App-Features im Detail

Alles, was ScanFair kann —
und warum.

Diese Seite zeigt die App-Architektur, das Bewertungsmodell, die wissenschaftlichen Grundlagen und alle Designentscheidungen — für alle, die mehr wissen wollen als nur die Marketing-Botschaft.

App-Tour

Fünf Screens — die Kernschleife.

Vom Öffnen bis zur Entscheidung — durchschnittlich fünf Sekunden, fünf Bildschirme.

🏠
S1

Home

Scan-Button im Fokus. Letzte Scans schnell zugreifbar.

📷
S2

Scanner

Kamera scannt EAN-Codes automatisch. Manuelle Eingabe als Fallback.

🔍
S2.5

Erkennung

Im MVP: Lebensmittel. Kleidung und Kosmetik sind geplant.

📊
S3

Score-Ergebnis

Gesamtwert, drei Säulen, Einordnung, Nährwert-Hinweis.

📋
S4

Details

Pro Säule: Faktoren, Checkliste, Quellen, Datenqualität.

Two-Score-Modell

Ein Hauptscore. Ein Begleithinweis.

ScanFair kombiniert einen ESG-Gesamtwert mit einem neutralen Nährwert-Hinweis. Beide werden bewusst nicht vermischt.

Hauptscore

ESG-Score (0–10)

Die zentrale Einordnung aus drei Säulen: Umwelt, Soziales, Transparenz. Fehlen die Umweltdaten, zeigt die App keinen Gesamtwert.

Wird ergänzt durch eine vorsichtige Einordnung — positive, gemischte oder kritische Signale — und einen Satz, der das Wichtigste zusammenfasst. Orientierung, keine Zertifizierung und keine Kaufempfehlung.

Begleithinweis

Nährwert-Hinweis

Kein Score und keine Skala: Die App gibt Angaben wie Nutri-Score und NOVA-Gruppe unverändert aus der Datenquelle wieder. Keine medizinische oder individuelle Ernährungsberatung.

So bleibt der ESG-Wert sauber, und zusätzliche Angaben werden nicht in einen Gesamtwert gepresst, der dann nichts mehr aussagt.

Methodik im Detail

So setzt sich der Score zusammen.

Gesamt-Score = (Umwelt × 0,50) + (Soziales × 0,30) + (Transparenz × 0,20)
E

Umwelt

Environmental — höchste Datenverfügbarkeit
50%
  • Umweltwert (Eco-Score aus Open Food Facts)
  • Verpackung (Material, Recyclebarkeit)
  • Herkunft (Transport, Region)
  • Bio-Siegel (EU-Bio, Demeter, Naturland)
  • CO₂-Angaben (Agribalyse, erfasst, noch nicht im Wert)
  • Geplant: Wasserknappheit im Anbaugebiet
S

Soziales

Social — emotional wichtig, Datenlage dünn
30%
  • Soziale Siegel (Fairtrade, Rainforest Alliance)
  • Herkunftsangaben des Produkts
  • Geplant: Länderrisiken für Arbeitsbedingungen
  • Geplant: belegte Lieferkettenangaben
G

Transparenz

Governance — abstrakt, aber entscheidend für Glaubwürdigkeit
20%
  • Datenvollständigkeit des Produkteintrags
  • Datenqualität (Hinweise der Datenquelle)
  • Geplant: verantwortliches Unternehmen
  • Geplant: Berichte und Zertifizierungen
Personas

Für wen wir bauen.

Drei Lebenssituationen aus der Discovery-Phase — jede mit anderen Bedürfnissen, gleichen Werten.

🛒

Klaus, 67

Rentner · kleiner Einkauf

Lebt allein, kauft täglich frisch, kennt den Supermarkt aus dem ff. Hat Zeit, will aber nicht recherchieren.

"Ich will nicht 20 Siegel studieren — sag mir einfach, ob's gut ist."
Ziel
  • Verstehen, nicht recherchieren
  • Vertrauen statt Bauchgefühl
Schmerzpunkt
  • Etiketten zu klein, zu viele Siegel
📋

Thomas, 38

Vater · Wocheneinkauf

Vegetarier, plant den Wochenbedarf zwischen zwei Calls. Konsumiert bewusst, hat aber wenig Zeit.

"Ich will eine App, die mir bei meinem Wocheneinkauf den Rücken freihält."
Ziel
  • Schnell vergleichen können
  • Familienfreundliche Alternativen
Schmerzpunkt
  • Keine Zeit für tiefe Recherche
💸

Anna, 24

Studentin · kleines Budget

Studiert, kauft preisbewusst, hat aber den Anspruch, nicht alles mitzumachen. Skeptisch gegenüber Marketing.

"Mir bringen Versprechungen nichts. Ich will sehen, was wirklich drinsteht."
Ziel
  • Echte Daten, kein Marketing
  • Im Budget bewusst entscheiden
Schmerzpunkt
  • Misstrauen gegenüber Greenwashing
Customer Journey

Vor ScanFair — und mit ScanFair.

Wie sich der Einkaufsweg verändert: weniger Frustration, mehr Klarheit am Regal.

Ohne ScanFair

Heute im Supermarkt

🤔
Produkt in der Hand: "Ist das jetzt nachhaltig oder nicht?"
🏷️
Etikett lesen: Klein, kompliziert, viele Siegel — manche unbekannt.
📱
Google öffnen? Zu viel Aufwand. Übersprungen.
😕
Entscheidung: Aus Routine, nicht aus Wissen.
Mit ScanFair

Drei Sekunden mehr

📷
App auf, Code scannen. Das Produkt wird in der offenen Datenbank nachgeschlagen.
📊
Einordnung in Sekunden: Gesamtwert, Ampelfarbe und zum Beispiel „Positive Signale“.
👀
Säulen ansehen: Was ist belegt, wo fehlen Daten?
✅
Entscheidung: Aus Wissen, nicht aus Routine.
Wissenschaftlicher Hintergrund

Aus einer Hausarbeit — methodisch fundiert.

ScanFair entstand im Modul "Strategisches Innovationsmanagement" meines Masterstudiums. Die Hausarbeit untersuchte, wie ESG-Daten aus etablierten Quellen für Konsumenten zugänglich gemacht werden können — ohne neue Bewertungen zu erfinden, sondern bestehende verständlich zu aggregieren.

Die Methodik kombiniert Design Thinking (Stanford d.school), Customer Journey Mapping und Value Proposition Design (Osterwalder) mit etablierten ESG-Frameworks (GRI, CSRD, SASB). Die Score-Gewichtung orientiert sich an der Datenverfügbarkeit europäischer Quellen.

Bewertet wurde die Arbeit mit Bestnote 1,3. Die hier vorgestellten Erkenntnisse und Mockups bilden die Grundlage für das aktuelle App-Konzept.

Studium Management & Digitale Transformation — Digital Business & Business Innovation (M.A.)
Modul Strategisches Innovationsmanagement
Note 1,3 · Bestnote
Verwendete Quellen (Auswahl)
  • Osterwalder, A. et al. (2014).
    Value Proposition Design. Wiley.
  • Brown, T. (2009).
    Change by Design. Harper Business.
  • Global Reporting Initiative (2023).
    GRI Standards Universal & Topic Standards.
  • EU-Kommission (2022).
    Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD).
  • ADEME / Open Food Facts (2024).
    Eco-Score-Methodik & Agribalyse-Datenbank.
  • Fair Wear Foundation (2023).
    Brand Performance Check Methodology.
FAQ

Häufige Fragen.

Warum kein einzelner "Health-Score"?
Weil Gesundheit eine persönliche Frage ist — ein Diabetiker bewertet Zucker anders als ein Marathonläufer. ScanFair zeigt deshalb nur einen neutralen Nährwert-Hinweis mit Angaben wie Nutri-Score und Zuckergehalt aus der Datenquelle, ohne Bewertung und ohne Ernährungsberatung.
Woher kommen die Daten?
Heute aus Open Food Facts, einer offenen Datenbank für Lebensmittel. Weitere Quellen wie Open Beauty Facts für Kosmetik sind geplant und werden erst nach Prüfung von Lizenz und Datenqualität angebunden. Jeder Datenpunkt zeigt seine Quelle.
Was, wenn Daten fehlen?
Dann sagen wir es — und zeigen die Datenqualität in Prozent an. Bei sehr lückenhaften Daten gibt ScanFair keinen Score, sondern einen ehrlichen "Daten unzureichend"-Hinweis. Kein Score ohne Quelle — das ist unser Versprechen.
Ist ScanFair Greenwashing?
Wir ordnen vorhandene Daten nach festen Regeln ein und erfinden keine eigenen Siegel. ScanFair ist ein privates Projekt ohne Geld von Marken. Die fachliche und rechtliche Prüfung der Methodik steht noch aus; bis dahin gilt: Orientierung, keine Zertifizierung.
Wann kommt die App?
Die App für Lebensmittel ist in Entwicklung und läuft bereits auf dem iPhone. Vor einer Testrunde stehen noch die fachliche und die rechtliche Prüfung an. Wer auf der Warteliste steht, bekommt Bescheid. Kleidung und Kosmetik folgen später.
Was kostet die App?
Das MVP wird kostenlos sein. Wie sich das langfristig finanziert — ob durch Premium-Features, Hersteller-Partnerschaften oder ein Stiftungsmodell — entscheiden wir gemeinsam mit den ersten Nutzern. Keine versteckte Werbung, kein Datenverkauf.
Welche Daten sammelt ScanFair über mich?
ScanFair braucht kein Konto und speichert keinen dauerhaften Scan-Verlauf. Wenn du ein Produkt nachschlägst, sendet die App den Barcode an Open Food Facts; dabei wird technisch bedingt deine IP-Adresse übertragen. Kamerabilder bleiben auf dem Gerät. Keine Analyse-Dienste, kein Tracking, keine Werbung.
Glossar

Begriffe, kurz erklärt.

ESG
Environmental, Social, Governance — etabliertes Rahmenwerk für Nachhaltigkeitsbewertung von Unternehmen und Produkten.
Eco-Score (A–E)
Französische Skala für die Umweltbilanz von Lebensmitteln. Basis: Agribalyse-Lebenszyklusanalyse.
Nutri-Score
A–E-Skala für den Nährwertgehalt. Berücksichtigt Zucker, Fett, Salz vs. Ballaststoffe, Protein.
NOVA-Klassifikation
Vier Stufen der Lebensmittelverarbeitung: 1 = unverarbeitet, 4 = hochverarbeitet.
GOTS
Global Organic Textile Standard — strenger Bio-Standard für Textilien inkl. soziale Kriterien.
INCI
International Nomenclature of Cosmetic Ingredients — standardisierte Inhaltsstoff-Liste auf Kosmetika.
CSRD
EU-Richtlinie zur Nachhaltigkeitsberichterstattung großer Unternehmen, gültig ab 2024.
LkSG
Deutsches Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz — Pflichten zu Menschenrechten in der Lieferkette.

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