Unsere Innovationsstory

Seit 2019 entwickeln wir bei loravenqira revolutionäre Ansätze für die persönliche Finanzverwaltung. Unsere Forschung basiert auf verhaltensökonomischen Erkenntnissen und modernster Technologie, die das Budgetieren von einer lästigen Pflicht in eine intuitive Gewohnheit verwandelt.

Wissenschaftliche Grundlage

Unser Ansatz entstand aus einer einfachen Beobachtung: Menschen scheitern nicht am Verstehen von Budgets, sondern an der emotionalen Verbindung zu ihren Ausgaben. Professor Dr. Müller von der Universität Köln unterstützte uns dabei, kognitive Verzerrungen beim Geldmanagement zu identifizieren.

2023 führten wir eine Langzeitstudie mit 847 Teilnehmern durch. Das Ergebnis war verblüffend: Nutzer unserer verhaltensbasierten Methode reduzierten ungeplante Ausgaben um durchschnittlich 34% innerhalb von sechs Monaten.

Mikrogewohnheiten statt radikale Veränderungen
Emotionale Intelligenz bei Kaufentscheidungen
Visuelle Muster zur Ausgabenerkennung
Soziale Unterstützung durch Community-Features

Forschung
2019-2025

6 Jahre kontinuierliche Entwicklung

Was uns unterscheidet

Predictive Analytics

Unser KI-System erkennt Ausgabenmuster drei Wochen im Voraus. Nutzer erhalten personalisierte Warnungen, bevor problematische Kaufgewohnheiten entstehen.

Behavioral Nudging

Subtile psychologische Anreize helfen dabei, bessere Finanzentscheidungen zu treffen – ohne erhobenen Zeigefinger oder komplizierte Regeln.

Gamification 3.0

Statt oberflächlicher Punkte nutzen wir bedeutungsvolle Fortschrittsindikatoren, die echte Verhaltensänderungen verstärken und langfristig motivieren.

Entwicklungsprozess

Unsere Methodologie entstand durch iterative Forschung und direktes Nutzerfeedback. Jede Phase brachte neue Erkenntnisse über menschliches Finanzverhalten.

Verhaltensforschung (2019-2020)

Analyse von über 2.000 Haushaltsbüchern und Interviews mit Finanzberatern. Identifikation wiederkehrender Problemstellungen bei der Budgetierung. Entwicklung erster Hypothesen über emotionale Kauftrigger.

Prototyping & Testing (2021-2022)

Bau des ersten funktionsfähigen Prototyps mit 50 Beta-Testern. Monatliche Feedback-Sessions und Anpassungen. Integration von Machine Learning für Ausgabenkategorisierung. Partnerschaften mit drei deutschen Fintech-Unternehmen.

Markteinführung & Skalierung (2023-2025)

Launch der vollständigen Plattform im März 2023. Kontinuierliche Algorithmus-Optimierung basierend auf Nutzerdaten. Entwicklung spezieller Module für verschiedene Lebenssituationen: Studenten, Familien, Rentner.