Mobile neue Welt m-commerce, s-commerce, Claus Weibrecht, IronShark GmbH

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1 Mobile neue Welt m-commerce, s-commerce, Augmented Print Augmented Print Claus Weibrecht, IronShark GmbH

2 Kurzvorstellung Claus Weibrecht 1986 Geburt in Jena 2002 Gründung IronShark Entertainment Jüngster Unternehmer Thüringens 2004 Studienbeginn Dipl. Informatik Nebenfach: BWL 2005 Abitur als Jahrgangsbester Stipendiat der Studienstiftung d. dt. Volkes 2009 Umwandlung des Einzelunternehmens in die IronShark GmbH

3 Kurzvorstellung IronShark GmbH 9 Jahre alt 24 Mitarbeiter Sitz in Jena Lösungen, die Spaß machen! Schwerpunkte: E-Commerce u.a. Webshops, Webseiten, Web2Print SMM, SEO, SEM CGI/Multimedia u.a. 3D Modelle, Animationen, Google Earth Modelle, Webdesign Mobile Development Apps für Apple ios, Andorid, BlackBerry

4 Kurzvorstellung Kunden

5 Kurzvorstellung Projekte Das zeige ich am besten

6 Smartphones / Mobile Endgeräte Marktanteile Marktanteil für Deutschland, UK, Frankreich, Italien und Spanien Stand July 2011 total 88,4 Millionen Menschen mit Smartphone von insgesamt 316,8 Millionen Menschen (27,8%).

7 m-commerce Aus aktuellem Anlass plus.de Tengelmann Warenhandelsgesellschaft KG Plus.de bringt die kleinen Preise auf das ipad Ein paar Fakten: 1. 60% der Internetnutzer in Deutschland nutzen bereits das Smartphone/TabletPC um sich Produktinformationen zu besorgen 2. 12,5% bestellt mind. 1x pro Woche etwas mobil Technische Herausforderungen: 1. Ladezeitoptimierter Shop durch DB- und Anwendungs-Caching 2. Touch-Screen-Bedienung mit perfekter Platzausnutzung 3. Kompression der Daten und Vermeidung von doppelter Übertragung

8 m-commerce Wer ist schon dabei?

9 m-commerce Wie sieht das aus? - Verkauf über Bilder und Bewertungen noch stärker - Prägnante gut lesbare Inhalte - Smartphone: hochformat, Tablets: Querformat - Große klar bezeichnete Schaltflächen - Schrift schlägt Icons! - Soziale Verknüpfung wichtig (facebook, google+, ) - Intelligenter einfacher Warenkorb

10 s-commerce Ein paar Fakten! Definition: Social-Commerce (kurz: s-commerce) ist ein Teil des e-commerce und bezeichnet den Empfehlungshandel 66% der Facebook-Nutzer können sich vorstellen über die Sozialen-Netzwerke bei Ihren Händlern zu kaufen. Fans kaufen öfter bei ihrem Händler. Produktempfehlungen von Freunden haben eine bessere Conversion. Nutzer fühlt sich für seine Empfehlungen auch verantwortlich.

11 s-commerce Ein Beispiel.

12 Innovative Bilderkennung auf dem Smartphone Die Idee + Aktualität + Multimedialität + Interaktivität Qualität + Einfachheit + Auslöser +

13 Innovative Bilderkennung auf dem Smartphone Ausgangssituation

14 Innovative Bilderkennung auf dem Smartphone Ausgangssituation

15 Innovative Bilderkennung auf dem Smartphone DeepView - Beispiel

16 Innovative Bilderkennung auf dem Smartphone Beispiel

17 Innovative Bilderkennung auf dem Smartphone Vorteile - DeepView Jedes Bild kann verknüpft werden Integration und Nutzung auch in bereits fertig produzierten Druckerzeugnissen Hohe Fehlertoleranz der Bilderkennung (Tolerant gegen Lichtreflexe, leichte Perspektive, Drehung oder Bildausschnitte) Änderung des hinterlegten Inhalts jederzeit möglich Kein Platzbedarf und ohne Code Sexy Viele bereits unterstützte Smartphones

18 Innovative Bilderkennung auf dem Smartphone Anwendungsbeispiele - DeepView Konzert- / Kinoplakate mit Trailern und Ticket-Verkauf DVD/CD-Cover mit einer Hörprobe Zeitungsanzeigen mit weiterführenden Informationen im Internet oder Hörbüchern Fachbücher mit Interaktion und hoher Aktualität Kataloge mit Bestell-, Verfügbarkeits- und Preisinformationen POS-Material zur Information und Kontaktmöglichkeit Anzeigen mit Gutscheinen Kalender mit hohe Aktualität

19 Innovative Bilderkennung auf dem Smartphone Vorteile - DeepView Anzahl der Abrufe der hinterlegten Inhalte Ort und Datum des Aufrufs Sprache und Endgerät des Nutzers Push-Notifications mit gezielter Werbung

20 Innovative Bilderkennung auf dem Smartphone Technik Jedes Bild besteht aus hochdimensionale Merkmalvektoren Mittels LSH (Locality sensitiv hashing) wird diese große Vektordatenbank durchsuchbar gemacht ähnliche Vektoren bekommen gleiche Hash-Werte Die Hash-Werte der Vektoren des Bildes des Nutzers werden in der Datenbank mit allen Bildern gesucht. Das Bild mit den meisten Treffern und mehr Treffern als die definierte Mindestanzahl ist das gesucht Bild und wird dem Nutzer zurückgegeben Zur Performance-Steigerung werden die Daten im RAM gespeichert Es wird Mongo-DB als objektorientierte Datenbank eingesetzt

21 Jetzt sind Sie an der Reihe Vorher jedoch: Vielen Dank