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TU Berlin

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bajomi analytics

Lupe [1]

Tool zur Video-Analyse in Webshops

Team:

Dr. rer. nat. Johannes Höhne (Maschinelles Lernen)
Dr.-Ing. Bastian Venthur (Informatik)
Dr. rer. pol. Michael Potstada (BWL)

Branche:
IT für E-Commerce, Neurotechnologie, Maschinelles Lernen

Mentor:
Prof. Dr. Benjamin Blankertz

Fakultät:
IV, Fachgebiet Neurotechnologie

Förderung
EXIST-Gründerstipendium (2015)

Emotional E-Commerce Experience

Unsere Idee

Bajomi erlaubt dem Nutzer innerhalb von Sekunden eine Video-Analyse seines Geschmacks in Webshops. Immer mehr Produkte stehen in online zur Auswahl. Das Kaufen erinnert durch immer längere Kriterien-Kataloge eher an die Steuererklärung, als an einen Schaufensterbummel. Bajomi gibt online Shopping den Spaß zurück. In bestehenden Webshops hat der Nutzer die Möglichkeit, das „Emotional Shopping“ zu aktivieren: Kamera an, Film ab. Ihm wird eine kurze Videosequenz vorgespielt, während der er sich zurücklehnen kann. Aufgrund unbewusster Reaktionen in diesen paar Sekunden ordnet sich die Welt des Webshops nach seinen Präferenzen. Als Ausgründung des Fachbereichs Maschinelles Lernen greift Bajomi auf neueste Analyse-Verfahren zurück. Basierend auf diesen Video-Auswertungen der Reaktionen schaffen Webshops damit ein zusätzliches Erlebnis und können Konversionsraten erhöhen.

  • http://bajomi.com/ [2]
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