09.07.2019

Zurvey.io: Startup ermittelt die Stimmung von Kunden und Mitarbeitern

Das in Budapest ansässige Startup Neticle, das im weXelerate Batch 4 dabei war, bringt mit Zurvey.io ein neues AI-basiertes Tool zur Stimmungsanalyse unter Kunden und Mitarbeitern auf den österreichischen Markt.
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Neticle: Zurvey.io Geschäftsführer Péter Szekeres
(c) Neticle: Zurvey.io Geschäftsführer Péter Szekeres

Kunden oder Mitarbeiter bestimmte vorgegebene Fragen auf einer Skala von 1 bis 10 bewerten zu lassen, ist nicht umsonst Standard. Schließlich lassen sich die gewonnenen Daten mit sehr wenig Aufwand in ein Stimmungsbild umwandeln. Doch auch die Nachteile der Methode liegen auf der Hand: Zwar erfährt man dadurch, dass Unzufriedenheit oder Zufriedenheit herrscht, nicht aber warum das so ist. Dafür braucht es offene Fragen – etwa in Rezensionen. Und diese sind üblicherweise sehr aufwändig in der Auswertung. Das Budapester Startup Neticle will Unternehmen diesen Aufwand mit seinem neuen Tool Zurvey.io abnehmen.

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„Fatale Folgen“ bei unbeachtetem Feedback

Denn unbeachtete Kunden-Feedbacks und Kundenrezensionen könnten fatale Folgen haben, betont man beim Startup, das im weXelerate Batch 4 dabei war. „Seine Kunden und Mitarbeiter zu verstehen sowie die Schlüsselfaktoren und Treiber hinter ihrer Kritik und ihrem positiven Feedback zu erkennen, ist maßgeblich für erfolgreiche Unternehmen. Marketer und Entscheidungsträger sparen sich mit Zurvey.io enorm viel Zeit bei der Feedback-Analyse, da sie Rezensionen, Kommentare und Antworten automatisiert analysieren können“, erklärt Bálint Katócs, Consultant bei Zurvey.io.

Net Promoter Score als Basis

Das Tool analysiert Umfragen und Textdaten auf Basis eines Net Promoter Scores – User des Tools bekommen also auch bei der qualitativen Analyse am Ende einen Wert zwischen Minus und Plus 100. Das System finde und bewerte automatisch positive und negative Sätze, erkenne Themen und Muster und gebe eine leicht verständliche Zusammenfassung aus, heißt es vom Startup. Die Ergebnisse der Analyse können in ein Excel-Sheet exportiert werden oder direkt im System visualisiert werden.

Zurvey.io: Stimmungsanalyse und Schlüsselthemen

Die Grundlage des Scorings ist ein Stimmungs-Analyse-Algorithmus, der in deutscher, englischer, russischer, bulgarischer, georgischer, niederländischer, polnischer, rumänischer, ukrainischer und ungarischer Sprache verfügbar ist. Dieser arbeite mit einer Genauigkeit von 80 bis 85 Prozent, abhängig von der Domäne, schreibt zurvey.io. Die Textanalyse erkenne auch automatisch Schlüssel-Themen und wichtige Einheiten innerhalb verschiedener Texte: „Service- und Produktattribute, wie zum Beispiel ‚Bildschirm‘ oder ‚Bandbreite‘, Orte, Menschen, Marken, Emotionen und Organisationen oder Spezialbegriffe wie etwa ‚3G‘ oder ‚mobiles Zahlen‘ werden aus unstrukturierten Texten maschinell erkannt“.

Neticle: Allianz, Samsung, T-Mobile und Vodafone als Kunden

Das Startup Neticle, das hinter Zurvey.io steht, bietet seine Stimmungsanalyse unter anderem auch zum Screening von Social Media-Inhalten an. Damit konnte man bereits mehr als 140 Kunden, darunter etwa Allianz, Samsung, T-Mobile und Vodafone gewinnen. Mit dem bereits bestehenden und auch mit dem neuen Service ist man auch am österreichischen Markt aktiv.

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DiLT Analytics
© DiLT Analytics

DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

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