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When software stocks cratered in January, the narrative was simple: AI is killing SaaS. Adobe and Salesforce dropped 11%+, Intuit fell 16%. Forward PE ratios fell to 18x - the lowest on record, far below the decade average of over 55x. The Morgan Stanley SaaS Index fell 15% year-to-date.

But here's what most people missed: This isn't about AI killing software. It's about AI fundamentally repricing what software is worth - and who captures that value.

I've been an entrepreneur in digital since 1993. I founded Austria's first internet agency when most people thought the web was a fad. I've seen bubbles, corrections, and genuine paradigm shifts. This one is real. But it's more nuanced than the headlines suggest.

The Selloff Is Real. The Panic Is Overblown.

Let's start with the facts. Software valuations aren't just down - they're being systematically re-rated. The SaaS Capital Index shows median ARR multiples at 6.7x, comparable to the "low normal" of 2016-2017. But here's what changed: the interquartile distance doubled from ~3x to ~6x.

Translation: The gap between winners and losers has exploded. Merely being a SaaS company no longer guarantees premium multiples. The market is differentiating aggressively.

As Scott Galloway has argued on his Prof G Markets podcast: AI won't kill software companies, but it'll put margin pressure on them. A 20-30 person team can now spin up a SaaS platform at a fraction of the cost.

Here's the analogy: If Adobe is Mercedes and Figma is Toyota, someone's about to build BYD with 80% of the functionality for 10% of the price.

That someone is probably using AI.

What's Actually Happening

Three developments crystallized the anxiety in January and February 2026:

1. Anthropic launched Cowork (Jan 12) and followed up with industry-specific plugins for legal, finance, sales, and more
2. OpenAI launched Frontier (Feb 5), an enterprise platform for building, deploying, and managing AI agents across business systems
3. Nothing Playground launched in beta (Feb 10), an AI-native OS feature that generates mini-apps and homescreen widgets from natural language prompts

That last one deserves attention. Nothing (the smartphone startup) now lets users describe what they need and the AI builds it as a widget pinned to their homescreen. No download. No subscription. No app store. Capabilities are still limited today, but the direction is clear.

This is "Selfware": the era where users synthesize their own software with AI instead of subscribing to pre-built products.

And this isn't science fiction. My OpenClaw AI agent built my personal Calendly (cal.hoefinger.com) overnight: 100% all of my needs, 100% integrated with my tools, 100% my use case, 100% my look and feel. No subscription. No vendor lock-in. Just exactly the one use-case I need for my scheduling.

When Google and Apple inevitably copy Nothing Playground, a whole layer of consumer utility apps becomes obsolete overnight. And when professionals start building their own tools - like I just did with scheduling - even B2B SaaS feels the heat.

The Only Question That Matters: Do You Have a Moat?

Here's the question we ask every portfolio company now:

"If an AI agent can build what you do over night, why would anyone pay you $99/month?"

And here's the uncomfortable truth: when AI can generate functional software components in minutes, the half-life of a feature advantage approaches zero. As Scott Brinker puts it: features are table stakes, not competitive advantage. Any feature you ship today can be replicated by an AI agent tomorrow morning.

So there are only four defensible answers. And they're all about moats - not features:

• CONTEXT - Intelligence is the new lock-in
• WORKFLOW - Enterprise Gravity
• INFRASTRUCTURE - Your API is your new UI (B2B2A)
• ECOSYSTEM - Platform Gravity

Moat I - The Context Moat

▸ Intelligence Is the New Lock-in

Lock-in used to come from data migration complexity. AI killed that. Agents can restructure data schemas in minutes. The new switching cost is context.

But context is more than just data. As Scott Brinker argues, SaaS platforms are evolving from systems of record into Context-as-a-Service platforms. Records are just data. Context is personal and situational, it's the domain expertise, governance logic, and operational patterns accumulated over years of use. The real treasure isn't the interface or the feature set. It's the deep, structured, domain-specific knowledge embedded in the platform.

Anthropic is reportedly building "permanent memory" for Cowork, designed to remember your preferences, decisions, and workflows across projects and devices. Once that ships, switching means losing years of accumulated understanding. That's emotional, not just technical.

Think about what this means for SaaS: If your tool understands a user better over time, their communication style, their decision patterns, their domain quirks - you're not selling software anymore. You're selling contextual intelligence that improves with time. Every switch means starting from zero.

That's the strongest moat there is: The longer someone uses your product, the more valuable it becomes. Not because of features, but because of accumulated context.

✓ GREEN FLAG - You're building a moat:

• Darktrace - learns what "normal" looks like for your specific organization. After 12 months, catches significantly more attacks than competitors because it knows your patterns. Switching = starting from zero.
• CrowdStrike - builds a unique threat model for every device in your network. The longer it runs, the smarter it gets. Most clients use 5+ modules because each one feeds the others.
• Palantir - maps your entire business logic into a custom knowledge graph. Ripping it out = losing years of encoded decisions.
• Abnormal Security - learns how every employee and vendor communicates. Spots fake emails by detecting tone and behavior changes. Majority of customers deleted their old email security entirely.
• Veeva - owns ~80% of pharma CRM. Encodes years of FDA-regulated clinical trial data and doctor relationships. No AI can hallucinate past FDA validation requirements.
• Gong - records and analyzes every sales call. After thousands of conversations, it knows exactly which pitch works for your specific customers.

✕ RED FLAG - You're exposed:

• HubSpot - works the same on day 1 as day 1,000. Stores data but doesn't learn from it. AI features are generic OpenAI wrappers. Stock -51% in 2025.
• Grammarly - lets you pick "tone presets" but doesn't actually learn your writing style. Uses OpenAI under the hood. You're paying extra for a wrapper around ChatGPT.
• Zoom - your 1,000th meeting isn't smarter than your first. Pure utility pipe. Every competitor has AI meeting summaries now.

Moat II - The Workflow Moat

▸ Enterprise Gravity

Enterprise software isn't just features. It's 500+ integrations, SSO, audit trails, SOC 2 compliance, 24/7 support, and years of embedded workflows.

As Galloway has argued: if your employees know how to work with Salesforce, unless something is monumentally better AND mandated from the top, they're not switching.

This is "Human Skill Lock-in" - the invested learning curve of thousands of users. Not in the UI (that's going away), but in the processes, the mental models, the organizational muscle memory built around a platform. Adobe isn't just software; it's its own language, its own job requirement, its own certification ecosystem. That's deeper than any single feature or any single interface.

But it goes beyond individual skills. The real workflow moat emerges when your product becomes the nervous system of a company. When procurement, sales, finance, and legal all flow through the same system with custom workflows, approval chains, compliance rules, switching isn't a software project. It's an organizational transformation. And nobody does that voluntarily.

AI can replicate a single feature. AI cannot replicate five years of organically grown enterprise workflows running across 47 departments and 12 countries. Not today. Not in five years.

✓ GREEN FLAG - You're building a moat:

• SAP - touches every business process from ordering to payments. Even upgrading SAP to SAP takes 2-5 years. Removing it? Unthinkable.
• Salesforce - sales, marketing, service, analytics, collaboration - all in one data model. Klarna's CEO bragged about ditching it. Months later, even he doubts others should try.
• ServiceNow - started as IT tickets, now runs HR, finance, security, customer service. 85% of Fortune 500 depend on it. Ripping it out = redesigning every department.
• Workday - processes billions of transactions/year across HR and finance. Every employee touches it (time-off, payroll, expenses). Switching means migrating years of payroll data and re-certifying compliance.

✕ RED FLAG - You're exposed:

• Asana - used by one team, not the whole company. Finance doesn't use Asana. HR doesn't use Asana. Switching takes a week, not a year. Stock -92% from ATH.
• Monday.com - same problem: single-team tool, no cross-department gravity.
• Canva - a design tool for marketing. Switching means re-creating some templates. That's an afternoon, not an org transformation.

Moat III - The Infrastructure Moat

▸ B2B2A: Business-to-Business-to-Agent

API-first companies that become the backend for AI agents. Stripe doesn't care if a human or an agent initiates the payment. Twilio doesn't care if a chatbot or a human sends the SMS.

This is B2B2A: Business-to-Business-to-Agent. Your customer isn't the (human) end user anymore, it's the AI agent orchestrating workflows on their behalf.

Here's a concrete example of why this matters. Today, two people open Calendly and click through calendar weeks to find a meeting slot. It's like two fax machines negotiating a phone call. Tomorrow, their AI agents handshake via API in milliseconds. No screen, no clicks, no back-and-forth.

Your API is your new UI. Because your next million users won't have eyes.

That's the most counterintuitive point: AI doesn't destroy infrastructure SaaS - AI makes it more valuable. Every AI agent completing a task needs infrastructure. Payments, identity, communication, storage, compute. The more agents there are, the more API calls. The more Selfware gets generated, the more backend services get consumed.

If Selfware is the future, infrastructure is the pick-and-shovel play of the AI era.

✓ GREEN FLAG - You're building a moat:

• Stripe - invisible payment code inside millions of apps. $1.4T payment volume. 78% of Forbes AI 50 build on it. AI agents need payments too. Stripe doesn't care who clicks "pay."
• Cloudflare - sits between every user and every website it protects. As their CEO says: "If agents are the new users of the web, Cloudflare is the platform they run on."
• Snowflake - the data warehouse underneath analytics, machine learning, and dashboards. Every SQL query, every AI pipeline runs on it. AI workloads increase demand.
• Twilio - sends your Uber 2FA codes, your DoorDash delivery texts, your bank alerts. Invisible API plumbing woven into production systems. Switching = rewriting and re-testing across global carriers.
• MongoDB - handles unstructured data natively with built-in vector search. Ideal backend for AI applications and RAG pipelines.

✕ RED FLAG - You're exposed:

• DocuSign - core feature (digital signature) is becoming a checkbox, not a product. Stock -85% from peak. "Vibe coding" can build a DocuSign clone in hours.
• Monday.com - sits on top of the stack, not underneath it. No other company's product depends on Monday.com to function.
• HubSpot - explicitly targets SMBs where switching costs are inherently lower. Sits on top of the stack.

Moat IV - The Ecosystem Moat

▸ Platform Gravity

Most SaaS companies say "ecosystem" but mean "we have integrations." A real ecosystem is something different entirely: partners building businesses on your platform, network effects that compound value, an economic gravitational pull that gets stronger with every participant.

Call it the "Openness Paradox": by giving up control of the interface layer, you become more essential. When partners, developers, and entire businesses depend on your platform, not just your features you've built a moat that no AI agent can replicate. But very few companies have the institutional courage for genuine openness. It's counterintuitive to let go of the surface when you've spent years building it.

✓ GREEN FLAG - You're building a moat:

• Shopify - 4.8M merchants, 12-16K apps from 7,000+ vendors, ~37K partners across 50+ countries. $1B in app payouts 2024. Average merchant uses 6 apps. Leaving Shopify = losing your entire integrated toolchain.
• Salesforce AppExchange - 5,000+ partner apps, 7.5M installs. For every $1 Salesforce earns, the ecosystem generates $5.80. Their new AgentExchange (646+ agentic AI assets) ensures the ecosystem absorbs AI rather than being replaced by it.
• Microsoft - 500K+ channel partners worldwide. For every $1 Microsoft earns, partners earn $8-11. M365, Azure, Dynamics, Teams, Power Platform - switching one means evaluating the entire stack.

✕ RED FLAG - You're exposed:

• Mailchimp - "ecosystem" is a list of API connectors on a marketing page. No one built a business on Mailchimp.
• SurveyMonkey - zero platform gravity. Entire product replicable by any LLM in minutes. Surveys are inherently stateless.
• Typeform - narrow point solution. Cloneable by "vibe coding" in hours. No third-party ecosystem.

No Moat? You're a Feature, Not a Product.

If you don't have any of these four moats: Context, Workflow, Infrastructure, or Ecosystem - then you're a feature waiting for an AI model to make you obsolete. No moat = no premium multiple. It's that simple.

The market is already repricing knowledge work without structural moats:

• Gartner - stock down 71% in 52 weeks
• HubSpot - stock down 51% in 2025
• Asana - stock down 92% from all-time high
• DocuSign - stock down 85% from peak
• Thomson Reuters - dropped 16% in a single day after Anthropic's plugins launched
• LegalZoom - crashed 20% after the same announcement

Knowledge work without structural moats is being repriced in real time.

What This Means for Tech Investors

Here's the compact thesis:

SaaS isn't dying. Easy SaaS is dying. The era where a decent product with 3x growth automatically meant a 10x ARR exit - that's over.

What's happening instead:

Margins are getting squeezed - from both sides. AI integration costs money (compute, inference, new talent profiles). At the same time, enterprise customers use AI alternatives as negotiation leverage: "We're evaluating Claude for CRM workflows" is the new standard line in procurement calls. Revenue per customer drops without churn increasing. The headline metrics look fine, the unit economics don't.

The vulnerability spectrum is clear. From Calendly to SAP, the question is always the same: how many departments, countries, and compliance requirements would you need to untangle to switch?

The strategy is a barbell:

• ◆ OFFENSE - Vertical AI in regulated industries: Harvey AI, Veeva, Tempus AI, nCino, Guidewire - domains where AI delivers 10x ROI but regulatory moats protect against commoditization.
• ◆ DEFENSE - Infrastructure SaaS: Cloudflare, Datadog, MongoDB, Stripe, Twilio - the plumbing layer that AI makes more important, not less. Value is shifting down the stack.
• ◆ AVOID - Horizontal application-layer SaaS without clear moats: Asana, DocuSign, HubSpot, SurveyMonkey, Calendly or anything you could replicate with a prompt.

5 Questions for Your Next Board Meeting

1. What happens when an AI agent can replicate 80% of our features overnight?
2. Do we have a Context, Workflow, Infrastructure, or Ecosystem moat - or just features?
3. Are we API-first enough for a B2B2A world?
4. Are we a system of record - or a Context-as-a-Service platform?
5. Are we playing defense or offense - and does that match our exit horizon?

The Bottom Line

Marc Andreessen said "software is eating the world" in 2011. Jensen Huang said "AI is eating software" in 2017. Both were right.

But AI isn't eating software in one bite. It's selectively consuming the low-margin, weak-moat, commoditizable parts while making the infrastructure layer more valuable.

The companies that survive aren't the ones with the best features. They're the ones with the deepest moats, whether Context, Workflow, Infrastructure, or Ecosystem.

Right now, the market is repricing software based on AI panic. But panic creates mispricing. And mispricing creates opportunity for those who can tell the difference between structural vulnerability and temporary fear.

That's what separates a 20x exit from a 3x fire sale.

Markus Hoefinger is a Partner at 3TS Capital Partners, focusing on growth equity investments in tech companies across DACH, Nordics, and CEE. Views expressed are personal and do not constitute investment advice.

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Das Ende des 9-to-5 Büros

Das traditionelle Büro, wie wir es kannten, ist Geschichte. Die Zukunft gehört hybriden Modellen:

• Flexibilität: Arbeiten wo und wann es Sinn macht
• Purpose-driven Spaces: Büros werden zu Orten der Kollaboration
• Technologie First: Digitale Tools als Basis, nicht als Add-on

Was wir bei Accenture Song lernen

Mit über 150 Kollegen in Österreich haben wir verschiedene Modelle getestet:

1. Das Activity-Based Working

Keine fixen Arbeitsplätze, sondern Zonen für verschiedene Tätigkeiten:

• Focus Zones für konzentriertes Arbeiten
• Collaboration Spaces für Teamwork
• Creative Areas für Brainstorming
• Quiet Zones für Calls

2. Die 3-2-2 Regel

• 3 Tage: Flexibel (Home/Office/Kunde)
• 2 Tage: Team-Präsenz im Office
• 2 Tage: Wochenende (wirklich frei!)

3. Digital by Default

Alle Meetings sind hybrid-fähig. Niemand ist "second class" weil er/sie remote dabei ist.

Die Technologie macht's möglich

Tools die wir nutzen:

• Collaboration: Teams, Miro, Figma
• Projektmanagement: Monday, Jira, Asana
• Kommunikation: Slack, Teams
• Virtual Reality: Für immersive Workshops

Die menschliche Komponente

Bei aller Technologie: Der Mensch steht im Zentrum. Wir investieren in:

• Mental Health Programme
• Flexible Arbeitszeiten
• Sabbaticals
• Learning & Development

Herausforderungen

Nicht alles ist einfach:

• Onboarding: Wie integriert man neue Mitarbeiter remote?
• Kultur: Wie erhält man Company Culture?
• Innovation: Entstehen die besten Ideen wirklich via Zoom?
• Work-Life-Balance: Wenn das Büro zuhause ist

Fazit

Das Büro der Zukunft ist kein Ort, sondern ein Konzept. Es geht um Flexibilität, Technologie und vor allem um Menschen. Unternehmen, die das verstehen, werden die besten Talente anziehen.

Dieser Artikel erschien ursprünglich im KURIER.

ChatGPT als Game Changer

Seit der Veröffentlichung von ChatGPT erleben wir eine beispiellose Demokratisierung von KI-Technologie. Was früher nur großen Tech-Konzernen vorbehalten war, steht nun jedem zur Verfügung. Das verändert alles.

Auswirkungen auf die Kreativbranche

In der Kreativbranche sehen wir bereits heute dramatische Veränderungen:

• Content-Erstellung: Von der Ideenfindung bis zur Umsetzung
• Personalisierung: Maßgeschneiderte Inhalte in Echtzeit
• Effizienz: Drastische Zeitersparnis bei Routine-Aufgaben

Die Rolle von Agenturen

Agenturen müssen sich neu erfinden. Es geht nicht mehr nur um kreative Exzellenz, sondern um:

1. Strategische Beratung: Wie setze ich KI sinnvoll ein?
2. Ethische Führung: Welche Grenzen ziehen wir?
3. Menschliche Kreativität: Was bleibt uniquely human?

Chancen für Unternehmen

Bei Accenture Song helfen wir Unternehmen, diese Technologien zu verstehen und zu nutzen:

• Entwicklung von KI-Strategien
• Integration in bestehende Prozesse
• Schulung von Mitarbeitern
• Aufbau neuer Geschäftsmodelle

Die Zukunft

ChatGPT ist erst der Anfang. Die eigentliche Revolution steht uns noch bevor. Unternehmen, die jetzt die Weichen richtig stellen, werden die Gewinner von morgen sein.

Das vollständige Interview erschien in Horizont.

Die österreichische Service-Paradoxie

Wir sind Weltmeister in Gastfreundschaft - aber nur, wenn es um Touristen geht. Im täglichen Business? Da hapert es gewaltig.

Kulturelle Wurzeln

Warum tun wir uns so schwer mit Service?

1. Das Obrigkeitsdenken Jahrhunderte der Monarchie haben Spuren hinterlassen. Der Kunde als Bittsteller, nicht als König.

2. Die Grantler-Mentalität "Wos wüst?" statt "Wie kann ich helfen?" - der Grant als kulturelles Erbe.

3. Die Angst vor dem Statusverlust Dienen wird mit Unterwürfigkeit verwechselt. Ein fataler Irrtum.

Warum das ein Problem ist

In der globalen Service-Economy ist schlechter Service ein Wettbewerbsnachteil:

• Kundenerwartungen steigen: Amazon, Apple & Co. setzen Standards
• Switching Costs sinken: Kunden wechseln schneller denn je
• Word-of-Mouth explodiert: Schlechter Service wird viral

Service neu denken

Service ist nicht Unterwürfigkeit. Service ist:

1. Professionalität

Ich bin Experte in meinem Bereich und helfe dir, die beste Lösung zu finden.

2. Empowerment

Ich habe die Macht und die Mittel, dein Problem zu lösen.

3. Pride

Ich bin stolz darauf, anderen zu helfen und Mehrwert zu schaffen.

Internationale Vorbilder

Was können wir lernen?

Von den Amerikanern: Service mit Begeisterung Von den Japanern: Service als Kunstform Von den Skandinaviern: Service auf Augenhöhe

Der Business Case für guten Service

Zahlen, die überzeugen:

• 86% zahlen mehr für bessere Experience
• 73% nennen Experience als wichtigsten Faktor
• 5% mehr Kundenbindung = 25-95% mehr Profit

Praktische Schritte

Bei Accenture Song begleiten wir den Wandel:

1. Mindset Change

• Leadership Buy-in
• Kulturarbeit
• Training & Coaching

2. Empowerment

• Entscheidungsbefugnisse an die Front
• Tools & Technologie
• Klare Service-Standards

3. Measurement

• Service KPIs
• Customer Feedback Loops
• Continuous Improvement

Success Stories

Österreichische Unternehmen, die es vormachen:

• Ein Telco, der Service zur Differenzierung macht
• Ein Retailer, der Mitarbeiter zu Service-Helden macht
• Eine Bank, die Service digitalisiert ohne Menschlichkeit zu verlieren

Die Chance

COVID-19 hat alles verändert. Plötzlich ist Service wichtiger denn je:

• Digitale Services explodieren
• Menschlichkeit wird zum Premium-Feature
• Service-Excellence als Überlebensfaktor

Ein Aufruf

Liebe österreichische Unternehmen: Es ist Zeit, unsere Service-Kultur zu revolutionieren.

Nicht, weil wir müssen. Sondern weil wir können.

Lasst uns zeigen, dass österreichische Gemütlichkeit und Weltklasse-Service kein Widerspruch sind.

Lasst uns das "Dienen" neu definieren - als Chance, nicht als Last.

Fazit

Das Dienen liegt uns nicht? Stimmt. Noch nicht. Aber das können wir ändern. Und wenn wir es schaffen, Sachertorte zur Weltmarke zu machen, schaffen wir auch Weltklasse-Service.

Es ist Zeit.

Dieser Artikel erschien ursprünglich in Die Presse.

Die Chancen

KI-Systeme wie ChatGPT und andere generative AI-Tools haben das Potenzial, unsere Arbeitsweise fundamental zu verändern. Sie können:

• Kreative Prozesse unterstützen und beschleunigen
• Repetitive Aufgaben automatisieren
• Neue Geschäftsmodelle ermöglichen
• Die Produktivität signifikant steigern

Die Herausforderungen

Gleichzeitig müssen wir uns wichtigen Fragen stellen:

• Wie gehen wir mit dem Verlust traditioneller Arbeitsplätze um?
• Welche ethischen Richtlinien brauchen wir?
• Wie stellen wir Transparenz und Verantwortlichkeit sicher?
• Wie vermeiden wir eine digitale Spaltung der Gesellschaft?

Der Weg nach vorne

Als Digital Consulting Expert bei Accenture Song sehe ich täglich, wie Unternehmen mit diesen Fragen ringen. Die Lösung liegt nicht im Ignorieren der Technologie, sondern in ihrer verantwortungsvollen Integration.

Wir müssen:

1. In Bildung und Umschulung investieren
2. Klare regulatorische Rahmen schaffen
3. Den Dialog zwischen Technologie und Gesellschaft fördern
4. Die menschliche Komponente in den Mittelpunkt stellen

Die zwei Gesichter der KI sind kein Widerspruch – sie sind zwei Seiten derselben Medaille. Unsere Aufgabe ist es, beide zu verstehen und klug damit umzugehen.

Dieser Artikel erschien ursprünglich als Gastkommentar im Der Standard.

Die Vertrauenskrise

Das digitale Zeitalter hat ein Vertrauensproblem:

• Datenskandale erschüttern das Vertrauen
• Fake News untergraben die Glaubwürdigkeit
• Algorithmen entscheiden über unser Leben
• Cyberangriffe bedrohen unsere Sicherheit

Gleichzeitig war Vertrauen nie wichtiger als heute.

Was ist Digital Trust?

Digital Trust ist mehr als IT-Security. Es ist:

1. Transparenz: Ich weiß, was mit meinen Daten passiert 2. Kontrolle: Ich entscheide, wer was sehen darf 3. Sicherheit: Meine Daten sind geschützt 4. Fairness: Algorithmen diskriminieren nicht 5. Verantwortung: Jemand steht gerade für Fehler

Die österreichische Chance

"Handschlagqualität" ist mehr als Nostalgie. Es ist ein Wettbewerbsvorteil:

Unsere Stärken:

• Verlässlichkeit als Kulturgut
• Datenschutz als Tradition
• Qualität vor Schnelligkeit
• Persönliche Beziehungen

Das können wir digital übersetzen:

• Transparente Datenpolitik
• Faire Geschäftspraktiken
• Langfristige Kundenbeziehungen
• Verantwortungsvoller Umgang mit KI

Trust by Design

Bei Accenture Song predigen wir "Trust by Design":

1. Privacy First

Datenschutz nicht als Pflicht, sondern als Feature

2. Security Built-in

Sicherheit von Anfang an, nicht nachträglich

3. Ethical AI

KI, die fair und nachvollziehbar entscheidet

4. Human in the Loop

Menschen behalten die Kontrolle

Der Business Case für Trust

Vertrauen zahlt sich aus:

• 73% kaufen lieber bei vertrauenswürdigen Marken
• 67% zahlen mehr für Vertrauen
• 89% bleiben loyalen Marken treu
• 92% empfehlen vertrauenswürdige Unternehmen weiter

Praktische Umsetzung

Quick Wins:

1. Klare Datenschutzerklärung (die jemand versteht)
2. Einfache Opt-out Möglichkeiten
3. Transparente Cookie-Policies
4. Verständliche AGB

Mittelfristig:

1. Privacy Dashboard für Kunden
2. Daten-Portabilität ermöglichen
3. Algorithmen-Transparenz
4. Regular Security Audits

Langfristig:

1. Zero-Knowledge Architekturen
2. Blockchain für Transparenz
3. AI Ethics Board
4. Trust als KPI

Beispiele die inspirieren

Unternehmen A: "Daten-Treuhänder" Modell

• Kunden vertrauen ihre Daten einem Treuhänder an
• Resultat: 50% mehr Datenfreigaben

Unternehmen B: Radical Transparency

• Alle Algorithmen öffentlich dokumentiert
• Resultat: Vertrauenswerte verdoppelt

Unternehmen C: Privacy Dividend

• Kunden bekommen Geld für Datennutzung
• Resultat: Win-Win für alle

Die Rolle der Regulierung

DSGVO war erst der Anfang:

• AI Act kommt
• Digital Services Act
• Digital Markets Act

Wer jetzt Trust aufbaut, ist vorbereitet.

5 Trust-Prinzipien

1. Sei transparent: Erkläre, was du tust
2. Gib Kontrolle: Lass Kunden entscheiden
3. Halte Versprechen: Tue, was du sagst
4. Übernimm Verantwortung: Stehe zu Fehlern
5. Denke langfristig: Trust > kurzfristiger Profit

Die Zukunft

In 10 Jahren werden nur Unternehmen mit hohem Digital Trust überleben.

Warum? Weil Kunden die Wahl haben. Und sie werden die wählen, denen sie vertrauen.

Fazit

Handschlagqualität in der digitalen Welt bedeutet:

• Verlässlichkeit in jeder Interaktion
• Transparenz in jedem Algorithmus
• Fairness in jeder Entscheidung
• Verantwortung für jede Aktion

Das ist nicht altmodisch. Das ist die Zukunft.

Lasst uns digitale Handschläge schaffen, die halten, was sie versprechen.

Mehr zum Thema Digital Trust bei Accenture.

Die große Ernüchterung

Die Zeiten von "Spray and Pray" sind vorbei. User sind:

• Genervt von irrelevanter Werbung
• Besorgt um ihre Privatsphäre
• Immun gegen Standard-Werbebotschaften
• Anspruchsvoll in ihren Erwartungen

Was User wirklich wollen

Unsere Studien bei Accenture Song zeigen klare Trends:

1. Relevanz

Werbung muss zur Situation passen:

• Richtiger Kontext
• Richtiger Zeitpunkt
• Richtige Botschaft
• Richtiger Kanal

2. Wert

User tauschen Aufmerksamkeit gegen Wert:

• Nützliche Informationen
• Entertainment
• Exklusive Angebote
• Problemlösungen

3. Respekt

Privatsphäre ist kein Nice-to-have:

• Transparenz über Datennutzung
• Opt-in statt Opt-out
• Einfache Kontrolle
• Keine Dark Patterns

4. Authentizität

Echte Geschichten statt Hochglanz:

• User Generated Content
• Behind the Scenes
• Ehrliche Kommunikation
• Social Responsibility

Die Technologie-Falle

Viele Marken glauben, mehr Technologie = bessere Werbung. Falsch!

Was nicht funktioniert:

• Noch mehr Retargeting
• Noch mehr Daten sammeln
• Noch mehr Automatisierung
• Noch mehr Kanäle bespielen

Was funktioniert:

• Besseres Verständnis der User Journey
• Kreativität + Daten
• Weniger, aber bessere Touchpoints
• Echte Personalisierung

Best Practices aus unserer Arbeit

1. Zero-Party Data Strategy

User geben freiwillig Daten, wenn sie einen Mehrwert sehen.

2. Content > Advertising

Nützliche Inhalte performen besser als klassische Ads.

3. Community Building

Marken werden zu Plattformen für Gleichgesinnte.

4. Purpose-Driven Marketing

User unterstützen Marken mit Haltung.

Die Zukunft

Digitale Werbung wird:

• Predictive: KI antizipiert Bedürfnisse
• Conversational: Dialog statt Monolog
• Immersive: AR/VR Experiences
• Ethical: Privacy-first Ansätze

Fazit

Die beste digitale Werbung ist die, die User nicht als Werbung wahrnehmen. Sie fügt sich nahtlos ins digitale Leben ein und bietet echten Mehrwert. Das ist keine Rocket Science - es erfordert nur, dass wir endlich zuhören.

Dieser Artikel erschien ursprünglich in Der Standard.

Die neue Währung: Experience

Produkte werden austauschbar, Services vergleichbar - was bleibt, ist das Erlebnis. In diesem Podcast diskutiere ich, warum Experience zur neuen Währung im digitalen Zeitalter wird.

Kernthesen des Gesprächs

1. Vom Produkt zum Erlebnis

• Funktionale Überlegenheit reicht nicht mehr
• Emotionale Bindung entscheidet über Loyalität
• Experience ist der neue USP

2. Die Rolle von Daten

• Personalisierung als Hygienefaktor
• Real-time Adaptation als Differenzierung
• Privacy als Vertrauensbasis

3. Marken müssen Plattformen werden

• Von Einweg-Kommunikation zu Dialog
• Community Building als Kernkompetenz
• Co-Creation mit Kunden

Was macht "Lust auf Marken"?

Marken, die Lust machen, haben gemeinsame Eigenschaften:

Authentizität: Sie sind echt und ehrlich Purpose: Sie stehen für mehr als Profit Partizipation: Sie laden zur Teilnahme ein Überraschung: Sie brechen mit Erwartungen

Praktische Beispiele

Im Podcast teile ich Beispiele aus unserer Arbeit bei Accenture Song:

• Wie ein Traditionsunternehmen zur Love Brand wurde
• Warum manche digitale Transformationen scheitern
• Was wir von Gaming-Communities lernen können

Die Zukunft der Experience Economy

Drei Trends, die die Zukunft prägen werden:

1. Phygital Experiences: Die Verschmelzung von physisch und digital
2. AI-powered Personalization: Hyper-individuelle Erlebnisse
3. Sustainable Experiences: Nachhaltigkeit als Experience-Faktor

Key Takeaways

• Experience ist kein Add-on, sondern Kern der Unternehmensstrategie
• Technologie ermöglicht Experience, ersetzt sie aber nicht
• Menschen kaufen keine Produkte, sie kaufen bessere Versionen von sich selbst
• In der Experience Economy ist jeder Mitarbeiter ein Experience Designer

Fazit

Die Experience Economy ist keine Zukunftsvision - sie ist Realität. Unternehmen, die das verstehen und danach handeln, werden die Gewinner von morgen sein. Der Rest wird zu austauschbaren Commodity-Anbietern.

Das vollständige Podcast-Interview gibt es hier zum Nachhören.

Eine neue Ära für Design in Österreich

Als Teil von Accenture Interactive bringen wir Fjord nach Österreich. Das ist mehr als nur eine Expansion - es ist ein Statement für den Stellenwert von Design in der digitalen Transformation.

Was Fjord besonders macht

Fjord ist nicht einfach nur eine weitere Designagentur:

• Design Thinking at Scale: Systematische Innovation für Großunternehmen
• Human-Centered Design: Der Mensch steht immer im Mittelpunkt
• Service Design Excellence: End-to-End Erlebnisse gestalten
• Digital-Physical Convergence: Die Verschmelzung von digitalen und physischen Welten

Was das für Österreich bedeutet

Mit Fjord in Wien können wir unseren Kunden nun anbieten:

1. Weltklasse-Design vor Ort

Keine langen Wege mehr nach London oder Berlin. Design Excellence gibt es jetzt auch in Wien.

2. Lokale Expertise, globales Netzwerk

Wir verstehen den österreichischen Markt und haben Zugriff auf globale Best Practices.

3. Integrierte Transformation

Design, Technologie und Business-Strategie aus einer Hand.

Die Vision

Bei Accenture Song (damals noch Accenture Interactive) verfolgen wir eine klare Vision: Wir wollen die führende Experience Agency in Österreich werden. Fjord ist ein zentraler Baustein dieser Strategie.

Was wir suchen

Mit Fjord in Wien suchen wir:

• Service Designer
• UX/UI Designer
• Design Researcher
• Design Strategists

Menschen, die Design nicht nur als Disziplin, sondern als Denkweise verstehen.

Fazit

Die Ankunft von Fjord in Wien markiert einen Wendepunkt. Design wird von der "Nice-to-have" Disziplin zum strategischen Imperativ. Für Unternehmen, die in der Experience Economy erfolgreich sein wollen, führt kein Weg mehr an exzellentem Design vorbei.

Willkommen in Wien, Fjord!

Dieser Artikel erschien ursprünglich in Horizont.

Die Verführung

Google, Amazon, Facebook, Apple - sie bieten alles:

• Reichweite zu Milliarden Nutzern
• Fertige Technologie-Stacks
• Unschlagbare Convenience
• "Kostenlose" Services

Klingt zu gut, um wahr zu sein? Ist es auch.

Die versteckten Kosten

1. Daten-Abhängigkeit

Deine Kundendaten? Liegen bei ihnen. Deine Insights? Gefiltert durch ihre Algorithmen.

2. Platform Risk

Facebook ändert den Algorithmus? Deine Reichweite bricht ein. Amazon kopiert dein Produkt? Game over.

3. Margin-Erosion

Die Plattformen nehmen ihren Cut. Und der wird nicht kleiner.

4. Innovationsbremse

Warum selbst innovieren, wenn's die Plattform macht? Fatal.

Das Monopol-Problem

Die GAFAs sind keine Partner. Sie sind Gatekeeper:

• Sie kontrollieren den Zugang zu Kunden
• Sie diktieren die Spielregeln
• Sie können dich jederzeit rauswerfen
• Sie kennen dein Business besser als du

Echte Beispiele

Fall 1: Der Fashion-Retailer

• Strategie: All-in auf Amazon
• Ergebnis: Amazon launcht Eigenmarke
• Verlust: 60% Umsatz in 12 Monaten

Fall 2: Das Media-Unternehmen

• Strategie: Facebook als Haupt-Traffic-Quelle
• Ergebnis: Algorithm Change
• Verlust: 80% Traffic über Nacht

Fall 3: Die App-Entwickler

• Strategie: iOS only
• Ergebnis: Apple ändert App Store Regeln
• Verlust: Business Model zerstört

Die Alternative: Digital Sovereignty

Digitale Souveränität bedeutet:

1. Eigene Kundenbeziehungen: Direct-to-Consumer
2. Eigene Daten: First-Party Data Strategy
3. Eigene Plattformen: Investition in eigene Technologie
4. Eigene Innovation: R&D statt Dependency

Smarter Umgang mit GAFAs

Es geht nicht um Totalverweigerung. Es geht um Balance:

Do's:

• GAFAs als Kanal nutzen, nicht als Fundament
• Diversifizierung über mehrere Plattformen
• Eigene Assets parallel aufbauen
• Exit-Strategien vorbereiten

Don'ts:

• All-in auf eine Plattform
• Kritische Daten outsourcen
• Innovationsverantwortung abgeben
• Langfristige Lock-ins akzeptieren

Der Weg zur Unabhängigkeit

Phase 1: Bewusstsein schaffen

• Abhängigkeiten identifizieren
• Risiken quantifizieren
• Alternativen evaluieren

Phase 2: Parallel-Strategie

• Eigene Kanäle aufbauen
• Direct Relationships etablieren
• Daten-Ownership sichern

Phase 3: Graduelle Migration

• Traffic diversifizieren
• Revenue Streams verbreitern
• Technologie-Stack ownen

Was wir bei Accenture empfehlen

1. Multi-Cloud Strategy: Nicht alle Eier in einen Korb

2. API-First Architecture: Flexibilität bewahren

3. Data Ownership: Deine Daten, deine Kontrolle

4. Innovation Labs: Eigene Zukunft gestalten

Die europäische Chance

Europa hat die Chance, einen dritten Weg zu gehen:

• Starke Datenschutzregeln
• Fokus auf Digital Sovereignty
• Förderung eigener Plattformen
• Kooperation statt Kapitulation

Ein Weckruf

Liebe Unternehmen: Die GAFAs sind nicht eure Freunde.

Sie sind Geschäftspartner. Mit eigenen Interessen. Die nicht eure sind.

Nutzt sie. Aber verlasst euch nicht auf sie.

Baut eure eigene digitale Zukunft. Bevor es zu spät ist.

Fazit

Mit den GAFAs ins Bett zu gehen ist wie mit einem Tiger zu kuscheln. Warm und weich - bis er Hunger bekommt.

Seid smart. Seid unabhängig. Seid souverän.

Eure Zukunft wird es euch danken.

Das vollständige Interview erschien bei Trending Topics.

Die Billig-Falle

Viele Unternehmen glauben immer noch, digitale Transformation zum Schnäppchenpreis zu bekommen:

• Die billigste Agentur
• Das günstigste Tool
• Die schnellste Lösung

Das Ergebnis? Teurer Schrott.

Warum billig teuer kommt

1. Technische Schulden

Billige Lösungen = schlechter Code = hohe Wartungskosten. Was man vorne spart, zahlt man hinten doppelt.

2. Opportunity Costs

Während die Billiglösung nicht funktioniert, zieht die Konkurrenz vorbei. Zeit ist Geld.

3. Frustrierte Mitarbeiter

Schlechte Tools frustrieren gute Leute. Und gute Leute gehen.

4. Verlorenes Vertrauen

Eine schlechte digitale Experience vertreibt Kunden. Für immer.

Die wahren Kosten

Eine Rechnung, die aufgeht:

Billige Website: 5.000€

• Redesign nach 6 Monaten: 15.000€
• Verlorene Kunden: 50.000€
• Imageschaden: unbezahlbar Gesamtkosten: 70.000€+

Professionelle Website: 25.000€

• Läuft 3 Jahre ohne Probleme
• Generiert neue Kunden
• Stärkt die Marke ROI: 300%+

Wo man nicht sparen darf

1. User Experience

Der erste Eindruck zählt. Der zweite kommt oft nicht.

2. Security

Ein Hack kostet mehr als alle Security-Maßnahmen zusammen.

3. Skalierbarkeit

Was heute für 100 User reicht, bricht morgen bei 1.000 zusammen.

4. Expertise

Gute Leute kosten Geld. Schlechte Leute kosten ein Vermögen.

Intelligent investieren

Es geht nicht darum, Geld zu verbrennen. Es geht um ROI:

Smart Spending bedeutet:

• In Qualität investieren, wo es zählt
• An den richtigen Stellen sparen
• Total Cost of Ownership betrachten
• Langfristig denken

Beispiele aus der Praxis

Fall 1: Mittelständler spart bei der ERP-Einführung

• Billigster Anbieter: 50.000€
• Projekt scheitert nach 18 Monaten
• Neustart mit Profi: 200.000€
• Verluste durch Ausfälle: 500.000€

Fall 2: Startup investiert in Quality First

• Professionelle Entwicklung: 150.000€
• Skaliert problemlos auf 1 Mio User
• Exit nach 3 Jahren: 10 Mio€

Die neue Gleichung

Alt: Preis = Kosten Neu: Wert = Nutzen - Kosten

Wer nur auf die Kosten schaut, übersieht den Nutzen. Und der Nutzen ist, was zählt.

Was wir bei Accenture anders machen

Wir verkaufen keine billigen Lösungen. Wir schaffen Wert:

• ROI-fokussierte Beratung
• Nachhaltige Architekturen
• Skalierbare Systeme
• Messbare Ergebnisse

Ja, das kostet mehr als der Freelancer von Fiverr. Aber es funktioniert auch.

Ein Plädoyer für Qualität

Liebe Entscheider: Hört auf, bei der digitalen Transformation zu geizen.

Ihr würdet auch keinen Herzchirurgen nach dem günstigsten Preis aussuchen.

Digitale Transformation ist die Herzoperation eures Unternehmens.

Behandelt sie entsprechend.

Fazit

Geiz war nie geil. In der digitalen Ära ist er geschäftsschädigend.

Investiert in Qualität. Denkt langfristig. Schafft Wert.

Eure Kunden, Mitarbeiter und Aktionäre werden es euch danken.

Dieser Artikel erschien ursprünglich auf Leadernet.

Das Ende der Image-Kampagnen

Jahrzehntelang haben Unternehmen Millionen in Image-Kampagnen investiert. Hochglanzbilder, perfekte Slogans, makellose Markenwelten. Das Problem: Kunden glauben das nicht mehr.

Die Transparenz-Revolution

Drei Faktoren haben alles verändert:

1. Social Media: Jeder kann über Marken sprechen - ungefiltert
2. Review-Kultur: Echte Erfahrungen schlagen jede Werbung
3. Digital Natives: Eine Generation, die Authentizität über alles stellt

Von Image zu Experience

Der Paradigmenwechsel in der Praxis:

Alt: Image-Denken

• "Wie wollen wir wahrgenommen werden?"
• Top-down Kommunikation
• Kontrollierte Botschaften
• Einweg-Kommunikation

Neu: Experience-Denken

• "Was erleben Kunden wirklich?"
• Bottom-up Gestaltung
• Authentische Interaktionen
• Dialog auf Augenhöhe

Warum Experience gewinnt

1. Experience ist ehrlich Man kann ein schlechtes Produkt nicht durch gutes Marketing retten. Aber man kann durch großartige Erlebnisse Kunden zu Fans machen.

2. Experience ist messbar NPS, CSAT, CES - Experience lässt sich in harten Zahlen messen. Image ist bestenfalls eine vage Hoffnung.

3. Experience schafft Loyalität Menschen vergessen, was du sagst. Sie vergessen nie, wie du sie fühlen lässt.

Praktische Umsetzung

Bei Accenture Song helfen wir Unternehmen beim Wandel:

Schritt 1: Experience Audit

• Customer Journey Mapping
• Pain Point Analyse
• Moment of Truth Identifikation

Schritt 2: Experience Design

• Service Blueprints
• Prototyping
• User Testing

Schritt 3: Experience Delivery

• Mitarbeiter-Enablement
• Technologie-Integration
• Continuous Improvement

Die Rolle der Mitarbeiter

Der größte Fehler: Experience nur als Kundending zu sehen. Employee Experience = Customer Experience.

Glückliche Mitarbeiter schaffen glückliche Kunden. So einfach ist das.

Case Study: Vom Image zur Experience

Ein österreichisches Traditionsunternehmen:

• Vorher: Teure Image-Kampagne, sinkende Kundenzahlen
• Nachher: Fokus auf Service-Experience, 40% mehr Weiterempfehlungen

Der Unterschied? Statt zu sagen, wie toll sie sind, haben sie angefangen, toll zu sein.

Die Zukunft

In 5 Jahren wird niemand mehr über Markenimage sprechen. Stattdessen werden wir fragen:

• Wie seamless ist die Experience?
• Wie personalisiert ist die Journey?
• Wie authentisch ist die Interaktion?

Fazit

Hört auf, euer Image zu polieren. Fangt an, Erlebnisse zu gestalten. Eure Kunden werden es euch danken - nicht mit Likes, sondern mit Loyalität.

Der vollständige Artikel erschien in Medianet.

Die neue Realität des Einkaufens

Was bedeutet "Shopping without Shopping"? Es geht darum, dass der traditionelle Einkaufsprozess verschwindet. Keine Kassen, keine Warteschlangen, keine bewussten Kaufentscheidungen mehr. Stattdessen:

• Predictive Commerce: KI weiß, was du brauchst, bevor du es weißt
• Ambient Shopping: Einkaufen passiert nebenbei, ohne aktive Handlung
• Subscription Everything: Von Lebensmitteln bis Mode - alles im Abo
• Voice Commerce: "Alexa, kümmere dich um meinen Einkauf"

Die Technologie dahinter

Bei Accenture Song arbeiten wir mit führenden Händlern an dieser Transformation:

1. AI-powered Personalization

Nicht mehr "one size fits all", sondern individuelle Einkaufserlebnisse für jeden Kunden. Machine Learning analysiert:

• Kaufhistorie
• Browsing-Verhalten
• Kontext (Wetter, Events, Lebenssituation)
• Präferenzen und Abneigungen

2. Frictionless Payment

Der Bezahlvorgang wird unsichtbar:

• Walk-out Technology wie bei Amazon Go
• Biometrische Authentifizierung
• Automatic Payment bei bekannten Mustern
• Blockchain für sichere Transaktionen

3. Augmented Reality Shopping

Die Grenzen zwischen online und offline verschwimmen:

• Virtuelle Anprobe zuhause
• AR-Navigation im Store
• Digital Twins von Produkten
• Immersive Brand Experiences

Herausforderungen für den Handel

Diese Transformation ist nicht einfach:

1. Investitionen: Massive Technologie-Upgrades nötig 2. Datenschutz: Balance zwischen Personalisierung und Privacy 3. Digital Divide: Nicht alle Kunden sind bereit 4. Menschlicher Faktor: Rolle der Mitarbeiter neu definieren

Die österreichische Perspektive

Der österreichische Handel steht vor besonderen Herausforderungen:

• Kleinere Marktgröße erschwert Investitionen
• Traditionelle Strukturen bremsen Innovation
• Aber: Hohe Kaufkraft und Technologie-Affinität als Chance

Was Händler jetzt tun sollten

Meine Empfehlungen:

1. Start Small: Pilotprojekte statt Komplettumbau
2. Customer First: Technologie muss Mehrwert bieten
3. Partnerships: Kooperationen mit Tech-Unternehmen
4. Upskilling: Mitarbeiter auf die Zukunft vorbereiten
5. Sustainability: Nachhaltigkeit als USP

Die Zukunft

"Shopping without Shopping" ist keine ferne Vision - es passiert bereits. Die Gewinner werden jene sein, die:

• Mutig in neue Technologien investieren
• Den Kunden wirklich verstehen
• Nahtlose Erlebnisse schaffen
• Menschlichkeit und Technologie verbinden

Der Handel, wie wir ihn kennen, stirbt. Aber das ist keine Tragödie - es ist eine Chance für etwas Besseres.

Das vollständige Interview erschien in CASH-Das Handelsmagazin.

Der große Themenwechsel

Noch 2022 dominierten Krypto, NFTs und Web3 die Gespräche in Austin. 2023? Praktisch verschwunden. Stattdessen: KI, KI und nochmals KI. Speziell ChatGPT und generative AI waren omnipräsent.

Was ich gesehen habe

1. KI-Integration überall

Von kleinen Startups bis zu Tech-Giganten - alle zeigten KI-Integrationen:

• Content-Erstellung
• Customer Service
• Produktentwicklung
• Creative Tools

2. Die Angst vor dem Zurückbleiben

Die FOMO (Fear of Missing Out) war spürbar. Unternehmen, die noch keine KI-Strategie haben, wirkten fast schon verloren.

3. Ethik-Diskussionen

Endlich! Ernsthafte Gespräche über:

• Bias in KI-Systemen
• Arbeitsplatzverluste
• Regulierung
• Verantwortung

Meine Top 3 Erkenntnisse

1. Speed is Everything Die Geschwindigkeit der Entwicklung ist atemberaubend. Was heute cutting-edge ist, kann morgen schon veraltet sein.

2. Human + AI = Magic Die besten Anwendungen kombinieren menschliche Kreativität mit KI-Power. Es geht nicht um Ersatz, sondern um Augmentation.

3. Europe needs to act Während die USA und China voranpreschen, diskutiert Europa noch. Wir müssen schneller werden.

Was bedeutet das für uns?

Bei Accenture Song in Wien nehmen wir diese Erkenntnisse ernst. Wir:

• Investieren massiv in KI-Kompetenz
• Entwickeln Use Cases für unsere Kunden
• Bauen Partnerschaften mit KI-Anbietern aus
• Schulen unsere 150+ Mitarbeiter

Fazit

SXSW 2023 war ein Weckruf. Die KI-Revolution ist keine ferne Zukunft - sie passiert JETZT. Unternehmen, die das verstehen und handeln, werden die nächsten Jahre prägen.

Mehr über meine SXSW-Eindrücke in Horizont.

The Jury

The jury of the trend Start-up Ranking brings together over 700 investments domestically and abroad. Alongside seasoned business angels like Hansi Hansmann and Michael Altrichter, as well as investors such as Oliver Holle (Speedinvest), Eva Arh (3VC), and Nina Wöss (Fund F), a total of 21 experts assessed over 4,000 individual data points to arrive at a valid result.

The Winners 2026

#1 Storebox -- The Viennese micro-logistics scale-up with 370 locations across six countries convinced the jury with its move into B2B parcel shipping.

#2 Refurbed -- The marketplace for refurbished products achieved 40 percent growth and Austria's largest investment round of the year (50 million euros).

#3 Adverity -- The Viennese marketing data platform with 800 clients worldwide, including Nike, is pushing toward autonomous AI-driven decision-making.

A Challenging Environment

2025 was a difficult year for start-ups: funding volume in Austria dropped by 56 percent, falling to 253 million euros -- below 2020 levels. Numerous start-ups had to file for insolvency. At the same time, 38 percent of venture capital flowed into AI start-ups -- a sign of the divided landscape that Oliver Holle (Speedinvest) describes.

AI as a Growth Driver

Artificial intelligence gave Austria's start-up scene a massive boost despite all headwinds. Newcomer of the year is Emmi AI from Linz (#14), which raised 15 million euros in Austria's largest seed round ever. Climber of the year is the healthtech Xund, which jumped 44 places in the ranking.

My Take

The consolidation of the start-up scene continues, but it is precisely in these phases that tomorrow's successful teams and funds are forged. As a Partner at 3TS Capital Partners, I see great potential in European tech start-ups that stand out with substance and genuine technological depth.

This article is based on the trend Start-up Ranking 2026, published February 6, 2026.

Das Daten-Paradoxon

Noch nie hatten Händler so viele Daten:

• Millionen von Transaktionen
• Terabytes von Browsing-Daten
• Unendliche Social Media Insights

Und trotzdem: Die meisten Händler haben keine Ahnung, wer ihre Kunden wirklich sind.

Warum Daten nicht gleich Verständnis ist

1. Daten-Silos

• Online-Shop hier
• Filiale dort
• Kundenkarte irgendwo
• Social Media nirgends

Resultat: Ein fragmentiertes Bild, das niemand zusammenfügt.

2. Quantität statt Qualität

Viele Händler ertrinken in Daten, statt die richtigen Fragen zu stellen:

• WAS kaufen Kunden? ✓
• WARUM kaufen sie? ✗
• WAS wollen sie wirklich? ✗

3. Technologie-Gläubigkeit

"Die KI wird's schon richten" - Falsch. KI ohne Kontext ist nutzlos.

Was Kunden wirklich wollen

Unsere Studien bei Accenture zeigen:

Kunden wollen nicht:

• Noch mehr Werbung
• Creepy Personalisierung
• Komplizierte Loyalty-Programme

Kunden wollen:

• Verstanden werden
• Relevante Angebote
• Nahtlose Erlebnisse
• Echten Mehrwert

Der Greißler-Effekt

Warum kannte der Greißler seine Kunden besser?

1. Persönlicher Kontakt: Er sprach mit ihnen 2. Kontext: Er kannte ihr Leben 3. Kontinuität: Er sah sie regelmäßig 4. Vertrauen: Er war Teil der Community

Das können wir digital nachbauen. Aber anders.

Der Weg zum Kundenverständnis

Schritt 1: Daten integrieren

• Customer Data Platform aufbauen
• Silos aufbrechen
• 360° Kundensicht schaffen

Schritt 2: Kontext verstehen

• Nicht nur WAS, sondern WARUM
• Customer Journey Mapping
• Qualitative Insights ergänzen

Schritt 3: Handeln

• Personalisierung mit Mehrwert
• Predictive Services
• Proaktive Kommunikation

Schritt 4: Lernen

• Feedback Loops etablieren
• A/B Testing konsequent
• Fail fast, learn faster

Best Practice Beispiele

Händler A: Integrierte alle Datenquellen

• Resultat: 40% höhere Conversion Rate

Händler B: Fokus auf Customer Lifetime Value

• Resultat: 25% mehr Umsatz pro Kunde

Händler C: Predictive Analytics für Sortiment

• Resultat: 30% weniger Abschriften

Die Rolle der Mitarbeiter

Technologie allein reicht nicht. Mitarbeiter sind der Schlüssel:

• Sie verstehen Nuancen
• Sie bauen Beziehungen auf
• Sie übersetzen Daten in Aktionen

Investiert in eure Leute, nicht nur in Systeme.

COVID-19 als Katalysator

Die Pandemie hat alles beschleunigt:

• Kunden ändern Verhalten radikal
• Digital wird zum Standard
• Wer Kunden nicht kennt, verliert sie

Jetzt ist die Zeit zu handeln.

5 konkrete Schritte

1. Kunde fragen: Surveys, Interviews, Feedback
2. Daten verbinden: CRM + Online + Offline
3. Muster erkennen: Analytics mit Hirn
4. Testen & Lernen: Kleine Experimente, schnelle Learnings
5. Mensch bleiben: Technologie unterstützt, ersetzt nicht

Fazit

Kunden zu kennen war noch nie so einfach - und noch nie so schwer.

Die Technologie ist da. Die Daten sind da. Was fehlt, ist der Wille, wirklich verstehen zu wollen.

Hört auf, Daten zu sammeln. Fangt an, Kunden zu verstehen.

Der Greißler würde es auch so machen.

Dieser Artikel erschien ursprünglich im TREND.