zu erstellen, das ist meist den Tekkies vorbehalten“, sagt Simon Engelhorn, der selbst lange als COO beim Mannheimer Modehändler tätig war und sich mit der Materie gut auskennt. Diese „Tekkies“, Data Scientists und andere Experten für die Datenanalyse, sind hochkompetent im Umgang mit Daten – aber nicht unbedingt Experten für das Business ihres Unternehmens. „Darum wird in vielen Firmen aneinander vorbeigeredet, und am Ende sind alle unzufrieden. Ganz davon abgesehen, dass es oft Wochen oder Monate dauert, bis aus gesammelten Daten ein Dashboard entsteht, anhand dessen man Analysen fahren und Entscheidungen treffen kann. Und dann ist ein Trend möglicherweise schon wieder vorbei“, so Simon Engelhorn.

Für mittelgroße oder kleinere Unternehmen

Insage ist ein sehr junges Unternehmen und soll nun nach dem Willen der drei Gründer Erfahrungen in vielen Branchen sammeln. Aktuell arbeiten bereits Unternehmen in den Bereichen Nahrungsergänzungsmittel, Kosmetik und Mode mit der Software. Ein Unternehmen muss nicht riesig sein, um die KI von Insage nutzen zu können. Wichtig ist der E-Commerce-Ansatz, den die Software unterstützen kann. Händler oder Hersteller mit Onlineshop oder auch Plattformen, auf denen mehrere Unternehmen zusammenarbeiten, können das Tool nutzen. „Gerade Unternehmen, die noch nicht lange E-Commerce betreiben und möglicherweise keinen Data Scientisten haben, könnten von Insage profitieren“, sagt Engelhorn. Wer die Zusammenarbeit mit Insage starten möchte, mit dem führt das Team von Insage zunächst ein Initialgespräch, um die Fragestellungen des potenziellen Kunden zu ermitteln. Es folgt eine interne Analyse der vorhandenen technischen Systeme und der Leistungen, die Insage auf Basis dessen bieten kann. Und dann wird in Workshops analysiert, welche Informationen in den Datenquellen gesucht werden sollen. Gegebenenfalls wird auch geschaut, ob das KI-Modell noch weiter trainiert werden muss, um bestimmte Fragen des Kunden noch präziser beantworten zu können. Kommt es zur Zusammenarbeit, werden die Systeme angebunden. Die Software arbeitet dabei cloudbasiert. Der User kann über eine Web-App darauf zugreifen und die gewünschten Informationen abrufen. Das Pricing richtet sich nach den Anforderungen des Kunden und der vorhandenen Infrastruktur. Weil Insage noch jung ist und Erfahrungen sammeln muss, ist es den Verantwortlichen wichtig, mit ihren Kunden eng im Dialog zu bleiben.

„Wir wollen immer wissen, wo es pain points gibt“, sagt Engelhorn. Über ein Ticket-System können sich Kunden an den Support wenden. Insage will ein Customer Success Management aufsetzen und das Feedback der Kunden auch im Gründerteam permanent validieren. „Wir haben ein ureigenes Interesse daran, die Fragen unserer Kunden zu klären und ihre Probleme zu lösen. Unser Ziel ist es, jeden Kunden zufriedenzustellen. Es geht uns nicht um den Verkauf der Software und dann ’Friss oder stirb‘. Die drei Macher von Insage sehen Potenzial für ihre Neuentwicklungen in vielen Branchen – auch im Modebusiness. Ge wisse Grenzen kalkuliert Simon Engelhorn dabei ein. Diese könnten in der bestehenden Datenbasis und -infrastruktur von Unternehmen liegen. „Es gibt Firmen, deren Infrastruktur nicht für KI nutzbar ist. Wenn man vor zehn Jahren eine ERP-Lösung eingeführt hat, konnte man KI nicht auf dem Schirm haben. Es ist dann eine große Herausforderung, dies zusätzlich zu implementieren. Denn damit KI funktioniert, braucht sie Kontext und viele Daten. Und sie braucht performante Systeme mit halbwegs standardisierten Datenstrukturen und Datenbanken. Das ist in vielen Unternehmen sicherlich eine Herausforderung.“