Wir haben uns mit Lana Jansen und Franziska Burmester, den Gründerinnen unseres neuen Startup of the Month WePlan unterhalten.
Welches Problem wollt ihr mit WePlan lösen?
Viele Unternehmen versuchen verzweifelt mit Excel ihr Personal und ihre Produktion zu planen. Die meisten Planungs- und Personalteams verwenden entweder fehleranfällige Spreadsheets oder Software-Tools, die ihre Planungsanforderungen und -prozesse nicht unterstützen.
WePlan ersetzt die bisherigen, meist fehleranfälligen, dezentralen und komplexen Excel-Tabellen durch AI-basierte, kollaborative und hochanalytische Lösungen. Wir schafffen damit endlich volle Transparenz über die Kosten der Leistungserbringung und damit über die Rentabilität der Dienstleistung oder der Produkte.
Wer steckt hinter der Idee? Erzählt uns von euch, was ihr bislang gemacht habt und wie es zur Gründung kam.
Als Beraterinnen in der TT&L-Branche (Travel, Transport & Logistics) haben wir, die beiden Gründerinnen Franziska und Lana, viele Kunden kennen gelernt, die mit einer ineffizienten und umständlichen Personalplanung zu kämpfen haben. Wir haben Personalplanungsteams getroffen, die am Rande der Verzweiflung waren und die meiste Zeit damit verbrachten, Daten zu kopieren, Formelfehler zu lösen oder Informations-Silos zu bekämpfen.
Deshalb haben wir beschlossen, unsere 10-jährige Erfahrung in der Personalplanung zu nutzen, um eine Lösung zu entwickeln, die die Probleme der Planungsteams wirklich löst und die Erstellung kostenoptimaler Pläne mit intelligenter Software ermöglicht. In Zeiten wachsender Komplexität wollten wir ein Werkzeug schaffen, das den Planungsprozess vereinfacht und den Planer optimal unterstützt.
Was sind die größten Stärken eures Startups?
Uns zeichnet vor allem die langjährige Expertise unseres Teams aus. Unsere Kunden profitieren von einer sehr schnellen und pragmatischen Implementierung durch unsere intensive Unterstützung und kontinuierliche Optimierung der Software. Wir veranstalten Open User Conferences um Nutzermeinungen zu sammeln und teilen neue Funktionen mit allen Kunden. Unsere Software hilft unseren Kunden einen hohen Automatisierungsgrad zu erreichen und Entscheidung viel schneller treffen zu können.
Das bringt vor allem Agilität und Effizienz.
Vorhersagen zur Arbeitsbelastung werden aus historischen Daten abgeleitet. Inwiefern arbeitet ihr mit Machine Learning Algorithmen und wie verändert Machine Learning allgemein die Personal- und Ressourcenplanung weltweit?
Wir nutzen historische Daten und werten diese aus um 1. Die Planungsqualität zu verbessern und um 2. damit die zukünftigen Annahmen zu prognostizieren. Dafür nutzen wir heute noch kein Machine Learning, haben das Thema aber auf der Roadmap da wir vor allem die Verbindung zwischen den operativen Daten unserer Kunden und externen Daten (Bsp. Arbeitsmarkt-Daten) herstellen wollen.
Die Technologie wird das Leben der Ressourcen Planer als auch der Mitarbeiter stark verbessern aber bis dahin wird es noch ein bisschen dauern, sowohl auf Hersteller als vor allem auf Markseite.
Wie profitieren die Mitarbeiter des Unternehmens? Wie ist ihr Feedback nach Einsetzen von WePlan im Unternehmen.
Das Planungsteam arbeitet transparenter und hat ein viel besseres Verständnis ihrer Daten. Dadurch können sie Entscheidungen schneller treffen und besser begründen. Die Mitarbeiter des Unternehmens werden stärker in die Planung von Teilzeiten und Urlaub involviert und zeigen eine höhere Zufriedenheit mit der Planung sowie mehr Vertrauen in den Arbeitgeber. Das alles geschieht voll digital und DSGVO-konform statt auf Zetteln und Tabellen.
Jede Generation von Arbeitnehmern hat einen anderen Schwerpunkt. Wie wird eure Software den unterschiedlichen Anforderungen gerecht?
Flexibilität und Transparenz sind die wichtigsten Faktoren um Mitarbeiter langfristig zu halten. Laut einer Studie wären über 70% der Arbeitnehmer gerne aktiv in ihrer Arbeitsplanung involviert, und 50% sind mit ihren Arbeitszeiten unzufrieden.
Um das zu lösen, braucht es eine digitale und mit anderen Systemen integrierte Plattform wie WePlan. Nur so können die Planer Kontrolle über Informationen und Daten erlangen und Mitarbeiter nachhaltig in den Prozess eingebunden werden.
Wie geht es mit eurem Startup weiter? Wie sehen die kurzfristigen und langfristigen Schritte aus?
Wir sind durch die Pandemie viel langsamer gewachsen als geplant, haben aber dafür viel an der Software gearbeitet. Aktuell beobachten wir einen extremen Anstieg der Nachfrage.
Wir planen in den kommenden drei Jahren 10 neue Kunden im Heimatmarkt aufzunehmen und unser Tool neben dem Luftfahrt-Sektor in weitere Branchen zu vertreiben. Parallel suchen wir nach neuen Investoren, um die Nachfrage zu bedienen und die Expansion voranzutreiben.
Von den Höhe- und Tiefpunkten einer Gründung: Wie lauten eure größte Lessons Learned?
Zum einen hätten wir schon drei Jahre früher gründen sollen und einfach mutiger sein sollen.
Welches Buch oder Tool seht ihr als ein Must-Have für Startups?
The four steps to theepiphany (Steve Blank)
Die IRR App
Bitte vervollständigt folgenden Satz: FrankfurtRheinMain ist für uns....
FrankfurtRheinMain ist für uns eine Region in der viele unterschiedliche Startups mit hohem Anspruch an Qualität entstehen – mit einigen haben wir auch schon erfolgreich zusammengearbeitet. Natürlich lieben wir die Nähe zum Frankfurter Flughafen – geschäftlich als auch privat. Außerdem ermöglicht es die Region unseren Mitarbeitern, sich zwar regelmäßig im Frankfurter Büro zu treffen, aber dennoch nicht in der Stadt leben zu müssen, sondern im Grünen. Das ist uns wichtig – besonders weil viele von uns hier in der Umgebung verwurzelt sind.
Wir bedanken uns für das interessante Interview!
Weiterführende Links:
Frankfurt Forward ist der Matchmaker für Startups, Unternehmen und Investoren in Frankfurt am Main.
Frankfurt Forward bringt unter dem Dach der Wirtschaftsförderung Frankfurt Startups und etablierte Unternehmen zusammen. Unter dem Motto „Matching am Main“ verbindet das Projekt bisher getrennte Welten und fördert die Weiterentwicklung von Innovation und Digitalisierung am Standort Frankfurt am Main.
