LONDON (IT BOLTWISE) – TrueTag geht aus einer Hochschularbeit hervor und adressiert ein konkretes Problem im Spendenalltag: Uneinheitliche Preisentscheidungen bei ständigem Wareneingang. Das B2B-Tool bringt einen webbasierten Pricing-Ansatz in den Alltag von Teams und Freiwilligen. Manager definieren Richtlinien im Dashboard, während Volunteers beim Intake per App konsistente Zuordnungen anwenden. Ziel ist, Preise näher an Marktwerte zu bringen, ohne die Strategie eines einzelnen Ladens aufzugeben.
Wer regelmäßig Secondhand-Spenden entgegennimmt, kennt das Bild: Ein Intake-Cart kann gleichzeitig Wintermantel, Küchenmixer und Markenjeans enthalten, und jedes Teil trägt seine eigene „Going Rate“ in Abhängigkeit von Zustand und Nachfrage. Genau diese Bandbreite wird im Alltag allerdings nicht immer gleich bewertet, weil Entscheidungen oft unter Zeitdruck entstehen oder stark von persönlichem Erfahrungswissen abhängen. TrueTag setzt an dieser Lücke an und will die Verbindung zwischen datenbasierten Preissignalen aus dem Secondhand-Markt und der operativen Realität im Laden herstellen – mit einem Ansatz, der nicht jedes Geschäft zu einem identischen System zwingt, sondern lokale Regeln beibehält.
Die Gründerstory beginnt nicht mit einem Pitch, sondern mit einer Problembeobachtung: Naomi Ross habe nach sechs Jahren bei „New 2 You“ gesehen, wie viel Zeit und Urteilssicherheit beim Preisniveau für einmalige Spendenstücke nötig sind. Wenn Spenden nonstop eintreffen und Schichten rotieren, entstehen zwangsläufig Unterschiede zwischen Mitarbeitenden – auch dann, wenn alle „ihr Bestes“ geben. Für ein Team bedeutet das späteren Korrekturbedarf, für Kunden wiederum mögliche Friktion bei Wahrnehmung und Transparenz. Aus genau diesem Spannungsfeld leitet sich der Kern von TrueTag ab: Es soll den Abstand zwischen dem Aufwand, den ein Mensch in eine Bewertung steckt, und der notwendigen Konsistenz über viele Entscheidungen hinweg verkleinern.
Technisch und organisatorisch interessant wird das Projekt im Übergang von der Thesis zur Produktarbeit. Für ihre senior honors thesis nahm Naomi Ross das Problem strukturiert in Interviews auseinander: Sie sprach mit Managern, Volunteers und Shop-Besuchern, um zu verstehen, was Läden ausbremst und welche Punkte realistisch lösbar sind. Preisgestaltung tauchte dabei wiederholt als Engpass auf. Gemeinsam mit Braden Lint und Logan Humphrey – zwei Studierenden der Informatik – entstand daraus ein B2B-Produkt, bei dem Naomi insbesondere die Customer-Discovery leitete und den Blick aus dem Ladenalltag in die Entwicklung übersetzte. Bemerkenswert ist dabei, dass die erste Teamstruktur bewusst nicht „nur“ die Programmierung adressierte, sondern die Entscheidungslogik und deren Anwendung in Intake und Tagging direkt mitdachte.
TrueTag positioniert sich als Pricing-Tool für Thrift Stores und übersetzt „Marktnähe“ in einen Prozess, der vor Ort funktioniert. Manager legen Pricing-Guidelines über ein Web-Dashboard fest, während Mitarbeitende und Freiwillige die Richtlinien beim Wareneingang und beim Tagging anwenden. Das ist mehr als ein Rechner: Statt ausschließlich auf Gedächtnis oder persönliche Intuition zu setzen, sollen Volunteers eine Store-Strategie per App nutzen können, die auf deren Guidelines basiert. Dadurch entsteht eine konsistente Bewertungsroutine über Schichten hinweg. Gleichzeitig bleibt jedes Geschäft flexibel: TrueTag hilft Teams dabei, Artikel näher an den Marktwert zu bringen, aber es erlaubt dem einzelnen Laden, seine eigene Herangehensweise beizubehalten – ein wichtiger Punkt, weil sich Preisethiken und Sortimentslogiken von Store zu Store unterscheiden.
Die Produktentwicklung beschreibt das Team als iterativ und eng gekoppelt an Rückmeldungen aus der Praxis. In der Zusammenarbeit mit mehreren Stores habe User-Feedback sogar zu einem Neustart und einer grundlegenden Neugestaltung geführt. Naomi Ross rahmt diese Phase als normalen Teil des Startup-Lernprozesses: „You don’t know where you’re going. You’re walking in the dark, “ und weiter „There’s no roadmap. If something isn’t going right, we must figure out why.“ Inhaltlich klingt hier weniger nach „perfektem Plan“, sondern nach konsequentem Hypothesen-Test. Für ein Tool, das in den Betrieb greift, ist genau das entscheidend: Der tatsächliche Nutzen hängt davon ab, ob die Anwendung im Intake wirklich schnell genug ist, ob die Richtlinien im Dashboard verständlich bleiben und ob die Tagging-Schritte im Alltag nicht neue Reibung erzeugen.
Damit die Umsetzung nicht nur im Studium „liegen bleibt“, spielt auch die institutionelle Infrastruktur eine Rolle. Das Calvin Startup Garage-Umfeld habe Naomi geholfen, aus der Thesis eine kontinuierliche Startup-Arbeit zu machen. Professor Peter Snyder habe sie dabei früh begleitet, etwa beim Übersetzen der Interviews in einen Business Plan und beim Aufbau von Verantwortlichkeit im Prozess. Im Startup-Garage-Practicum führten wöchentliche Mentor-Gespräche dazu, Annahmen zu testen und Entscheidungen zu „pressure-testen“, statt sie nur logisch zu begründen. Besonders als Produktpriorisierung beschreibt das Team den Impuls von Mentor Zack Booker: Nicht versuchen, „thrift“ auf einmal zu „fixen“, sondern einen einzelnen Problemblock mit hoher Wirkung herauszuziehen und ihn sauber zu lösen. Das passt zur TrueTag-Logik, weil Preisinkonsistenz im täglichen Tagging ein klarer, messnaher Hebel ist.
Nach dem Launch im vergangenen Monat setzt das Team vor allem auf Wachstum durch direkte Beziehungen zu lokalen Thrift-Store-Teams. Naomi Ross formuliert als Motivation dabei nicht nur das Produkt, sondern das Verständnis für die operative Belastung: „I love thrift, and I know how hard this part is“. Ihr Versprechen ist konkret: Wenn es gelingt, Preisbildung von einer Vermutung hin zu einem System zu bringen, das Volunteers tatsächlich anwenden können, verändert das die wirtschaftliche Basis der Läden. Auch nach dem Abschluss soll Startup Garage indirekt weiterwirken – über „The Forge“, eine kleine Gruppe von Unternehmern mit regelmäßigem Austausch mit einem erfahrenen Mentor. Für Unternehmen in ähnlichen Rollen – etwa für Logistik- oder Retail-Teams mit viel manuellem Tagging – zeigt der Ansatz vor allem, wie sich datenbasierte Entscheidungen über klare Richtlinien in den Betrieb übertragen lassen, ohne die lokale Autonomie vollständig zu verlieren.
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