Mandelbaum.ai: Semantische Suche für Online-Shops aus einer Agentur ausgegründet (#170)
Carl Hartmann und Tim Raderschad sitzen beide in Köln und haben am 1. April Mandelbaum als GmbH ausgegründet. Mandelbaum ist eine semantische Suche für Online-Shops: Statt Keywords einzutippen können Kundinnen und Kunden mit der Suche reden wie mit ChatGPT und bekommen passende Produkte vorgeschlagen.
Das Besondere: Mandelbaum ist nicht im stillen Kämmerlein entstanden, sondern aus der E-Commerce-Agentur Dynabase heraus, in der Carl und Tim vorher angestellt waren. Heute halten die beiden die Mehrheit, die Agentur-Gründer sind als Angel-Investoren dabei. Hosting, Modell und Vector-Datenbank kommen komplett aus Deutschland.
In Folge 170 von Happy Bootstrapping erzählen Carl und Tim, wie die Ausgründung funktioniert hat, warum sie OpenAI rausgeworfen haben und warum bei ihnen nur bezahlt wird, wenn die Suche zur Conversion führt.
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Aus dem Agenturprojekt zur eigenen GmbH
Mandelbaum ist nicht als Startup gestartet, sondern als interne Idee in einer E-Commerce-Agentur. Carl und Tim hatten in der Agentur immer wieder beobachtet, dass Suche in Online-Shops eines der schwächsten Glieder ist – und gleichzeitig eines der wichtigsten. Die ersten Versionen entstanden noch innerhalb der Agentur, mit Agentur-Kunden als Test-Pilot. Als klar wurde, dass das ein eigenständiges Produkt mit eigener Roadmap und eigenem Geschäftsmodell sein muss, kam die Frage nach dem Setup. Die Lösung: Ausgründung in eine neue GmbH, mit Carl und Tim als Mehrheits-Gesellschafter und den Agentur-Gründern Norman und Daniel als Angel-Investoren.
„Es gibt natürlich verschiedene Möglichkeiten, wie ein Spin-out funktionieren kann. Wir glauben, wir haben für uns und für die ganzen beteiligten Parteien einen sehr guten Weg gefunden"
sagt Carl in der Folge. Was die Ausgründung besonders macht: Carl und Tim haben im Spin-out die Mehrheit bekommen. In klassischen Konstellationen behalten Investoren oder ehemalige Arbeitgeber oft die Kontrolle. Hier ist es umgekehrt – die Operatoren sitzen am Steuer, das Kapital im Beirat.
Semantische Suche statt Keywords
Inhaltlich löst Mandelbaum ein Problem, das jeder Online-Shopper kennt: Du weißt, was du brauchst, aber nicht, wie das Produkt heißt. „Die Kundinnen und Kunden müssen nicht mehr nach Keywords suchen. Die müssen den Produktnamen nicht mehr kennen", beschreibt Carl die Funktion. Sein Lieblingsbeispiel: In einem Fashion-Shop tippst du „Ich brauche ein Stück Stoff, damit mir im Winter an den Beinen nicht kalt ist" – und bekommst eine Warmhose. Das funktioniert, weil im Hintergrund ein KI-Modell die Bedeutung der Anfrage versteht und gegen die Produktbeschreibungen abgleicht, statt nach exakten Wort-Treffern zu suchen.
Integriert wird Mandelbaum auf drei Wegen: per Crawler, der den Shop selbständig durchgeht, per Shopify-App oder per Produkt-Feed. Zero-Configuration zum Start, voller Konfigurationsumfang für Power-User. Der Flagship-Kunde ist Foto Leistenschneider mit rund 25.000 Artikeln auf Shopware. Carl zitiert in der Folge eine Aussage des Inhabers, die seinen USP perfekt zusammenfasst: „Eure Suche ist so gut, dass ich sie keinem meiner Konkurrenten empfehlen würde, weil es einfach unser unfairer Vorteil ist."
Tech-Stack: Eigenes LLM, eigener GPU-Server, alles in Deutschland
Mandelbaum ist nicht einfach ein OpenAI-Wrapper. Carl und Tim sind bewusst weggegangen von externen API-Anbietern und betreiben heute ein eigenes, auf E-Commerce feingetuntes Open-Source-Modell auf einem eigenen GPU-Server. Die Vector-Datenbank kommt von Qdrant aus Berlin. Alles läuft selbst gehostet auf Kubernetes, der gesamte Stack steht in Deutschland. Der Wechsel war keine ideologische Entscheidung, sondern eine pragmatische: schneller, besser, günstiger – und ein zusätzliches Verkaufsargument bei deutschen Mittelstands-Shops, deren Daten das Land nicht verlassen sollen. „Wir wollen in Europa Technologien haben, KI-Unternehmen haben, die es mit den Großen aufnehmen können", sagt Carl.
Pricing gegen den Markt: nur bezahlen bei Conversion
Beim Geschäftsmodell geht Mandelbaum bewusst einen anderen Weg als die meisten SaaS-Anbieter im Such-Bereich. Üblich sind nutzungsbasierte Modelle, abgerechnet auf API-Calls oder Such-Volumen – mit dem Ergebnis, dass Shops am Black Friday plötzlich vier- bis fünfstellige Surprise-Bills bekommen. Mandelbaum rechnet stattdessen auf Conversions ab, in festen Tiers. Heißt: Wenn die Suche zu einem Kauf führt, wird sie bezahlt. Wenn nicht, kostet sie nichts. Das traut sich nur jemand, der sehr sicher ist, dass seine Suche besser konvertiert als das, was Shops vorher hatten.
Marketing über das Agenturnetzwerk und Run Clubs
Die ersten Kunden kamen über das Agenturnetzwerk von Dynabase. Danach Messen wie die E-Commerce Berlin Expo und Didacta, mit Reichweite weit über die direkten Standgespräche hinaus. Eine der ungewöhnlicheren Akquisen: ein Gespräch im Run Club bei Ryzon, einer Premium-Brand für Triathlon und Running. Carl ist auf dem Weg zur Toilette mit jemandem ins Gespräch gekommen – am Ende war Ryzon Pilot-Kunde. Diese Mischung aus systematischem Netzwerk-Vertrieb und Zufalls-Akquise zieht sich durch die ganze Folge.
Customer vs. Complainer
Eine der wichtigsten Lektionen aus der Ausgründung beschreibt Carl mit einem Begriff, den Tim immer wieder benutzt: Customer vs. Complainer.
„Es gibt ganz viele Probleme und wir sind alle den ganzen Tag am Meckern. Die Frage ist nur, für welche Probleme bist du wirklich bereit, Geld zu bezahlen?"
In der Agenturwelt kommt der Kunde mit einem fertigen Anforderungskatalog. Im Produkt musst du selbst herausfinden, welches Problem groß genug ist, dass jemand seine Kreditkarte zückt. Mandelbaum baut deshalb keine Features, weil sich jemand auf einer Konferenz darüber beschwert hat – sondern weil ein zahlender Kunde es konkret braucht.
Was ich im Interview gelernt habe
Eine saubere Ausgründung ist möglich, wenn alle Parteien fair behandelt werden. Carl und Tim haben den Spin-out so strukturiert, dass die Operatoren die Mehrheit haben und die Agentur-Gründer als Angels weiter beteiligt sind. Beide Seiten profitieren langfristig.
Eigenes LLM ist auf Bootstrapper-Niveau machbar. Mandelbaum hostet sein KI-Modell selbst auf einem GPU-Server in Deutschland und ist damit schneller, besser und günstiger als der OpenAI-Wrapper, mit dem sie gestartet sind.
Conversion-basiertes Pricing ist ein starker USP. Wer im SaaS-Markt Black-Friday-Surprise-Bills wegnimmt, hat im Vertrieb einen sofortigen Vorteil – setzt aber voraus, dass das Produkt wirklich konvertiert.
Learnings für Gründer
- Ausgründungen können fair für alle Beteiligten gestaltet werden – wichtig sind klare Mehrheitsverhältnisse und definierte Rollen zwischen Operatoren und Investoren.
- Eigene KI-Infrastruktur ist heute auch für kleine Teams machbar – ein eigener GPU-Server schlägt OpenAI in Geschwindigkeit, Qualität und Kosten, wenn die Use Cases klar sind.
- Pricing gegen den Marktstandard kann ein USP sein – Conversion-basiertes Pricing nimmt Risiko vom Kunden und schafft Differenzierung im Vertrieb.
- Customer vs. Complainer als Filter – nicht jedes Feature, das gewünscht wird, ist auch zahlungswirksam. Erst die Kreditkarte priorisiert die Roadmap.
- Vertrieb passiert auch außerhalb der Pipeline – Messen, Agenturnetzwerke und zufällige Gespräche im Run Club bringen früh Kunden, wenn das Produkt überzeugt.
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