2 Jahre Vorbereitung! Jetzt startet Solvemate durch
In den vergangenen Jahren war Erik Pfannmöller, der bereits Teambon und mysportworld gegründet hat, mit dem Dienst fredknows.it unterwegs. Nun startet das Unternehmen, ein Dienst rund um automatisierten Kundenservice, unter dem Namen Solvemate durch. Unternehmen aller Art können die Software des Startups, das bisher noch ziemlich unter dem Radar geflogen ist, in ihre Webseite oder App integrieren und ihren Kundenservice so “zum einen verbessern und zugleich effizienter machen”.
“Für unsere Kunden bleibt alles beim Alten und am Produkt und unserem Service ändert sich nichts”, sagt Pfannmöller zur Namensänderung. “In den letzten zwei Jahren haben wir es geschafft, eine hochkomplexe technische Lösung powered by Machine Learning in ein Software-as-a-Service Produkt zu verwandeln. Die Zahlen bei unseren zufriedenen Kunden zeigen, dass wir auf dem richtigen Weg sind”, führt der Seriengründer weiter aus. Im Interview mit deutsche-startups.de stellt er Solvemate einmal ausführlich vor.
Welches Problem wollt Ihr mit Solvematelösen?
Wir automatisieren Kundensupport. Für unsere B2B-Kunden bedeutet das ein höheres Servicelevel und damit zufriedenere Kunden bei gleichzeitig effizienteren Prozessen. Unsere Kunden haben meist große Call-Center mit Tausenden Anrufen/Mails am Tag und stehen vor dem Problem, dass die Endkunden in unserer heutigen Echtzeitgesellschaft sich auch Echtzeitsupport wünschen. Das ist für Firmen nur zu sehr hohen Kosten darstellbar, was an Schwankungen im Kundensupportaufkommen, Multi-Channel Support oder einfach am Wochenende oder Feiertagen liegt. Keine Firma möchte lange Telefonwarteschleifen oder einen Tag E-Mailbearbeitungszeit für seine Kunden! Ich kenne das Problem sehr gut aus meiner vorherigen E-Commerce Firma vaola – wir hatten damals 15 Supportagenten. Mit Hilfe der auf unserer Plattform trainierten virtuellen Agenten lösen jede Woche Zehntausende Endkunden ihre Supportanfragen im Self Service in durchschnittlich 12 Sekunden. Und zwar egal, wo sie sind oder ob es wochentags oder Samstag Nacht um 2 Uhr ist. Die Gleichung ist einfach: Machine learning plus Instant Messaging gleich Instant Support.
Jede Woche entstehen dutzende neue Start-ups, warum wird ausgerechnet Solvemate ein Erfolg?
Ich glaube an unser exzellentes Team, das korrekte Timing am Markt und vor allem das Produkt, dass wir durch unsere fokussierte Arbeit stets weiter entwickeln. In den letzten zwei Jahren haben wir es geschafft, eine hochkomplexe technische Lösung powered by Machine Learning in ein Software-as-a-Service Produkt zu verwandeln. Die Zahlen bei unseren zufriedenen Kunden zeigen, dass wir auf dem richtigen Weg sind.
Wer sind eure Konkurrenten?
Im direkten Sinne sind das Firmen, die mithilfe von Chatbots bzw. virtuellen Agenten den Kundensupport effizienter machen. Der Markt ist nicht nur sehr jung, sondern auch sehr differenziert. Es gibt Chatbotbuilder, pure NLP engines, NLP end-to-end lösungen oder auch einfach Chatbot-Agenturen. Wir gehen mit unserem Multiple-Choice-Ansatz einen anderen Weg – der exzellent funktioniert. Denn am Ende des Tages stellt sich die Frage für Firmen mit großem Kundensupportaufkommen: Welche Software, welcher Chatbotananbieter funktioniert wirklich? Kann ich wirklich fallabschließend Kundenanfragen vollautomatisiert beantworten? Man kann die Wertschaffung von Self-Service Virtual Agents messen. Wir lösen über 75 % der Anfragen korrekt. In weniger als 12 Sekunden im Durchschnitt. Daher fokussieren wir uns auf unser Produkt und weniger auf den Wettbewerb.
Wo steht Solvemate in einem Jahr?
Wir wollen unseren Umsatz verdreifachen und noch weiter in unseren Kernindustrien Banking, Versicherungen, Telekommunikation, E-Commerce und Software zu wachsen. Für unsere Kunden werden wir noch tiefere Integrationen in ihre Backendsysteme und Supportprozesse entwickelt haben, um ihnen noch mehr Prozesse zu automatisieren. Natürlich investieren auch weiterhin einen Großteil unserer Ressourcen auf die Weiterentwicklung der Kernalgorithmen.
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