Praion AI ist unsere eigene SaaS-Plattform, auf der jeder Kunde seine eigene Datenbank hat. Drei Anwendungen (Lead Concentrator, Content Studio, Product Manager) teilen sich Konten, Firmenprofile und ein Guthaben an KI-Credits.
Eigenes Produkt
| Branche | SaaS und Technologie · Interne Werkzeuge und Plattformen |
|---|---|
| Herausforderung | Produktverständnis |
| Entscheidungsumfeld | Produktbewertung |
| Komplexität | Hoch |
| Leistung | Plattform |
Wenn Sie an ein eigenes SaaS-Produkt denken, zeigt die Fallstudie ein konkretes Beispiel: wie eine grundlegende Entscheidung, die eigene Datenbank für jeden Kunden, alles prägt, was darauf gebaut wird. Praion AI ist unser eigenes Produkt, deshalb nennen wir seinen echten Namen.
Praion AI ist unser eigenes Produkt und begann deshalb mit einem Bedarf, den wir gut kannten. Ein kleines Unternehmen will seine Kunden in mehreren Nachrichten-Apps beantworten. Es will auch seine Beiträge planen und die Texte seiner Website geordnet haben, an einer Stelle statt in drei verschiedenen Werkzeugen. Eine Agentur braucht dasselbe, für zehn Kunden zugleich.
Die Plattform musste also sehr unterschiedliche Kunden mit demselben Code bedienen. Ein kleiner Laden und ein Marketingbüro nutzen denselben Dienst, und jeder sieht nur seine eigenen Daten.
So entstanden drei Anwendungen. Der Lead Concentrator sammelt die Gespräche aus Messenger, Instagram, WhatsApp, Telegram und Viber in einer Inbox. Das Content Studio hilft bei der Planung und Vorbereitung von Inhalten für Social Media. Der Product Manager ordnet Produkte, Seiten, SEO- und AEO-Felder sowie Übersetzungen für eine Website oder einen Onlineshop. Der Kunde wählt die Anwendung, die er braucht, oder alle zusammen.
Das Ziel war, jeden Kunden getrennt zu halten, bei einem Produkt, das einfach zu bedienen bleibt. Ein Unternehmen vertraut einer gemeinsamen Inbox, wenn es weiß, dass die Gespräche, Kontakte und privaten Notizen nur ihm gehören. Dasselbe gilt für Beitragsentwürfe und Produkttexte.
Es gab auch ein praktisches Problem. Die Nachrichten kommen von fünf externen Diensten, jeder mit eigener Anbindung und eigenen Regeln. Das Team des Kunden musste jedes Gespräch von einem Bildschirm aus beantworten, ohne fünf verschiedene Werkzeuge zu lernen.
Beide Bedürfnisse führen zur selben Lösung. Die Trennung wird in die Struktur der Plattform eingebaut. Die tägliche Arbeit geschieht in einem einheitlichen Produkt, nicht in einer Reihe getrennter Anbindungen.
Vier Bedingungen bestimmten den größten Teil des Entwurfs: Daten, die getrennt bleiben, mehrere Personen in einem Konto, externe Kanäle mit eigenen Regeln, Dateien von Unbekannten. Alle wurden schon in der ersten Version gelöst, weil jede beeinflusst, wie die ganze Plattform gebaut wird.
Bedingung | Was das in der Praxis hieß |
|---|---|
Die Daten jedes Kunden bleiben getrennt | Eine eigene Datenbank für jeden Kunden, keine gemeinsame Tabelle mit Filter |
Mehrere Personen arbeiten in einem Konto | Rollen: Administrator (admin) und agent; der agent sieht nur die Firmenprofile (brands), die ihm zugewiesen sind |
Externe Kanäle haben eigene Regeln | Bei Messenger und Instagram ist die Antwort innerhalb eines Zeitfensters erlaubt, das Meta festlegt, und das Produkt zeigt es klar an |
In die Inbox kommen Dateien von Unbekannten | Jeder Anhang kommt in Quarantäne und wird auf Viren geprüft, bevor ihn jemand öffnet |
Es gibt auch eine Grenze, die wir bewusst gewählt haben: Kunden kommen über die öffentliche Anmeldung auf die Plattform und legen ihre Projects selbst an. So beginnt jeder neue Kunde, ohne auf jemanden von uns zu warten.
Bei einer Plattform mit vielen Kunden verlangt zuerst die gemeinsame Datenbank Aufmerksamkeit. Dort hängt die Trennung davon ab, ob jede Abfrage richtig nach Kunde filtert. Ein fehlender Filter auf einem Bildschirm genügt, damit Gespräche eines anderen Kunden sichtbar werden. In Tests fällt das selten auf, weil die Testdaten wenige und aufgeräumt sind.
Drei weitere Punkte brauchen von Anfang an Planung. Ein Kunde mit hoher Last kann alle bremsen, die sich dieselben Tabellen teilen. Das vollständige Löschen der Daten eines Kunden muss ein sauberer Vorgang sein, keine mühsame Aufräumarbeit. Ein KI-Assistent, der selbstständig Antworten sendet, kann einem echten Menschen eine falsche Antwort geben, bevor es jemand bemerkt.
Deshalb haben wir für jeden dieser Punkte die Lösung vom ersten Tag an geplant. Der Schutz ist von Anfang an Teil der Struktur.
Wir haben die Plattform in Ebenen gebaut. Ganz unten hat jeder Kunde einen Eintrag, den wir Project nennen, und dieser führt zu seiner eigenen Datenbank. Ein Konto kann zu mehreren Projects gehören und wählt bei der Anmeldung eines aus. Innerhalb des Project halten die Firmenprofile die Brands getrennt. Jede Anwendung öffnet sich je Unternehmen.
Für den wichtigsten Ablauf, die eingehende Nachricht, folgen die Anwendungen einer klaren Reihenfolge:
Der Kanal sendet die Nachricht an die Plattform, die prüft, dass sie kein Duplikat ist.
Die Plattform findet oder erstellt den Kontakt und eröffnet ein Gespräch.
Jeder Anhang kommt in Quarantäne und wird geprüft, bevor er erscheint.
Das Team wird in Echtzeit benachrichtigt. Ein unbeantwortetes Gespräch wird nach fünf Minuten jemandem zugewiesen.
Wenn der Kunde es aktiviert hat, übernimmt eine automatische Antwort oder der KI-Assistent.
Mit dieser Struktur hat jeder Schritt eine Aufgabe und wird einzeln geprüft.
Vier Entscheidungen haben den größten Teil der Arbeit getragen. Wir haben der Trennung der Daten, der Freigabe durch einen Menschen und einem genauen Katalog der Funktionen Vorrang gegeben. Jede hatte einen Preis, den wir bewusst in Kauf genommen haben. Wir erklären sie unten, eine nach der anderen.
Die eigene Datenbank für jeden Kunden verlangt mehr Arbeit im Betrieb, weil jedes Update alle Datenbanken erreichen muss. Wir haben sie gewählt, weil die Trennung so durch die Struktur gesichert ist und nicht durch die Aufmerksamkeit dessen, der den Code schreibt.
Der KI-Assistent schlägt eine Antwort vor, über das Senden entscheidet ein Mensch. Automatisch senden nur die optionalen Autopilot-Abläufe. Sie beginnen in einem Modus, in dem sie nur vorschlagen und festhalten, was sie tun würden, und nichts unternehmen, bis ein Mensch es freigibt. Sie halten auch an, wenn bereits jemand aus dem Team geantwortet hat.
Schließlich beschreibt der Katalog der Funktionen nur, was es wirklich gibt. Kunden kommen über die öffentliche Anmeldung. Eine Funktion, die nur als Etikett existiert, wird nicht als Funktion dargestellt.
Kunden arbeiten in einem einzigen Produkt statt in mehreren, und ihre Daten bleiben in ihrer eigenen Datenbank. Wir nennen keine Zahlen, denn diese Fallstudie beschreibt den Aufbau des Produkts und keine Messwerte.
Die Bauweise selbst bringt konkrete Vorteile: fünf Kanäle in einer Inbox, einen KI-Assistenten, der vorschlägt, während der Mensch entscheidet, und Dateien, die vor dem Öffnen auf Viren geprüft werden. Jede Änderung in der Konsole der Administratoren wird protokolliert.
Wenn Sie Ihre eigene Plattform planen, sind die Fragen, die wir hier beantwortet haben, der nützlichste Ausgangspunkt. Der Artikel was eine Plattform braucht, bevor Code geschrieben wird geht sie nacheinander durch. Die Seite SaaS-Plattformen und Business-Anwendungen erklärt, wie wir arbeiten. Wie wir solche Produkte bauen, beschreibt der Planner: von der Spezifikation zur Anwendung.
Ja. Jeder Kunde, den wir Project nennen, hat seine eigene Datenbank. Ein Konto kann zu mehreren Projects gehören, doch die Daten jedes Project werden getrennt gespeichert. Nach der öffentlichen Anmeldung legt der Kunde seine Projects selbst an.
Die Inbox deckt Facebook Messenger, Instagram, WhatsApp, Telegram und Viber ab, dazu die Kommentare zu Beiträgen auf Facebook und Instagram. Messenger und Instagram werden über eine Anmeldung bei Meta verbunden. WhatsApp, Telegram und Viber werden mit Zugangsdaten verbunden, die der Anbieter gibt.
Nicht standardmäßig. Der Assistent schlägt eine Antwort, eine Zusammenfassung und den nächsten Schritt vor, und ein Mensch sendet oder ändert sie. Automatisches Senden gibt es nur in den optionalen Autopilot-Abläufen. Diese können zunächst in einem Modus starten, in dem sie nur vorschlagen und nichts tun, bis ein Mensch es freigibt.
Ja, das können wir besprechen. Wir beginnen bei Ihren Anforderungen und nicht bei einer fertigen Liste von Werkzeugen. Beschreiben Sie Ihre Idee in der Projektanfrage oder schreiben Sie uns an info@iwebforyou.com.
Der Planner ist unser eigenes Werkzeug, das ausführliche Vorgaben ohne Aufsicht in eine Anwendung verwandelt. Bei jeder Funktion entsteht zuerst der Test, das Ergebnis wird im Browser mit dem Entwurf verglichen, und eine Qualitätsschranke entscheidet, was weitergeht.
Die Website einer SaaS-Plattform macht das Produkt verständlich, wenn der Inhalt nach Zielgruppe und Tiefe getrennt ist und die Anwendungsfälle vor der Funktionsliste stehen.
Wir haben die AWS-Infrastruktur einer Gesundheitsplattform (SaaS) in den USA von Grund auf aufgebaut. Die Anwendung läuft auf Elastic Beanstalk mit Nginx.
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