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Kolumne Unstatistik des Monats Unstatistik des Monats: Der Gardasee ist halb leer
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Vorstellung des Start-up Pitch Teilnehmers "Cauliflower" "KI-Analysen für textbasiertes Kundenfeedback"
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Wie würden Sie Ihr Geschäftskonzept in einem Satz beschreiben?
KI-Analysen für textbasiertes Kundenfeedback.
Wie kam es zu der Gründung Ihres Start-ups? Was ist Ihr Gründungsmythos?
In der gemeinsamen Arbeit der beiden Gründer für eine Unternehmensberatung konnten Daten häufig das Warum nicht beantworten. Mit Cauliflower sind die Gründer angetreten, die Begründung für eine schlechte Bewertung, für den Kauf eines Produktes oder für die Beendigung einer Kundenbeziehung durch die lückenlose Analyse von Kundenfeedback verständlich zu machen.
Wie sind Sie zu Ihrem Firmennamen gekommen? Was steckt dahinter?
Der Romanesco Blumenkohl weist das mathematische Phänomen der Selbstähnlichkeit und Fibonacci-Spiralen auf. Jede einzelne Knospe hat die gleiche Form wie das Gemüse in Gänze. Diese Selbstähnlichkeit steht für die Fähigkeit des Cauliflower Tools von einzelnen Kundeninteraktionen auf das große Gesamtbild einer Marke zu schließen.
Welches Kundenproblem adressieren Sie?
Die wachsende Anzahl an Kommentaren in Kundenfeedback, auf Review-Plattformen oder Social Media führt dazu, dass Unternehmen den Überblick über das Feedback verlieren. Dabei steckt gerade in diesen Kommentaren wertvolles Feedback, welches Kunden oder potenzielle Kunden hinterlassen, ohne eine Incentivierung zu erwarten.
Wie weit sind Sie in der Entwicklung? Gibt es bereits Testprojekte?
Mit der SaaS von Cauliflower können Anwender eigenständig Textdaten hochladen und analysieren. Die Sprachmodelle von Cauliflower ermöglichen die Analyse von Inhalt, Polarität und Zusammenhängen in 12 Sprachen. Neben der SaaS werden die Analysen auch über eine API angeboten. Diese Schnittstelle wird bei Kooperationspartnern zur Analyse von offenen Fragen in Umfragen eingesetzt. Für Tchibo analysiert Cauliflower das Feedback zu geplanten Produkten und sagt deren Flop-Wahrscheinlichkeit vorher.
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Wodurch unterscheidet sich Ihr Start-up? Was ist Ihr USP?
Der Cauliflower USP liegt in dem Dreiklang aus Qualität, Performance und Anwenderfreundlichkeit. Das Textanalyse Tool funktioniert nur dann erfolgreich, wenn der Kunde Vertrauen in die Qualität der Ergebnisse hat. Deshalb geben wir die Zuordnung von Kommentaren zu Themen für die Anwender transparent an. Aber auch die Skalierbarkeit für große Textmengen bei kurzer Wartezeit auf Ergebnisse, der anwenderfreundliche Daten-Wizard, für ein einfaches Projekt Setup bei individuellen Datenstrukturen sowie die ansprechende Visualisierung der Ergebnisse sind Kern unseres USPs.
Welche Ziele wollen Sie bis Ende 2021 erreicht haben?
Unser Ziel für das Jahr 2021 ist es, unsere bestehenden Kunden glücklich zu machen durch die kontinuierliche Weiterentwicklung unseres Angebotes. Dabei planen wir den Ausbau der abgebildeten Sprachen auf eine Anzahl von 30, den Aufbau von Konnektoren zum Datenimport auf Knopfdruck für die wichtigsten Datenquellen, ein Alert-System für kritische Themen sowie die Möglichkeit, die API individuell anzupassen.
Was würde Ihnen aktuell am meisten weiterhelfen?
Sichtbarkeit bei AnwenderInnen, die das Tool eigenständig zur kontinuierlichen Auswertung von Textdaten einsetzen möchten. Kooperationen mit Anbietern aus dem Bereich Marktforschung.
Mit welcher Art Geschäftsmodell wollen Sie Ihre Einkünfte erzielen?
Das Textanalyse Tool von Cauliflower wird als Lizenzmodell angeboten, welches durch die Erweiterung von Credit- und Service-Paketen abgerundet wird.
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