Wie Statista den Kampf mit KI aufnimmt – mit Marc Berg

00:00:00: Oder auf welchen Daten können eigentlich in Zukunft einen drei bis fünf Jahren LLMs noch aufsetzen?

00:00:03: In frei verfügbaren Daten.

00:00:04: Wo kommen die eigentlich her?

00:00:05: Heute kommen sie aus zwei Richtungen.

00:00:06: Eigentlich kommen Sie aus werbefinanzierten öffentlichen Webseiten oder aus staatlichen Webseite, also irgendwie Government Funded oder sonst was Non-Prophet Organization.

00:00:12: Im Wesentlichen sind die großen Verlage und viele andere Sachen sind werbe finanziert.

00:00:16: So was passiert wenn der Google Traffic-Wertbricht und die Werbefinancierung wegbrichte?

00:00:18: Sind Geschäftsmodelle am Zweimöglichkeiten?

00:00:20: entweder sie gehen pleite oder sie packen sie nur die Paywall und fangen es an zu monetarisieren.

00:00:23: In beiden Sachen stirbt der Content für die LLMS als Quadruple Content.

00:00:26: Das heißt meine Hypothese ist die Modelle werden schlauer aber die Daten die Sie frei nutzen können, werden immer weniger werden.

00:00:31: Das heißt Data Provider in Summe müssten eigentlich eine höhere Wertschöpfungstiefe abgreifen können und das wird ne spannende Diskussion glaube ich.

00:00:46: Herzlich willkommen bei Digitale Vorhüter in deinem Podcast zur Digitalisierung und AI von Vodafone Business!

00:00:52: Ich bin Christoph Borsig mein Gast heute ist der CEO von Statista.

00:00:56: Ich glaub Statista kennt jeder von euch der irgendwann mal irgendwelche Zahlen auf Google gesucht hat da es nämlich immer die ersten Treffer sind von Statister.

00:01:04: Statistas ein riesengroßes Data is a Service Unternehmen, würde ich mal sagen.

00:01:08: Keine Ahnung ob das richtig gesagt wird gehört zu Ströer und Ich glaube viel Menschen ist gar nicht bewusst wie viele Zahlen die haben womit sie eigentlich Geld verdienen Wie groß das Ganze ist was so deren größte Erfolgsstrategien sind.

00:01:21: Und vor allen Dingen ist es ganz interessant weil da gerade viel passiert, dass viele Leute vielleicht auch auf einmal zu AI laufen und sagen wie ist denn der Strommix von Deutschland oder sowas?

00:01:30: Und darauf muss natürlich regiert werden.

00:01:32: Ich freue mich, dass der Mark bei uns ist!

00:01:34: Wir haben uns eben schon toll unterhalten.

00:01:36: Mark fährt alle zwei Wochen ein neues Auto hat er mir erzählt.

00:01:39: Müssen wir mal gucken ob das ein Indikator für großen Erfolg von Statista ist oder ob das andere Gründer hat.

00:01:44: Erstmal herzlich willkommen, Marc Schön, dass du hier bist.

00:01:46: Vielen Dank, dass ich hier sein kann.

00:01:47: Es ist so ein Auto-Abo, das du da hast

00:01:48: ne?!

00:01:49: Ja genau, hatten wir kurz mal gesprochen.

00:01:50: Darf ich jetzt Schleichwerbung machen?

00:01:51: Ja immer!

00:01:52: Ich habe das Autohaber von Sixth und bin ein ganz großer Freund davon.

00:01:56: Und ich würde auch nie wieder ein eigenes Auto haben wollen.

00:01:59: Man kann wirklich beliebig lieber Autos wählen wenn man alleine unterwegs ist und klein ist, wenn die Kinder dabei sind.

00:02:03: was größeres... ...und ich bin jede zweite Wochenende in der Schweiz weil meine Kinder dort wohnen bei meiner Ex-Frau und deswegen gibt mir das die nötige Flexibilität.

00:02:10: Und ihr fand es so lustig weil ich hatte dass dieser Auto-Abo ist immer nur egal von welchem Anbieter immer nur abgespeichert hat.

00:02:14: Das kriegt man dann irgendwie alle paar Monate so ein neues Auto.

00:02:18: Aber das Spannende fand ich jetzt daran, dass du kannst irgendwo hinfliegen, gibst dein Auto am Flughafen ab, kommst irgendwo an und nimmst dir gleich wieder ein neues auto und kannst in das solange weiterfahren wie du willst?

00:02:26: Im Prinzip ist es Car-Sharing, wir waren das von Car to Go damals kannten

00:02:29: usw.,

00:02:30: aber halt mit der Six Flotte und halt, dass sich das über eine Woche zwei Wochen drei Wochen fahren kann.

00:02:35: also wirklich... Ich buche das über die App, kann man dann aussuchen wann wo ich für aufbohlen will, Flughäfen, Bahnhofe egal wo.

00:02:41: Wirklich wirklich super praktisch!

00:02:42: Toll, das

00:02:42: ist mein erstes Learning, vielen Dank dafür!

00:02:44: Sehr

00:02:44: gerne

00:02:45: Wenn ich jetzt bei Statista fragen würde, könnte ich da irgendwie finden wer sind die größten Autovermieter Deutschlands?

00:02:51: Ja das würde man auf jeden Fall finden.

00:02:52: Ihr habt eine ganze Menge zahlen, ne?

00:02:53: Wir haben eine ganze menge zahlen er stimmt.

00:02:56: Früher habt ihr geworben mit einer Million Statistiken inzwischen ist es noch mehr.

00:03:01: Inzwischen ist deutlich mehr.

00:03:02: also vielleicht für die Genese von Statister war ja wirklich... Das ist ja gegründet worden von zwei ehemaligen Beratern.

00:03:08: Also Friedrich Schwand war mal im McKinsey, Hubi war glaube ich bei BCG Und die haben halt viel den Berater leist, so der Ende der Neunziger kennengelernt.

00:03:17: Vorher hat ein großer Teil auch der Zeit für Datenrecherche, Datensuche aufgegeben wurde und haben gesagt daraus könnte man noch einen Geschäftsmodell machen.

00:03:25: Die Recherche von verfügbaren Daten, die Kuratierung von verfügbaren Daten ist einfacher.

00:03:29: bereitstellen dieser Daten über eine Webplattform das könnte doch ein Geschäfts-Modell sein.

00:03:33: Das hat sich auch wirklich sehr gut entwickelt und somit war der Kerndaten bestanden mit dem Statista Groß gewordenes über viele Jahre Das klassische Suchen und Recherchieren durch Industrie- und Regionalexperten von Statistiken, Datenquellen usw.

00:03:46: Und mittlerweile hat sich der Datapool aber deutlich weiterentwickelt.

00:03:49: Ich würde mal sagen, für rund siebzig bis achtzig Prozent unserer Daten sind proprietäre Daten.

00:03:53: Es sind also Daten die wir selbst modellieren, Märkte selbst modelieren oder große Consumer Appendants wie wir fragen.

00:03:59: Mittlerweile über ich glaube fünfzig Märkte und fünfzehntausend Markenpräferenz usw.. Also es hat sich sehr stark verändert.

00:04:05: Wie viele Umsätze macht ihr ungefähr?

00:04:06: Wir

00:04:06: machen circa hundertsechzig Millionen Euro Umsatz.

00:04:09: Und ich glaube, drei Viertel des Umsatzes wird außerhalb der Dachregion gemacht?

00:04:13: Ja

00:04:13: das ist richtig!

00:04:14: Also es ist interessant für ein deutsches Unternehmen.

00:04:17: Unser größter Markt ist Amerika mittlerweile mit fast knapp vierzig Prozent Umsatz.

00:04:23: Deutschland ist noch der zweitgrößte Markt aber sie sind auch mittlerweile sehr stark.

00:04:25: Lateinamerika in Asiengut unterwegs, Japan ist ein großer Markt für uns, Singapur ist interessanter Markt vor uns also.

00:04:29: Es ist wirklich ein Produkt was global gut funktioniert.

00:04:33: Du hast ja gesagt, früher hat man Statistiken, musste man sehr umfangreich oder sehr aufwendig recherchieren.

00:04:41: In diese Lücke seid ihr so ein bisschen reingestoßen?

00:04:43: Ist das dann tatsächlich auch?

00:04:46: gibt es weltweit weniger Anbieter die sagen wir machen genau das gleiche?

00:04:49: oder habt ihr irgendwo im Ausland einen Anbiedern gesehen der das macht und gesagt ah sowas brauchen wir für den europäischen Markt?

00:04:56: Das ist ja eher was für die Gründe?

00:04:58: also ich glaube die haben schon damals gesehen dass es Eigentlich für die allgemeine Recherche.

00:05:04: also erstens wir sind ein btb-produkt.

00:05:06: Wir kloppen endkunde, wir haben keinen einzigen privat Kunden der bereit ist irgendwie das einschiedsprodukt bei uns ein paar tausend euro pro jahr das zu bezahlen.

00:05:13: Das ist ein echtes B-to-B Produkt und im B to B Segment gibt es sehr, sehr hochpreisige Produkte wie zum Beispiel in Bloomberg Terminal wo du halt Echtzeit Stock Trading Data bekommst

00:05:22: usw.,

00:05:23: aber einen sozusagen für die breite Recherche, wo ich nicht ein extrem spezifisches Industrino haben möchte oder SKU Level Data im Retail haben möchte usw.

00:05:33: Dafür gab es ja sehr wenig Datenanbieter und ich glaube da haben wir wirklich eine Marktlücke gefunden dann haben sie aus dieser Marktlücke immer weiterentwickelt aufgebaut, die auch zum Teil deutlich spezifischer sind.

00:05:43: Ist das richtig wenn ich behaupte euer größter Wachstumsfaktor war der Erfolg in Google?

00:05:48: Ja bestimmt.

00:05:49: also ich glaube Statista ist interessant.

00:05:52: hat es gewachsen auf wie gesagt auf die hier hundertsechzehntiebzehn Millionen Euro Umsatz, ich glaub ohne ein Euro Marketing nicht ein Euro ausgegeben was sie sehr gut gemacht haben.

00:06:07: Was bieten wir denn, wie bieten Informationen an?

00:06:08: Also es ist die Frage, wo werden Informationen gesucht.

00:06:11: Informationen werden über Google gesucht.

00:06:13: Wie kriege ich also möglichst hohe Visibilität bei Google?

00:06:15: und da fast schlau, dass sie gesagt haben Wir haben halt nicht nur die Statistik, also die Datenreihe, die die verproduzieren Sondern zu jeder Datenreiher haben wir auch erklärende und beschreibene Texte.

00:06:24: Diese Bestechste waren halt SEO.

00:06:25: Gold Man hat endlose Statistiken publiziert die auch Crawlable für Google gemacht.

00:06:30: Wir hatten immer ein sehr, sehr hohes Ranking weil es Uni-Content war, weil es natürlich prupriertäre Informationen beschreibene Texte, Metainformationen zu den Daten gab und dadurch haben wir eine sehr, very hohe Google Visibilität bekommen.

00:06:41: Und dadurch haben we unglaublich einen Influr bekommen.

00:06:43: Wir haben zwar... also wir hatten dreißig, fünfdreißig Millionen monthly Visitors bei uns bekommen durch SEO.

00:06:48: allerdings war auch ein Großteil davon eher ein BtoC-ähnlicher Traffic.

00:06:52: Ich würde mal sagen, ein Prozent von harter BTOB-Traffic den wir auch konvertieren konnten in Sales und bei der großen Nummer war es ausreichend um wirklich gut wachsen zu können.

00:06:59: aber ich würde sagen, neun und neunzig Prozent des Traffics waren Leute.

00:07:01: die haben halt geguckt keine Ahnung.

00:07:03: was sind halt die größten Automobilhersteller?

00:07:05: Ja wenn ich Berater bin muss ich nicht fragen wie die größte Mobile.

00:07:07: also das ist eher so Kneipenskussion die man hatte Und nichtsdestotrotz hat das extrem geholfen eine sehr hohe Markenbekanntheit aufzubauen.

00:07:15: weil wir halt immer hoch gerankt worden sind Hat das halt unglaublich viel Visibilität gebracht.

00:07:19: Ich bin auch ein großer Freund, das ihr euch irgendwie Statista nennt.

00:07:22: Und dann sofort ist noch mein Hördien-Namen und man sagt was könnten die wohl beruflich machen?

00:07:26: Ja

00:07:26: weil so wie My Taxi damals.

00:07:27: Also

00:07:27: sehr ähnlich.

00:07:28: Ich hasse immer Leute die sagen die würden dann irgendwie keine Ahnung zahler runen also irgendwelche Unsinn und wenn man sagt ah da kann ich schon direkt vom Markennamen erkennen was sie wahrscheinlich machen werden.

00:07:38: Das glaube ich finde ich grundsätzlich immer eher gut.

00:07:41: Ich weiß auch, du bist glaube ich seit drei Jahren bei Statistern.

00:07:43: Genau knapp drei Jahre jetzt.

00:07:44: Ich weiß

00:07:45: und früher gab es auch mal so einen Zeitpunkt wo ich dann euch ständig gefunden habe in Google, kam dann rauf und da war es aber eine Premiumstatistik oder sowas und das hat mich wahnsinnig frustriert weil ich auch nicht für...ich will doch nur eine Statistik, kann man jetzt nicht zweitausend Euro rausgeben für dieses Jahres-Abo.

00:08:00: Gab's da irgendwann mal ein Punkt wo Google gesagt hat zieht ihr so viele Menschen auf die Seite, aber so viele haben gar keinen Zugang.

00:08:08: Dass irgendwann ihr auch mal gemerkt habt?

00:08:09: dieses dieser Deal mit Google wir geben gute Zahlen hier gibt viel Treffig.

00:08:13: der ist auch endlich

00:08:15: nicht wirklich.

00:08:16: ich glaube das Es ist keine SEO-Veränderung oder eine Google Veränderungen gewesen, sondern eher... Wir können gleich noch viele bei ihr einsprechen.

00:08:25: Das war eher ne Trendwende.

00:08:27: Aber unser Produkt war so aufgebaut dass wir viel First Click for Free hatten.

00:08:30: Das heißt selbst Premium Statistiken kannst du einmal eine Statistik angucken.

00:08:34: aber wir sind halt sehr gut dran gewesen zu sagen ah das interessiert sich.

00:08:37: hier sind noch vierzig weitere Statistika zu diesem Thema und der zweite Klick ging dann in eine Paywall oder zumindest in eine Registrierung rein.

00:08:45: Das hat sehr gut funktioniert.

00:08:46: Und das hat auch Google nicht abgestraft, zumindest nicht so dass wir es deutlich gemerkt haben weil halt selbst viel Premium Content beim ersten Klick vor Früh geguckt also angeschaut werden konnte

00:08:55: Wie viele Mitarbeiter hatte ihr vor einem Jahr?

00:08:58: Wir hatten vor einem ja ich würde mal sagen tausend zweihundert ungefähr.

00:09:03: weltweit ist relativ viel.

00:09:05: Ja, hat sich das verdoppelt oder halbiert?

00:09:07: Weder noch.

00:09:08: Aber ich würde mal sagen wir sind fünfzehn Prozent kleiner jetzt also viel durch natürliche Fluktuation.

00:09:13: aber wir haben auch eine Restrukturierung durchgeführt letztes Jahr.

00:09:16: dieser Schmerzhaft war aber notwendig.

00:09:18: Ich habe mir das gemerkt dass es so ein Content-Team oder Beratungsteam war das wahrscheinlich viele Zahlen mit der Hand recherchiert hat oder handaufbereitet hat.

00:09:26: was war das für ein Team?

00:09:27: Genau ich glaube das war noch das im Wesentlichen das Statistikprodukt.

00:09:34: Jeder Crawler kann Daten versammeln.

00:09:36: Das ist ja keine Kunst!

00:09:38: Ich glaube, dass unsere Datenredakteure wichtig sind... eine hohe regionale und Industrie-Expertise haben, dass sie sagen wir mittlerweile zweiundzwanzigtausend geprüfte Datenquellen von uns.

00:09:48: Von denen crawlen wir.

00:09:49: oder nehmen wir auch Statistieninformationen.

00:09:51: aber wir würden jetzt in den Anfang Crawler los schicken und sagen sammeln wir Informationen zum Thema XY weil du halt nie wisten kannst wo kommt die Information her?

00:09:56: kann ich der Datenquelle trauen?

00:09:58: ist die solide publisch die eigentlich jedes Jahr?

00:10:00: das ist nur ein One Shot usw.

00:10:01: Das heißt wir haben Datenredakteure.

00:10:03: Wir haben nur gesehen dass die Datenredakteure ungefähr sechzig Prozent ihrer Zeit mit der Aggregation und der Veredelung der Daten.

00:10:11: Also ich kopiere Daten irgendwo aus einer PDF raus, packte unser System bereinige die dort, packt unsere Metataxonomie rein usw.

00:10:17: Das war ein unglaublich zeitaufwendiger Prozess und nur vierzig Prozent der Zeit wurde wirklich dafür genutzt zu sagen Ich setze mich dem Lerken auseinander mit den Industrien auseinanders mit den richtigen Quellen auseiner.

00:10:26: Und da haben wir ein eigenes Tool gebaut.

00:10:29: das nennt sich AIRA.

00:10:30: Es ist eine AI Assisted Research Assistant genau AIRA.

00:10:35: Der hat einen Großteil des des automatisierten Crawlings bei einer identifizierten Quelle, die sozusagen verifiziert wurde übernimmt.

00:10:43: Den Datenimport übernimmt, die Bereinigung übernimt so dass ein Großteil der Arbeit automatisiert werden kann.

00:10:48: und das hat natürlich dann auch zu signifikanten Effizienzgewinnen geführt und natürlich bedauerlicherweise auch zum Abbau von bestimmten Mitarbeitern.

00:10:55: Konnten die intern umgepurposed werden?

00:10:57: Zum Teil ja aber ich würde sagen zwei Drittel der Personen mussten wir leider gehen lassen.

00:11:04: nicht groß irgendwie umgebaut.

00:11:05: zum Thema IT.

00:11:06: Also ist auch mal so eine Frage die versucht zu stellen, stellt ihr weniger Entwickler ein seitdem es AI gibt?

00:11:11: Da gibt's jetzt schon... Nein

00:11:13: im Moment noch nicht.

00:11:14: wir sehen Produktivitätsgewinne das sehen wir schon.

00:11:16: Wir stellen momentan bewusst mit einem Skarten neuen Senior Director eingestellt der ein sehr klares Profil hat für AI First Coding.

00:11:26: Ich glaube wir werden bei uns erst in den nächsten zwei bis drei Jahren die Effizienz Gewinne wirklich in der Entwicklung sehen.

00:11:31: Statista war eine sehr stark sales orientierte firma also data auf der einen seite sails auf den anderen seiter bis man die ne produkt oder tech geführte firma über lange zeit und das versuche ich halt seit zwei drei jahren jetzt dort zu ändern.

00:11:45: Und ich glaube, wir werden in zwölf bis achtzehn Monaten nochmal ein ganz anderer Statisteprodukt sehen.

00:11:50: Das erste Produkt wird wahrscheinlich schon in drei bis vier Monaten sehen aber in zwälf bis achtzendmal eine Statiste ganz anders aussehen als es heute aussieht.

00:11:56: Das Data-Asset wird das gleiche sein, aber die Art und Weise wie Daten konsumiert werden, wie unsere Produkte gegenüber Kunde aussehen werden anders sein und auch wie wir Produkte entwickeln werden?

00:12:04: Das hat wahrscheinlich viel mit AI zu tun, GPD Gemini ihr seid inzwischen auch deren Partner?

00:12:09: Ja wobei Partner muss man immer differenzieren Vielleicht mal auszuholen, das war für uns schon.

00:12:15: Also ich weiß noch ganz genau, jeder hat ja seinen ChatGbt Moment irgendwann gehabt und bei mir war der auch sogar vor achtzehn Monaten und da hab' ich wirklich verdammt, dass ist echt gut.

00:12:25: und wir haben halt da Fragen eingegeben wo ich sage was sind typische Research Questions die auch bei Statista gestellt werden?

00:12:30: dann muss man sagen ey ich krieg hier relativ gute Antworten da ne?

00:12:32: Was passiert denn hier eigentlich gerade Und vor allen Dingen auch mit Citations von Statista.

00:12:37: Also warum?

00:12:38: Die haben halt alle Webseiten gecrawledt, die Google auch crawlen kann.

00:12:40: Wir hatten relativ viel unseres Contents in dieser First-Click for Free-Logic für unserer Paywall.

00:12:46: Das heißt viele der Crawl-Daten und auch der Trainingsdaten wurden auf unseren Daten aufgesetzt.

00:12:50: Das heisst im ersten Schritt war die Qualität der Antworten in einem ChatGPT drei Punkten fünf relativ gut.

00:12:57: Im Vergleich zu heute sogar besser als heute weil wir angefangen haben Großzahl... Wir haben einfach unsere IP-Strategie geändert.

00:13:03: okay.

00:13:04: Großteil unseres Google-Traffics ist eh kein businessrelevanter Traffic, wie eben gesagt also nur ein Prozent bei wirklich relevanter Business-Traffic und wir haben bewusst entschieden dass wir fast fünfzig Prozent auf das Trafficks verzichten.

00:13:14: Unser Großteil unserer IP vor allen Dingen der Business-relevanten Informationen hinter die Paywall zu packen, auch nicht mehr Crawlable zu machen.

00:13:21: Und die Informationen, die wir Crawlible machen und weiter Exposen zumindest nur noch qualitativ beschreibend haben aber nicht mal mit exakten Datenpunkten was dazu geführt hat dass über den letzten zwölf Monate immer weniger Informationen frei verfügbar bei Cloud, bei ChatGPT oder bei Geminiwap waren.

00:13:37: Das hat dann dazu geführtes große Plattform wie zum Beispiel Perplexity auf uns zugekommen ist.

00:13:42: Wir haben früher euch oft geseitert und wir hatten viele Informationen, jetzt kriegen wir von euch keine Informationen mehr.

00:13:46: Was ist denn da los?

00:13:46: Dann haben wir denen das erklärt und gesagt ihr hattet eh nur Zugriff auf zehn bis zwölf Prozent unserer Daten und die auch nie im vollen Datensatz.

00:13:53: somit lasst uns bitte zusammenarbeiten weil dann können wir eine ganz andere Experience für den Kunden auf eurer Plattform ermöglichen.

00:13:58: aber da brauchen wir irgendein kommerzielles Modell dahinter.

00:14:00: Und es gibt jetzt zwei Möglichkeiten, Statista-Daten in den großen Modellen zu erfahren.

00:14:05: Die eine Möglichkeit ist wenn ich ein Perpexity Pro Nutzer zum Beispiel bin dann ist das Teil des Premium Accounts davon dass man bis zu fünfzehn Abfragen pro Woche oder pro Monat in dem Account nutzen kann und dann kommt irgendwann ein Paywall und muss ein Credit dazu kaufen.

00:14:20: die Alternative die aber viel stärker bei uns wächst und auch viel mehr von Kunden gefordert wird ist keine Ahnung.

00:14:25: große Firma XY und Automobilherstelle hat einen Statiste Account nutzt.

00:14:29: intern Nennen wir Cloud als prefertes LMM.

00:14:34: Und die kriegen von uns einen API Key, der API Key kann in Cloud aktiviert werden.

00:14:37: Der API Key wird mit Credits hinterlegt und jeder Nutzer innerhalb der Firma kann über den API Key Statista Daten direkt in Cloud abfragen und verarbeiten.

00:14:44: Das ist ein Modell was extrem gut bei uns gratiskaliert.

00:14:47: Denn das war für uns auch ganz klar die Art.

00:14:52: Statista war sehr komplex und heute noch als Tool ist es komplex geworden eigentlich das Research Express Tool geworden dass durch die LLMs, die Benutzeroberfläche so zugänglich geworden ist, dass jeder Marketingmitarbeiter, jeder Vertriebsmitarbeiter kein Research Professional mehr braucht um Daten zu ziehen und die sauber aufzuarbeiten.

00:15:08: Sondern das in dem LLM selbst wachen kann.

00:15:10: Ja Natural Language Query, kein SQL mehr

00:15:11: usw.,

00:15:13: Das nimmt die Eintrittsbarrieren von unserem Produkt total runter.

00:15:15: Und unsere Aufgabe war wie kriegen wir eigentlich unsere Daten in die Ökosysteme rein gespielt?

00:15:19: Dass sie verfügbar sind?

00:15:20: Was ist da deiner Meinung nach schlauer wenn ihr sagt für diesen apk in deinem lm zahlst du monatlich hundert euro oder sagst du nee der es kostenlos und wird nur nach nutzungen berechnet weil wir einfach merken wenn die leute anfangen zu spielen dann nutzen sie uns immer mehr

00:15:34: total unterschiedlich und ich glaube da hat auch noch keiner so.

00:15:38: also es gibt ja ganz viele diskussion.

00:15:39: ja es sieht based model toten jetzt ein consumption base oder das konsumtion basetoten.

00:15:42: es geht an outcome base.

00:15:43: also es gib dir fünfzig ideen gerade wie pricing in Zukunft funktioniert.

00:15:48: keiner weiß es genau, wie's funktioniert.

00:15:49: Und was wir sehen ist unglaublich viele Leute probieren unglaublich viel aus wie auch also Wir probieren Hybrid Modelle aus wo du sagst okay Du hast ein Seatbase.

00:15:57: also viele Kunden sagen wir wollen unsere Sitze nicht verlieren die sollen unsere Researcher behalten.

00:16:00: wir wollen trotzdem allen Mitarbeitern Accessories LRM geben.

00:16:02: das heißt sie haben Seat Base Modell plus die kreieren APK der halt über Credits funktionieren.

00:16:07: Andere Leute sagen, ich hätte gerne monthly Retainer und ich möchte aber zusätzlich und consumption-based arbeiten.

00:16:12: Dann sind die Credits günstiger weil monthly Retailer dabei ist.

00:16:15: Andere Menschen sagen, Ich bin McKinsey.

00:16:16: Ich hätte gern unlimited... Ja, ich kann nicht über Credits.

00:16:19: Das ist ein Kontrollkosten, den ich kontrollieren kann.

00:16:21: und dann geben wir halt sehr hoch in der Credit-Consumption und machen im Prinzip einfach uns nur so eine Stop-Loss-Strategie und sagen mehr dürft ihr nicht konsumieren weil jetzt dann müssen wir uns unterhalten.

00:16:29: aber bis zum bestimmten Limit ist es eigentlich egal wie viel davon er verbraucht.

00:16:32: das heißt wir probieren moment sehr sehr viel aus Weil wir ne ganz komische Situation haben.

00:16:37: Ein anderer Kollege hat das mal ganz gut beschrieben.

00:16:39: Er meinte Wir haben einen sehr seltsamen Markt indem wir In dem An Experience Bayer, das sind unsere Kunden auf An Experience Sellers.

00:16:46: Das sind wir im Moment auch An Experience Technology Providers treffen.

00:16:49: also keiner weiß wie es funktioniert und es entwickelt sich brutal schnell.

00:16:53: Technologie entwickelt sich schnell.

00:16:56: die Erwartungshaltung glaube ich von Management entwickelt sich Schnell aber die Organisationen kommen oft nicht mit.

00:17:01: Und Ich glaube dass muss ich jetzt finden in den nächsten sechs bis zwölf Monaten

00:17:03: Spannend.

00:17:03: ich habe gerade diese Woche ein Artikel gelesen von jemand der sagte das alte Saas Pricing Modell ist tot.

00:17:08: denn sobald man jetzt irgendwie sagt Mein Saas gibt's auch mit einem MCP, du kannst drauf zugreifen.

00:17:13: Sozusagen bevor die erste Zeile Text auf dem Bildschirm erscheinen sind schon fünfhundert Abfragen passiert weil der Agent natürlich irgendwie losrennt und erstmal versucht irgendwie von allen Richtungen zu slice'n und zu dreißen Daten zu ziehen und dass das auf Dauer überhaupt nicht praktikabel ist mit den bisherigen Saas-Abrechnungsmodellen.

00:17:29: Funktioniert nicht genau!

00:17:30: Und also wir hatten einen Einkunden bei uns.

00:17:33: Der hat es geschafft, in den ersten drei Tagen durch eine Viertelmillion Credits durchzubauen.

00:17:38: Ich kann sie nicht qualifizieren.

00:17:40: Also

00:17:40: das ist viel Geld!

00:17:41: Da reden wir über hohe fünfstellige Beträge pro Tag und so.

00:17:47: Und da haben wir den auch angemeldet und gesagt okay der läuft was falsch, ja euer Agent goes rogue ihr müsst da irgendwie mal gegen steuern.

00:17:53: also wir sehen alles ne?

00:17:54: Wir sehen super High Consumption.

00:17:56: aber was wirklich spannend ist... Wir sind ja eine Zutat, ne?

00:18:02: Das ist ein Endprodukt.

00:18:04: Da hatten es ja nie das Endproduk, sondern du sagst ich will einen Markt-Eintrittsstudie haben, ich will den Preiswettbewerbsanalyse fahren oder so was oder noch besser... Ich will eigentlich mein Produkt verkaufen und dafür brauche ich eine Preisanalyse und dafür bräuchte ich Statista-Daten.

00:18:13: Das heißt wir sind immer nur ein Ingredient für irgendwas.

00:18:15: Und was wir jetzt sehen ist dass wir zum Beispiel Sobald wir die Arbeitsprozesse unserer Kunden besser verstehen, ist es mittlerweile sehr einfach, Agenten zu bauen, die diese Mitstatista-Daten extrem gut unterstützen.

00:18:27: Wir haben jetzt ein Produkt gebaut total simpel für einen großen Publisher der gesagt hat, Großteil unserer Redakteure verbringen Arbeit damit ihren Text den sie im Kopf hat sauber zu recherchieren.

00:18:35: und wir haben jetzt eine Agentin gewollt wo der Redakteur ihre Redakteuren einen Text unterschreibt.

00:18:39: dann gibt's einen Agenten der von uns da drüber läuft und zieht alle Informationen also bricht diesen Text runter in Bibothesen oder sonst was.

00:18:45: Wir ziehen die Daten und füllen in den Text direkt alles Statistik, alle Informationen mit Quellverweisen, die Grafiken da rein.

00:18:51: So dass der Redakteur sagt hier ist meine Story und ich habe die komplett data-backed mit Statisterdaten.

00:18:56: Und das sind natürlich eine riesen Arbeitsersparnis.

00:18:59: Das ist das was das irgendwann dann spannend macht.

00:19:02: Wenn ich sage es geht nicht nur darum dass jemand bei mir einen Datenpunkt zieht, sondern es geht auch um dass sich Arbeitsprozesse mit meinen Daten viel schneller und einfacher darstellen kann.

00:19:09: Ich glaube, das wird noch viel mehr die Zukunft von uns sein als nur jemand der sagt nicht suche Daten

00:19:14: irgendwo.

00:19:14: Super spannendes Thema.

00:19:15: gerade im Verlag war das halt so.

00:19:16: Ja, super spannendes thema.

00:19:17: ich spiel auch viel somit Daten und mit Agenten die dann später sozusagen den Unsinnigen Schreiber versuchen zu verifizieren oder so.

00:19:23: Und ich finde es so interessant weil auf einmal kann ich mithilfe von AI zum selben Thema beinem Meinung vertreten

00:19:31: hoch

00:19:32: genau hoch mit Fällen billig vertrete.

00:19:35: Und das, finde ich macht mich so ein bisschen verrückt.

00:19:38: Denn vorher kann man meistens sagen, wer irgendwie die besseren Quellen mitbringt, dem kann man sozusagen leichter vielleicht irgendwie der Argumentation folgen.

00:19:45: Aber wenn jetzt es egal ist welche Seite damit da ich vertrete... Ich kann beides irgendwie mit starken Quellen unterlegen.

00:19:52: Bin super gespannt ob das irgendwelche Auswirkungen hat, ob das irgendwo dahin führt dass man sagt ach du kacke!

00:19:58: Es schafft ja die Erkenntnis, zu sagen es gibt keine allgemeingültige Wahrheit zu irgendeinem Thema.

00:20:03: Also ich glaube das ist ja die Wahrheit.

00:20:04: Früher hat sich ja die Redakteurinnen oder jeder selbst rausgenommen und gesagt meine Meinung ist richtig und hier sind meine Daten.

00:20:09: wie's belege.

00:20:10: heutzutage kriegt man eine sehr transparente Übersicht darüber und sagt wir haben auch einen zweiten Agenten gebaut der genau dass macht.

00:20:14: er sagt so einem beliebigen Topik argumentieren wird ihr pro und konst durch mit allen Argumenten dazu.

00:20:19: also du kannst reinschreiben Electric Vehicles are Dead dann kriegst du ein kompletter Artikel dazu mit allen Daten die das belegen.

00:20:24: und des nächstes Electric Vehicle Are The Hot Shit geschrieben.

00:20:28: Das ist wirklich spannend gerade und ich glaube was wir auch sehen, dass Daten ja oft dazu missbraucht wurden um eine Geschichte zu belegen die aber vorher schon im Kopf hat.

00:20:40: Absolut!

00:20:41: Und ich glaube das wird offensichtlicher, dass es schwieriger wird weil ich jede Geschichte mit Daten belegen kann wenn ich Zugriff auf ausreichend große Datencodes habe.

00:20:50: Spannend!

00:20:52: Wenn ihr sowas schreibt und dann irgendwie merkt so krass Diese ganze diese ganze LLN Zutat, die gibt's inzwischen open source und.

00:21:01: Aber die Daten, die wir haben das ist wirklich das Einmalige Jog das dann nicht in den Fingern zu sagen, jetzt machen wir die Statista Morning News und die Statister Social Media.

00:21:11: Also dass ihr selber sagt eigentlich können wir zum Publisher werden und können sagen Wir haben den unbegrenzten Datenpool und können da die die spannendsten interessantesten Texte all dem was ja gerade so in der Welt passiert selber anbieten?

00:21:22: Ja nein, also interessante Überlegungen.

00:21:24: Haben Sie so richtig darüber nachgedacht?

00:21:25: erster Impuls wäre zu sagen Man soll bei dem bleiben was man gut kann Und ich glaube wir sollten keine Meinungsplätze

00:21:32: spielen.

00:21:32: Ja genau, das ist auch fein.

00:21:34: Da war ich nie besonders gut drin aber er weiß... Ich glaube wirklich dass Statista eine ganz starke Heritage da drinnen hat nicht den Leuten zu sagen was sie zu tun haben oder was die denken sollen sondern wirklich sagen wir helfen.

00:21:46: also unser Claim is ja We empower people to make fact-based decisions und ich glaube das ist es auch.

00:21:51: Wir sehen unsere Kompetenz da drin Nicht der Berater zu sein und das muss jetzt so machen Sondern zu sagen Du willst eine Frage?

00:21:57: Wir liefern dir alle Fakten dazu damit du Wer ist das so?

00:22:00: eine gestützte Meinung, die du bilden kannst?

00:22:04: Und da fühlen wir uns wohl.

00:22:05: Ich glaube man muss auch aufpassen dass man nicht zu viel in Hochzeiten tanzt.

00:22:08: ich glaube was total spannend ist, ist zu sehen... Die Integration die wir jetzt gebaut haben in den großen Plattformen des große Vertriebsnetzwerens.

00:22:15: Wir haben im Vierundzwanzigtausend Kunden weltweit also alle... Ich würde sagen von den Top Zwei Tausend Unternehmen weltweit sind wahrscheinlich sechzig Prozent unserer Kunden.

00:22:24: Also alle großen Beratungen alle großen Banken alle großen Deckunternehmen und so weiter wirklich spannend.

00:22:28: Eigentlich müsste man jetzt dahin gehen und wir haben den System mittlerweile auch wirklich ein gutes System aufgebaut, wo ich über consumption based, über Credit Logiken.

00:22:35: Über Credit Pricing verschiedenste Datenpunkten unterschiedlich bei dem Kunden über Usage Base verkaufen können.

00:22:41: Ich könnte mir zum Beispiel vorstellen für als Datenfunnel zu agieren.

00:22:47: Es gibt verschiedenste Datenprovider, wir arbeiten mit zwanzigtausend geprüften Datenprovidern weltweit zusammen die aber teilweise sehr klein und regional sind Und im Moment gibt es keine gute Monetarisierungsstrategie für dich.

00:22:56: Ich könnte mir sowas vorstellen, wo ich sage Wir werden ein Datenmarkt planen.

00:22:58: Sollte sagen, wir kuratieren den Datenprovideur.

00:23:00: Wir haben den Zugang zu den Großkunden, wir haben die Abrechnungssysteme dahinter, Wir haben die Integration der LLMs weil Die LLM's werden nicht... ...zwanzig tausend MCPs etwas ansteuern oder wetten oder die Konnektoren freigeben.

00:23:10: Das ist dann.

00:23:10: das lohnt sich für dich!

00:23:11: Die werden irgendwo Akkulaktoren suchen.

00:23:13: Das könnte sehr spannend sein.

00:23:15: Also im Sinne von, ich glaube fest daran.

00:23:17: also für mich in meiner Logik ist es so LLMs ist das Gehirn, die Intelligenz.

00:23:22: Aber wie ein sehr, sehr smarter Berater den muss ich immer von dem reinlassen.

00:23:24: Den muss ich in meine Bücher reingucken lassen.

00:23:26: Den muß ich an meinen Mitarbeiter ranlassen damit eine gute Strategie mit Unterstützung rauskommt.

00:23:30: und ähnliches beim LNM.

00:23:30: die Antworten, die ich kriege wenn ich Statista MCP-Konnektoren da drin habe versus Ich hab nur die controllable Data Die Unterschiede teilweise also signifikant besser also signifikat besser höre detailltive richtigere Daten aktualisiertere Daten usw.

00:23:43: Und ich glaube das ist das was viele Leute jetzt sehen dieses.

00:23:47: Also wir hatten viel damit zu kämpfen.

00:23:48: Wir hatten wirklich im kleinen Kundenbereich und teilweise auch im mittleren Kundenbereich hohen Schirm, weil die gesagt haben warum soll ich viertausend Euro für Statiste ausgeben wenn ich für neunvierzig Dollar an Kloat habe?

00:23:56: Und es war und sie haben ja auch gezeigt im Screenshot guck mal ihr seid auf hier geführt als Quelle.

00:24:00: uns hat jetzt achtzehn Monate gedauert dass wir sagen durch die IP Strategie unsere Daten weniger verfügbar und wir können durch ab testen zeigen mit mcp ohne mcP also ohne Mitdaten ohne unser Daten die dann vor.

00:24:11: Qualität ist einfach Also nicht vergleichbar und im professionell Kontext wüsste ich genau, wofür ich Geld ausgeben würde.

00:24:16: Aber

00:24:16: super gut!

00:24:16: Weil da als ich das nämlich gesehen habe dass sich eigentlich alles abfragen kann über ChatGPT und so weiter, dachte auch die Zahnpasta ist außer Tube.

00:24:24: Das Ding ist so, ne?

00:24:25: Ja genau, es war mein ersten drei Monat wo ich gesagt hab so jetzt noch ein Problem.

00:24:27: Genau also drei Monate nach dem ich angefangen habe, kam mein ChatGPP Moment hier und sagte oh man echt wirklich... Nein, ist spannend.

00:24:34: Es ist eine supergeile Zeit gerade.

00:24:35: Das macht wirklich viel Spaß.

00:24:36: Aber schön zu hören, wenn man irgendwie sieht anderthalb Jahre durch Lebt wo sozusagen zu ganz vielen wichtigen Daten einmal die neue.

00:24:44: Die neuen Daten im nächsten Jahr kommen.

00:24:45: das muss mir abwarten, weil sonst sagt man ja die Daten von diesem Jahr sind hier drin.

00:24:48: Das heißt man muss einmal diesen Zyklus abwalten dass her schönzusehen, dass es.

00:24:52: Wir sehen

00:24:52: zwei Quellen und das eine ist in den Trainingsmodellen drin da musst du einmal ein Zyklus abwahrten, das zweite erlaubt erlaubst noch Crawling oder nicht?

00:24:58: Und das Crawling konnten wir sehr schnell unterbinden und haben sofort gesehen einfach unsere diese frei verfügbaren Daten und Crawlable Data sofort zurückgegangen sind.

00:25:05: Und das war sehr hilfreich für uns, dass Kunden auch nicht mehr sagen können, guck mal ich habe doch hier eins oder zwei in derselben Information.

00:25:10: warum soll ich noch zahlen?

00:25:11: Was

00:25:11: geben Kunden teilweise im Monat für Geld bei euch aus?

00:25:14: bis siebenstellig im Jahr?

00:25:17: In welcher Branche arbeitet so ein Kund der sieben stelle im Jahr für Datenausgaben?

00:25:21: Also von Tech über Beratung über Industrial also das ist ja sehr unterschiedlich.

00:25:25: Aber das sind teilweise dann auch Enterprise-Lizenzen, um eine vorhandene Unlimited Access für alle Mitarbeiter und so weiter.

00:25:32: Wir haben jetzt kein Klumpenrisiko, wo wir sagen irgendwie zehn Kunden machen, sechzig Prozent unseres Umsatzes ist ein sehr stabiles Länder also regional und Industrie-Portfolio was gut ist.

00:25:41: Das heißt es kann mal eine Industrie schlecht gehen aber das ist nie so als alles toll läuft sowohl nie so wie alles zu hell geht.

00:25:46: Also das ist eigentlich ganz gut.

00:25:47: Weißt du noch viel wie viele Statista da man sich kauft wurde von Ströer?

00:25:50: Oh das wurde publiziert glaube ich.

00:25:52: Ich weiß es nicht,

00:25:53: also ich schätze dass waren so um achtzig Millionen glaube ich oder sowas?

00:25:57: Okay ja irgendwie sowas.

00:25:58: Also ich hab's leider auch in dem Kopf aber das hat die Firma schon wieder zurückgespielt noch.

00:26:03: Ich

00:26:03: würde sagen das war ein lohnendes Investfonds an Schereholen her.

00:26:06: Das ist natürlich im Moment.

00:26:08: Im Moment machen wir umsatzseitig eher eine Seitwärtsbewegung, weil wir schon den kleinen Kundenbereich haben und viele Agenturen sagen die hatten drei oder vier Mitarbeiter.

00:26:16: Die werden sich nicht für viertausend Euro Statista kaufen sondern die werden dann über andere Künstleranbieter geben.

00:26:21: Wir sehen das unser Großkundenbereich sehr gut wächst.

00:26:23: Wir sind ein Statista Connect also das Produkt wo wir sagen du musst nicht mehr auf Statista.com gehen, sondern kannst unsere Daten in alle Workflows rein binden.

00:26:30: extrem gut weg.

00:26:31: Wir haben jetzt zwei neue Produkte und komplett neues Headcare-Wortikel was wir aufbauen.

00:26:35: Das wird gut, aber das Portfolio wird sich verändern.

00:26:38: Es wird weniger Seeo-Traffic sein und es wird mehr Solutions-Setting sein.

00:26:42: Große Kunden werden uns noch stärker wachsen.

00:26:44: Kleine Kunden werden wahrscheinlich eher verlassen außer... Und dann denken wir gleich drüber nach ob wir ein gutes Longtail-Produkt bauen können?

00:26:50: Dass Leute wie du sagst.

00:26:51: ich will jetzt eigentlich nur diese fünf Statistiken haben.

00:26:52: dafür bin ich bereit fünf Euro zu zahlen einmalig Aber nicht die Subscription und da muss man gut darüber nachdenken.

00:26:58: Wie könnte so ein Produkt aussehen?

00:27:01: Was sind, habt ihr irgendwie so einen Alert, der zuschlickt und sagt hier wurde versucht eine Statistik abzurufen?

00:27:06: Die haben wir noch gar nicht oder sowas.

00:27:08: Also das erfolgt selbst.

00:27:09: nach zehn Jahren Statista gibt es immer wieder Statistiken die abgefragt wurden.

00:27:13: Ja ja also wir haben jetzt nicht viele Nullfehler Treffer aber wir analysieren sehr genau.

00:27:18: was geben Leute bei uns?

00:27:19: entweder unseren Research AI-Produkt ein, also unser AI & Able Suchprodukt oder in die klassische Suche.

00:27:24: Wir gucken wir ranken die Suchqualität.

00:27:26: wie viel Treffer haben wir Virus Approximity zu den einzelnen Datenpunkten?

00:27:33: Wir haben ja auch nicht unbegrenzte Ressourcen bei uns und wir müssen sehr, sehr genau überlegen.

00:27:41: In der nächsten Research Cycle investieren wir in ein weiteres Land, in eine weitere Industrie, in das tiefer Bohren einer bestimmten Industrie Und man kann ja immer beliebig weiter reingehen.

00:27:49: Wenn man sagt, okay, man hat Retail Data dann geht es das nächste Mal wie Retail data auf Kategorie Ebene?

00:27:53: wenn Ja habe ich die eigentlich auf SKU Ebene?

00:27:55: Wenn ja hab ich die auch?

00:27:55: Farb und Größenlaufebene also sehr unendlich was sie an Daten weiter produzieren können?

00:28:00: und die Frage ist immer wo ist der Grenznutzen von vorproduziert, also wir haben zwei verschiedene Modelle.

00:28:06: Also unser Kerngeschäft ist, wir produzieren Daten vor und können uns abgefragt werden.

00:28:10: Wir haben aber auch mit Statista plus Customized Research das heißt alles was bei uns nicht gefunden werden kann.

00:28:15: wenn jemand sagt ich will Hüftgelenke in Südostasien verstehen ja dann machen wir ein eigenes Marktmodell dafür und haben unsere eigenen Market Model Experten mit den Data Sciences die halt an die Marktmodelle für Kunden bauen.

00:28:25: Das heißt es gibt eigentlich nie eine Möglichkeit dass der Kunde sagt Ich krieg's bei Statista nicht, sondern eher ist es auf der Stelle verfügbar.

00:28:31: oder müssen wir das mit den Modellen die wir haben so verfeinern dass wir es auch noch anbieten können.

00:28:36: Wenn ich jetzt von den professionellen Statistiken die abrufen werden oder die von professionellem Kunden abgerufen werden wenn es da eine Top Ten Liste gebe was für Themen stünder drin, was möchten Business Kunden am liebsten oder relativ häufig.

00:28:48: Es geht

00:28:49: ganz oft um Marktinformationen.

00:28:50: wie entwickeln sich Märkte?

00:28:51: Wie schnell wachsen die, wie sind Marktverteilungen und wie sind Marktanteile?

00:28:54: also diese das nennt sie bei uns Market Insights.

00:28:57: wir modellieren über glaube tausend Märkte also Märkte und Teilmärkte über siebzig oder hundertsiebzig Regionen also Länder und Teilgebiete usw.. alle möglichen KPIs, also Umsatz, Wachstumszahlen, Marketsharezahlen usw.

00:29:11: Das wird sehr stark von Professionalsusern angefragt weil es oft darum geht wie bin ich im Wettbewerb?

00:29:15: Wie verhalte ich mich im Wettebewerben?

00:29:17: Ich will einen Markt expandieren und wachsen schneller als der Markt, langsamer als der Markt.

00:29:20: das ist für den Professional User total wichtige Datenquelle.

00:29:24: Zweite große Data-Asset, was bei uns sehr stark angefragt wird ist unser Global Consumer Panel.

00:29:28: Also wo wir weltweit Millionen mehr und Menschen befragen über Kaufpräferenzen, Alltagssituation also Einkommenssituation, Ausbildung keine anderen Social Media Verhalten usw.

00:29:38: Und das ist etwas, was auch sehr oft angefragt wurde weil das halt von uns vorproduziert wird teilweise im Quartalzyklus teilweise halbjährig aktualisiert wird.

00:29:47: wenn du zum Beispiel sagst wie entwickeln sie eigentlich meine Marken bekannt hat im Vergleich zur Wettbewerbung in verschiedene Länder dann kann man es ja sehr genau bei uns darstellen Da hat halt ein Endkunde oder eine kleine Agentur eigentlich keinen Spaß dran, aber große Kunden die sagen ich habe hier irgendwie fünfzehn Marken in meinem Portfolio.

00:29:59: Ich hätte gerne durchgetrackt.

00:30:01: Freuen sich dass sie sagen ich muss jetzt keine Marfu beauftragen sondern kann eigentlich für drei tausend Euro mehr die Daten von Statista ziehen.

00:30:06: Wer ist euer größter Wettbewerber?

00:30:09: Denken wir viel drüber nach!

00:30:11: Es gibt...

00:30:12: Ich benutze viele World and Data.

00:30:14: Ja ich glaube das ist auch.

00:30:15: also es gibt erstmal YouGov.

00:30:16: Also es gibt so Global Weapon Decks Die auch.. Also es gib kein Wett Bewerber der Alle diese Datentöpfe hat die wir haben, aber es gibt in jedem einzelnen Datentopf sehr gute Wettbewerber.

00:30:25: Also bei dem Global Consumer Panel werden zum Beispiel ein global Webend XD auch ein sehr gutes Global Consumer panel haben.

00:30:30: Dann hast du YouGov, die auch ein gutes Panel haben und allgemeine Statistiken haben.

00:30:33: Du hast einen Kantar, die teilweise sehr gute Marktreports haben.

00:30:36: das heißt Es gibt eine Reihe von so fünfzehn würde ich mal sagen globalen Data Providern.

00:30:40: Das ist

00:30:40: YourGov'n kommerzieller Anbieter?

00:30:41: Ja.

00:30:42: Ah okay!

00:30:42: Wir sind nicht irgendwie... Die

00:30:44: Namen nur hier heißen irgendwie YouGoV.

00:30:46: also Es ist nicht so ein bisschen wie in der Automobilbranche.

00:30:50: Also es gibt unterschiedliche Leute, die Pkw's herstellen, manche wollen einen Electric und manche haben keine Ahnung, Sportwagen

00:30:54: usw.,

00:30:55: das ist sehr

00:30:55: unterschiedlich.".

00:30:56: Ich glaube, die Data Provider mussten einmal tief durchatmen und sagen was heißt denn eigentlich?

00:31:00: das ist das Aufkommen von LLMs.

00:31:02: Und was heißt das für das Geschäftsmodell?

00:31:03: Ich glaube aber im Vergleich zu Publishern, die ein Ad-Based Business haben ich glaube dass es viel viel härter zu modernisieren weil der Traffic nur muss sein IP Protekten wenn du deine IP protekts.

00:31:12: das ist eh noch eine Hypothese oder die können wir mal durchspielen.

00:31:14: ja wie letztens so ich bin spannendes Thema.

00:31:15: Wollen wir machen?

00:31:16: Was passiert eigentlich mit?

00:31:18: also Wie intelligent oder auf welchen Daten können eigentlich in Zukunft einen drei bis fünf Jahren LLMS noch aufsetzen in frei verfügbaren Daten?

00:31:25: Wo kommen sie eigentlich her?

00:31:25: Heute kommen Sie aus zwei Richtungen.

00:31:27: Eigentlich kommen sie aus werbefinanzierten öffentlichen Webseiten oder aus staatlichen Webseite, also irgendwie Government Funded oder sonst was Non-for-profit.

00:31:33: Und

00:31:33: Wikipedia?

00:31:34: Und Wikipedia.

00:31:35: Genau, aber Wikipedia ist self-managed kann man sagen das ist jetzt richtig gut und hast ihn auch reddit und all solche Sachen.

00:31:39: ne?

00:31:39: Weil im Wesentlichen sind die großen Verlage und viele andere Sachen sind werbefinanziert.

00:31:43: so was passiert wenn der Google Traffic Webbericht und die Werbefinansierung wegbricht.

00:31:46: Das ist ein Geschäftsmodell am zwei Möglichkeiten entweder sie gehen pleite oder sie Pensionally Paywall fangen an zu monetarisieren.

00:31:51: in beiden Sachen stirbt er Content für die LLMs als Cordable Content.

00:31:54: dass heißt meine Hypothese ist die Modelle werden schlauer Aber die Daten verfügbarkeit die Sie frei nutzen können werden immer weniger werden.

00:32:00: das heißt Data Provider in Summe müssten eigentlich eine höhere Wertschöpfungstiefe abgreifen können.

00:32:07: Und das bin ich mal sehr gespannt, also wir haben jetzt seit zwei drei Monaten denkend intensiver darüber nach und auch wie positionieren wir uns eigentlich in diesem Spiel?

00:32:12: Das wird ne spannende Diskussion glaube ich!

00:32:14: Also die erste Diskussion um wie wurde eigentlich GPD drei Punkt fünf trainiert.

00:32:18: Und dann irgendwie geguckt wurde, da ist Reddit drin und das der Common Crawl drin und dass diese... ...und dann die ersten sagten jetzt auch klar, dann werde ich doch meine Daten sperren für die Zukunft uns weiter.. ..und dann gab's so die erste Diskussion, oh ja neue Daten werden.

00:32:30: die Grenzkosten müssen immer teurer werden für die LLNs wenn es irgendwie so reinläuft.

00:32:34: Das fand'n ich auch relativ plausibel.

00:32:37: Ich überlege noch ob's... Wenn ich dann irgendwie lese das angeblich Claude Mytos so gut ist, dass es automatisch hacken kann und Sicherheitsprobleme findet die seit vierzig Jahren nicht gefunden wurden.

00:32:50: Ob man Sohn kloppt, ob das dann vielleicht doch mit Viertausend Instanzen alles was Statista hat wenn sie's wirklich wollen, automatisch nach recherchiert in neun Wochen oder so?

00:33:00: I don't know!

00:33:01: Ich

00:33:01: glaube was das recherchieren der Daten angeht ja ich glaube das was frei verfügbar ist und was an Bundesamtstatistiken usw.

00:33:08: da ist das wird in fünf jahren als Hygieneprodukt mitlaufen, das wird aber schwer zu monetarisieren sein.

00:33:15: Mich interessiert eher wenn der redaktionelle Content aller großen Publisher wegfällt oder nur noch hinter einer Paypal verfügbar ist, wenn keine Ahnung große Beratungsgesellschaften oder wie auch immer ihre Informationen und ihre Reports nicht mehr frei verfügba machen.

00:33:29: ich glaube dann wird Ich glaube, es ist weniger Problem der Training der Modelle.

00:33:33: Dafür brauchten ja am Anfang total viele Daten und haben auch eingekauft.

00:33:37: Jetzt geht's ja um dass die Modelle ausrainiert sind.

00:33:38: aber wie basiere ich eigentlich meine Antworten?

00:33:41: Auf welchen wird auf den Racksystem gearbeitet?

00:33:43: also welche Informationen schiebe ich eigentlich in das raus trainierte Modell rein um eine Antwort zu generieren?

00:33:47: Und da gehts drauf an.

00:33:48: Welche Daten sind denn da verfügbar?

00:33:50: und Es wird immer ein Mix aus eigen Unternehmensdaten sein als extern eingekauften Daten und ich bin sehr gespannt für sich das ausspielt in Zukunft.

00:33:57: Habt ihr mal nachgeguckt, ob sich die AI-Crawler an eure Bedingungen halten und sich so steuern lassen wie sie einsteuernlassen sollten?

00:34:04: Ja haben wir gemacht.

00:34:06: Waren so bedingt happy darüber dass wir dann gesagt haben es reicht nicht einfach diesen RoboBand Text drauf zu schreiben sondern wir haben dann gesagt Wir fangen an einfach weniger Informationen einfach Crawlable zu machen Und nicht nur zu sagen du darfst nicht crawlen, sondern einfach weniger zu exposen.

00:34:20: Ich habe

00:34:20: gerade irgendwie gestern auf LinkedIn eine Statistik gesehen östlicher von uns gelegenen LLMs sich eher so gar nicht an der Robotsanweisung halten und zumindest aber die ganz großen, die versuchen das ein bisschen einzuhalten.

00:34:33: Ja,

00:34:34: ich glaube auch, dass ist totaler Wildwester draußen gerade und das ist ja auch spannend.

00:34:39: also ich denke immer für jeden Also der irgendwie Bob, der Baumeister mag.

00:34:43: Also irgendwie morgens nur so ein gelben Helm ins Büro koppelt.

00:34:45: Das muss eine geile Zeit sein weil unglaublich viel passiert.

00:34:47: Total für Unsicherheit da ist, weil alles irgendwie hinterfragt wird und neu gebaut werden kann.

00:34:51: aber ne geile zeit ist.

00:34:52: Aber dieses Chaos hinterlässt natürlich auch... also da verhandeln sich alle nicht wie in einem total eingespielten Markt.

00:34:58: das werden wir immer wieder sehen.

00:34:59: Aber ich finde es auch ein bisschen der Reiz drin.

00:35:03: Du hast mal gesagt stelle Leute einen die klüger sind als

00:35:07: man selbst.

00:35:08: Definitiv!

00:35:10: Die Besser habe ich glaube ich gesagt.

00:35:12: Ja okay.

00:35:12: Lüger

00:35:12: ist noch besser, also besser und lüger!

00:35:14: Also beides sollten sie sein?

00:35:15: Du darfst sagen was du selbst gesagt hast das sozusagen hast du das letzte Wort.

00:35:19: Wie machst du das?

00:35:20: wie kann man das prüfen?

00:35:21: woran zeigt sich dass?

00:35:22: total schwer.

00:35:23: Ich hatte heute gestern im onboarding ich mache mit allen Mitarbeitern neue Mitarbeiter zu kommen eine Stunde onboarding danach nochmal eine halbe Stunde auf das Q&A nach zwei Wochen.

00:35:32: Und in dem onboarding sage ich den Leuten auch immer Was mir total wichtig ist A Ich brauche Leute, die eine hohe Selbstmotivation haben.

00:35:40: Ich kann nicht morgens hingehen und meinen Job sein.

00:35:41: Ich muss jetzt achtmal Leute gehen morgen.

00:35:42: Und das kann ich gar nicht!

00:35:43: Ich kann die acht mal Leute motivieren, doesn't

00:35:44: work.".

00:35:45: Das heißt wir verbringen moment extrem viel Zeit... ...und das hat mein Spielverlauf aus der Annika total gut hingekriegt.

00:35:52: Recruiting ist bei uns eine richtige Kompetenz geworden.

00:35:55: Wir kriegen total gutes Feedback aus den Fachbereichen, aber auch der Prozess ist total intensiv.

00:35:59: Also es gibt kaum Stellen die wir besetzen wo es nicht sieben acht Interviews gibt also wo wir wirklich die Leute ganzen Tag on-site haben, harte Case-Style machen.

00:36:05: Wir haben jetzt, wir encourage jeden, der sich bei uns bewirbt mit AI seine Bilanzunterlagen zu optimieren.

00:36:10: Wir warten dann aber das wir uns erklären wie habt ihr's genutzt was habt ihr gemacht?

00:36:13: Wo seid ihr in Grenzen gestoßen?

00:36:14: und so weiter.

00:36:15: Wir investieren einfach extrem viel Zeit a das richtige Mindset zu finden.

00:36:18: Es gibt unglaublich viele intelligente Leute da draußen.

00:36:20: ich glaube was wir machen ist finden wir Leute, die Lust haben was zu bauen.

00:36:24: Finden wir Leute die eine hohe Resilienz haben weil es wird schwer, es wird unangenehm und schwierig.

00:36:28: Es wird Chaos geben.

00:36:28: also muss man heute haben sie sich damit wohlfühlen und nicht dann in Schockstarre verfallen Und dann musst du halt auch so durft das klingt die Probezeit beidseitig nutzen.

00:36:37: Die Mitarbeiterin der Mitarbeiter muss gucken will ich hier sein?

00:36:39: Und wie ein Unternehmen müssen die sechs Monate nutzen sagen ist eigentlich das?

00:36:42: Stimmt das einfach von dass was wir uns versprochen haben?

00:36:44: kann die Person das eigentlich liefern?

00:36:46: Aber ich glaube der Trick wirklich richtig gute leute einzustellen ist sich wirklich Zeit für sehr gut hinzunehmen und das habe Ich früher viel zu wenig gemacht.

00:36:51: Hast du Karriere-Tipps für junge Talente?

00:36:55: Ja, sucht euch die Person aus, für die ihr arbeitet.

00:36:57: Unternehmen ist egal und Marker ist egal, Nutzerie ist egal.

00:36:59: Sucht euch nur die ersten Managerinnen, erster Manager, das ist das Wichtigste!

00:37:02: Was

00:37:02: ist in den letzten Monaten oder vielleicht im letzten Jahr so dein Lieblingswerkzeug geworden mit dem Du arbeitest?

00:37:07: Claude!

00:37:08: Absolut!

00:37:10: Wir machen auch viel mit Langdok.

00:37:11: aber Langdoc hat ja die verschiedensten LNMs integriert... Ich nerv glaube ich auch ganz viele leute gerade im unternehmen, wo ich immer denke das produkt ist nicht gut und setze mich am wochenende hin.

00:37:21: Und weibkode fröhlichen kloten.

00:37:22: natürlich ist es dann nicht sauber ins weg in die gritte gar nichts.

00:37:24: aber ich sage er so schwer kann sein sowas will ich haben und diese marken schon wieder mit einer doofen idee um die ecke.

00:37:29: aber das macht also ich finde dass für mich mehr echten alter sack und ich habe ich kenn noch die zeiten in denen Oder bis vor zwei Jahren.

00:37:36: Engineering war immer ein Bottleneck, ne?

00:37:37: Das war immer.

00:37:38: wie viel Kapazität habe ich eigentlich?

00:37:39: und ich glaube wir werden wirklich in eine Zeit kommen wo das klassische Coding kein restrikt Effekt kümmer ist.

00:37:44: also es geht im Prinzip wie viele Ideen hab' ich um die Möglichkeit Ideen umzusetzen wird exponentiell wachsen.

00:37:49: unfassbar wie schnell mittlerweile unsere Teams neue auch wirklich fertige und workable Prototypes raussetzten die wir für Kunden bringen können macht unglaublich viel Spaß.

00:37:57: Also das mega Großartig.

00:38:00: Man fühlt sich halt, können wir aber was da laufen so ein bisschen?

00:38:02: Gerade wenn man nicht selbst Entwickler war, denkt wie geil ist das denn?

00:38:05: also

00:38:05: Ihr habt mich jahrelang gelogen, es geht doch alles.

00:38:08: Aber ich hab dazu auch grade irgendwie die Zahl gehört.

00:38:11: früher war neunzig Prozent des Arbeitsaufwandes war halt das Building von der App und dann aber zehn Prozent Maintaining oder sowas.

00:38:20: Und jetzt ist halt die Building nur noch zehn Prozent, aber neunzig Prozent ist jetzt auf einmal Maintaining.

00:38:24: weil wie schon gesagt du weibkodes was?

00:38:27: Wie sieht das in vier Wochen aus?

00:38:28: In acht Wochen zwölf Wochen.

00:38:30: und dass das nochmal so ein Moment sein wird wo die Leute sagen shit Der shipable Code ist dann aber auch irgendwie viel schwieriger zu maintainen.

00:38:38: Ich bin ja auch gespannt, wo es hingeht habe ich auch keine Ahnung Aber bin immer noch.

00:38:42: also ich hoffe immer noch Es muss doch irgendwie nochmal einen Moment geben, wo man sagt das kann nicht so inflationär sein dass auf einmal jeder zum Zeitpunkt wann er es braucht seine Software selber baut mit Claude.

00:38:52: Nee das glaube ich auch nicht, wobei wir haben ein Beispiel bei uns Wo wir ein teures internes Trailing Modul für Teile von Statistiken gekauft haben SalesTraining-Module.

00:39:01: und dann hat ein Teil von uns gesagt Ich gebe jetzt nicht sechsstellig für so ein Trainings-Tool aus und da hat sich ein kleines Team von zwei Monaten hingesetzt.

00:39:07: Und es ist selbst trap gekocht, das funktioniert wunderbar!

00:39:09: Es ist jetzt live und es kostet uns zweihundertsiebzig Euro Credits im Monat glaube ich.

00:39:13: Also es ist verrückt.

00:39:15: Würde ich das jetzt bei SAP machen?

00:39:16: Wir haben gerade SAP eingeführt.

00:39:17: herzlichen Glückwunsch an mein CFO.

00:39:18: mega geiles Projekt On Time & Budget erstmal in meinem Leben in Sohockenburg gehört habe.

00:39:22: Das würde ich natürlich nicht machen.

00:39:23: aber wenn es um wirklich Themen gibt die weder also Kunden Also ein Kundenversprechend auswählen soll ein internes Trainingsmodul.

00:39:30: Wir haben auch überlegt eine Learning und Development Plattform, muss ich die einkaufen oder kann ich mir die nicht selbst zusammenschrauben so dass sie dann für mich passt?

00:39:36: Ich glaube es gibt immer mehr Teilbereiche wo du sagst das Thema Operations ist nicht so wichtig ja weil's kein Kernprozess ist für die Wertschöpfung sondern nur ein Support Prozess ist.

00:39:44: also weiß ich nicht.

00:39:45: Let´s see

00:39:47: Es gibt so einen Spruch.

00:39:48: Du hattest im Vorgespräch gesagt ihr hattet auch mal so Umfragen.

00:39:51: Die sind halt überhaupt nicht vermarktbar aber die brachten viel Reichweite wie zum Beispiel Kokspreis

00:39:55: in Hamburg oder in Deutschland?

00:39:55: Genau, der München war das glaube ich.

00:39:57: Ja super durch die Deckelgangsstatistik ganz großartig!

00:39:59: Okay aber hat man sich dann im nächsten Jahr jetzt nicht irgendwie... Entschieden, dass die Freise wieder abzudaten wahrscheinlich.

00:40:04: Nee das sind also das sind so einmal Statistiken und dann auch irgendwie jetzt gerade zur Fußballwm gibt es ganz viele Statistik wie man da rausbringen kann und Leute gucken Google halt FußballwM und dann kommen halt fünfzehn Statistiker für ein Statista und dann hat man wieder viel Traffic.

00:40:15: aber Das ist im Wesentlichen fällt das bei uns weniger um klassisches SEO zu um den Sales Funnel zu füttern sondern Markenbildung.

00:40:22: Also wie kriege ich eigentlich Brand Awareness?

00:40:24: Eigentlich

00:40:24: hatte ich diese Koks Frage nur gestellt um einen Segway zu haben.

00:40:27: zu dem Sprichwort Don't get high on your own Supply lang Zugriff auf alle Daten hätte, die ihr so habt.

00:40:33: Dann würde ich den ganzen Tag irgendwie sitzen und überlegen wo kann ich jetzt noch schnell irgendwie fünf Prozent Trading-Tipps rausholen?

00:40:39: Wo passiert gerade irgendwas was noch keiner sieht?

00:40:41: aber ich habe das hier schon meinen Daten.

00:40:43: gibt es da irgendwelche Zahlen wo du sagst Christoph tun wir so als ob keiner zuhört?

00:40:46: aber dass sind so richtig heiße Zahlen.

00:40:48: die bewegen mich weil ich glaube die bedeuten irgendwo die Zukunft aber ich kann auch nicht genau sagen was sie bedeuten.

00:40:56: Ich glaube was mich immer interessiert sind unsere Also die großen Trendreports, die wir machen.

00:41:01: Da sitzen wirklich Leute und setzen sich intensiv mit, also Gen-Zee, Social Media Falt

00:41:05: usw.,

00:41:05: wo ich sage das ist gut Wir haben ja keine Tagesaktuellen Daten bei uns.

00:41:09: Wir haben hier keine Trading Plattform oder sowas.

00:41:11: Das heißt bei uns sind Daten entweder ein Monat in Quartal oder kommt teilweise vom Statistischen Bundesamt oder große Modelle aktualisieren wir einmal im Jahr, weil es auch Trägemärkte sind.

00:41:19: Das lohnt sich nicht jedes Jahr zu machen.

00:41:20: D.h.

00:41:21: da ist man weniger Keine Ahnung, jede Minute kommt ein neuer Datenpunkt und den muss ich mir jetzt angucken rein.

00:41:26: Ich glaube da sind andere Data-Provider die sehr stark keine Ahnung Finanzdaten oder keine Ahnung irgendwelche Utilities sich angucken.

00:41:33: das sind wir nicht.

00:41:34: So mit Gott sei Dank nicht, dann würde ich auch schnell mal dieses Rabbitroll runtergehen.

00:41:38: Die letzte Zahl die dich beeindruckt hat, die du gesehen hast bei euch?

00:41:41: Letzte Umfrage, letzte Schapistik, letzte Umsatzzahl...

00:41:45: Die letzte Umsatzzahl, also ich finde immer noch die Adoption Curve von AI unfassbar.

00:41:49: Also wie schnell die auf eine Milliarde Nutzer gekommen sind.

00:41:51: und ich find auch was man an Credit Consumption mittlerweile sieht, was Unternehmen da durchbrennen?

00:41:56: Und dass sie sagen, das sind eigentlich die Kosten, die ich einspare auf der Backseite und was in die Creditskosten auf der anderen Seite haben.

00:42:02: wir bauen da gerade ein paar Modelle dazu, das mein Verhältnis zu setzen.

00:42:05: Das ist schon Ich glaube viele Leute, das ist Wild-Wild-West.

00:42:08: Also es gibt keine Governance-Kontrolle darüber ganz wenig.

00:42:12: Es war vor vier Monaten hieß es die Mitarbeiter werden gelobt wenn sie möglichst viel Credit durchhören.

00:42:16: jetzt heißt es Leute ihr müsst aufpassen dass sie kosten.

00:42:18: also es ist verrückt was gerade passiert.

00:42:19: ja und wirklich totales Chaos absolut.

00:42:21: und jeder jeden der ich frage was ist grad sein liebster use case in lord koto?

00:42:25: Was dein liebste use case?

00:42:26: hast du irgendwas wo du sagst das ist schon etwas das du regelmäßig machst oder ein Agentin uns selbst gebaut hat und Skills das du zuletzt irgendwie?

00:42:34: Es gibt mir zwei Sachen.

00:42:35: also was ich sehr gerne mache ist, ich baue gerne Produkte und das ist natürlich früher waren die halt bei mir im Kopf was ich hatte.

00:42:41: Und das zu visualisieren aufzubauen macht total viel Spaß!

00:42:44: Was ich an Agents mache ist, das geht viel um Automatisierung von nervigen Taschen.

00:42:51: Ich kriege so viele E-Mails pro Tag und sage bitte rank die einmal, schreibe vorgefertigte E-mails zu

00:42:56: usw.,

00:42:56: da sage ich, ich spare mir einfach ein bis zwei Stunden in meinem Tageskalender aber ich habe ja kein produktives Geschäft was ich betreue als CEO machs über nix den ganzen Tag.

00:43:03: also im Prinzip eine Sozialstudie, die du versuchst zu organisieren dass alle Leute sich nicht auf dem Kopf hauen Ist ja nicht so, ich sage, ich muss jetzt meine Selbstpipeline durchmanagen.

00:43:14: Oder ich hab hier meine Brille, was ich durchgucken muss, das mach' ich ja

00:43:16: nicht.".

00:43:17: Was ist das spannende Projekt?

00:43:18: Was in den nächsten zwölf Monaten bei Live geht, wo du sagst...

00:43:20: Statista IQ wird großartig!

00:43:22: Statista EQ wird ganz großartigt, wo glaube ich zumindest, wird sich krass an wie Trump, da würde ich grad... Darum geht's nicht.

00:43:28: Nein, das isst ... Ich habe ein Post auf LinkedIn geschrieben, ich glaub', das war irgendwie Januar-Februar oder sowas und hab gesagt, ich hätt gern Hundert neue Apps von Statista.

00:43:36: So viele Ideen hat man so einen Daten machen können.

00:43:38: Und die alle so, oh Marc dreht schon wieder völlig durch.

00:43:41: Ich glaube, wir haben ja Statista also so Plattformen.

00:43:43: Das ist aber eine General Purpose Research Plattform und ich glaube, Wir können viel Use Case spezifischer dem Kunden helfen, weil unsere Daten sind so breit und so tief, dass du dich auch echt verlieren kannst Und viele Leute wissen gar nicht welche Informationen oder welche Fragen alle beantwortet werden können.

00:43:57: Und ich glaube Statista accused eine Überlegung der Plattform zu bauen in denen ich zwanzig dreißig Applikationen hoste die Applikations ganz spezifikische use cases für Industrien oder für Kundensegmente bearbeiten.

00:44:08: Also zum Beispiel Eine total simple Idee.

00:44:10: nur um uns mal zu erklären, ich könnte eine einfache Brand Tracker App bauen.

00:44:15: Du sagst okay du wählst aus dann fünfzehntausend Brands die wir tracken.

00:44:18: Wählst du deine drei aus?

00:44:18: Deine drei Wettbewerber, deine Märkte ja und dann hast du halt jede Woche wenn wir aktualisieren mal noch jeden Monat kriegst du automatisch deinen Brand Tracker und kannst dich durch navigieren.

00:44:25: wie veränder ich mich nicht.

00:44:26: Das kannst du auch aus unserem Consumer-Panel dir manuell ziehen.

00:44:30: Aber viele Leute haben keinen Bock darauf, ne?

00:44:31: Und ich glaube, Statista IQ ist für uns zu dieser Überbegriff zu sagen, lass uns mehr Intelligenz aus unseren Daten rausziehen anstatt nur Datens bereitzustellen!

00:44:40: Ich bin ab und zu bei Twitter aber XX unterwegs... Ja.

00:44:42: ...und da kann man ja hier grock fact checken lassen oder sowas.

00:44:46: Eigentlich wünsche ich mir noch den... Den Fact

00:44:47: Checker?!

00:44:48: ...den

00:44:48: LinkedIn wo ich sozusagen euch ein Statista markieren kann und sagen wieviel umsatz mal...

00:44:52: Vielleicht kommt bald ein Browser-Plug in

00:44:53: Ja, vielleicht mal ein Brauseparkin.

00:44:55: Aber es wäre natürlich auch eine schöne Werbung.

00:44:57: Ich kann ja jedes Mal Statista taggen und dann kommt automatisch eine Minute später irgendwie kurz der Strommix in Deutschland im letzten Sommer an Sohn zu holen.

00:45:06: Das

00:45:06: wär super.

00:45:07: die Frage ist!

00:45:08: Who's gonna pay for this?

00:45:10: Erst mal ihr.

00:45:12: Und aus Reichweite folgt immer irgendwie ein bisschen das Modell.

00:45:16: Das wissen auch alle aus der

00:45:17: Lage.

00:45:17: Nein, lieber legen wir es gut!

00:45:18: Haben wir auch oft noch nachgedacht und wir scheitern dann immer an den Punkt sagen, wer ist die Zielgruppe?

00:45:21: Glauben wir dass das für uns hilft?

00:45:23: und how do we monetize it?

00:45:25: Definitiv da.

00:45:26: Danke.

00:45:27: Gibt's noch was, was ich hätte fragen können?

00:45:28: Oder sagst du das ist so ein spannendes Thema und ich hab nicht einmal nachgefragt?

00:45:31: Nein!

00:45:31: Wir hatten einen sehr guten Rotumschlag und haben mich sehr wohl hier gefühlt.

00:45:34: Hat Spaß gemacht.

00:45:35: Ja

00:45:35: mir auch.

00:45:35: Das war toll und ich mag auch... Du hast ja eine hohe Info per Minute Dichte die du davon dir gibst.

00:45:41: Ich spreche wieder zu schnell.

00:45:42: Nee aber dass man nicht weiß, ob es schon wieder zu Ende geht sondern dass man wirklich aufpassen muss macht dann immer besonders viel Spaß als Host wenn das so schnelle gute und AI Themen finde ich eh gut.

00:45:53: Das freut mich.

00:45:54: Vielen

00:45:54: Dank dafür.

00:45:55: Danke, dass ihr hier warst.

00:45:55: Viel Erfolg bei euch und vielleicht irgendwann mal ein Update wird uns sehr freuen.

00:45:59: Sehr

00:45:59: gerne!

00:46:00: Auch

00:46:00: im Namen unserer Zuhörerinnen zu Hörer.

00:46:01: vielen Dank und euch leg ich natürlich ans Herzen jetzt nochmal auf den Abo-Button zu drücken denn wir haben tolle Folgen, tolle Gäste, toille Gespräche, toller Infos und dann verpasst du keine neue Folge mehr.

00:46:12: Komm hervorragend durch deine Woche.

00:46:13: ganz liebe digitale Grüße von Marc und von Christoph.

00:46:15: Ciao ciao.