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Joel Kaczmarek: Hallo und herzlich willkommen zu einem neuen Deep Dive Podcast von Digitalkompakt. Mein Name ist Joel Kaczmarek und heute eine besondere Folge, denn der junge Mann, den ich heute interviewe, er war schon mal in einem anderen Format von uns zu Gast. Das war der Anfang unserer Zusammenarbeit. Heute leidet er selbst zwei bei uns. Also ihr werdet merken, ich bin bestimmt etwas befangen heute. Noch befangener als sonst.
Erik Pfannmöller: Es geht um ein
Joel Kaczmarek: Es geht um ein spannendes Unternehmen mit dem schönen Namen Softmate. Also, wir werden heute mal unter die Haube gucken, wie diese schöne Firma entstanden ist, was sie eigentlich genau tut. Ich kann schon mal vorwegnehmen, es geht um Chatbots und Kundenservice. Das wollen wir natürlich beides verstehen. Da dann wie immer Geschäftsmodell, Strategie, bisschen Blick auf Marketing und was sonst noch uns Spannendes am Wegesrand zu erwartet. Das mal als kleiner Appetizer. Und ja, ich darf den lieben Erik begrüßen. Lieber Erik Pfannmöller, hallo und herzlich willkommen.
Erik Pfannmöller: Hallo Joel, freut mich auch mal wieder Gast bei dir zu sein und nicht sozusagen auf deiner Seite des Tisches als Moderator sitzen. Freut mich heute hier zu sein.
Joel Kaczmarek: Ja, man darf ja dazu sagen, lieber Erik, ich glaube, du weißt das immer gar nicht, aber du machst ja einen Podcast über KI bei uns und Chatbots ist dein eigentliches Thema. Und bei uns in der Firma sagen sie immer, ja, Erik ist selber eine Maschine, der ist so zuverlässig, der arbeitet alles so detailliert runter. Also du bist leider das verwöhnte Role Model, wie man Organisation sozusagen leben kann. Aber darum soll es ja heute in Teilen nur gehen. Es geht ja vor allem um deine Firma. Ich kann ja mal einen kleinen Blick in die Historie mit unseren Hörerinnen und Hörern machen. Ich glaube, wir beide haben uns ja kennengelernt. Deinen Bruder kenne ich schon ein bisschen länger. Den kennt man ja auch, den lieben Stefan. Und du hast ja noch einen zweiten, wenn ich mich nicht täusche. Ihr seid ja alle drei quasi sehr unternehmerisch aktiv, wenn ich mich nicht täusche. Ursprünglich Kanuten, da musst du auch gleich mal was zu erzählen. Ich habe ja auch gelernt, Leistungssportler sind immer gute Gründer. Und wir beide haben uns kennengelernt, als du in unserem noch damals anders heißenden KI-Podcast mit Fabian Westerheide zu Gast warst, nämlich Hardware und KI. Also wenn man bei uns auf der Webseite noch irgendwie fredknowsit eingibt, also fredknows.it, dann findet man unser erstes Aufeinandertreffen. und da hast du mir damals erzählt, wie deine Gründung irgendwie entsteht und sie hieß damals noch anders. So und jetzt können wir mal diese Gründungsgeschichte ein weiteres Mal nachzeichnen und können sie aber ein Stückchen weiter fortschreiben. Wie bist du denn zu dem gekommen, was du heute tust?
Erik Pfannmöller: Oh, das ist eine lange Geschichte. Ich fange mal an mit meiner ersten Karriere und ich sage immer, die ist ganz komisch. Ich war ja mal Leistungssportler. Wer das vielleicht kennt, Kanu Slalom, so eine olympische Sportart mit grünen und roten Torstangen im wilden Wasser. Ich war da mal Profisportler, habe mit zehn angefangen, das erste Mal deutscher Meister zu sein und dann sozusagen alle Karrierestufen gemacht und dann knapp zehn Jahre später die Weltringliste geführt und bin dann auch Weltmeister geworden 2007. Habe dann aber aktiv meine Karriere beendet. Was macht man als Sportler? Ich habe mich damals sozusagen unternehmerisch hingezogen gefühlt. Ich bin ja Kind einer ostdeutschen Familie, habe 16 Jahre im Plattenbau gewohnt, wie man sich das so richtig vorstellt, in Halle an der Saale, in der größten Plattenbausiedlung Deutschlands. Und bin da auch zur Schule gegangen und glaube, diesen Systemwechsel haben mir meine Eltern auch mitgegeben, dieses unternehmerische Gehen. Deswegen sind auch meine zwei großen Brüder, die ich habe, alle Unternehmer. Mein Bruder Stefan sozusagen auch im Internet Startup-Unternehmer, mein anderer großer Bruder hat eine mittelständische Holzbaufirma. Dann sozusagen studiert und direkt eigentlich aus von der Business School in die Gründung reingeschlittert sozusagen. Zuerst eine E-Commerce Firma gegründet und über vier Jahre als CEO geführt und dann aber gemerkt, nachdem ich die mit Millionen Umsätzen an mein Management übergeben hatte, wir hatten damals 70 Mitarbeiter, gemerkt, dass es da so zugrunde liegende Themen, nämlich Mathematik und Technologie gibt. Ich habe immer die besten Noten in Statistik geschrieben. Und war auf so einer Mathematikschule und habe auch mit zwölf meinen ersten Computer zusammengebaut. So ein Tower-PC mit so einer drehenden Festplatte noch rundherum. Und ich würde sagen, ich bin fast einer der ersten Studenten, die ab 2006 nur digital studiert haben. Und man merke, das waren Zeiten pre-iPhone. Da kam so der erste IBM-Tablet-PC raus. Ich habe den genommen mit zwei riesengroßen Akkus und habe mich acht Stunden in die Uni gesetzt. Und das war nicht zu vergleichen mit dem heutigen Tablet-PC, den ich habe. Und bin sozusagen technikaffin und habe dann gesagt Und zu meiner Frau, die war damals schwanger mit unserem dritten Kind. Die kleine Maus ist jetzt gerade eingeschult worden. Das heißt, unsere Kinder sind elf, acht und sechs, aktuell drei Schulkinder. Ich habe dann gesagt, ich muss eine Softwarefirma gründen, weil das passt zu meiner DNA. Ich bin technisch affin und mag auch Mathematik. Und irgendwie diese Verbindung war dann Machine Learning. Und dann habe ich ein knappes Jahr mich in den Raum gesetzt und wirklich holistisch gesagt, ich will Machine Learning verstehen, sozusagen welche Daten mit welchem Algorithmus zu welchem Modell gecruncht werden und welche Vorhersagen eigentlich KI machen kann. Was macht dieses Ding? Die nächsten 50 Jahre wird das Thema unsere Welt verändern, so wie das Internet unsere Welt verändert hat. Und ich fand das total spannend und habe gesagt, ich muss Software und KI miteinander verbinden. Und ein knappes Jahr später ist daraus dann die Idee zu SolveMate, damals als Arbeitstitel Fred Knows It, entstanden.
Joel Kaczmarek: Lass uns mal auch noch ein Stück weit über deine Historie reden. Du meintest eben, also hast du en passant gesagt, du hast irgendwie eine E-Commerce-Firma mit 70 Leuten auf gemacht gegründet. Das ist ja die MySportGroup. Ich glaube, die wurde umbenannt, die hieß vorher anders. Habe ich das richtig in Erinnerung?
Erik Pfannmöller: Genau, das war unternehmerisch eine ganz spannende Geschichte. Wir sind sozusagen zuerst als Shopping-Club gestattet. War ja ein ganz heißes Thema. vor knapp zehn Jahren ist das schon wieder her. Verrückte Sache. Super tolles Geschäftsmodell innerhalb von 16 Monaten auf eine Million Umsatz im Monat, total schnell gewachsen, super gehyptes Thema. Und dann haben wir sozusagen gemerkt, dass es auch eine Marktgröße gibt, dass man irgendwie Shopping-Clubs begrenzt sind von den Millionen Abonnenten, die man da hat. Haben dann ein Full-Price-Business hinzugefügt, so ein bisschen wie Zalando, Zalando Lounge, also Shopping-Club und Full-Price-Business. Haben dann gemerkt, dass es auch Komplexität im E-Commerce gibt mit Warenlager, wenn man dann irgendwie mal drei Millionen Ware von Adidas in einem 10.000 Quadratmeter Logistikcenter liegen hat, dass es auch Komplexität hat. Und die Synergien waren vorhanden. Das heißt, diese zwei Plattformen, die Kunden kaufen, impulsgetrieben im Shopping-Club und auch geplant im E-Commerce-Shop und haben dann aber so ein Marketplace-Modell on top gebaut, so wie Amazon Marketplace, Zalando Marketplace, um eben unser Sortiment zu erweitern, ohne dieses riesengroße Warenrisiko zu haben. Das heißt, dann noch ein Geschäftsmodell Twist gemacht, um Conversion Rates zu steigern und Unternehmerisch durch alle Höhen und Tiefen gegangen, von irgendwie große Finanzierung, auch mal leider das Geschäftsmodell verändern und die Firma umstrukturieren. Und dann sozusagen, ja, eine große E-Commerce-Reise gemacht und dann gemerkt, dass E-Commerce eigentlich sehr viel Operations ist und ich eigentlich sehr technischer Typ bin. Und unternehmerisch plant man immer irgendwie um so fünf oder zehn Jahreszyklen halt. Man kann ja nicht sehen, wie lange so ein Zyklus ist in der Firma. Aber dann entschieden, E-Commerce ist super, ist ein technisches Thema, aber auch sehr operativ getrieben. Und ich bin ein Software-Mensch und deswegen sozusagen aktiv auch entschieden, in den Bereich Software reinzugehen.
Joel Kaczmarek: Aber hilf mir mal, hieß die immer MySportGroup oder hieß die früher anders?
Erik Pfannmöller: Die hieß MySportGroup, war die Dachmarke. Dann gab es MySportBrands und MySportWorld. Und das haben wir dann zum Schluss in Vaola umbenannt, bevor die Firma übernommen wurde.
Joel Kaczmarek: Gut, also man merkt spannende Räder, an denen du da gedreht hast. Aber wenn man sich mit dir auseinandersetzt, du bist irgendwie, finde ich ja als Typ, echt ein Tech-Style-Guy. Also du bist sehr techy, aber du hast gar keinen Tech-Background vom Wissen. Also alles, was du eben erzählt hast mit sich ein Jahr einschließen und KI lernen, du hast eher den Business-Background immer gehabt, oder? So studienseitig.
Erik Pfannmöller: Du hast exakt recht. Ich sage manchmal so salopp, es sieht aus, als ob ich ein Sportler bin, der Business-Cast geworden ist, so ungefähr. Aber ich habe schon immer eine Affinität zu IT und Technik gehabt. Das heißt, ich habe das vorhin so gesagt, ich habe mein Studium paperless gemacht. Und warum? Weil ich da Spaß dran hatte, diese Technik auszuprobieren. Und ich habe wirklich mit 12 damals noch über eine ISDN-Leitung mit einem Freund am Telefon über Lautsprecher so ein Tower-PC zusammengebaut aus Einzelteilen, die ich mir zusammengestellt hatte. Und ich habe da ein sehr großes Interesse dran. Und ich habe immer bei der E-Commerce-Firma, mein CTO, immer gefragt, warum machen wir das? Was ist Scrum? Was ist Continuous Delivery? Wie bauen wir Data Warehouse auf? Was sind ETL-Prozesse? Wie kriege ich die Daten da raus? Und ich würde sagen, ich kann programmieren im Excel sozusagen. Excel ist ja eine Art abstrakte Denklogik und ich habe sozusagen unsere Finanzmodelle früher immer selbst gebaut. Und das ist ja eine Art Denkweise, dass man in Objekten, Variablen denkt, die man wiederverwendet, die man dann skalierbar aufsetzt, um vor allem auch im Excel, wenn man mal ein großes Modell gebaut hat, kommt man auf Laufzeitthemen, dass man halt will, dass Formeln schnell agieren und dann anfängt, Formeln zu optimieren, weil sie schneller rechnen in einem großen Modell. Und von außen sieht das nicht so aus, aber charakterlich bin ich ein sehr prozessgetriebener Mensch und mir macht das sehr viel Freude, wenn Prozesse einfach perfekt laufen.
Joel Kaczmarek: Ich kann total nachvollziehen, was du meinst. Bei mir ist es, glaube ich, sehr ähnlich. Ich bin auch irgendwie so der Excel-Guy bei uns in der Firma und was wir teilweise so bei uns im Backend mit WordPress machen und dann Elementor drüberjagen, läuft halt genau auf diese Punkte hinaus, was du gerade gesagt hast. Dass man quasi an einer Stelle Dinge definiert, die man an anderen dann rezitiert. Also ich würde das so ein bisschen vergleichen. Es ist so, als wenn du Musik spielst, hast aber nie Noten gelernt. Also du kannst eigentlich nicht die Sprache, aber du hast irgendwie so dieses Grundprinzip, was dahinter steckt, irgendwie so im Blut. Oder, triffst du das?
Erik Pfannmöller: Ja, ich glaube, das ist eine Denkweise. Und zwar eine sehr logisch strukturierte, organisierte Denkweise. Und ich glaube, das kann man auch sozusagen dann auf eine Firma übertragen, die sehr organisiert ist, wo man halt in Prozessen denkt. Und vom Onboarding sind es HR-Prozesse, im Vertrieb sind es Prozesse, wo man irgendwie eine Technik dahinter setzt und versucht, alles zu automatisieren. Und vielleicht kommt auch aus dieser Idee heraus auch das Thema zum Automatisieren von Kundenservice. Da habe ich ja auch selbst Erfahrung gehabt mit der E-Commerce-Firma, wo wir unser eigenes Callcenter hatten. Software ist cool und Software is eating the world, das ist jetzt ein Buzzword, aber es ist auch total spannend, wenn man sich überlegt, was heute über Software geht und dass wir Cyborgs schon längst sind mit unseren Smartphones.
Joel Kaczmarek: Gib mir nochmal ein Gefühl für die Menschen, die uns jetzt zuhören, die nicht tagtäglich mit Kundendienst zu tun haben, weil wir robben uns jetzt mal ran, wie du zu dem gekommen bist, was du tust. Wenn ich jetzt eine E-Commerce-Bude führe, zum Beispiel, wie du sie geführt hast, also ein signifikanter Umsatz, Kunden interagieren mit mir, wie viel Aufkommen macht Kundenservice da eigentlich aus? Also wie viele Anfragen bekommst du zum Beispiel pro Tag, pro Woche, pro Monat? Was geht da an Action rein und raus?
Erik Pfannmöller: Genau, nehmen wir mal ein Beispiel. Floptrotter ist ein Kunde von uns von SolveMate, hat jeder schon mal gehört, eine große Firma, macht E-Commerce. Es gibt so eine Kundenkontaktquote. Und jetzt kannst du mich mit diesen Benchmarks, die kenne ich nicht exakt, aber du kannst sagen, auf jede fünfte bis zehnte Bestellung kommt ein Kundenkontakt, weil ein Paket nicht geliefert wird, weil was falsch ist, weil eine Frage zu einer Retoure, zu einer Bestellung, zu einer Warenverfügbarkeit kommt. Und Kundenservice ist eigentlich, du hast unglaublich viele Anfragen, die hochrepetitiv sind und jeder Kunde denkt, er hat was Individuelles und seine, die Ausprägung ist individuell, aber die Anfrage ist Standard. Das heißt, wir denken da in Lösungen oder manche sagen auch Intents dazu. Wir denken aber in Lösungen, weil du fragst an und du sagst, wo ist mein Paket? Das ist eine Standardanfrage und die musst du individualisieren auf Joel. Oder du sagst, meine Retoure wurde falsch erstattet, ist der Standardprozess. Also die Lösung ist dazu, ja, wir müssen es irgendwie fixen und dann muss es genau für dich noch getan werden. Und man kann sagen, Kundenservice ist, jede Firma hat 50 bis 100 Standardlösungen, Standardanfragen. Jeder, der einen Kurs hinterführt, wird sagen, ja, wir haben noch eine Call-Guide-Line und das sind die Standard-Themen. Und die gibt es zu automatisieren. Und das ist Kundenservice. Und zwar so, dass der Endkunde 24 Stunden auf dem Endgerät seiner Wahl, typischerweise das Smartphone, sein Anliegen lösen kann, weil das einfach die neue Welt ist. Keiner will mehr in der Warteschleife hängen. Und ich bin total sauer, wenn ich letztens bei der Telekom eine Viertelstunde in der Warteschleife hängen und ich denke mir, ihr habt eine Viertelstunde meiner Lebenszeit geklaut. Und Zeit ist das Einzige, was wir heutzutage nicht haben. Und ich dann gleichzeitig, witzigerweise fünf Jahre nach der Gründung von der Firma, meine eigene Software mit einem eigenen Kundenservice-Request nutzen konnte und gemerkt habe, wie toll das eigentlich ist. Berliner Verkehrsbetriebe, Kunde von uns, mein Sohn hatte eine Abo-Karte verloren und wir brauchten eine neue, was ein typischer Kundenservice-Request ist. Also Abo, Abokarte verloren, brauche eine neue. Und ich gemerkt habe, wie ich in einer ganz tollen Convenience in 60 Sekunden mein Problem fallabschließend ändern konnte. Kundenservice gibt es nicht nur im E-Commerce, Kundenservice gibt es überall. Ich glaube, es gibt europaweit 6 Millionen Menschen, die in der Kundenservice-Branche als Agents arbeiten.
Joel Kaczmarek: Und wie viele Anfragen muss man sich jetzt bei so einem durchschnittlichen Shop vorstellen? Also kannst du mal so eine Zahl sagen? 20.000, 10.000, 5.000, 40.000? Wie viel ungefähr?
Erik Pfannmöller: Jetzt muss ich rechnen. Warenkorb mal Bestellung mal Kundenkontaktquote. Wir hatten damals sozusagen, ich würde mal schätzen, pro Million Euro Umsatz ein Kundenserviceagent. Ganz grob. Bitte nicht daran festnageln. Das heißt, wenn du jetzt 50 Millionen Euro Umsatz hast, dass du 50 Serviceagenten dort sitzen, die jeden Tag 50 Anrufe annehmen oder 50 E-Mails beantworten.
Joel Kaczmarek: Crazy. Also 50 mal 50 alleine sozusagen nur für Kundenservice. Ist das dann eigentlich auch in irgendeiner Form werttreibend? Also ist das was, wir kommen jetzt auf 2500, müssen wir jetzt mal hochrechnen, Kontaktpunkte am Tag. Ist das was, was für ein Unternehmen auch werttreibend ist oder ist das eigentlich eher ein Cost-Center?
Erik Pfannmöller: Da würde ich gerne auf meinen eigenen Podcast The Art of Customer Service verweisen, die Folge über die Value Irritant Metrics. Es gibt vier Arten von Kontakten und ich habe das mit dem Professor aus der Schweiz sehr detailliert auseinandergenommen. Es gibt Dinge, die störend und nervig für Kunden und Firma sind, die musst du einfach eliminieren. Und es gibt Dinge, die du die werthaltig für den Kunden sind, aber nicht werthaltig für die Firma. Also eine 2x2 Matrix. Und rechts oben möchtest du mit dem Kunden sprechen. Da geht es um Upselling, um Beschwerdemanagement, um Emotionen auffangen. Da sollst du sozusagen den Mensch sprechen. Und dann gibt es diese drei anderen Quadranten. Einen davon, da musst du deine internen Prozesse optimieren, weil es einfach die Firma schlechte Prozesse hat im Kundenservice. Bei dem anderen Quadranten musst du einfach automatisieren, weil Der Prozess ist einfach und der Kunde will eigentlich gar nicht mit dir sprechen. Kundenservice ist extrem werterlich. Kundenservice ist der Touchpoint nach außen. Und da würde ich gerne die erste Folge von The Art of Customer Service zitieren von dem Podcast. Da hat der CEO von N26 gesagt, Kundenservice ist im Kern unserer Strategie und ein strategisches Differenzierungsmerkmal im Markt. Denn die Wechselkosten im digitalen Zeitalter werden gering. Das heißt, was macht die Kundenexperience aus? Wenn du mal ein Problem hast, dann willst du die Lösung kriegen und dann erzählst du es weiter. Ich glaube, das ist ein Mindshift-Thema. Noch ist Kundenservice oftmals das fünfte Rad am Wagen, so ein bisschen. So wie, ja, kümmert euch mal um die Kunden, aber eigentlich ist es Customer-First.
Joel Kaczmarek: Gut, also hier sei allen Damen und Herren an den Rundfunk-Empfangsgeräten also auch die Art of Customer Service empfohlen. Macht ein hervorragendes Label, habe ich gehört, dieses Digitalkompakt, von dem alle reden.
Erik Pfannmöller: Oh ja, digital kompakt ist ganz super. Die kann man sich anhören.
Joel Kaczmarek: Das ist quasi das, wo ich eine Beziehung aufbaue. Jetzt beschäftigt uns natürlich die Frage, wenn wir uns deiner Firma nähern, du bist ja als Chatbot-Unternehmen unterwegs, das heißt, du bist eigentlich einer dieser
Erik Pfannmöller: Oh, darf ich da kurz einhaken? Wir sind eine Kundenservice-Automationsplattform. Chatbot ist so wie die Spitze des Eisberges und unser Software macht so viel mehr als nur der Chatbot. Aber es ist interessant, dass man das von außen so sieht.
Joel Kaczmarek: Zu der Unterscheidung kommen wir dann gleich noch, sehr valide, aber die Frage, auf die ich jetzt hinaus wollte mit dir ist, was davon kann man automatisieren und wie viel will man automatisieren? Also vielleicht ist es ja auch gar nicht immer gut, wenn die Kundenbeziehung so wichtig ist, da eine Maschine ranzulassen.
Erik Pfannmöller: Ich würde da ein bisschen referenzieren auf das, was ich gerade gesagt habe. Es gibt werthaltige Kundenkontakte. In typischer Weise, um jetzt mal ein Beispiel zu machen, ich habe ein Riesenproblem, ich habe zeitlich keine Zeit, mich darum zu kümmern und ich muss auch einfach mal meine Emotionen loswerden. Das heißt, emotionenlos werden kann kein Bot. Also was oftmals bei Beschwerden ist, da kannst du als Mensch einfach den Kunden einfangen, kannst ihn von der Emotion auf die Sachebene bringen. Gleichzeitig auch Upselling-Potenziale, was ein Beratungsgespräch in hat. Wenn ich weiß, was ich kaufen will, kann ich das in einem Bot machen, wie meinen Datenplan updaten, mein Kreditkartenlimit erhöhen. Wenn ich es aber noch nicht weiß, dann sind Menschen viel besser in Beratung. Und dann will man als Firma auch den Kundenkontakt, weil es noch werthaltig ist. Es gibt aber auch nicht werthaltige Kundenkontakte. Wie kann ich mein Passwort resetten, um im E-Commerce zu bleiben? Wann liefert ihr? Wo ist mein Paket? Kann ich meine Adresse nachträglich nach der Bestattung noch ändern? Kann ich einzelne Artikel stornieren? Was auch immer diese Fragen sind, die sind nicht werthaltig für die Firma, weil sie nur ein Kostentreiber sind. Und jetzt eigentlich geht es ja darum, dass der Kunde einfach nur was tun will. Und der Kunde ist aber kein Experte, sage ich immer. Stell dir vor, ich habe 100 Firmen, mit denen ich interagiere. Ich habe einen Blogartikel geschrieben und habe gezählt, ich habe 50 verschiedene Apps, die ich wirklich jede Woche benutze. Ich bin noch kein Experte von den Apps. Und wenn ich jetzt ein Problem mit meiner Task-Management-Software habe und es geht um Billing oder Purchasing oder ich will irgendeine Kreditkarte ändern, dann weiß ich nicht genau wie. und wenn ich es nicht sofort finde, weil die UX nicht perfekt ist, dann möchte ich gern Hilfe haben, weil das Expertenwissen, wie ich eine Kreditkarte ändere, wie ich eine Rechnungsadresse ändere, das muss ich ja nicht haben. Und das kann ich auch gar nicht haben in unserer schnell lebenden Welt, weil meine Aufmerksamkeitsspanne so gering ist. Das heißt, es gibt nicht werthaltige Themen und dann ist es nur ein Kostentreiber. Und ich würde sagen, 80 Prozent sind nicht werthaltig im Kundenservice und getriggert durch schlechte Kundenservice-Prozesse oder User Experience. Und deswegen muss man das neu denken.
Joel Kaczmarek: Und wie viel Prozent von diesen 80 Prozent nicht werthaltig kann man automatisieren?
Erik Pfannmöller: Die Kunden, die sozusagen wirklich sehr gute Ergebnisse sehen, bei uns sehen bis zu 40 Prozent Reduktion in ihren Kontakten. Da gerne sozusagen Referenz auf die Case Studies. Das sage ich nicht nur so, wir sind einer der wenigen Anbieter, die die Zahlen auch ganz toll in Case Studies gepackt haben. Man kann schon einem Drittel seiner Gesamtkontakte auch sparen. kurzfristig, wenn man irgendwie von heute ein Jahr in die Zukunft denkt. Langfristig gibt es Studien, die sagen 80 Prozent. Dazu muss aber auch viel auf der Prozessseite der Firma tun, weil deswegen hatte ich vorhin gesagt, der Chatbot ist nur die Spitze des Eisbergs. Da geht es darum, erst mal den Intent zu finden. Wenn ich aber zum Beispiel im E-Commerce eine Adressänderung nur über einen Agenten machen kann und nicht über eine API, dann wäre der Idealzustand, dass unser Bot die neue Adresse aufnimmt. und authentifiziert ist und den Nutzer kennt und das über die Schnittstelle direkt macht. Das wäre eine Vollautomatisierung. Oftmals, und da spreche ich jetzt aus der Realität, ist es aber so, dass man dann die Daten aufnimmt und die an einen Menschen übergeben werden, damit der im System klickt und die Adresse ändert. Und das sind dann wiederum die nachgelagerten Prozesse. Und was wir sehen ist, der Bot findet immer, was er braucht. aber man muss auch die nachgelagerten Prozesse automatisieren. Und da gibt es ganz viele Arten, dass man an den exakt richtigen Agenten routet, wenn ein Agent notwendig ist, in der richtigen Warteschlange, der genau die Expertise hat, dass man die richtigen Forms hat, um die richtigen Daten abzufragen, individuell nach Kundenanliegen. Und Prozessautomatisierung ist ein ganz großer Teil, um zu den 80 Prozent zu kommen.
Joel Kaczmarek: Gut, dann legen wir den Icepack mal sukzessive weiter frei. Vielleicht tauchen wir sogar ruhig mal ein bisschen ins Produkt ein. Also was genau bietet ihr denn alles an, wenn du sagst, ihr seid eine Kundenautomatisierungsplattform? Also was macht ihr alles, was macht ihr nicht?
Erik Pfannmöller: Unser großes Ziel ist es, dass der Kontakt nicht bei menschlichen Agenten ankommt. Das heißt, unser Ziel ist Self-Service, dass sich die Endkunden 24 Stunden am Tag selbst helfen können. Falls ein Mensch notwendig ist, können wir in Echtzeit an einen Menschen übergeben, über Telefon, Live-Chat oder asynchron, also Ticket-Handover. Falls es notwendig ist, wie ich gerade gesagt habe, erfassen wir alle möglichen Daten und übergeben diese das To-Do an einen Agenten und wir routen es. Das heißt, es gibt zwei große Wertschaffungen. Das eine ist, ich habe die Deflection, ich habe weniger Kontakte und dann spare ich mir einfach langfristig Kosten als Firma und gleichzeitig habe ich Routing-Effizienzen, weil ich sage, typisches Beispiel im E-Commerce, ich habe eine Bleib beim E-Commerce, das kann sich mir jeder so schön vorstellen. Ich habe eine kaputte Lieferung bekommen. Da musst du ein Foto machen und die Beschreibung machen und du stehst an deinem Telefon und dann würdest du gerne sagen, okay, Lieferung, damaged good, Bestellnummer idealerweise schon vorher ausgefüllt durch Nutzer-Authentifizierung, was wir auch können. Und dann musst du ein Foto machen und kurz beschreiben, was das Problem ist und dann übernimmt das ein Menschen. Und dann muss es aber genau der Mensch, der sich um die Reklamationen beim Versender oder beim Hersteller kümmert, haben. Und das ist eine Routing-Effizienz. Das heißt, was machen wir? Automatisierung oder Routing. Und wie ist das jetzt genau? Ich sage ja immer, es gibt zwei Teile. Die erste Frage ist, finde raus, was der Kunde möchte. Da haben wir einen besonderen technologischen Ansatz, wir nennen das Dynamic Decision Trees, dass wir sozusagen Lösungen haben und Fragen und ein Algorithmus nach mehreren diagnostischen, typischerweise Multiple-Choice-Fragen herausfindet, was das ist, was du möchtest. Das ist auch das, was der Kundenserviceagent immer zuerst macht, der versucht herauszufinden, was du eigentlich wirklich möchtest und wie dein Status ist. Und sobald du das hast, das war der erste Teil, das ist die Lösung, musst du sagen, was soll jetzt passieren, auf welchem Kanal, Und das ist dann diese Prozessdenke. Zum Beispiel, wenn ich auf Facebook Messenger bin und jemand eine Adressänderung haben muss, dann mache ich eine Live-Chat-Handover in Facebook Messenger zum Agenten. Wenn das gleiche Problem, Adressänderung, aber auf der Website passiert, dann habe ich einen anderen Prozess, weil ich da vielleicht gerade keinen Live-Chat habe. Dann will ich eine Form ausfüllen und dann geht das zum menschlichen Agenten und wird ein Ticket möglicherweise in meinem Senddesk oder so kreieren. für den Menschen, der alle Adressänderungen gruppiert macht und die nacheinander abarbeitet. Und das war jetzt nur eine Möglichkeit von einem nachgelagerten Prozess. Man kann dann sozusagen auch weiter denken, wenn ich, um bei dieser Adressänderung zu bleiben, diese nochmal digitalisieren will, dann muss ich ja eine Schnittstelle haben und die wiederum öffnen. an uns. Wir können jede Schnittstelle der Welt sozusagen ansprechen. Und die große Arbeit ist einerseits, den Bot Content aufzusetzen und die Lösung zu finden. Aber der zweite Teil, der nicht so vernachlässigt ist, ist es zu überlegen, was soll eigentlich passieren, wenn der Kunde eine Adressänderung hat? Wie wäre es denn gut für den Kunden? Und wie wäre es auch gut für uns als Firma? Und das aber für jeden der Kundenservice-Prozesse. Und nachdem man das durchdacht hat, ist die Frage, wie kriege ich eigentlich die ganzen Daten raus? Und da haben wir ein extrem detailliertes Dashboard, dass wir sozusagen den Drilldown auf Kundenprozessebene machen können. Und da steht dann, wie oft wurde das gemacht, wie oft haben die Leute gesagt, das hat mir geholfen, wie ist der C-Set auf Lösungsebene, auf Prozessebene. Und dann findet man raus, wir haben zwar gefunden, was der Kunde wollte und die Lösung ist inhaltlich die richtige, aber die Kunden sind unzufrieden, wie wir diesen Kundenserviceprozess handeln. Manchmal ist ja einfach die Antwort nicht so zufriedenstellend. Und da kann man wieder diese Matrix machen, von der ich vorhin gesagt hatte, und kann einfach ablesen, okay, mein größtes Problem sind Adressänderungen, das passiert 530 Mal am Tag und ich habe einen Agenten, der das manuell machen muss, also lass doch bitte automatisieren. Ich habe ein anderes Problem, vielleicht, dass wir nicht in die Niederlande liefern, das passiert 230 Mal pro Woche und die Antwort ist, sorry, wir liefern gerade nicht in die Niederlande, Beispiel, aber die Kunden sind super unhappy. und dann kann ich davon ablesen, wie ich mein Produkt verändere und vielleicht in die Niederlande liefern sollte. Und das ist diese Datenbasis, ich hatte ja selbst mal eine E-Commerce-Firma, die man nicht hat. Und im Kundenservice diese Transparenz, dieses Feedback, nicht nur an die IT-Stakeholder zu sagen, ich habe hier bewiesen, dass 530 Mal wir Adressänderungen haben, ich brauche diese Schnittstelle, weil warum soll das ein Mensch bei uns machen, so Automatisierungsdenken und auch dieses, das wollen unsere Kunden und damit sind sie zufrieden. Ja, damit.
Joel Kaczmarek: Guck mal, wie komplex das eigentlich ist. Also ich überlege jetzt gerade, wir können ja mal so sukzessive abarbeiten. Wenn wir jetzt gerade gesagt haben, du wirst immer so ein bisschen despektierlich als Chatbot-Firma abgetan, das ist de facto aber eine Kundenautomatisierungsplattform. Verstehe ich es richtig, dass Chatbots quasi das Werkzeug sind, mit dem ihr diese Bedarfsermittlung beim Kunden macht, also diesen ersten Teil, den du angesprochen hast, bevor dann Routing kommt, Datenaufarbeitung, Prozessaktivität etc. pp.? ?
Erik Pfannmöller: Genauso sieht es aus. Der Chatbot ist das Frontend und man sieht sozusagen, ja, wir bauen jetzt ein Chatbot auf die Webseite oder wir integrieren die in unsere App, wenn man auf das Fragezeichen klickt. Das heißt, das ist das, was man sieht, aber der Teufel liegt dann wirklich in den Prozessen hinten drauf. Und unsere Plattform ist keine Chatbot-Plattform, sondern es ist, du kannst dein CRM-System, Senders, Crashworks, was auch immer, connecten und einstellen, welche Variablen bei welchem Thema wie an das CRM-System übergeben sollen und an welchen Agenten in welcher Queue das übergeben wird. Und wenn kein Live-Chat da ist, dann ist der Fallback-Handover-Kanal vielleicht Telefon. Und da ist sozusagen viel mehr rundherum. Und man muss das auch holistisch sehen. Wir haben sozusagen ganz viel ein versioniertes Backend, weil du halt sagen kannst, wir rollen eine neue Version aus, wir müssen wissen, was passiert ist. Hast du wie bei Google Analytics so eine Art Publishing-Notes, dass du siehst, wann habe ich eigentlich was geändert, um zu sehen, wie sich in der Zeitreihe die Zahlen verändern. Und das ist eine sehr komplexe B2B-Software, die im Hintergrund läuft, die die Firma hat. Aber die Spitze, das ist dieser Chatbot, der ist ganz leicht. Da machst du ein paar Klicks, findest das Problem als Endkunde. Und das muss es ja auch sein. Endkunde, super einfach, aber im Hintergrund sehr viele Konfigurationsmöglichkeiten in dem Produkt und So ein bisschen wird man manchmal belächelt, weil ja Chatbot, das kann doch jeder. Das habe ich doch schon gehört, das funktioniert doch nicht. Und ja, da war ein riesen Hype und da kann man auch sozusagen, können wir auch nochmal reingehen, warum es eigentlich Chatbot Hype gab, auch noch gibt und was davon jetzt eigentlich real ist.
Joel Kaczmarek: Wollen wir das tun, damit Damit ich es nochmal sauber verstehe, wie viel von dem, was ihr tut, könnt ihr off the shelf machen? Also wenn du sagst, Chatbot ist das Fliegengewicht Frontend und dahinter ist irgendwie eine riesige Geschichte, ein Unterbau, der ist sozusagen Heavyweight, also Schwergewicht. Da liegt ja für mich die Frage nahe, wenn es irgendwie so viel Prozessindividualität auf Kundenseite gibt, was du davon quasi von der Stange verkaufen kannst und was du individualisieren musst.
Erik Pfannmöller: Wir sind eine standardisierte SaaS-Software. Das heißt, mit einem kleinen Briefing kann man sich das alles selbst zusammenbauen. Wir haben das als Software-Produkt gebaut. Das ist keine Individuallösung. Mir ist gerade aufgefallen, dass ich gesagt habe, der Chatbot-Teil ist einfach, aber das ist nur, weil wir ihn exzellent gelöst haben und wir haben einen besonderen Ansatz dazu. Dass der Chatbot immer den richtigen Intent findet, das setzt sich bei uns voraus. Das ist aber bei unserem Ansatz so. Ansonsten ist das schon schwierig, einen Chatbot zu bauen, der auch immer das Richtige findet. Es sind schon zwei Teile, die man zusammen sieht und Es gibt auch viele Anbieter und da gibt es auch ganz viele Leute, die darüber reden, die sagen, ja, wir können Chatbots bauen, aber am Ende ist es keine Software, die das Kundenserviceteam konfiguriert. Ich spreche immer über Konfiguration einer Software und nicht über, wir bauen ein Chatbot vom Scratch auf und das kostet irgendwie hunderttausende Euro und du brauchst ein Fünf-Leute-Team. Bei uns kann mit einer halben Tag Arbeit pro Woche Projektmanager oder Senior Kundenserviceagent den Bot bedienen.
Joel Kaczmarek: Und habt ihr eigene Data Warehouses, die dann sozusagen diese Daten, von denen du eben gesprochen hast, diese ganzen Insights, die ihr im Kundendienst generiert, die dann quasi bei euch abgespeichert werden oder fielet ihr die beim Kunden ein?
Erik Pfannmöller: Grundsätzlich speichern wir natürlich alle Daten auch bei uns. Und ja, das ist im Hintergrund, wenn man irgendwie viele, viele Chatbots hostet, die alle komplett Mandanten getrennt sind, weil natürlich da auch kundenrelevante Daten gespeichert werden, ist das eine große IT-Infrastruktur. im Hintergrund, wenn man sich als Kundenservice-Automationsplattform sieht und nicht als Ich habe nur dieses kleine Chatbot-Ding vorne und wirklich so mal Kundenservice von vorne bis hinten gedacht.
Joel Kaczmarek: Okay, ich habe immer das Service unterschlagen. Also ihr seid keine Kundenautomatisierungsplattform, sondern eine Kundenserviceautomatisierungsplattform. Also da merkt man hier mal die ganzen Feinheiten. Gut, verstanden. Dann lass uns ein Stück weit versuchen, Chatbots zu verstehen. Du hast eben gesagt, es gab einen Hype und der hält noch immer an. Ich glaube, jeder hat so gefühlt diese, wie soll man sagen, diese ganzen Beispiele mal gehört mit einer Fluglinie, die irgendwie per Messenger ihre Tickets verkauft oder den Storno irgendwie löst, einen E-Commerce-Shop, der also was über WhatsApp macht etc. Also das poppt ja eine ganze Weile hoch. Flacht ein bisschen ab, aber auch irgendwie ist es doch irgendwie nochmal ein Thema. Wie ist denn da so Status Quo? Wie verhält es sich mit Chatbots? Was können die am Markt? Warum sind die so gefragt?
Erik Pfannmöller: Das war eine sehr schwierige Frage. Ich versuche das mal zu strukturieren. Es gab einen riesen Hype und der wurde ausgelöst durch Mark Zuckerberg, der 2016 gesagt hat, you want to message a business the way you want to message a friend. Gleichzeitig gab es einen Deep Learning Durchbruch, dass man gesagt hat, viele Daten und Deep Learning ergeben, Computer kennen ganz tolle Dinge. Und das Thema NLP, Natural Language Processing, ist ein offensichtliches Thema, denn das ist eine Technologie, die kann unglaublich gute Dinge leisten. Wir können alle jederzeit WhatsApp-Sprachnachrichten diktieren und das ist Natural Language Processing und das ist getriggert durch Deep Learning und sozusagen einen neuen Algorithmus. Und es ist ganz naheliegend zu sagen, ja, warum kann jetzt nicht ein Chatbot auch männliche Sprache verstehen und dann männliche Sprache auch beantworten? Und eine NLP heißt ja nur Natural Language Processing, also dass ich das prozessiere. Und es gibt einmal Understanding und Generation. Also ich muss es zuerst verstehen, was der Mensch sagt, und dann muss ich eine Antwort generieren. Und das Ganze in einem konversationellen Umfeld, in einem Chatbot Klingt super, weil alle chatten, das ist ein Megatrend. Jeder hat sein Smartphone jeden Tag in der Hand und schreibt Nachrichten. Wenn das gehen würde, wäre das doch toll. NLP ist eine super Technologie. Chats funktionieren aber nicht zu automatisieren. Facebook M, dieser große Assistant, wurde eingestellt. Der Microsoft Bot auf Twitter, Tai hieß der, glaube ich, wurde eingestellt, weil er fehl trainiert wurde. Der war rassistisch, wenn ich mich richtig entsinne, oder? Ja. Genau. Es ist nicht so einfach. Deep Learning kann gute Sachen machen, ist aber auch extrem schwierig. Zusammengefasst, die menschliche Konversation ist hochkomplex. Man hat mehrere Schritte und mit jedem Schritt kann ja der Bot, muss es richtig interpretieren und auch neue Sprache generieren. Und der Mensch kann jederzeit den Kontext verlassen. Was du und ich können, was wir als Kinder, ich habe ja drei Kinder, die haben Millionen Wörter gelernt. Unser Gehirn hat Milliarden Zellen. Und mit sechs, sieben Jahren lernt man langsam Ironie als Mensch. Wir sind einfach weit davon entfernt, diese Konversation mit Bots natürlichsprachlich zu haben. Und das liegt an der Natur der Dinge, dass es diese Komplexitäten gibt, dass es Dialekte gibt, Vertipper gibt und dass es auch, wenn man es jetzt mal auf Kundenservice betrachtet, natürlichsprachlich zu differenzieren zwischen ich möchte meine Adresse ändern und ich möchte die Adresse verändern. einer die Rechnungsadresse ändern auf meiner Rechnung. Das ist schwierig, sozusagen dem Bot alle möglichen Utterances, also die verschiedenen Formulierungen mitzugeben, um das zu unterscheiden. Und der Trainingsaufwand wächst da exponentiell damit. Das war erst mal dieser Thema, warum gab es einen Hype und wo kommt das eigentlich her? Und natürlich, das ist ein Riesenthema. Ich hatte ja vorhin gesagt, sechs Millionen Menschen arbeiten im Kundenservice. Kundenservice ist offensichtlich hochrepetitiv und automatisierbar. Und das ist ein Milliardenmarkt. Und das ist Ein Riesenthema. und deswegen hat man gedacht, wir schmeißen die Deep Learning NLP-Kolle da drauf. Ich habe aber erkannt, damals in meiner Recherche, dass das nicht funktioniert. Und genau wegen diesem Thema Komplexität der nötigen Sprache. Und jeder hat es ausprobiert. Wie oft sagt der Bot, da komme ich aber nicht zurecht, Failure State. Und dann gab es Leute, die gesagt haben, okay, ich gehe statische Entscheidungsbäume lang und ich zeichne sozusagen Entscheidungsbäume visuell in einem Browser. Hat jeder schon mal gesehen. Und dann so, wenn Kunde klickt hier, dann mache Bot das. Und da ist die Herausforderung, Darin sind auch die Expertensysteme in den 80ern gescheitert, dass wenn du 30, 40, 50 Endknotenpunkte im Entscheidungsbaum hast, dann wird der so groß, dass die menschliche Kapazität nicht mehr ausreicht, um diese Entscheidungsbäume zu maintainen. Oder wenn der Kollege mal in der Firma verlässt, dann ist das ganze Wissen weg. Und wir mit SolveMate, wir machen das anders. Wir haben dynamische Entscheidungsbäume und haben eine Software entwickelt. Ich glaube, das sprengt den Podcast hier, mit der es möglich ist, das Beste aus diesen beiden Welten zu kombinieren.
Joel Kaczmarek: Ist das ein bisschen so wie bei dem Akismet, diese App, die irgendwie lange Zeit mal angesagt wurde?
Erik Pfannmöller: Akinator.
Joel Kaczmarek: Und immer noch ist? Akinator? Entschuldigung, Akinator stimmt, Akinator ist Kommentarverdingstung. Okay, muss ich mal aufstehen. Ist das so ein bisschen wie bei Akinator, diese App, die man eine ganze Zeit lang angesagt war, wo man sich einen Prominenten ausdenken sollte und er hat versucht zu erraten, wer das ist und er hat es irgendwie immer geschafft? Also sind das genau diese Entscheidungsbäume so, hey, ist die Person männlich, weiblich, ist sie blond, ist sie Schauspieler und so weiter? Ist das quasi das, was du meinst, auch bei euch?
Erik Pfannmöller: Mein Marketing sagt, ich darf da nicht mehr drüber reden, weil das nicht Kundenservice ist, aber das war die Idee dahinter. Das heißt, du hast einen möglichen Lösungsraum von Personen und du hast mögliche Fragen, die sind vordefiniert und du hast ein System, das alle Antworten auf alle Fragen zu allen Personen weiß. Das weiß, dass Joel gerade Kopfhörer auf hat und einen roten Pullover und wenig Haare und Erik sozusagen einen weißen Pullover anhat und kennt alle unsere Attribute. Und kann daraus, wenn man sich jetzt tausende Menschen in diesem Datenset vorstellt oder einfach 100 Kundenservice-Index, die richtige Frage stellen und zwar dynamisch. Und das war die Idee dahinter, ein probabilistisches System zu bauen, das aber auch einfach zu maintainen ist und gut für den Endkunden.
Joel Kaczmarek: Aber ich war jetzt noch zu langsam im Kopf. Also du hast gesagt, es funktioniert nicht. Du hast quasi durch dein stilles Kämmerlein eine Einsicht erlangt, die dir quasi Marktvorsprung gebracht hat, weil du es nicht erst ausprobieren musstest und doch hast du irgendwie was Vergleichbares in der Art hinbekommen. Kannst du das nochmal auseinandernehmen, was ihr schafft, was eigentlich sonst noch nicht gegangen wäre?
Erik Pfannmöller: Es gibt drei Dimensionen, die man sich anschauen muss bei dem Thema. Nämlich das eine ist, wie viel Aufwand ist es für den Trainer, einen Bot zu trainieren? Wie gut ist es für den Endkonsumenten, den Bot zu benutzen? Und gibt es eine Limitation des Bots? an den Menschen, das heißt an die Qualität. Und das ist jetzt so eine 3x3 Matrix. Trainer Experience, End-User Experience, Limitation des Menschen. Und wenn ich mir statische Entscheidungsbäume anschaue, sozusagen linke Spalte der Matrix, habe ich super schwierig zu maintainen als Trainer. Und es ist an meiner menschlichen Kapazität begrenzt, die Qualität eines Entscheidungsbaums. Wenn man versucht hat, einen großen Entscheidungsbaum zu machen, mit 100 verschiedenen Lösungen, das ist super schwierig. Für den Endnutzer ist das aber super, weil es funktioniert gut. Kann man nur halt nicht maintainen, ist super aufwendig und ist irgendwie 80er. Dann kommen diese NLU-Bots, die sind schwierig zu maintainen und schwierig für den Endkunde, weil jeder hat schon dieses Sorry, ich habe dich nicht verstanden Thema gehabt, das wisst ihr. Wenn man die Happy Path verlässt, funktionieren aber theoretisch Deep Learning algorithmisch gestützt. Das ist inhaltlich super. Also nicht mehr an, wenn ein Mitarbeiter die Firma verlässt, kann der zweite Mitarbeiter den Bot weiter trainieren, weil es ja eine Software ist im Hintergrund. Und was wir sozusagen schaffen ist, wir haben wenig Trainingsaufwand für den Trainer, wir haben die super Experience für den Endkunden Und wir haben es geschafft, das Ganze aufzubauen mit wenig Trainingsaufwand, was zum Schluss dazu führt, dass du wenig Maintenance hast und gute Ergebnisse für deine Kunden.
Joel Kaczmarek: Das wollte ich dich gerade als nächstes fragen. Wenn ich euch jetzt installiere, also einkaufe als Unternehmen, braucht ihr dann erstmal eine gewisse Zeit, wo ihr euren Chatbot trainieren müsst, um diese erste Phase Bedarfsermittlung quasi gut hinzukriegen? Oder kann man das right from the start mehr oder minder gut lostreten mit euch?
Erik Pfannmöller: Man kann genau das Zweite, was du gesagt hast, direkt vom Start aus exzellent starten, weil wir die NLU-Komplexität verhindern, weil man von Tag 1 die Top 20, 30 Intents oder Lösungen trainieren kann und von Tag 1 gute Ergebnisse sieht.
Joel Kaczmarek: Und was ich mich die ganze Zeit noch frage ist, das, was ihr tut, was gibt es da schon am Markt? Weil an und für sich hätte ich jetzt gedacht, dass diese Automatisierung, die ihr anstößt, doch eigentlich durch so eine Tools, wie du sie genannt hast, Freshworks, Zendesk, also so klassische Kundensupport-Ticketing-Systeme, dass die genau solche Sachen eigentlich als Feature mit implementieren müssen. Also seid ihr Feature oder seid ihr wirklich auch Kernasset, was separat besteht neben solchen Ökosystemen?
Erik Pfannmöller: Das ist eine hochstrategische Frage, wie sich der Markt entwickelt. Erstens sind wir Experten in dem, was wir tun. Wir haben Millionen in ein kleines Chatbot, in Anführungsstrichen, Produkt investiert, das eine große Serviceautomationsplattform ist. Und wir sind Experten in dem, was wir tun. Ja, große CRM-Systeme haben strategisch das Interesse, das auch anzubieten. Und wir sehen im Markt, dass alle sagen, ja, wir haben hier diesen kleinen Chatbot. Und das ist ein Thema, weil faktisch, wenn wir erfolgreich sind, CRM-Systeme weniger Umsatz machen, weil sie langfristig weniger Agenten haben. Wir sind offizieller Partner von großen CRM-Systemen. Das ist eine Partner-Relationship. Die wissen ganz genau, dass sie selbst nicht die beste Software bauen in dem Bereich, weil das halt eine Spezialsoftware ist. Und deswegen sind wir Partner und freuen uns partnerschaftlich, gemeinschaftlich zusammenzuarbeiten.
Joel Kaczmarek: Was ist denn aber eigentlich dein Kern-Asset? Ist dein Kern-Asset der Chatbot-Teil, also das Frontend, oder ist dein Kern-Asset die ganze Maschine dahinter oder beides in Kombination?
Erik Pfannmöller: Es ist die Kombination. Stell dir vor, wir sind die First Line of Defense, das heißt die Omni-Kanal-Service-Automationsplattform. Du kommst zu uns und das Versprechen ist, du hast ein Jahr später vielleicht ein Drittel weniger Kontakte, wenn du es ordentlich machst und es korrekt konfigurierst. Das ist ein ganz wichtiges Versprechen und deswegen schaffen wir auch ganz viel ökonomischen Wert für unsere Kunden. Es ist die Kombination von, wir sind kein Chatbot-Anbieter und wir sind auch nicht eine Prozessautomationsfirma, sondern es ist die Plattform, die dir ermöglicht, auf jedem Kanal deiner Wahl, wie auch immer die Kunden zu dir kommen, deine FAQ-Page über den Facebook Messenger oder über die App, eine Demokratisierung des Kundenprozesswissens zu haben und die gleiche User Experience und die tollen Prozesse. Und das Ganze hinten raus für dich so zu konfigurieren, dass es dir wirklich einen Mehrwert gibt. Das ist die Kombination, ja.
Joel Kaczmarek: Und jetzt überlege ich so, also das ist eigentlich schon, muss man nicht die Frage am Ende stellen, ja, und du wirst sagen, das kann ich ja noch gar nicht beantworten und alles ist ja noch offen und alles geht und so weiter, aber was ist denn so euer Endplan? Also was ist sozusagen das Ziel für euch, wo wollt ihr hin? Ist quasi ein Case dann, dass ihr von so einem Player gekauft werdet oder schielst du auf die Börse? oder, also ist es eher so ein Strategenübernahmethema? oder ist das so ein unabhängig bleiben und groß machen?
Erik Pfannmöller: Die erste Frage ist, wo wollen wir hin? Und die ist witzigerweise, kann man im Internet nachlesen. Denn solvemade.com slash culture, wir haben einen Culture Deck, wo wir in 15 Seiten unsere Firmenkultur dediziert runterschreiben, warum wir so sind, wie wir ticken. Und auf dieser Seite sind die ersten drei Sachen unser B-Hack, das Big Hairy Audacious Goal, das heißt der Nordstern. So ein bisschen wie die Vision, aber wir haben das Big Hairy Audacious Goal genannt. Und da steht drinnen, kann man nachlesen, to serve one million customers a day. Das heißt, wir wollen, dass eine Million Menschen mal am Tag unsere Software benutzen. Das ist noch weit entfernt natürlich, aber wir arbeiten dahin. Alles, was wir tun, geht darum, dass Menschen unsere Software benutzen. Und warum? Das ist der Core Purpose, die zweite Sache. We save people's time. Ich hatte vorhin gesagt, ich habe keinen Bock an der Warteschleife zu hängen. Ich bin fest davon überzeugt, dass Zeit das neue Gold ist. Denn in der industrialisierten Welt geht es nur darum, Zeit zu haben. Und wir schenken Menschen Zeit. Und wenn man jetzt unternehmerisch die geschenkte Zeit mal den Menschen macht, dann ist das der Impact. Und unternehmerisch treibt uns als Firma die Der Impact. Und dafür haben wir ein Produkt, an dem wir sozusagen arbeiten. Wo uns die Reise hinführt, das weiß ich nicht. Ich glaube mal ganz fest, einen Kern zu bauen einer Firma, die Wirtschaft. Und was geschäftlich mit einer Firma passiert, das zeigt die Zukunft.
Joel Kaczmarek: Ich glaube, die Frage ist auch ein Stück weit vorgegriffen. Aber ich habe mir dieses Katschedeck auch gerade mal angeguckt. Ist schon lustig. Ich sage ja, diese Prozessgetriebenheit von dir, die sieht man auf allen Ebenen bei euch in der Firma. Der Robot Man sozusagen. Du bist selber ein bisschen ein Chatbot, glaube ich. Ja.
Erik Pfannmöller: Ich glaube, Organisation hilft wirklich. Es ist immer ein bisschen overhead, organisiert zu sein, aber langfristig gewinnt man damit. Und das zählt im Privaten. Ich weiß nicht, ob sozusagen jeder sollte sich auch private jährliche Ziele, Quartalsziele, Monatsziele, Wochenziele machen und auch seine eigenen Retrospektiven, um sich selbst weiterzuentwickeln, so wie man das auch in einer Firma machen sollte. Und Organisation ist was, was ich wirklich mag. Und man kann zu pedantisch sein. Und das ist dann genau der Dinge. nicht overengineeren. Das ist auch wichtig.
Joel Kaczmarek: Wie ist denn eigentlich euer Geschäftsmodell? Das ist ja jetzt, glaube ich, mal so, wo wir dann langsam Richtung Ende kommen. Aber ein wichtiger Faktor, den wir noch nicht erwähnt haben und nicht besprochen. Wie verdient ihr Geld?
Erik Pfannmöller: Das ist öffentlich auch im Internet einsichtbar. Solvemade.com slash pricing. Wir sind eine B2B-SaaS-Firma. Der Joel lacht, als ich das gesagt habe. Wir sind eine B2B-SaaS-Firma. Wir verkaufen Jahres-Software-Lizenzen. Die Sache ist ganz einfach. Kauf dir eine Software-Lizenz, kriegst einen Kick-Off-Workshop und du bist ready to go. Klassisch B2B-SaaS.
Joel Kaczmarek: Und was sind eure Metriken? Also wenn man sich das jetzt mal anguckt, ihr habt Stand jetzt fünf verschiedene Preissysteme, Service Essentials Team, Professional, Customer 360 und Custom komplett. Also ihr geht so los bei 349 Euro pro Monat, aber zum Beispiel sagt ihr auch, es gibt eine Teamlösung, die ist dann wieder ein bisschen höher bepreist etc. etc. Wonach richtet sich das? Also wonach richtet sich euer Preisstack?
Erik Pfannmöller: Wir haben eine sehr große Automationsplattform und es gibt Features, die man sozusagen bei den größeren Plänen dazukaufen kann. Das heißt, es gibt eine featurebasierte sozusagen Planveränderung und es ist sozusagen auch wichtig zu verstehen, dass wenn man mehr Anfragen hat und man ein größeres Team hat, man sozusagen auch mehr Features braucht, auch mehr Betreuung von uns braucht und dann auch mehr Benutzungen durch den Endnutzer frei hat. Das heißt zusammengefasst, eine Firma mit zehn Serviceagenten hat andere Bedürfnisse als eine Firma mit 100 Serviceagenten. Und dann kann man sozusagen auch, braucht man andere Integration, braucht vielleicht nicht die Nutzerauthentifizierung perfekt und braucht auch nicht 10.000 Benutzung im Monat. Man kann aber, wenn man 100 Serviceagenten hat, auch sagen, ich brauche alles, ich brauche einen SLA auf eurer Service-Plattform-Availability mit 99,99% plus. Ich brauche einen SLA von SolveMate, dass ihr auf meine Kundenservice-Anfragen in einer App von vier Business-Arbeitsstunden beantwortet. Und ich möchte gerne eure API stress-testen mit einer externen Firma. Und ich möchte noch das und das und das weiter tun. Und dann kommt man sozusagen in den Bereich, was der Custom-Plan ist, wo man sagt, und außerdem habe ich so viele Anfragen, ich brauche Unlimited Conversations, alle Features. Und dann sprechen wir einfach drüber. Das heißt zusammengefasst klassisch SaaS-Pricing und eine Feature-Differenzierung und das passt einfach zu Kundensegmenten. Typischerweise verbringt man bei uns so, ist der Professional Plan, das ist auch der most popular, wie man das so kennt, mit so 1600 Euro im Monat ist so der Startpunkt. Und dann ist es auch oft so, dass man erst mal kleiner startet und sich dann hocharbeitet und sagt, ich vertraue diesen Chatbots noch nicht so richtig. Und wir sehen dann so nach ein paar Monaten immer, ja, wie können wir jetzt mehr Nutzer auf diesen Chatbot bringen, weil es einfach gut funktioniert.
Joel Kaczmarek: Wenn du sagst, ihr habt schon so vieles online stehen von irgendwie Kultur über Pricing, sind auch deine KPIs so halbwegs transparent nach außen, weil SaaS ist ja hochgradig messbar. Also die klassischen wichtigsten KPIs, also Faktoren, die man abfragt, sind ja eigentlich Curring Revenue, also Annual oder Monthly und Turn Rate. Wie seid ihr denn da so aufgestellt? Wie erfolgreich seid ihr in SaaS-Sicht?
Erik Pfannmöller: Also zu allererst bin ich froh zu sagen, dass wir eine negative Churn haben. Das heißt, die Kunden sind so glücklich, dass sie absellen und sozusagen wir aus den Bestandskunden immer weiter wachsen. Da gibt es eine tolle Zahl, die heißt Net Dollar Retention. Das heißt, nach zwölf Monaten, wo stehen die Kunden? Also so kohortenbasiert, 100 Prozent startest du und dann geht ja jemand raus, bist du vielleicht bei 90 Prozent vom Umsatz, aber andere absellen auch. Und bin stolz zu sagen, dass wir dauerhaft über 120 Prozent sind in dieser Zahl. Und das ist so der heilige Gral im SaaS-Business. Und ansonsten sprechen wir nicht über Umsätze, aber ich kann sagen, dass wir einen siebenstelligen Recurring Revenue haben.
Joel Kaczmarek: Wie ist denn aber sonst so eure Quote von Marketingausgabe zu Umsatz?
Erik Pfannmöller: Ja, Sales Efficiency ist die Zahl, die man berechnet im SaaS. Da ist ja sozusagen der heilige Gral, dass man diese Sales Efficiency, wie eure Zuhörer, SternInnen erklärt, ist, wenn ich alle meine Vertriebskosten und Marketingkosten nehme und durch den neuen Recurring Revenue in einer Periode teile, dann ist das so eine Art Sales-Effizienz eben. Beispiel, ich gebe eine Million im Jahr für Sales und Marketing aus und ich habe eine Million Neuumsätze in diesem Jahr oder Expansionsbuchungen. dann habe ich noch 100% Sales-Effizienz. Und 70% ist considered good, weil man dann sagt, okay, ich investiere ungefähr so ein, 1,3 Jahre in Kundenakquise und danach habe ich natürlich den Return on Investment, weil ich ja dann große Margen habe. Und genau auf diesen Standardzahlen liegen wir auch. Und wir sehen jetzt auch durch Corona einen großen Schub von hinten. im Bereich Digitalisierung und Automatisierung. Da gab es den großen Schock MQ2 und jetzt sehen wir, dass auf einmal dieses Mindshift zum Technologie ist doch toll, was kann ich jetzt alles digitalisieren und automatisieren uns auch in die Hände spielt.
Joel Kaczmarek: Wie kommst du denn eigentlich an Kunden? Also dein Thema ist ja super erklärungsbedürftig. Und jenseits der Tatsache, dass du mit großartigen Labels großartige Podcasts machst, gibt es wahrscheinlich noch andere Dinge, die ihr tut, um an Kunden zu kommen, oder? Was muss man dafür tun?
Erik Pfannmöller: Einerseits geht es darum, also ein typisches SaaS-Geschäft hat ja sozusagen Inbound und Outbound. Das heißt Outbound, wir sprechen Firmen an, die ein Interesse haben. Wir gehen auf Konferenzen, virtuelle Konferenzen, schauen uns Leadlisten an und sprechen aktiv. Das ist wahrscheinlich in dem Podcast The Art of Sales besser aufgehoben, sozusagen wie man am besten Vertrieb macht. Ich sage mal, bei uns ist es die Standard SaaS Klaviatur, nämlich wir machen Outbound, wir gehen auf Konferenzen, wir hosten Webinare, wir haben gated Content auf unserer Website, wir machen tolle Podcasts mit Digital Kompakt, unserem Partner und natürlich sprechen wir auch von Konferenzen. Und am Ende suchen Leute auch und kommen auf unsere Website und sagen, ich möchte gerne einen Free-Trial haben. Und wir sehen immer mehr, dass dieser Shift von wir sprechen Kunden ein hin zu. ich habe Interesse, ein Free-Trial, dass der sozusagen so shiftet.
Joel Kaczmarek: Und wie ist insgesamt so die Wettbewerbslage? Weil ich erinnere mich, als wir gesprochen haben, lustigerweise, ich glaube, entweder ein oder zwei Folgen vor dir damals, bei unserem KI-Podcast, war auch Tina Klüver da, von Parlamind damals, die ich gesehen habe, die gar nicht mehr bei Parlamind ist. Und ich glaube, ihr damaliger Mitgründer, der Christian Wolf, auch nicht mehr. Aber Parlamind und ihr wart gefühlt so, in meiner Wahrnehmung, zwei der Buden, wo halt wirklich so, hey, Chatbot-Hype, kann man Kundenservice automatisieren? Was kann man denn automatisieren? Wer ist denn heute so eure Benchmark? Mit wem vergleicht ihr euch? Wen seht ihr als Wettbewerb?
Erik Pfannmöller: Da würde ich zuerst gerne unseren Markt definieren. Wir sind in Technologie, Conversational AI, Use Case, Kundenservice. Und in diesem Kundenservice, Conversational AI, versuchen wir, Self-Service zu machen. Das heißt, wir helfen nicht dem Agenten, sozusagen eine E-Mail automatisch zu beantworten. Wir helfen nicht dem Agenten, effizienter zu werden. Wir versuchen, das Ticket zu verhindern. Da gibt es weltweit so zwei, drei Firmen, wo wir sagen, die sind gut. Eine davon ist Ada.Support aus Amerika. haben auch da gutes Geld geracet, sind auf dem amerikanischen Markt sehr gut aktiv. Die sehen wir auch ab und zu im Wettbewerb. Wir haben noch eine Firma in den Nordics, Boost AI, die sitzen in Norwegen. Die sind sehr im Banking-Sektor und auch sehr große Kunden aktiv. Das heißt, es gibt so, ich würde sagen, eine Handvoll Firmen, die ein gutes Produkt haben. Der größte Wettbewerb ist aber die Inertia im Markt. Das heißt, dass die Leiter Kundenservice und die Geschäftsführer, wir nennen sie Manager Markus, als Manager Markus und Support zu sie noch nicht erkannt haben, dass sie jetzt handeln müssen, weil die Marktpenetration mit guten Chatbots oder mit Chatbots ist einfach bei weniger als 5%.
Joel Kaczmarek: Ja, ich meine, erschreckenderweise, also ich glaube, wir reden jetzt fast eine Stunde miteinander, wenn es hinterher geschnitten ist, ist es wahrscheinlich für die Hörerinnen und Hörer nur eine Dreiviertelstunde, aber man merkt, glaube ich, wir machen hier schon Special Interest und Nische und irgendwie echt, da muss man schon Tech-Savvy sein, um uns bis hierhin zugehört zu haben, glaube ich, ne?
Erik Pfannmöller: Oh ja, auf jeden Fall.
Joel Kaczmarek: Von daher, wie ist so die Marktadaption? Also wenn du mit jemandem von 10 pitchest, die du machst, gewinnst du 10 oder 3 oder 5 oder 7?
Erik Pfannmöller: Ich glaube, Salesforce hat mal Zahlen veröffentlicht, dass wenn du eine Opportunity hast und Sales pitchst, dass du dann ca. 10% auch gewinnst. Und die größte Lost Reason ist no need to take action, weil einfach der strategische Schmerz noch nicht groß genug ist. Aber es ist die typische 10 von meinem Interesse und ich mache das ja auch nicht mehr selbst, das macht mein Vertriebsteam. Aber ich würde so 10 bis 15% Winrate sehen. Aber nochmal, es ist nicht die Frage, das ist Standard, Industriestandard, wir kochen da auch nur mit heißem Wasser, sondern der Punkt ist, dass vielleicht nur zwei bis fünf Prozent aller Leiter Kundenservice und Geschäftsführer sagen, Automation muss ich machen, das ist die Zukunft, lieber jetzt als später. Dieses Mindset ist das, was noch kommt. Und das kommt jetzt. Das muss ja auch erst gemacht werden. Und du hast vorhin die CRM-Systeme angesprochen, die Millionen von Marketing-Euro in das Thema investieren. Wir haben auch unsere Case Studies. Wir haben Kunden, die Kunden referenzieren. Das kommt. Und jetzt ist die Zeit um Kundenservice-Automation. Die goldene Zeit fängt jetzt an.
Joel Kaczmarek: Guck mal, das klingt wie ein gutes Schlusswort. Ich überlege die ganze Zeit, womit ich dich pieken kann hier, was ich dir immer für gemeine Fragen stellen kann. Aber ich glaube, man merkt halt, die Durchdringung, die du dir hier an den Tag legst, die ist jetzt nicht gerade gering. Also auch wenn ich dir gegenüber vielleicht wohlgesonnen bin, habe ich den Eindruck, dass du auch verstehst, was du da tust. Von daher.
Erik Pfannmöller: Du könntest mich fragen, was ich gegen meine Halbglatzer mache. Wieso? Und mir die Haare ausfallen. Das würde mich, dann würde ich sagen, Haarausfall, das ist schade, aber es kommt auf das an, was im Kopf drin ist. Das machen zumindest meine Kinder. Papa, warum hast du da keine Haare mehr?
Joel Kaczmarek: Dann habe ich gelernt, dass Glatzen durchaus attraktiv sind. Viele Frauen finden Glatze attraktiv und ich kann es ja nur bestätigen als hier haararmer Mensch mittlerweile. Gut, lieber Erik, ich bin gespannt, was sich noch tut bei euch, wie ihr euch weiterentwickelt. Drückt dir natürlich beide Daumen ganz fest dafür und vielen, vielen Dank, dass du mich mit auf diese komplexe Reise genommen hast.
Erik Pfannmöller: Ich danke dir, Joel, für das Gespräch.
