Scavenger AI: So revolutionieren Max & Felix die Datenanalyse in Unternehmen

Im Interview zeichnet Max Hahnenkamp nach, wie Scavenger AI entstanden ist und sich weiterentwickelt hat. Er erläutert, wie er gemeinsam mit Felix Datenanalysen für Unternehmen zugänglicher und deutlich schneller gemacht hat, und gibt Einblicke in die Herausforderungen und Erfolge, die das Team bis hierhin gebracht haben.

Elevator-Pitch als Einleitung für das Interview

Bitte erkläre den Lesenden der AFS-Akademie etwas über euer StartUp. Wer bist du? Was tust du? Wer ist eure Zielgruppe? Was sind deine Ziele? Was zeichnet euer StartUp aus?

Unsere Kunden stehen vor der Herausforderung, Daten in Datenbanken (ERP, CRM, SQL,…) zu haben. Der Zugriff auf diese Daten und ihre Analyse erfordern häufig technisches Know-how, Programmierkenntnisse oder einen erheblichen Zeitaufwand seitens IT- oder BI-Teams.  

Scavenger AI ermöglicht es Nutzern, komplexe Datenbanken in natürlicher Sprache abzufragen. Mit unserer Software können Mitarbeitende geschäftsrelevante Fragen stellen, ohne über technische Kenntnisse zu verfügen, und erhalten sofort verwertbare Antworten. Scavenger schreibt den benötigten Code automatisch im Hintergrund, greift auf die relevanten Daten zu und liefert innerhalb von Sekunden klare Ergebnisse, Visualisierungen oder statistische Analysen.

Wir bauen den europäischen Counterpart im Business Intelligence zu den amerikanischen großen Playern.

Ich bin Max, einer der zwei Geschäftsführer und habe gemeinsam mit meinem Kollegen Felix das Unternehmen gegründet. Ich bin Teil der Forbes 30 Under 30 und ehemaliger Kapitän der österreichischen Jugend-Hockey-Nationalmannschaft. Mit einem Bachelorabschluss in Wirtschaftsrecht und einem Masterabschluss in Management von der Bocconi University sowie Berufserfahrung bei einem Venture Builder mit Fokus auf KI und Software, verantworte ich die kaufmännischen und operativen Themen.

Hauptfragen zum Unternehmen & der Gründung

In den folgenden Fragen werfen wir einen detaillierten Blick auf die Gründungsgeschichte, die Entwicklung des Startups und die strategischen Entscheidungen dahinter.

Die Gründer berichten dabei offen über Herausforderungen, Erkenntnisse und Meilensteine ihres unternehmerischen Weges.

Die Entstehung von Scavenger AI: Datenprobleme effizient lösen

Wie ist die Idee für Scavenger AI entstanden? Welches konkrete Problem aus eurer eigenen Erfahrung heraus habt ihr gelöst? 

Wir haben beide früher im Data & BI Bereich gearbeitet und haben gesehen, was das für ein riesen Pain bei den Unternehmen ist mit den Daten zu arbeiten. Es gibt Tonnen an Daten im Unternehmen aber es fehlt einem eigentlich immer die Zeit und Ressourcen (und oft auch das technische Know-How) um diese überhaupt erst mal zur Verfügung zu stellen und dann auch noch zu analysieren.

Meistens probiert man das dann über Dashboards zu lösen. Aber auch da brauche ich wieder Experten, die sich damit auskennen: wissen wo die Daten liegen, wie ich Datenmodelle baue, mir überlege was die Leute eigentlich sehen wollen und dann in der Coding-Sprache des BI-Tools meine Charts bastle. Und jedes Mal, wenn eine neue Frage auftaucht geht der Prozess wieder von vorne los. Oder mein Team, das sich darum kümmert wird ständig von Fragen überschwemmt a la: Kannst du mir die Liste auch noch ziehen, das KPI bitte auch noch und hier bräuchte ich mal eine Analyse.

Gründung, erste Kunden und der Startschuss für Scavenger AI

Wann wurde Scavenger AI gegründet und wie sah die erste Phase des Aufbaus aus? Wie habt ihr die ersten Kunden gewonnen?

Wir haben die Firma zum Jahreswechsel 2023 auf 2024 gegründet. Wir haben damals massenhaft Leute über LinkedIn angeschrieben, ob sie uns Feedback zur Lösung geben könnten und aus einigen dieser Feedback-Gespräche sind dann Partner entstanden, die zu Kunden wurden. Wir haben dann relativ schnell Anfang 2024 unserer erste Runde geraised (€1.1M) um die Kundenanfragen auch beantworten zu können und ein Team aufzubauen.

Auszeichnungen sind nett, Kundenerfolg zählt

Ihr seid als „Bestes KI-Startup Deutschlands" vom Capital Magazin ausgezeichnet worden. Welche weiteren Auszeichnungen sind für euch besonders bedeutsam und warum?

Ich würde lügen, wenn ich sage, dass uns die Auszeichnungen egal sind. ABER das einzige, was uns intern wirklich antreibt, ist, dass unsere Kunden zufrieden sind und den Mehrwert aus der Software ziehen, den wir versprechen. 

Alles weitere, wie auch die Awards sind eine Folge daraus. Und dann freut es uns natürlich immer, wenn das auch von außen wahrgenommen wird – aber es ist zweitrangig.

Forbes 30 Under 30: Wirkung auf Scavenger AI

Maximilian Hahnenkamp wurde in die Forbes 30 Under 30 DACH 2024 aufgenommen. Wie hat sich diese Anerkennung auf die Entwicklung von Scavenger AI ausgewirkt?

Kunden: Mehr als gedacht. Vor allem direkt danach haben sich einige Prospects (wieder) gemeldet. Der Effekt war subtil, aber definitiv da.

Fundraising: Für unsere Seed-Runde ganz ehrlich, wahrscheinlich null Einfluss. Investoren interessiert das im Alltag wirklich 0.

Hiring: Hier merkt man’s am deutlichsten. Das zieht Talente an. Bewerber finden’s cool, es schafft Vertrauen und im Kampf um die besten Leute macht so etwas manchmal den entscheidenden Unterschied.

Visibility: Sehr hoch. Wir hatten dieses Jahr deutlich mehr Media Coverage und haben sogar ein paar Awards mitgenommen – witzig , dass ein Award dir hilft, weitere Awards zu gewinnen 😅

Drei Preisstufen: Demo, Private & Enterprise im Überblick

Euer Geschäftsmodell baut auf drei Preisstufen (Demo, Private, Enterprise) auf. Wie unterscheiden sich diese konkret und welche Variante ist für welche Zielgruppe am besten geeignet?

Bei der Demo liegt im Hintergrund eine Beispieldatenbank, in der es um den Vertrieb von Modellautos geht – die Demo eigent sich gut dazu, wenn ich einfach mal sehen will, wie das System funktioniert und was mich erwartet. Bei Private liegt der Fokus auf Einzelanwendern. Diese können CSV Dateien in Scavenger hochladen und diese dann in wenigen Sekunden analysieren, grafisch aufbereiten und Zusammenhänge erkennen.

Die Enterprise-Version richtet sich dann an Unternehmen. Hier haben wir Anbindungen an über 200 + Datenquellen (ERP, CRM usw.), unser Team betreibt Data Engineering und hilft bei der Erstellung von Geschäftslogik im System (welche KPIs bedeuten, was und wie berechnen sie sich). Außerdem hat man einen gemeinsamen Arbeitsbereich & Dashboarding und kann Benutzer, Rollen und Berechtigungen anlegen.

Von der Vertriebsanalyse zur unternehmensweiten BI

Wie skaliert Scavenger AI von einem ersten Use-Case (z.B. Vertriebsanalyse) zu einer unternehmensweiten BI-Lösung? Wo liegen die größten Herausforderungen?

Unsere größte Stärke liegt tatsächlich im Bereich Controlling und hat von da ausgehend natürlicherweise schon einige Verstrickungen in einzelne Fachbereiche, wie zB den Vertrieb oder die Produktion. Bis jetzt ist es immer so gewesen, dass die Lösung im Controlling gut funktioniert hat und die Fachbereiche sie dann auch haben wollten – damit die selber ihre Fragen beantworten können und das Controlling ihre eigenen Analysen machen kann.

Der semantische Layer: Unternehmenswissen schnell nutzbar machen

Der semantische Layer ist Euer Differenzierungs-Feature. Wie funktioniert dieser und wie lange dauert es, bis ein Unternehmen produktiv damit arbeitet?

Man kann sich das so vorstellen wie einen neuen Mitarbeiter, den man erstmal anlernen muss. Wofür stehen gewisse Abkürzungen? Wie berechnen sich gewisse KPIs? Gibt es unternehmensspezifische Definitionen? Im Schnitt dauert das 1-2 Wochen.

Über 200 Datenquellen anbinden – Integration auch bei Legacy-Systemen

Ihr könnt über 200+ Datenquellen (ERP, CRM, etc.) anbinden. Wie komplex ist dieser Integrationsprozess für mittelständische Unternehmen, die oft Legacy-Systeme haben?

Oft weniger komplex, als man sich vorstellt. Die gängigsten System basieren auf SQL(-Dialekten) und das ist genau der Sweetspot unserer Software. Bei größeren Systemen haben wir auch grandiose Partner, die wir hier mitbringen können, die sich darauf spezialisieren, solche Legacy Systeme in eine sinnvolle Struktur zu bringen. Das ist dann im Übrigen nicht nur für Scavenger sinnvoll, sondern erstmal generell, aber ermöglicht auch zahlreiche andere Use-Cases.

Deutsche Alternative zu großen BI-Anbietern: Wo Scavenger AI punktet

Wie seid ihr positioniert gegen große BI-Anbieter wie Tableau, Power BI oder Looker? Wo seid ihr überlegen, wo müsst ihr euch noch verbessern?

Große BI-Anbieter haben total starke Fähigkeiten – aber um diese Fähigkeiten auch zu nutzen, brauche ich eigene Experten, die sich damit auskennen und das auch tun. Die wenigsten unserer Zielkunden haben eine eigene BI-Abteilung, die sich tagtäglich nur um Dashboards und Analysen kümmert. Genau da setzen wir an, um eben world-class BI auch in die Unternehmen zu bringen, die kein dediziertes Team dafür haben. 

Außerdem sind alle diese Player aus den USA, in den USA entwickelt und sind tief in amerikanische Cloud- und Plattformökosysteme integriert. Business Intelligence ist Teil der unternehmerischen Entscheidungs- und Wissensinfrastruktur. In einer Zeit geopolitischer Unsicherheit, wachsender regulatorischer Anforderungen und zunehmender Abhängigkeiten macht es natürlich Sinn, hier auf einen deutschen Anbieter zu setzen.

Fragen zu SEO/Online Marketing & Tools

Die effektivsten Marketing-Kanäle für Scavenger AI

Welche Online-Marketing-Kanäle funktionieren am besten für euch – Content Marketing, LinkedIn, Events, Webinare, Partnerships? Wo liegt der größte ROI?

Tatsächlich LinkedIn und Events. Auf LinkedIn bauen wir uns mit den privaten Profilen eine Präsenz auf und auch die Kaltakquise funktioniert dann relativ gut. Events sind uns immer noch am Liebsten, weil ich hier einfach direkt in das Gespräch komme und das viel natürlicher ist.

Lokalisierung als zentraler Bestandteil unserer Marketing-Strategie

Ihr positioniert euch stark als deutsches KI-Startup. Spielt Lokalisierung (Sprache, Regulation, Marktfokus) eine strategische Rolle in eurer Content- und Marketing-Strategie?

Definitiv! Wir richten uns auch stark an Unternehmen aus dem DACH-Raum, da wir gerade bei diesen mit KI einen riesigen Hebel für Effizienzgewinne und positive Effekte für die Wirtschaft sehen. Unsere Kommunikation ist deswegen auch immer zuerst auf Deutsch. Gerade der DACH-Markt beruht sehr stark auf Vertrauen, Partnerschaften auf Augenhöhe und langfristiger Zusammenarbeit – das sind alles Punkte, die anders kommuniziert werden müssen.

Content und SEO als Schlüssel zur Marktführerschaft

SEO und organische Reichweite sind für SaaS-Unternehmen oft entscheidend. Auf welche Keywords und Themenbereiche konzentriert ihr euch? Welche Content-Formate funktionieren am besten?

Wir haben intern stark die These, das die Reichweite, Medien und Content darüber bestimmen werden, welche Firmen erfolgreich sein werden und welche nicht. Daher bauen wir gerade nebenbei auch eigentlich ein Media-House auf. Hier produzieren wir einiges an Content (Podcast, Newsletter, Blog, How-To Videos,…) zielgerichtet für unseren Markt. 

Wenn die Leute an Datenanalyse & BI in DACH denken müssen sie an Scavenger denken – wenn uns das gelingt haben wir gewonnen.

Demo-Umgebung als zentraler Marketing- und Vertriebshebel

Ihr habt eine Demo-Umgebung mit Beispieldaten. Wie nutzt ihr diese im Marketing – als Lead-Magnet, Sales-Tool oder Customer-Success-Instrument?

Sowohl als auch. Das ist bei uns der bewusst einzige gated-content. Wir gehen davon aus, dass Leute, die sich schon so vorab informiert haben, das sie das Tool dann auch tatsächlich benutzen als Leads zählen.

Unsere Marketing-Tools zur gezielten Zielgruppenansprache

Welche Marketing-Tools und -Plattformen setzt ihr ein, um eure Zielgruppe zu erreichen? (z.B. HubSpot, Outreach, Slack, Community Platforms etc.)

Wir nutzen Pipedrive, Apollo, LinkedIn Sales-Navigator und auch Reddit.

Persönliche Fragen an die Gründer

Warum wir uns für den Weg ins Startup entschieden haben

Was hat Sie motiviert, ein Startup zu gründen – statt eine klassische Karriere in einem Konzern zu verfolgen?

Das ist eine gute Frage, vor allem nachdem ich ja eigentlich bei einem Konzern in der Schweiz begonnen habe. Ich würde sagen: Liebe zum Problem und eine gehörige Portion naiver Optimismus 😉 Am Ende sind wir nicht Gründer geworden, weil wir Gründer sein wollten, sondern sind da etwas hineingestolpert.

Herausforderungen in der unternehmerischen Entscheidungsfindung

Welche unternehmerische Entscheidung hat dich am meisten auf die Probe gestellt und was hast du daraus gelernt?

Dass man sich am Anfang eine Strategie überlegt die Hand und Fuß hat und die dann gnadenlos durch exekutiert. Das ist immer einfach, wenn alles gut läuft aber im Start-Up läuft nie alles gut. Immer noch an diese Strategie zu glauben, weiter zu machen und durchzuziehen wenn es gerade nicht so läuft ist unheimlich schwer. Aber auch unheimlich wertvoll und lehrreich wenn es dann wieder bergauf geht.

Gründen unter Hochdruck: Work-Life-Balance im Startup-Alltag

Wie balancierst du die schnelle Wachstumsphasen eines StartUps mit persönlichem Wohlbefinden und Work-Life-Balance?

Die ehrliche Antwort ist, dass es das in diesem Sinne nicht wirklich gibt. Als Gründer steht man einfach ständig unter Strom, die Wochen haben manchmal 6-7 Tage und manchmal sind die Abende lang. Und wenn man selbst nicht so arbeitet, macht es halt der Wettbewerber. Das Wichtigste dabei ist aber immer, dass man Spaß an der Sache hat und das gerne tut. So abgedroschen das auch klingt, aber dann fühlt es sich halt nicht nach Arbeiten an. Ich probiere vernünftig zu essen und Sport zu machen für den Ausgleich und damit mein Körper fit ist.

Lernen aus Erfahrung: Was wir beim Aufbau von Scavenger AI anders machen würden

Wenn du Scavenger AI heute von vorne aufbauen würdest – was würdest du anders machen?

Vieles. Man macht am Anfang viele Fehler und das ist recht normal. Wir würden viel mehr einzelne Punkte der Software validieren, bevor wir sie tatsächlich bauen und würden uns für das Hiring mehr Zeit nehmen.

Schnellfragen zur Gründerpersönlichkeit

Hattest du vor der Gründung von Scavenger AI bereits unternehmerische Erfahrung (z.B. anderes StartUp, Gründerszene)?

Ich war bei einem Venture Builder und habe während Corona eine Online-Kunst-Gallerie hochgezogen.

War Technologie und Programmierung deine Leidenschaft, bevor du Scavenger AI gegründet hast?

Ich war immer schon begeistert von Technologie und Daten. Dass es mich dann aber so in den Bereich verschlagen hat war eher zufällig - wenn man will findet man aber immer einen roten Faden ;)

Hast du dich bewusst für einen DACH-Markt-Fokus entschieden, statt global zu starten?

Ja! Investoren, Berater und zahlreiche Leute aus der Bubble haben uns immer gesagt, wir sollen doch schauen, dass wir mit unserem Produkt so schnell wie möglich in die USA kommen. Wir haben aber Scavenger bewusst auf DACH ausgerichtet, weil wir ja genau den Gegenpol in Europa bauen wollen und etwas für die Unternehmen in Europa aufbauen. Ob das wirtschaftlich schlau ist, wird sich zeigen, aber wir machen das aus Überzeugung.

Hast du einen Co-Gründer oder Tech-Co-Founder, auf den du dich stark verlässt?

Ja, meinen Mitgründer Felix. Ohne den wäre nichts möglich.

Schnellfragen zu Online Marketing und SEO

Habt ihr eine dedizierte Content-Marketing-Strategie oder verlasst ihr euch primär auf Inbound durch Events und Word-of-Mouth?

Ja, haben wir. Wie oben gesagt, sehen wir Marketing und Distribution als den größten Hebel zur Differenzierung und Wettbewerbsvorteil

Nutzt ihr organische Social-Media-Posts (z.B. LinkedIn) als wesentlichen Marketing-Channel?

Wir starten immer organisch, schauen was gut funktioniert und was nicht und werfen dann Geld auf die Gewinner.

Schreibt euer Team regelmäßig technische Blogartikel oder Whitepapers zum Thema KI und Datenanalyse?

Ja, wir haben dafür sogar einen eigenen Media Hub.

Scavenger AI: Intelligente Datenanalyse für Unternehmen

Max Hahnenkamp hat im Interview erläutert, wie Scavenger AI entstanden ist und welche Richtung das Team verfolgt: Business Intelligence für den europäischen Markt neu zu positionieren und eine Lösung zu bauen, die sich leicht bedienen lässt. Die Antworten zeigen, wie aus Innovationsdrang und unternehmerischem Handwerk Schritt für Schritt ein Produkt wird.

Ein großes Dankeschön an Max für die Offenheit im Gespräch. Ihre Gründerstory unterstreicht, dass am Ende vor allem drei Dinge zählen: Mut zur Entscheidung, kreative Lösungsansätze und Durchhaltevermögen in der Umsetzung.

KONTAKT:

www.scavenger-ai.com