Slyce will das Amazon Flow für Jedermann werden

Artikel sehen, mit dem Smartphone scannen und direkt online kaufen: Diese Möglichkeit hat Amazon mit Flow direkt in seine mobile App integriert. Doch Flow erkennt nur die Verpackung – und leitet den Kunden nur an Amazon weiter. Das kanadische StartUp Slyce will allen Händler eine solche Erkennungssoftware zur Verfügung stellen und obendrein auch Artikel erkennen, die nicht in der Verpackung stecken.

Dass Amazon Flow nur Dinge erkennt, die in ihrer Verpackung stecken, dürfte gar nicht so verwunderlich sein. Die App wurde mit der Absicht konzipiert, Showrooming zu verbessern und die Kunden dann natürlich zu Amazon zu locken. Will heißen: Amazon geht davon aus, dass die Kunden im Laden einen Artikel finden, per Smartphone nach einem günstigeren Preis suchen und ihn dann online bestellen. Im Laden lässt sich die Verpackung natürlich sehr gut scannen; dass man einmal den Artikel unverpackt in Händen hält, ist eher unwahrscheinlich. Und wie unser Test gezeigt hat, funktioniert Amazon Flow auch schnell und zuverlässig – wenn bisher auch nur für die amerikanische Seite des Online-Händlers.

Das kanadische StartUp Slyce will aber mehr ermöglichen. Die Software soll Produkte in ihrer „natürlichen“ Umgebung, also im alltäglichen Gebrauch, erkennen. „Wir müssen uns mehr auf die einzigartigen Merkmale eines Gegenstandes konzentrieren, also müssen wir uns mehr auf den Artikel selbst verlassen anstatt auf ein Logo oder einen Text“, erklärt Slyces Chief Digital Officer Mark Elfenbein gegenüber TechCrunch. „Was, wenn man mal darüber nachdenkt, zu 95 Prozent der Zeit in der echten Welt nicht da ist.“ Die Nutzer sollen einen Moment der Inspiration direkt nutzen können, um einen Einkauf zu tätigen.

Slyce will keinen 1-1-Abgleich

Dabei legt Slyce mehr Wert auf Vielfalt: Während Amazons Flow einen Artikel eins zu eins abgleicht und man auch immer exakt den Artikel findet, den man gescannt hat, sucht Slyce vorwiegend nach ähnlichen Artikeln. Es wäre zugegebenermaßen auch ein wahres Wunderwerk der Technik, wenn das Programm einen eingescannten Schal, der vielleicht auch schon länger getragen wurde, hundertprozentig erkennen und exakt dasselbe Modell derselben Marke aufzeigen könnte. Diese Vielfalt ist laut CPO Adam Jarczyn gewünscht, wie er im Interview mit BetaKit erklärt. „Nach meinem Verständnis basiert Amazons Idee auf OCR – Object Character Recognition – und ermöglich einen 1-zu-1-Abgleich und keinen 1-zu-Viele-Vergleich. Darauf wollen wir uns aber konzentrieren“, erklärt Jarczyn. Die Idee von Slyce stößt auf großen Anklang: Wie TechCrunch berichtet, konnte das StartUp kürzlich eine Investition in Höhe von fast 11 Millionen US-Dollar einfahren.

Händler sollen die Software von Slyce in ihre eigenen mobilen Apps integrieren können. Hier dürfte sich dann auch der Vorteil darin zeigen, dass Slyce keinen 1-zu-1-Abgleich durchführt: Scannt ein Kunde beispielsweise ein grünes Hemd, erhält er Vorschläge zu grünen Hemden in ähnlicher Farbe und mit ähnlichem Schnitt. Zwar erhält der Kunde nicht exakt den gescannten Artikel – sicherlich etwas, was man als Nachteil auslegen könnte – doch vielleicht findet er einen ähnlichen Artikel, der ihm zusagt. Und damit bei dem Händler einkauft. Ein 1-zu-1-Abgleich würde, abgesehen von der technischen Unmöglichkeit, gewiss eine größere Anzahl frustrierter Kunden nach sich ziehen, da sie den gescannten Artikel nicht beim Händler finden.

Das Interview von BetaKit mit Slyce CPO Adam Jarczyn sehen Sie hier: