Was es ist
Second Nature ist eine dedizierte KI-Role-Play-Plattform. Ein Rep spricht mit einer KI-Käuferpersona, die Plattform bewertet das Gespräch direkt danach nach Botschaft, Produktwissen und Vortrag, und Manager sehen, wer welche Zertifizierung bestanden hat. Personas entstehen aus einer Szenariobeschreibung oder aus hochgeladenem Material wie einem Skript, einem Deck oder einem Playbook. Um diesen Kreislauf herum liegen Kurserstellung, Zertifizierungs-Tracking und Manager-Dashboards. Sessions laufen als Text, Sprache oder, seit Juli 2026, mit einem Video-Avatar.
Das Unternehmen sitzt in Tel Aviv und wurde von Alon Shalita, zuvor Lead Engineer bei Facebook, und Ariel Hitron, zuvor bei Kaltura, gegründet. Es hat am 16. Oktober 2025 eine Series B über 22 Mio. $ abgeschlossen, angeführt von Sienna VC mit Bright Pixel, StageOne Ventures, Cardumen Capital, Signals VC und Zoom. Damit stieg die Gesamtfinanzierung auf 38 Mio. $. Zoom ist Investor und Kunde zugleich. Die Series-B-Mitteilung nennt neben Zoom Oracle, Adobe, Teleperformance, Check Point und GoHealth als Kunden.
Es ist der etablierte Anbieter im Segment des dedizierten Role-Plays. Es trägt die G2-Winter-2026-Badges Leader und Momentum Leader, liegt bei etwa 4.7/5 aus rund 400 G2-Bewertungen und war 2026 Webby-Honoree in Sales and Revenue AI.
Wo ein dedizierter Role-Play-Anbieter hingehört
Die Frage, die diese Seite beantwortet: Hyperbound ist der KI-native Neuling, Mindtickle ist die Suite – wo passt Second Nature hin?
Es passt dorthin, wo Training einkauft, nicht RevOps. Die Kundenliste neigt zu großen Vertriebs- und Service-Organisationen: ein Contact-Center-Outsourcer, ein Versicherungsvertrieb, Enterprise-Software. Das Produkt spiegelt das wider. Laut Produktseite unterstützt es 30+ Sprachen, gegenüber 20+ zum Zeitpunkt der Series B. Es verbindet sich mit den LMS, die L&D-Teams bereits betreiben – Cornerstone, Docebo, SuccessFactors und Adobe Learning Manager plus SCORM – und regelt Identität über SAML SSO, SCIM und Microsoft Entra ID. Dieselbe Plattform trainiert Service-Agents, CSMs und Verkäufer, sodass ein Vertrag alle kundennahen Rollen abdecken kann.
Was es nicht ist: ein System für echte Calls. Hyperbound und Mindtickle bewerten aufgezeichnete Kundengespräche. Second Nature bewertet Übung. Wenn Ihr Auftrag Transparenz über laufende Deals ist, schauen Sie in die falsche Kategorie.
Die Preisrealität
Nur auf Anfrage. Es gibt keine öffentliche Preisliste, und Capterra führt es als „Anbieter kontaktieren“. Drei Dinge sind von außen bekannt, keines vom Unternehmen bestätigt:
- Drittanbieter-Tracker sehen es bei etwa 30-40 $ pro Seat und Monat mit einer Untergrenze um 20.000 $ pro Jahr. Diese Spanne steht in keiner Anbieterquelle.
- Die Abrechnung wird als Credits pro aktivem Nutzer und Monat beschrieben. Für jeden Monat, in dem ein lizenzierter Nutzer aktiv ist, wird ein Credit verbraucht; 150 Nutzer, die zwei Monate aktiv sind, verbrauchen also 300 Credits. Laut Reviews kostet ein Credit gleich viel, ob der Nutzer eine Session macht oder dreißig. Diese Beschreibung stammt von Review-Seiten der Wettbewerber, also bestätigen Sie sie im Bestellformular.
- Video-Avatare kamen mit einem Testkontingent. Der Launch-Post vom Juli 2026 nennt 6.000 Freiminuten für jeden Kunden.
Schätzung, als solche gekennzeichnet: 150 Reps zu 35 $ pro Monat über 12 aktive Monate ergeben etwa 63.000 $ pro Jahr. Dieselben 150 Reps, nur in einem viermonatigen Onboarding-Fenster aktiv, ergeben etwa 21.000 $ – nahe der gemeldeten Untergrenze. Hält das Credit-Modell, belohnt der Vertrag schubweises Kohorten-Training und berechnet für Dauerübung den vollen Preis. Hyperbound und Mindtickle rechnen pro lizenziertem Nutzer ab, egal ob er übt.
Am besten geeignet für
Eine Enablement- oder L&D-Leitung in einer Vertriebs- oder Service-Organisation mit 200+ Seats, die in mehreren Sprachen trainiert, wo die Aufgabe darin besteht, jede Neueinstellung auf dieselben Szenarien zu zertifizieren und den Abschluss in ein bestehendes LMS zu melden. Der klar umrissene Fall, in dem es eindeutig gewinnt: ein globales Onboarding-Programm für Verkäufer und Service-Agents in mehreren Ländern, geführt von einem Trainingsteam statt von Vertriebsmanagern.
Nicht geeignet für
Teams unter 30 Reps, bei denen die gemeldete Untergrenze mehr Governance kauft, als jemand nutzen wird. Ebenso die falsche Wahl für RevOps-Teams, deren Ziel Coaching an echten Deals ist, und für Teams, die bereits eine Suite mit Role-Play bezahlen.
Im Vergleich zu den Alternativen
- Mindtickle – die am stärksten finanzierte unabhängige Readiness-Suite mit rund 281 Mio. $ Kapital. Role-Play ist einer von sieben Agents in ElevateOS, gestartet am 21. April 2026, neben Zertifizierung, Call-Scoring und einem Readiness-Index. Wählen Sie Mindtickle, wenn Übungs- und Echt-Call-Scores in eine Zahl einfließen müssen. Wählen Sie Second Nature, wenn Role-Play der gesamte Kauf ist und die Call-Recording-Schicht der Suite Gong doppeln würde. Siehe Mindtickle.
- Allego – die andere große Suite, zuerst um Video-Coaching gebaut. Wählen Sie Allego für asynchrone Video-Übung und Peer-Review. Wählen Sie Second Nature für gesprochene Live-Simulation in großem Umfang. Siehe Allego.
- Hyperbound – der am schnellsten wachsende Neueinsteiger, gestartet im Januar 2024, mit insgesamt 18,3 Mio. $ Finanzierung. Wählen Sie Hyperbound, wenn RevOps das Programm verantwortet, die Scorecard Ihrer Vertriebsmethodik folgen muss und Practice mit dem Scoring echter Calls verbunden sein soll. Wählen Sie Second Nature, wenn der Rollout Service-Rollen und Sprachen umfasst. Siehe Hyperbound.
- Die gebündelten Optionen – Zoom Revenue Accelerator hat Sales Roleplay am 22. Juli 2026 ausgeliefert, bezahlt mit Premium-KI-Credits, und Gong hat Dry Run für Juli 2026 angekündigt. Wählen Sie ein Bundle, wenn Proben vor dem Call der Bedarf ist und niemand ein Zertifizierungsprogramm betreibt.
Worauf Sie achten sollten
- Der eigene Investor verkauft jetzt die Funktion. Zoom hat die Series B mitfinanziert und neun Monate später Sales Roleplay in Revenue Accelerator ausgeliefert. Gongs Dry Run war für denselben Monat angesetzt. Das eigenständige Budget der Kategorie wird von Recordern aufgesogen, die Sie womöglich schon bezahlen. Schutz: Lassen Sie sich vor der Unterschrift Role-Play von Zoom oder Gong für Ihre Seat-Zahl anbieten und schreiben Sie auf, was Second Nature kann und die beiden nicht: Sprachen, LMS-Reporting, Service-Rollen. Bleibt die Liste leer, kaufen Sie das Bundle.
- Reviewer nennen die Personas roboterhaft. Die Klage wiederholt sich auf G2, Capterra und Software Advice, und ein G2-Review mit dem Titel „This Platform needs an overhaul“ beschrieb die Stimme als unempfänglich. Geskriptete Pfade geben weniger nach als erwartet, wenn ein Rep vom Skript abweicht. Schutz: Lassen Sie im Pilot drei Ihrer stärksten Reps versuchen, die Persona mit ungeskripteten Einwänden zu brechen, und bewerten Sie den Realismus vor allem anderen.
- Der Avatar ist jünger als das Produkt. Video-Avatare starteten nur auf Englisch und mit einer einzigen Persona; Multi-Persona- und geskriptete Role-Plays fehlen noch. Schutz: Wenn nicht-englisches oder Multi-Stakeholder-Video der Kaufgrund ist, verlangen Sie es lauffähig im Test, nicht auf einer Folie.
- Der Credit-Zähler verändert, was Sie zahlen. Zählt die Abrechnung aktive Nutzer pro Monat, kostet ein Dauerübungsprogramm etwa das Dreifache eines viermonatigen Onboarding-Fensters. Schutz: Lassen Sie sich die Credit-Definition und den Preis pro Credit schriftlich geben und modellieren Sie die Rechnung gegen Ihren echten Übungsplan, bevor Sie einer Seat-Zahl zustimmen.
- Die Ergebniszahlen stammen vom Anbieter. Die Series-B-Mitteilung nennt über 20% mehr Umsatz nach rund 30 Minuten Übung pro Teilnehmer. Das AppExchange-Listing behauptet eine um 28% höhere Win-Rate. Keine der beiden nennt eine Kontrollgruppe. Schutz: Halten Sie eine Onboarding-Kohorte ein Quartal lang heraus und vergleichen Sie Zeit bis zur Zertifizierung und Zielerreichung im ersten Quartal mit der trainierten Kohorte.
Verwandt: Ramp Time definiert die Kennzahl, die dieser Kauf bewegen sollte, und Sales Enablement ordnet Role-Play in das größere Programm ein.