Minerva, eine KI-Plattform für Marketingverantwortliche, ist heute öffentlich gestartet – mit einer Finanzierung von 20 Millionen Dollar und einer Kollaboration mit OpenAI. Die Plattform adressiert ein zentrales Problem: Fragmentierte Kundendaten, deren Wert oft ungenutzt bleibt. Sie vereint diese Daten und reichert sie mit proprietärem Kontext an, sodass Marken innerhalb von 24 Stunden vollständige Marketingkampagnen durchführen können.
Eine Plattform für fragmentierte Daten
Minerva wurde von Jackson Engles, Daniel Saedi und Matthew Joseph gegründet – drei Absolventen der University of California, Berkeley, die zuvor bei Lazard, Bridgewater und Citadel im Finanzsektor arbeiteten. Die Idee entstand aus den Erfahrungen von Saedi und Joseph mit alternativen Daten im Handel. Sie erkannten die enorme kommerzielle Kraft von Verbraucherdaten, aber auch die Schwierigkeit, diese aus fragmentierten und inkonsistenten Quellen in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln. Das führte zur Entwicklung von Minerva: einem Werkzeug, das Unternehmen hilft, KI besser zu nutzen, um Kunden zu verstehen, einzubinden und zu gewinnen. Die Gründer sind überzeugt, dass nicht der Zugang zu KI-Modellen der limitierende Faktor ist, sondern die Qualität und Struktur des Kontextes, den diese Modelle verarbeiten können.
Vier Schritte in 24 Stunden
Die Plattform verspricht, innerhalb eines Tages vier Schlüsselfunktionen zu erfüllen. Dazu gehören die Vereinheitlichung und Freischaltung von First-Party-Kundendaten mithilfe des sogenannten Agentic Data Engineer. Außerdem reichert Minerva diese Daten mit einem proprietären Identitätsgraphen und über 1000 Attributen an. Marken können damit Kampagnen erstellen, analysieren und optimieren, um Kunden im großen Maßstab zu gewinnen. Schließlich misst die Plattform die Leistung und erstellt detaillierte Berichte. Dieser Prozess verwandelt rohe, isolierte Daten in KI-fertigen Kontext, der Marken in jeder Phase des Trichters unterstützt. Was traditionell Wochen dauerte, wird so auf einen Tag komprimiert – ein erheblicher Geschwindigkeitsvorteil.
- Vereinheitlichung und Freischaltung der First-Party-Kundendaten mit dem Agentic Data Engineer
- Anreicherung dieser Daten mit dem proprietären Identitätsgraphen und über 1.000 Attributen
- Erstellung, Analyse und Optimierung von Kampagnen zur Kundengewinnung im großen Maßstab
- Messung der Leistung und Erstellung detaillierter Berichte über Kampagnenergebnisse
Frühe Erfolge und prominente Kunden
In ersten Anwendungen hat Minerva bereits messbare Ergebnisse erzielt. Die Plattform verbesserte die Werberendite (ROAS) bei bezahlten Medien um das 3,4-Fache und steigerte die Rate der marketingqualifizierten Leads (MQL) im Direktmailing um das 2,5-Fache. Diese Erfolge basieren auf einer Neuausrichtung der Kundendatennutzung: von manuellen Prozessen hin zu KI-gesteuerten Arbeitsabläufen. Minerva hat bereits rund drei Dutzend Kunden gewonnen, darunter namhafte Unternehmen wie die NBA, Juicebox, Luxury Presence, Trust & Will und Wander. Besonders hervorzuheben ist die Zusammenarbeit mit der NBA, bei der die Plattform Chancen identifiziert, um die Fanbindung zu vertiefen.
Zusammenarbeit mit OpenAI erweitert KI-Fähigkeiten
Die Kollaboration mit OpenAI hat zwei spezifische Arbeitsbereiche hervorgebracht, die auf Grenzmodellen wie GPT-5.5 basieren. Der Agentic Data Engineer verkürzt Wochen menschlicher Datenarbeit auf Stunden, indem er die Struktur der Kundendaten analysiert, Transformations-SQL schreibt und die Ergebnisse validiert. Der Agentic Data Scientist ermöglicht es Marketingfachleuten ohne Machine-Learning-Erfahrung, mit natürlichen Sprachbefehlen – wie etwa „Finde Nutzer, die wahrscheinlich in den nächsten 30 Tagen eine Luxusimmobilie buchen“ – Vorhersagemodelle zu erstellen und einzusetzen. Diese Werkzeuge bringen fortschrittliche KI direkt in die Hände der Marketingteams und ersetzen technisches Know-how durch einfache Sprachinteraktion.
Investorenvertrauen und Expansionspläne
Jackson Engles, Mitgründer und CEO von Minerva, betont den wachsenden Druck auf Marketingteams, bei zunehmender Komplexität und Datenflut bessere Ergebnisse zu liefern. Seine Plattform gebe den Vermarktern den Kontext und die Infrastruktur, um Kunden tiefer zu verstehen und schneller zu handeln. Ziel sei es, repetitive operative Arbeiten an KI zu delegieren, damit sich die Teams auf Aufgaben konzentrieren können, die echtes menschliches Urteilsvermögen erfordern. Phin Barnes, Mitgründer und Managing Partner von The General Partnership, unterstreicht die Bedeutung von Kontext für KI-Agenten: „KI-Agenten sind kontexthungrig, und wer den richtigen Kontext für eine Domäne strukturiert, gewinnt diese Domäne.“ Die meisten Marken besäßen wertvolle First-Party-Daten, die jedoch fragmentiert und schwer nutzbar seien. Minerva mache diese Daten für KI verständlich und handelbar. Das frische Kapital soll in den Ausbau der Engineering-, Forschungs- und Go-to-Market-Teams fließen, die Weiterentwicklung der Self-Serve-Plattform vorantreiben und die Expansion über die anfänglichen Schwerpunkte Sport, Gastgewerbe und Finanzdienstleistungen hinaus in breitere Verbraucherkategorien ermöglichen.