WearAware - KNOW THE WEATHER. WEAR IT BETTER

Viele Menschen erleben regelmässig, dass ihre Kleidung nicht zum Wetter passt. In unserer Umfrage gaben 90% der Befragten an, wegen unpassender Kleidung schon einmal gefroren zu haben, 85% war bereits zu warm und 53% hatten einen Sonnenbrand. Herkömmliche Wetter-Apps liefern zwar Rohdaten wie Temperatur oder UV-Index, übersetzen diese aber nicht in konkrete Handlungsempfehlungen. Die Interpretation bleibt den Nutzenden überlassen, was im stressigen Alltag oft zu Fehlentscheidungen führt. Zudem erfordern zunehmende Wetterextreme und hohe UV-Strahlung einen präventiven, gesundheitsbewussten Umgang mit Umwelteinflüssen.

Ziel & Aufgaben

Das Ziel von WearAware ist es, diese Lücke im Alltag zu schliessen. Die Smartphone-App soll aktuelle Wetter- und Umweltdaten direkt in einfache, gesundheitsorientierte Kleidungsempfehlungen übersetzen. Die primäre Aufgabe bestand darin, ein Konzept zu entwickeln, das Live-Daten (Temperatur, Wind, Niederschlag, UV) der kostenlosen Open-Meteo API bezieht und diese intelligent mit den persönlichen Präferenzen (z. B. schnelle Kälteempfindlichkeit) kombiniert. Darüber hinaus sollten Funktionen wie ein digitaler Kleiderschrank, Reise-Checklisten und situationsbezogene Warnungen nahtlos integriert werden.

Die Entwicklung des Konzepts basierte auf dem Design-Thinking-Ansatz zur ganzheitlichen Prüfung von Desirability, Feasibility und Viability.

• Zur Validierung der echten Kundenbedürfnisse wurde eine quantitative Online-Umfrage mit 99 Teilnehmenden durchgeführt.
• Auf dieser Datenbasis entstanden spezifische Personas (wie die Hauptzielgruppe "Sarah") und detaillierte Customer Journeys.
• Die technische Machbarkeit wurde durch einen funktionsfähigen Proof of Concept (PoC) als Python-basiertes Jupyter Notebook bewiesen, welches die Open-Meteo API anbindet und den Empfehlungsalgorithmus validiert.
• Für das Frontend und die User Experience wurde ein interaktiver Prototyp in Figma erstellt.
• Die wirtschaftliche Tragfähigkeit wurde mittels Business Model Canvas, detaillierter Kostenanalyse und einer Finanzplanung als skalierbares Freemium-Modell evaluiert.

Ergebnisse

Das Projekt demonstriert eine hohe Marktakzeptanz: 72% der Befragten bewerten die App-Idee als sinnvoll oder sehr sinnvoll. Der ausgearbeitete Figma-Prototyp visualisiert eine moderne, intuitive Benutzeroberfläche inklusive Start-Dashboard, Outfit-Vorschlägen und Nachhaltigkeits-Tracking. Der technische PoC beweist erfolgreich, dass rohe Wetterdaten präzise in WHO-konforme UV-Warnungen und alltagstaugliche Kleiderkategorien umgewandelt werden können. Wirtschaftlich ist das Konzept hochgradig tragfähig; eine Amortisation der Entwicklungskosten ist im konservativen Szenario bereits nach weniger als zwei Jahren realistisch. Ein weiterer Erfolg: Im Rahmen der Marktvalidierung konnten bereits erste positive Rückmeldungen von nachhaltigen Schweizer Modemarken (wie Amari Wear und NIKIN) für potenzielle Affiliate-Kooperationen gewonnen werden.

Die wichtigsten Funktionen werden hier im Video kurz und verständlich gezeigt:

Proof of Concept / Jupyter Notebook:

Gruppenmitglieder: Stephanie Borter, Omran El-Assaad, Tatjana Tamara Pettinaroli, Alper Simsek, Thulaziga Thangavadivel