25.06.2019

2 Minuten 2 Millionen: Wann zahlt sich eine Bewerbung aus?

Die Bewerbungsphase für die siebte Staffel der Startup-Show 2 Minuten 2 Millionen endet am 31. Juli. In dieser Checklist ergründen wir, was Bewerber mitbringen sollten.
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2 minuten 2 millionen: Bewerbung 2020

2 Minuten 2 Millionen ist das erfolgreichste Show-Format auf Österreichs größtem Privat-TV-Sender Puls 4 – etwa noch vor Austrias Next Topmodel. Allein die Masse an Zusehern zeigt schon das Potenzial für Teilnehmer-Startups auf. “Man kann mit unterschiedlichen Zielen in die Show gehen”, sagt Camilla Sievers. Mit ihrem Startup treats. nahm sie 2016 bei 2 Minuten 2 Millionen teil. Als Leiterin der Unit3 von IP Österreich arbeitet sie inzwischen mit den Machern von Die Höhle der Löwen zusammen. “Es ist nicht nur der offensichtliche Zweck: Die direkte Investorensuche. Vor allem kann die Show auch Markenbekanntheit schaffen. Man kann einen Auftritt auch nutzen, um einfach Kontakte zu knüpfen, oder sich Feedback zu holen”.

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2 Minuten 2 Millionen: Die Publicity ist sicher

Tatsächlich sollten Teilnehmer die weiteren Gründe abseits der Investorensuche im Auge behalten. Denn in der Sendung trifft die Jury nach wenigen Minuten Pitch und einer anschließenden Fragerunde eine Impuls-Entscheidung. Der klassische Due Dilligence-Prozess folgt im Nachgang. Dadurch platzen immer wieder Deals – oder werden letztlich zu ganz anderen Konditionen ausverhandelt, als in der Sendung. Was den teilnehmenden Startups nicht mehr weggenommen werden kann, ist die Publicity.

Aber braucht das Startup zum Zeitpunkt der Ausstrahlung überhaupt Publicity, oder ist es vielleicht noch zu früh dafür? Und hat es wirklich gute Chancen auf Erfolg? Denn zu den (für das Publikum oft amüsanten) “leider nein”-Beiträgen zu zählen, kann sich – je nach den Gründen der Jury und dem Schnitt der Regie – auch negativ auf das Fortkommen des Unternehmens auswirken. Wenn das Startup mehrere der folgenden Kriterien erfüllt, sollte man eine Anmeldung erwägen:


1. B2C-Modell

Es mag Kriterien in dieser Checklist geben, die optional sind. Aber an diesem kommt man nicht vorbei: Das Business muss die Zuseher der Sendung direkt ansprechen. Ein Auftritt in einer TV-Show mit einem reinen Geschäftskunden-Modell ist witzlos – man kommt damit ohnehin meist nicht bis auf die Bühne (es gibt einige wenige Gegenbeispiele). Dabei braucht man für 2 Minuten 2 Millionen selbstverständlich kein reines B2C-Modell. Auch zweiseitige Konzepte oder klassische B2B2C-Modelle können erfolgreich sein. Camilla Sievers fasst zusammen: “Am Ende spricht man den Endkonsumenten an”.

2. Ein Produkt für potenziell jeden

Gegenbeispiele aus der Sendung gibt es zwar – auch mit Special Interest-Produkten kann man erfolgreich sein. Dennoch, bei 2 Minuten 2 Millionen gilt: Je größer die Zielgruppe, desto besser. In einem Land wie Österreich, das so viele “Hidden Champions” in allerlei Nischen hervorgebracht hat, ist das schon außergewöhnlich. In der Logik einer Startup-TV-Show liegt dieses Kriterium aber auf der Hand.

3. Sonderfall: Der gute Zweck

Gutes zu tun ist nicht nur gut fürs Karma, es kommt auch beim Publikum gut an. Das “Problem” vieler Social Startups ist freilich: Ihre Geschäftsmodelle sind oft nicht ganz so skalierbar, wie Investoren es gerne hätten. Im Social-Bereich übliche Modelle, bei denen große Teile des Gewinns einem guten Zweck gewidmet sind, sind für Kapitalgeber aus monetärer Sicht nicht wirklich “investable”. Doch im Fernsehen gelten etwas andere Regeln. Das alte Sprichwort, “tu Gutes und rede darüber” lässt sich hier besonders gut umsetzen. Es ist nicht erst einmal passiert, dass ein Social Startup mit de facto gespendetem Kapital aus einer Startup-TV-Show herausgegangen ist.

4. Das richtige Timing

“Im Nachhinein wussten wir: Wir waren ein Jahr zu früh dran”, erzählt Camilla Sievers über ihren Auftritt bei 2 Minuten 2 Millionen mit treats. Das Team hatte den Platz in der Show bei einem Contest gewonnen und wollte die Chance natürlich nicht verstreichen lassen. Für jeden, der eine Bewerbung in Erwägung zieht, gilt: Es gibt ein “Window of Opportunity”, in dem sich eine Teilnahme auszahlt. Das wichtigste Kriterium ist dabei, dass das Produkt bereits funktionstüchtig und vorführbar ist. Wenn die Sendung einige Monate nach der Aufzeichnung ausgestrahlt wird, muss das Produkt auch lieferbar sein, bzw., bei digitalen Produkten, über die Beta-Phase hinaus sein. Allzu sehr am Markt etabliert sollte man dann aber doch nicht sein. Schließlich wollen die Frühphasen-Investoren in der Jury einen guten Deal abschließen.


Vorbereitung ist alles

Wenn die oben genannten Kriterien soweit zutreffen und die Bewerbung angenommen wird, startet ein durchaus aufwändiger Prozess. Denn wenn man seine “Air Time” bei 2 Minuten 2 Millionen bekommt, sollte man die Chance optimal nutzen. “Wir haben uns damals vor unserem Auftritt einen Trainer geholt”, erzählt Camilla Sievers, “man muss, wie ein Politiker, auf alle Fragen vorbereitet sein. Es geht darum, alle Fragen auf das eigene Produkt zurückzuführen und seine Vorzüge möglichst oft anzubringen. Die Regie schneidet zwar nachher zusammen, was sie für spannend hält. Aber auf diese Art hat man die Storyline stärker in der eigenen Hand”.

Wichtig ist auch die technische Vorbereitung – vor allem bei digitalen Produkten. Nicht erst ein Server ist durch die Masse an Zugriffen während der Ausstrahlung zusammengebrochen. “Auch das User Experience-Design muss sitzen. Die Click-Wege müssen ausreichend getestet sein. Kosten müssen zum Beispiel klar angeführt sein und es darf keine versteckten Kosten für die User geben”, ergänzt Sievers. Wer also keine Extra-Kapazitäten für intensive Vorbereitung hat, sollte es lieber sein lassen.

Die Bewerbung für die 7. Staffel, die im Frühjahr 2020 ausgestrahlt wird, läuft noch bis Ende Juli.

⇒ Online-Bewerbung bis 31. Juli 2019

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Ein Putzroboter putzt ein Waschbecken.
Der neue Putzroboter der TU Wien beim Reinigen des Test-Waschbeckens (c) tuwien.at

Roboter können für uns mittlerweile Staubsaugen, Rasenmähen oder Abwaschen. Doch wann können sie komplexere Aufgaben wie das Putzen eines Badezimmers erledigen? Forschende an der TU Wien haben nun möglicherweise eine Antwort darauf.

Denn an der TU Wien wurde ein neuer Putzroboter für das Badezimmer entwickelt, der unter anderem Waschbecken nach vorheriger Anleitung reinigen kann. Die Arbeit wurde bei der IROS 2024 in Abu Dhabi präsentiert – einer der renommiertesten Robotik-Konferenzen weltweit.

TU Wien-Roboter lernt vom Menschen 

Programmiertechnisch ist Putzen recht komplex. Ein Waschbecken ist sehr verwinkelt. Wie kommt man in die schwierigen Ecken, wieviel Kraft muss festgelegt werden? Ein Mensch macht es vor – der Roboter der TU Wien lernt.

“Die geometrische Form eines Waschbeckens mit Kameras zu erfassen, ist zwar relativ einfach. Aber das ist nicht der entscheidende Schritt. Viel schwieriger ist es, dem Roboter beizubringen: Welche Stelle der Oberfläche soll er mit welcher Art von Bewegung bearbeiten? Wie schnell? In welchem Winkel? Mit welchem Kraftaufwand?”, sagt Andreas Kugi vom Institut für Automatisierungs- und Regelungstechnik.

Nach Aussage der TU Wien benutzt der Roboter zum Lernen einen “Hightech-Schwamm”, ausgestattet mit Kraftsensoren und Tracking-Markern. Damit putzte ein Mensch mehrfach eine Außenkante des Test-Waschbeckens. “So generieren wir mit einigen wenigen Demonstrationen eine Riesenmenge an Daten, die dann verarbeitet werden, damit der Roboter lernt, was richtiges Putzen eigentlich bedeutet”, sagt Hartl-Nesic, der in Kugis Team die Industrial-Robotics-Gruppe leitet

Roboter hilft Handwerksbetriebe

Die neue Technologie sei laut TU Wien für viele Prozesse interessant, wie beispielsweise für das Schleifen von Holzwerkstücken in Tischlereien, das Reparieren und Polieren von Lackschäden an Fahrzeugkarosserien oder das Schweißen von Blechteilen. Letztlich sollen diese Roboter auf mobile Plattformen gesetzt werden können, sodass sie in Handwerksbetrieben flexibel eingesetzt werden.

Der Lernprozess gelingt laut Aussage der TU Wien durch eine innovative Datenverarbeitungsstrategie. Dabei werden mehrere bereits erprobte Techniken aus dem Bereich maschinelles Lernen kombiniert. Die Messdaten werden statistisch aufbereitet, und mit den Ergebnissen wird ein neuronales Netzwerk trainiert. Daraus resultieren optimierte Anweisungen für die Bewegungen des Roboterarms.

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