24.06.2019

goUrban: Pivot vom Wiener E-Moped-Startup zum globalen Tech-Anbieter

Das Wiener Startup goUrban startete im Frühjahr 2018 mit einer Sharing-Plattform für 50 E-Mopeds in Wien. Noch im selben Jahr erfolgte der (Teil-)Pivot. Inzwischen hat man mit der eigenen Sharing-System-Software-Lösung Kunden in drei Kontinenten.
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goUrban-CEO und -Co-Founder Jonathan Gleixner - Pivot zum globalen B2B-Software-Anbieter
(c) der brutkasten / Haris Dervisevic: goUrban-CEO und -Co-Founder Jonathan Gleixner

Wer aufmerksam durch Wien geht, sieht sie immer wieder: die E-Mopeds des Wiener Startups goUrban. Nach längerer Vorbereitung und einem Investment war man im Frühjahr 2018 mit 50 Stück davon in den Markt gestartet. In den Monaten darauf zeichnete sich aber ein noch viel größeres Geschäftsmodell ab, das noch im gleichen Jahr zum (Teil-)Pivot und zum Absprung eines der Co-Founder führte. Die Mopeds fahren nach wie vor auf Wiens Straßen. Mit dem Software-Angebot goUrban Mobility will man aber nichts geringeres als den globalen Sharing-Markt erobern – von der B2B-Seite.

+++ Fokus-Channel: Mobility +++

Sharing ohne System

„Wir hatten zunächst die Software für unser eigenes Sharing-Modell zugekauft. Die hat prinzipiell funktioniert, aber es hat sich gezeigt: Es ist kein System dahinter, mit dem man gut skalieren kann“, erzählt goUrban Co-Founder und CEO Jonathan Gleixner im Gespräch mit dem brutkasten. Es ist ein Problem, das man zunächst bei den neuen Fahrrad-Sharing-Anbietern, die bald wieder verschwanden gesehen habe. Und nun sehe man es etwa bei den vielen E-Tretroller-Startups. Man habe sich also entschlossen, die Software selbst zu bauen, erzählt der CEO.

Mehr Effizienz

„Wir haben zunächst für uns selbst gewisse Metriken verstanden. Es geht uns darum, die Systeme effizienter zu machen. Man muss systematisch anschauen, wo welcher Bedarf besteht und die Fahrzeuge entsprechend platzieren“, erklärt Gleixner. Ein großes Thema sei etwa Relocation. „Es braucht z.B. Incentives für Nutzer, Fahrzeuge an bestimmte Plätze zu bringen. Das erhöht einerseits die Verfügbarkeit für Nutzer und ist andererseits im Interesse der Stadt, die nicht überall verstreute Fahrzeuge haben will. Und mit dieser Effizienz wird das System natürlich am Ende des Tages günstiger“. Zu dieser Frage kooperiere man auch mit der Wiener TU.

Jonathan Gleixner im aktuellen Video-Talk

Live-Talk mit Jonathan Gleixner, COO von goUrban

Jonathan Gleixner, der Co-Founder und COO von goUrban, dem Wiener e-Scooter Sharing Anbieter über den Pivot zum globalen Technologieanbieter für Shared-Mobility, die Marktexplosion und die große Roadmap zum Android für Mobilität!

Gepostet von DerBrutkasten am Montag, 24. Juni 2019

Nicht aus Not pivotiert

Für das zunächst für das eigene Sharing-Service entwickelte System habe schnell unerwartet viel Nachfrage von außen bekommen, erzählt Gleixner. „Schon Ende letzten Jahres haben wir dann die ersten Kunden ongeboarded. Inzwischen gibt es täglich neue Anfragen. Wir sind momentan auf drei Kontinenten, Europa, Asien und Südamerika, operativ tätig und haben 16 zahlende Kunden – und jede Woche kommen neue dazu“. Anders als in anderen Unternehmen, habe man aber nicht aus Not pivotiert, wie Gleixner betont: „Unser Geschäftsmodell war weder schlecht noch nicht lukrativ. Wir haben einfach ganz andere Chancen gesehen und die guten Umsätze aus dem Moped-Sharing haben uns bislang viel geholfen“.

goUrban „vom Scooter bis zum Helikopter“

Mit goUrban Mobility sei man nun, was die möglichen Kunden anbelange, sehr offen. „Es ist eine ganze Bandbreite von Fahrzeugen möglich – vom Scooter bis zum Helikopter“, sagt Gleixner. Man richte sich an große Corporates und Mobility-Startups ebenso, wie an ganze Städte, die ihr ÖPNV-Angebot ergänzen wollen. Generell sei Shared Mobility nur in einer Dreierkonstellation möglich, erklärt der goUrban CEO: „Die erste Komponente ist die Technologie, die zweite sind die Nutzer – sie müssen sehen, dass Mehrwert größer ist, als ein eigenes Auto zu nutzen. Die dritte ist die Stadt – dort treten durch die vielen Anbieter Probleme auf und unser System schafft Ordnung“.

„Android für Mobilität“

Auch wenn man die Lösung stark automatisiert habe und neue Kunden innerhalb weniger Stunden onboarden könne – die Nähe am Kunden sei weiterhin essenziell. „Jede Stadt ist so individuell, dass ich mit Standard-Lösung nur bedingt weit komme. Bei unserer dynamischen, flexiblen, offene Plattform können Betreiber ihre eigene App aufsetzen und marktspezifische Features einbauen. Wir wollen an der Basis stehen und damit das ‚Android für Mobilität‘ werden“, sagt Gleixner. Die Flexibilität bilde sich auch im Pricing ab: Nach einer „kleinen Setup-Fee“ für das Standard-Paket zahlen Kunden dann pro Fahrzeug pro Monat.

Delivery-Modell für Zwischenzeiten

Die Erfahrungen aus den ersten Monaten haben goUrban übrigens bereits zum nächsten Produkt gebracht. „Es ist eigentlich logisch: Die meisten Mieten hat man bei Sharing-Systemen in der Früh und am Abend also für den Weg zur und von der Arbeit. Die Frage war also: Wie bekommen wir untertags mehr Auslastung? Wir haben daher Anfang des Jahres ein Delivery-Produkt gelauncht. Die Sharing-Systeme können so z.B. für Essenszustellung genutzt werden“, erklärt Gleixner.

Uber als potenzieller Konkurrent?

Bei dieser Entwicklung verwundert auch das Motto, das der CEO für die nahe Zukunft ausgibt, wenig: „Wir wollen sehr, sehr schnell wachsen“. Man suche daher gerade Investoren  – vorrangig in USA und Asien. Man müsse sehr schnell eine gewisse Größe erreichen. Denn „jeder große Anbieter“ baue gerade an einer guten Lösung – potenziell könne auch Uber zum Konkurrenten werden. Die Wachstumsstrategie schlägt sich auch im Hiring nieder. 19 Personen arbeiten derzeit für goUrban – momentan noch alle am Standort Wien. „Und jeden Monat kommen weitere dazu“, sagt Gleixner. „Wir suchen im Moment alles von Sales über Business Development und Marketing bis hin zu diversen Developern“.

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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