Kategorie „Gründergeist”

Nicht nur die Etablierten und Großen leisten Großes

Manchmal sind es gerade junge Kleinunternehmen mit hoher Digitalexpertise, die mit ihren innovativen Konzepten dem Handel den Weg in die Zukunft weisen. Sie eröffnen Zugang zu neuen Technologien, sorgen für einen höheren Digitalisierungsgrad und unterstützen mittelständische Unternehmen, neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Genau solche Beispiele suchen wir! Unsere Voraussetzungen: Die Gründungsphase ist bereits abgeschlossen, Ihr Unternehmen ist maximal 5 Jahre alt und hat sich am Markt bewiesen.

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Pate dieser Kategorie

Google for Start-Ups, Team, Groupshot, Photo: Stefan Wieland

Mayra Frank – Google for Startups Marketing

Mayra Frank ist bei Google for Startups für die Deutschland-Strategie verantwortlich. Das Google for Startups Team stellt Ressourcen, Kontakte und Produkte von Google bereit, damit sich Startups erfolgreich etablieren können.

Mayra setzt sich aktiv für die Förderung einer dynamischen, vielfältigen und integrativen Startup-Community ein und hilft unterrepräsentierten Gründerinnen und Gründern durch die Förderung gezielter Programme und Initiativen.

Vor ihrer Tätigkeit bei Google for Startups hat Mayra die Markenstrategie von Google im Silicon Valley mitentwickelt und globale philanthropische Initiativen für Google.org vorangetrieben. Mayra hat einen Hintergrund in Marketing, Innovationsmanagement und Design Thinking und hat Abschlüsse von der Universität der Künste in Berlin und dem Central Saint Martins College of Arts and Design in London.

Exemplarische Story Gründergeist

©Thorsten Futh

Beispiel für diese Kategorie

Maschinist im Emotionsgeschäft

Corona erhöht den Umsatzdruck auf die sowieso gebeutelte Fashionbranche und zwingt Industrie und stationären Multilabelhandel zur Kooperation. Sebastian Rieder und sein Start-up Betafashion bieten mit ihrer intelligenten In-Season-Management Software eine Lösung der Stunde.

Die freundlichen Willkommensworte hallen wider von den Wänden des menschenleeren Kreuzberger Bürolofts, gelegen in einem ehemaligen Gewerbehofensemble. Sebastian Rieder bittet, vorbei an einigen Reihen verlassener Schreibtische, in den verglasten Konferenzraum. Seit Mitte März kommt er morgens um acht Uhr immer als Einziger ins Office von Betafashion. Sein 19-köpfiges Team – im Kern Mathematiker und Software-Entwickler – arbeitet von zu Hause aus.

Der jung-dynamische, ledige Entrepreneur leidet unter der Situation. „Mein Hobby ist der Beruf“, sagt Rieder. Die Corona-Pandemie läutet eine Phase entscheidender Weichenstellungen für sein Unternehmen ein, denn sie wirkt als Katalysator für lange verschleppte und nun überlebensnotwendig gewordene Prozessveränderungen im Fashionsegment.

Algorithmen statt Bauchgefühl

Ohne mehr Digitalisierung und ohne eine engere Vernetzung von Modehandel und Marken kann die Branche nicht aus der Krise kommen. Den kunden- und margenorientierten Neustart mittels optimierter Steuerung der Warenflüsse will Betafashion vorneweg mit anschieben. Seit der Gründung des Start-ups im Jahr 2018 automatisiert Betafashion im Auftrag von Markenherstellern das Mikromanagement der Ware in rund 3.000 Verkaufsstellen von etwa 2.300 Retailern, erzählt Rieder.

Wie viele und welche Marken Betafashion genau zu seinen Kunden zählt, möchte er nicht sagen. Doch mittlerweile vertrete Betafashion „nahezu den gesamten deutschen Mittelstand sowie weitere Marken aus dem europäischen Ausland“. Rieder hat das Geschäft von der Pike auf gelernt und kennt die Bedürfnisse der Stakeholder auf beiden Seiten.

An seiner Seite weiß er den erfahrenen Co-Geschäftsführer und Programmierer Stefan Voß, der bei dem auf Hip-Hop-Kleidung spezialisierten Multichannel-Händler DefShop im Controlling arbeitete und das Tech-Start-up Phizzard für digitale PoS-Lösungen mitgegründet hat. „Bei der Mode geht es darum, Emotionen zu verkaufen. Deshalb fällt es Händlern und Herstellern schwer, den Prozess der Digitalisierung konsequent weiterzutreiben und Entscheidungsprozesse zu automatisieren“, sagt Rieder.

Effizienter „Renner-Penner-Austausch”

Die Algorithmen von Betafashion analysieren historische und tagesaktuelle Daten der verschiedenen Artikel in den Geschäften. Wie lange befindet sich ein Produkt in einer bestimmten Filiale im Verkauf? Wie verkauft sich das gleiche Produkt in einer anderen Filiale oder bei Wettbewerbern? Wie wirkten sich Preisänderungen aus? Neben Verkaufsraten und Bestandsdaten reichert Betafashion den Pool um externe Faktoren an, wie Wetterinformationen, Social-Media-Auswertungen und standortbedingte Gegebenheiten. Alle Daten beeinflussen sich gegenseitig.

Ein Ziel der Analyse ist es, Verkaufswahrscheinlichkeiten zu ermitteln: Welche Mode ist an welchem PoS in welcher Menge gerade gefragt? Es geht um den effizienten „Renner-Penner-Austausch“, wie es in der Branche heißt, von saisonaler Ware und Standardartikeln und die softwarebasierte Steuerung der Verfügbarkeit bis hin zu bestimmten Produktausführungen sowie um die Neuzuordnung von Produkten auf andere Verkaufsstellen. So lassen sich Lagerbestände reduzieren und Überproduktionen vermeiden. Für den Datenaustausch per Schnittstelle zum Warenwirtschaftssystem des Händlers sind allerdings viel Vertrauen und Transparenzbereitschaft vonnöten. „Wenn die Industrie mehr Risiko übernehmen soll, dann muss ihr auch mehr Kontrolle gewährt werden“, betont Rieder. Das Rollenverhältnis wird neu definiert.