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Creatext unterstützt dabei, potenzielle Kunden zu recherchieren und im Handumdrehen hyper-personalisierte E-Mails und LinkedIn-Nachrichten zu schreiben. Davon profitieren vor allem Sales Reps. Mehr dazu erfahren wir von Lukas Kemkes, einem der beiden Gründer:
0:30 - Der Weg zum NLP-Startup Creatext.
13:19 - Worum genau geht's bei Creatext?
18:55 - Wie genau sieht die Lösung aus?
29:57 - Warum ist die Performance der personalisierten Sales-Nachrichten so gut?
36:00 - Inwiefern Personalisierung?
39:46 - Zur Technologie.
43:56 - Markt und Geschäftsmodell.
49:41 - Zukunftspläne.
Weiterführende Informationen:
LinkedIn Lukas: https://www.linkedin.com/in/lukaskemkes/
LinkedIn Bernard: https://www.linkedin.com/in/bernardsonnenschein/
Mit Katulu Federated Learning können digitale Dienstleistungen wie Predictive Maintenance oder KI-basierte Produktionsoptimierung ohne strategische, rechtliche oder technische Bedenken umgesetzt werden.
Heute im Gespräch der Gründer und CEO Michael:
0:30 - Von sizilianischem Eis in Katar zum KI-Startup.
12:30 - Worum geht's bei Katulu?
15:49 - Der Cthulhu-Mythos von H. P. Lovecraft als Inspiration für Katulu.
18:37 - Warum ist Datenschutz im industriellen Kontext so wichtig?
24:33 - Federated Learning erklärt.
38:44 - Konkret zum Produkt und den Lösungen.
53:24 - Geschäftsmodell und Pricing.
1:01:17 - Open-Source und weitere nächste Schritte.
Weiterführende Informationen:
Katulu: https://katulu.io/de/
LinkedIn Michael: https://www.linkedin.com/in/michaelkuehneschlinkert/
LinkedIn Bernard: https://www.linkedin.com/in/bernardsonnenschein/
Ich freue mich über Austausch: [email protected]
MOVU ist die grösste Umzugsplattform der Schweiz. Gegründet wurde die Online-Plattform für Umzüge und Umzugsreinigungen im Jahr 2014 und hat mittlerweile über 40.000 Kunden beim Umziehen begleitet. Seit 2017 gehört MOVU zur Basler Versicherung.
Heute zu Gast: Christian Smorra, Head of Data Products.
Das sind die Themen:
0:30 - Abwechlsungsreiche Tech-Karriere statt Studium.
13:46 - Was macht MOVU besonders?
26:55 - Was macht ein Head of Data Products?
47:50 - Exklusive Insights.
58:38 - Spannungsfeld Data Science X Engineering X ?
Weiterführende Informationen:
LinkedIn Christian: https://www.linkedin.com/in/christiandata/
LinkedIn Bernard: https://www.linkedin.com/in/bernardsonnenschein/
Fero Labs ist davon überzeugt, dass Fabriken auf der ganzen Welt maschinelles Lernen nutzen können, um die Produktion zu optimieren, Abfall zu reduzieren und die Qualität zu verbessern. Mit Fero soll der nächste Produktivitätssprung in der Industrie unterstützt werden. Hier im Gespräch der Chef für die Region EMEA, Tim Eschert:
0:19 - Von Maschinenbau zu Künstlicher Intelligenz und zum Startup Fero Labs.
18:15 - Was ist Explainable Machine Learning und was hat die Fero Software damit zu tun?
35:18 - Konkrete Kundenbeispiele.
47:01 - Wie läuft die Zusammenarbeit mit Kunden ab?
Weiterführende Informationen:
LinkedIn Tim: https://www.linkedin.com/in/tim-eschert/
LinkedIn Bernard: https://www.linkedin.com/in/bernardsonnenschein/
Mit inlytics.io lassen sich LinkedIn-Daten analysieren, womit die Content-Performance optimiert werden kann. Heute im Gespräch dazu der Gründer Tim Schmidbauer:
0:19 - Von Daimler in die Startup-Welt.
9:34 - Story hinter dem Startup inlytics.io.
15:27 - Wie inlytics.io gewachsen ist und zum Geschäftsmodell.
21:40 - Erfolgreicher auf LinkedIn (mit inlytics.io).
1:00:00 - Fake auf LinkedIn?
1:02:33 - Letzte Worte.
Weiterführende Informationen:
LinkedIn Tim: https://www.linkedin.com/in/tim-schmidbauer/
LinkedIn Bernard: https://www.linkedin.com/in/bernardsonnenschein/
Die Themen unter anderem:
0:18 - Eugen stellt sich vor.
6:20 - Logistik 1mal1.
8:03 - Worum geht’s bei DB Schenker?
17:58 - Was sind Stammdaten und warum ist die Verwaltung dieser so wichtig?
27:54 - Data Science oder KI mit Stammdaten?
33:42 - We Love Data.
42:51 - Startups.
48:45 - Nachhaltigkeit.
59:26 - Gestörte Lieferketten.
1:06:06 - LinkedIn.
1:09:22 - Konzernkarriere
Weiterführende Informationen:
LinkedIn Eugen: https://www.linkedin.com/in/eugentissen/
LinkedIn Bernard: https://www.linkedin.com/in/bernardsonnenschein/
Die heutigen Themen:
0:18 - Jolenes Background und der Weg zum Startup ecotrek.
6:37 - Nachhaltigkeitsdaten mit ecotrek.
22:42 - Funding.
24:31 - Konkret zu den Lösungen und zur Ausgründung ecosearch.
32:17 - Geschäftsmodell.
34:08 - Wer profitiert am meisten von ecotrek?
36:05 - Risikoscoring vs. Performancescoring.
39:29 - Pricing.
41:12 - Internationale Ausrichtung und Zukunftspläne.
47:02 - Femtec Network.
Weiterführende Informationen:
LinkedIn Jolene: https://www.linkedin.com/in/jolene-ernesti/
LinkedIn Bernard: https://www.linkedin.com/in/bernardsonnenschein/
Top-Opportunitäten im Datenbusiness: https://datenbusiness.de/
Ich freue mich über Feedback: [email protected]
Das sind die Themen:
0:19 - Geschäftsführer einer hochmodernen Autowerkstatt mit Mitte 25.
4:33 - Tesla Approved Body Shop.
9:00 - Was ist eine digitale Werkstatt?
14:29 - Gesund durch die Corona-Krise.
16:07 - Deutscher Werkstattpreis.
17:34 - Wie kam es zur Gründung des KI-Startups mmmint.ai und worum geht es dabei?
31:09 - Smart Repair.
39:30 - Potenziale und Risiken für die Autowerkstatt Restemeier in den nächsten Jahren.
44:36 - Die nächsten Schritte mit dem Startup mmmint.ai und generell Zukunftsaussichten.
58:18 - Anteil Elektromobilität, Qualität bei Tesla und Lieferschwierigkeiten.
Weiterführende Informationen:
Restemeier: https://www.restemeier.de/
mmmint.ai: https://www.mmmint.ai/
LinkedIn Max: https://www.linkedin.com/in/maximilian-stein/
LinkedIn Bernard: https://www.linkedin.com/in/bernardsonnenschein/
Top-Opportunitäten im Datenbusiness: https://datenbusiness.de/
Ich freue mich über Feedback: [email protected]
Themen heute:
0:49 - Tobi und Ingo stellen sich vor und beschreiben den Weg zum Startup MARA.
12:26 - Worum genau geht es bei MARA?
21:48 - Wie werden heute Customer Reviews analysiert und was macht MARA besser?
39:45 - Beispiele.
46:21 - Pricing und Geschäftsmodell.
49:26 - Wie gelingt es den Kontext automatisiert zu verstehen?
53:27 - Wie können die spannendsten Insights gewonnen werden?
1:01:06 - Fake Reviews.
1:06:46 - Customer Experience Tracking wird immer wichtiger.
Weiterführende Informationen:
LinkedIn Tobi: https://www.linkedin.com/in/roelen-blasberg/
LinkedIn Ingo: https://www.linkedin.com/in/ingo-lange/
LinkedIn Bernard: https://www.linkedin.com/in/bernardsonnenschein/
Top-Opportunitäten im Datenbusiness: https://datenbusiness.de/
Ich freue mich über Feedback: [email protected]
Die Themen:
0:19 - Von Maschinenbau zu Data Science.
7:22 - Der Weg zum Startup innoSEP.
12:58 - Von den ersten Data Science Services zum heutigen Produkt.
20:41 - Wie ist der Switch zur Product Company gelungen?
25:06 - Fokus Industrie.
26:31 - Warum braucht es ein neues Tool wie innoSEP?
30:07 - Konkrete Beispiele für die Verwendung von innoSEP.
38:48 - Geschäftsmodell.
41:05 - Zum No-Code-Trend.
47:06 - Die nächsten Schritte für innoSEP.
Weiterführende Informationen:
LinkedIn Hüseyin: https://www.linkedin.com/in/h%C3%BCseyin-sahin/
LinkedIn Bernard: https://www.linkedin.com/in/bernardsonnenschein/
Top-Opportunitäten im Datenbusiness: https://datenbusiness.de/
Ich freue mich über Feedback: [email protected]
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