Neues Startup im hub:raum - Twyla entwickelt Enterprise Chatbots

• Verbesserung des Kundenservice durch Chatbots mit Twylas „Hybrid Brain“-Software.
• Integrationen-Plattform macht bestehende Enterprise-Systeme dialogfähig.
• Bereits im Portfolio der T-Systems Multimedia Solutions.

Als Kunde erfolglos bei der Hotline einer Firma anzurufen oder lange in der Warteschleife zu hängen, macht keinen Spaß. So sind Kunden auch durchschnittlich nur bereit, etwa zwei Minuten auf Service-Mitarbeiter zu warten. In den USA ist es eine Minute, deutsche Kunden sind in manchen Fällen etwas großzügiger und verbringen bis zu drei Minuten in der Warteschleife. Die sogenannten Millenials hingegen sind ungeduldig und greifen daher gerne auf Chat-Technologie auf Basis von Künstlicher Intelligenz (KI) zu, um schnelleren Kundenservice zu bekommen.

Unternehmen versprechen sich durch den Einsatz solcher Chatbots gerade bei den häufig gestellten Fragen eine sinnvolle und schnelle Unterstützung im Kundenservice. Voraussetzung ist natürlich, dass diese Bots gut programmiert sind und mit den richtigen Antworten „gefüttert“ wurden.

Twyla, das neueste Investment von hub:raum, hat eine beliebig anpassbare Software entwickelt, die so genannte „Hybrid Brain“, mit der große Unternehmen das digitale Kundenerlebnis verbessern und die verschiedenen Herausforderungen des Kundenservices adressieren können. Die Lösung von Twyla lässt sich einfach integrieren und verschafft den Kundenberatern Zeit, sich auf die komplizierten Kundenanfragen zu konzentrieren. Twylas Lösung kann in häufig genutzte Enterprise-Systemen integriert werden, um eine datengesteuerte Kundeninterkation zu ermöglichen.

„Durch unsere Technologie können Daten, die die Kunden normalerweise selbst bedienen, nun mit den unterschiedlichen Kommunikationskanälen vernetzt werden“, erklärt Paul Gibbins, Mitgründer und Managing Director von Twyla. „Mit dieser Lösung wollen wir die Servicekosten der Unternehmen senken, ohne dass die Kundenerfahrung darunter leidet.“

Das „Hybrid Brain“ von Twyla verbindet maschinelles Lernen mit regelbasierter KI. Durch diese Herangehensweise können dynamisch selbstlernende Funktionen der KI effektiv eingesetzt werden. „Dies gibt unseren Kunden die ganze Kraft und Skalierbarkeit des maschinellen Lernens verbunden mit der Kontrolle von regelbasierter KI“, ergänzt Gibbins.

„Der professionelle Background der beiden Gründer und die hohe Qualität ihrer Chatbot-Lösung waren Gründe für uns, in Twyla zu investieren. Chatbots auf der Basis von Künstlicher Intelligenz werden im Kundenservice immer mehr an Relevanz gewinnen. Wer hier gute und einfach zu integrierende Lösungen bietet, hat ein zukunftsträchtiges Geschäftsmodell“, erklärt Axel Menneking, Leiter des hub:raum.

Twyla wurde im Jahr 2015 von Paul Gibbins und Chris Lotz gegründet und ist mittlerweile ein zwölf Personen starkes Team, welches weiter wachsen soll. Die beiden Gründer haben sich während der Universitätszeit kennengelernt, und jeweils Karrieren in unterschiedlichen Branchen aufgebaut, bevor sie gemeinsam Twyla gegründet haben. Gibbins hat mehr als 15 Jahre Erfahrung im Bereich User Experience und Service Design, unter anderem bei AOL und Burberry. Lotz war viele Jahre als Unternehmensberater in der Finanzbranche tätig, zuletzt bei der Deutschen Bank. Das Führungsteam wurde zusätzlich durch Dr. Charles Yee im Bereich Computational Linguistik und Dr. Ulas Türkmen (Kognitionswissenschaften) als CTO verstärkt.

Die Investmentrunde wurde durch die Beteiligung der Gründer des Berliner Softwareunternehmens Productsup, sowie der Frankfurter Beteiligungsgesellschaft Boha Capital vervollständigt.

Die T-Systems Multimedia Solutions, eine Tochterfirma der Telekom, sieht ebenfalls großes Potential in Twyla und stellt das Startup bereits seinen Kunden vor, um ihren digitalen Kundenservice zu optimieren. Diese geben positives Feedback zu der Lösung und es laufen bereits mehrere Tests.

Kontakt Twyla
Paul Gibbins
paul.gibbins@twylahelps.com

Chris Lotz
chris.lotz@twylahelps.com

www.twylahelps.com
www.twitter.com/TwylaHelps

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