Andrew Rasmussen, der Gründer von Canny, kontaktierte ReviewFlowz im Mai 2024 mit einem ehrgeizigen Ziel: "Wir bringen diesen Monat ein Produkt namens Canny Autopilot auf den Markt. Es erkennt und aggregiert Feedback aus verschiedenen Kanälen (Support-/Verkaufsgespräche, öffentliche Bewertungen usw.)."
Canny hilft B2B-Unternehmen, Produktfeedback zu sammeln und zu organisieren, um bessere Roadmaps zu erstellen. Ihre neue Autopilot-Funktion nutzt KI, um automatisch Feedback aus verschiedenen Quellen zu erkennen und zu kategorisieren – einschließlich öffentlicher Bewertungen aus App Stores, Software-Marktplätzen und Bewertungsplattformen.
Aber das Erstellen und Warten von Review-Scrapern für jede Plattform würde von ihrer eigentlichen Produktinnovation ablenken.
Canny musste demonstrieren, dass Autopilot mit realen Nutzungsmustern umgehen kann, bevor ihre Kunden in die vollständige Plattform investieren würden.
"Wir verkaufen hauptsächlich an B2B-Unternehmen – viele unserer Kunden haben nicht so viele öffentliche Bewertungen." Aber wenn doch, wären sie über viele verschiedene Plattformen verteilt, was den internen Aufbau erschweren würde.
Das Team erwartete eine schnelle Skalierung auf über 1.000 Review-Profile, wobei viele einmalige Importe und keine fortlaufenden Synchronisierungen sein würden. Sie brauchten eine Lösung, die sowohl für Proof-of-Concept-Tests als auch für den langfristigen Produktionseinsatz kostengünstig war.
Die API-Infrastruktur von ReviewFlowz unterstützte bereits die von Canny benötigten Plattformen. Die Lösung war einfach: Canny konnte Review-Profile per API erstellen, bis zu 500 Bewertungen pro Profil bei der Initialisierung abrufen und dann täglich Updates für neue Bewertungen erhalten.
Das Preismodell stimmte mit den Nutzungsmustern von Canny überein. Während der Proof-of-Concept-Phase begannen sie mit 200 Profilen. Dies ermöglichte es ihnen zu validieren, dass "öffentliche Bewertungen für unsere Strategie wichtig sind", ohne eine größere Verpflichtung einzugehen.
Canny nutzte den Such-Endpoint von ReviewFlowz, um eine einheitliche Discovery-Erfahrung für seine Benutzer zu schaffen. Anstatt von Kunden zu verlangen, dass sie durch verschiedene Plattformen navigieren oder sich bestimmte URLs merken, baute Canny eine einzige Suchoberfläche, auf der Benutzer die Review-Profile ihres Unternehmens auf allen unterstützten Plattformen finden können.
Benutzer suchen einfach nach ihrem Firmennamen, und ReviewFlowz gibt passende Profile aus App Stores, Bewertungsseiten und Software-Marktplätzen zurück – und das alles, bevor überhaupt Bewertungen abgerufen werden.
Dieser optimierte Ansatz eliminierte die Reibungsverluste der manuellen URL-Eingabe und machte es selbst für nicht-technische Benutzer einfach, ihre Review-Quellen mit Autopilot zu verbinden.
"Es läuft gut – unser Ingenieur schließt die Integration gerade ab und wir bereiten uns darauf vor, sie den Kunden zu präsentieren." – Andrew Rasmussen
Die Integration von Canny verlief reibungslos. Wir waren in weniger als 2 Wochen in die Autopilot-Funktion von Canny integriert, und innerhalb von vier Monaten näherten sie sich ihrem anfänglichen Limit von 200 Profilen und fügten etwa 20 neue Profile pro Woche hinzu.
Das schnelle Wachstum bestätigte sowohl die Markttauglichkeit von Autopilot als auch die Zuverlässigkeit von ReviewFlowz.
Bis September 2024 wechselte Canny zu einem Produktionsplan mit hohem Volumen. Die Ergebnisse übertrafen die Erwartungen:
Canny hilft Softwareunternehmen, Produktfeedback zu zentralisieren, um Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Produktentscheidungen zu treffen.
ReviewFlowz bietet einheitlichen API-Zugriff auf Bewertungen von über 30 Plattformen und hilft Unternehmen, ihr Review-Management in großem Maßstab zu automatisieren. Weitere Informationen zu unserer API finden Sie in unserer Dokumentation oder vereinbaren Sie einen Anruf mit dem Gründer Axel.
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