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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Michael Waupotitsch, Vice President Textile Recycling bei Andritz © Andritz Group

Allein in Österreich könnten zukünftig rund 220.000 Tonnen davon besser verwertet werden. Bisher scheitert eine echte Kreislaufwirtschaft jedoch an der Praxis: „Wirkliches Faser-zu-Faser-Recycling, also sprich aus Abfällen wirklich wieder ein Kleidungsstück zu machen, das liegt im Bereich von 1% und weniger“, zieht Michael Waupotitsch, Vice President Textile Recycling bei Andritz, im Gespräch ernüchternde Bilanz. Der Großteil der Altkleider wird deponiert oder verbrannt.

Vorhersage statt bloßer Materialbestimmung

Hier setzt die neue Technologie „teXscan“ an, die Andritz gemeinsam mit der französischen Tochtergesellschaft Laroche entwickelt. Während bestehende Nahinfrarot-Systeme lediglich die reine Materialzusammensetzung bestimmen können, soll die neue Lösung erstmals die konkrete Rezyklierfähigkeit zerstörungsfrei vorhersagen.

„Die Innovation dabei ist, dass man erstmals nicht nur Farbe oder Zusammensetzung messen, sondern eine Vorhersage treffen kann, wie gut etwas recycelbar ist.“, so Waupotitsch. Das System ordnet den Textilien einen Score von 0 bis 100 zu, der auf Kriterien wie der Faserlänge und dem Kurzfaseranteil basiert. Waupotitsch betont jedoch im Gespräch, dass es sich hierbei um „keinen industriellen Standard“, sondern primär um eine „Entscheidungshilfe“ für Sortier- und Recyclingbetriebe handelt.

Der teXscan © Andritz

Bislang nur weiße Baumwolle identifizierbar

Bislang beschränkt sich die Analysefähigkeit des Prototyps ausschließlich auf weiße Baumwollfasern. Die größte Herausforderung im Massenmarkt stellen jedoch Mischgewebe und gefärbte Stoffe dar, die den Großteil heutiger Fast Fashion ausmachen. Andritz plant, bis Ende des Jahres verlässliche Aussagen über farbige Baumwolle zu treffen; Mischgewebe sollen als nächstes folgen.

Aktuell existiert das System als Tischgerät. Um industriell relevant zu werden, soll die Technologie zu Handheld-Geräten oder vollautomatisierten Online-Sensoren für Förderbänder weiterentwickelt werden, erklärt der Textil-Recycling-Experte.

teXscan als strategischer „Door Opener“

„Recycling von Textilien steht im Wettbewerb mit extrem günstigen Frischfasern“, merkt Waupotitsch im Gespräch an. Man müsse das gesamte wirtschaftliche System beachten und vorsichtig sein sich in dieser Hinsicht nicht selbst zu belügen, denn „unterm Strich muss es sich auch rechnen“, so der Experte. Zudem fehlen in Europa flächendeckende, genormte Sammelsysteme, wie man sie vom Altpapier kennt.

Für den Technologiekonzern ist der Scanner ohnehin nicht das primäre Endprodukt sondern eine Möglichkeit der Zusammenarbeit. Andritz versteht sich als Maschinen- und Anlagenbauer. Das Messgerät soll vielmehr als „Door-Opener“ fungieren, um letztlich großskalierte mechanische und chemische Recyclinganlagen zu vertreiben.

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