16.08.2019

boomerank: Wiener Software unterstützt kleine Händler gegen E-Commerce-Giganten

In Zeiten von Omnichannel-Einkaufsmöglichkeiten haben E-Commerce-Giganten, wie Amazon und Co, einen klaren Vorteil gegenüber kleinen Händlern. Werbe- und Optimierungsmaßnahmen kosten nicht nur Zeit, sondern verschlingen einen beachtlichen Teil des Firmenbudgets. Wir sprachen mit boomerank-Gründer Sebastian Schwelle über den umkämpften Markt des Online-Handels und über das Potential die digitale Sichtbarkeit durch den Einsatz neuer Marketing-Technologien zu steigern.
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boomerank, eCommerce, Internet-Giganten, Google
(c) boomerank: Das boomerank-Team rund um Gründer Sebastian Schwelle (Dritter von links)

In Österreich recherchieren 85 Prozent der Konsumenten vor einem geplanten Kauf im Internet. 62 Prozent der stationären Käufe werden digital beeinflusst. Und mehr als 90 Prozent der österreichischen Internetnutzer kaufen online ein. Zu diesen Ergebnissen kommt die Handelsverband-Studie “Omnichannel Readiness Index 2019“.

Sebastian Schwelle, Entwickler der Marketing-Software “boomerank”, ergänzt: “Die Abhängigkeit von ein paar Konzernen ist größer als je zuvor. So finden heute mehr als 60 Prozent der Käufer ihren Weg zu einem Online-Shop über Google.” Ein Vorteil für die Tech-Giganten der Branche.

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E-Commerce-Visibility-Software

Amazon konnte 2016 in Österreich einen Umsatz von 556 Millionen Euro einfahren, dahinter lag abgeschlagen Zalando mit 174 Millionen Euro und Universal mit 72 Millionen Euro. Aus dieser Abhängigkeit heraus und weil es vielen Unternehmen in Zeiten von “Omnichannel-Einkäufen” schwer falle, den Überblick über alle Kundenkontakte zu bewahren, entwickelten Sebastian Schwelle und Gregor Pflüger, Mitgründer, die E-Commerce-Visibility-Software “boomerank”. Sie soll automatisiert Online-Händler im intensiven Wettbewerb um Kunden unterstützen.

Google-SEO-Maßnahmen unverzichtbar

Schwelle, der zahlreiche E-Commerce-Projekte betreut hat, kennt die Probleme der kleineren Online-Händler. Dazu zählt insbesondere die Sichtbarkeit im Netz zu erhöhen. “Nahezu kein Unternehmen kann es sich heutzutage noch leisten auf Werbe- und Optimierungsmaßnahmen auf Google zu verzichten. Gleichzeitig steigen mit der Anzahl der Unternehmen, die in Google investieren, auch die Kosten für Werbung und den Wartungsaufwand. Genau dieser Herausforderung hat sich unser Team gestellt und eine Lösung dazu entwickelt.”

“boomerank”: Maßnahmen für besseres Ranking

Die Software “boomerank” kann, dank einer Vielzahl kommunizierender Algorithmen, den Online-Händlern konkrete Empfehlungen geben. Darunter sind beispielsweise Vorschläge hinsichtlich Einsparungspotenziale durch das gezielte Schalten von Werbung.

Nutzer der Software erhalten zudem Tipps für Optimierungsmaßnahmen, um mit Produkten ein besseres Ranking zu erzielen. “Um die wirtschaftlich sinnvollsten Werbemaßnahmen vorschlagen zu können, kann der Verkäufer seine Marge hinterlegen. Auf dieser Basis berechnet die Software dann automatisch die besten Werbemöglichkeiten”, sagt Schwelle.

Kampf noch lange nicht entschieden

Die selbsternannte “Alternative” für die gängigen MarTech-Lösungen am Markt möchte für E-Commerce-Unternehmen ein einfaches Tool bereitstellen. Online-Händler sollen künftig ohne großes technisches Wissen, dafür mit guten Inhalten Wachstum erzeugen.

Der Kampf im Online-Handel gegen Amazon und Co. sei laut Schwelle noch lange nicht entschieden: “In Österreich sind wir gerade erst am Anfang, denn der Online-Anteil ist mit rund 10 Prozent noch vergleichsweise gering”, und ergänzt: “Mit unserer Lösung sollen zumindest die Chancen wieder fairer verteilt werden. Denn “boomerank” stellt kleinen Unternehmen die Informationen und Daten preiswert zur Verfügung, die große Konzerne mit ihren Entwicklerteams teuer bezahlt haben.”


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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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