Wie generative KI das Kundenerlebnis verbessert

Generative KI bietet ein enormes Potenzial, das Kundenerlebnis zu verbessern. Entscheider sind jetzt gefordert, wertschöpfende Lösungen zu finden. Ein Ansatz ist der digitale Kundenzwilling. 

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OEMs sind mehr denn je gefragt, außergewöhnliche Kundenerlebnisse und Services zu schaffen, um im hart umkämpften Markt wettbewerbsfähig zu bleiben. Generative KI stellt eine Zäsur dar und eröffnet den Herstellern neue Möglichkeiten der Kundenzentrierung. Autos können dank der neuen Technologie über das Standard-Fahrerlebnis hinaus zu immersiveren, personalisierten Umgebungen transformiert werden, die spezifisch auf die Gewohnheiten, Vorlieben und den Lifestyle der Kunden zugeschnitten sind.

Die OEMs haben gelernt, dass sie mit dem Angebot von Basisfunktionen nicht weit kommen. Die Kunden erwarten heute mehrwertstiftende Services und scheuen nicht zurück, den Hersteller zu wechseln, wenn ein anderer bessere Experiences bietet. Einige OEMs nutzen virtuelle Assistenten, um dem Fahrer die Steuerung verschiedener Fahrzeugfunktionen wie Navigation, Klimaanlage oder Entertainment-System zu ermöglichen. Andere integrieren generative KI-Tools in die Sprachsteuerung von Fahrzeugen, um diese intuitiver zu gestalten. Die meisten OEMs verpassen jedoch die Chance, das Potenzial von KI auszuschöpfen und nicht nur das Fahrerlebnis, sondern auch das Leben der Kunden außerhalb des Fahrzeugs zu bereichern.

Man stelle sich nur vor, KI könnte proaktiv die optimale Weckzeit für den Fahrer auf der Grundlage von Wetter- und Verkehrsmustern berechnen, Restaurantreservierungen vornehmen, Videokonferenzen mit Kollegen organisieren und die CO₂-Bilanz des Fahrzeugs in Echtzeit verwalten. Es gibt unzählige Beispiele, wie generative KI künftig in Fahrzeugen eingesetzt werden kann, um unser tägliches Leben komfortabler zu machen. Daten sind der Schlüssel zur Kundenzentrierung, denn sie ermöglichen den Automobilherstellern eine nie dagewesene Personalisierung in skalierbarem Umfang und die nahtlose Integration in das digitale Leben des Kunden - egal ob Wohnen, Arbeiten oder Reisen.

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Das neue Testfeld für KI-gesteuerte Kundenerfahrungen

Die zunehmende Verfügbarkeit von Daten erleichtert es OEMs, Kunden zu segmentieren, gezielte Marketingkampagnen zu entwickeln und Kundenerlebnisse zu personalisieren. Viele Hersteller nutzen KI auch, um digitale Zwillinge ("Digital Twins") zu erstellen – virtuelle Nachbildungen eines Objekts oder Systems, die mit Echtzeitdaten und durch Machine Learning aktualisiert werden, um Produkte zu entwickeln und zu testen. In der Vergangenheit haben Automobilhersteller diese Zwillinge beispielsweise genutzt, um die Produktion intelligent zu planen, neue Funktionen und Prototypen zu verproben und die Nachfrage vorherzusagen.

Angesichts der enormen Datenmengen, die heute im Fahrzeug-Ökosystem gesammelt werden, können OEMs den digitalen Zwilling neu erfinden, um Kunden enger einzubeziehen. Durch die Schaffung eines "digitalen Kundenzwillings" – eines virtuellen Abbildes des Kunden, einschließlich seiner Interessen und Verhaltensweisen – können personalisierte, immersive Erlebnisse getestet und das Kundenverhalten besser verstanden werden. 

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Um die Vielzahl von Daten erfassen und nutzen zu können, müssen OEMs in der Lage sein, das komplexe Mobilitäts-Ökosystem zu orchestrieren. Es ist unabdingbar, mit den anderen Akteuren des Ökosystems zusammenzuarbeiten, um Zugang zu umfassenden Kundendaten zu erhalten und Services auf einer einzigen Plattform bündeln zu können. Durch die Zusammenarbeit mit weiteren Parteien und der gemeinsamen Nutzung von Daten können OEMs digitale Kundenzwillingsmodelle erstellen, die dazu beitragen, die Effizienz zu steigern, Kosten zu senken, die Qualität von Produkten und Dienstleistungen zu verbessern und künftige Kundenbedürfnisse zu prognostizieren.

Tücken und Tipps für den Digital Customer Twin

Wie die OEMs in der Vergangenheit gelernt haben, bietet der Einsatz von digitalen Zwillingen ein äußerst effizientes und intelligentes Testfeld für Fahrzeuge. Die Ausweitung dieses Konzepts auf digitale Kundenzwillinge eröffnet vollkommen neue Testfelder für Experiences, Features und Services. In Kombination mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz (KI) werden so innovative Anwendungsfälle in Marketing und Vertrieb, im Fahrzeug und im Kundenalltag möglich.

Beispielsweise könnte ein KI-gestützter virtueller Assistent für nachhaltiges Reisen Autofahrern auf Basis des Wissens eines digitalen Kundenzwillings helfen, während der Fahrt fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse relevanter Nachhaltigkeitskriterien könnte der KI-Assistent die nachhaltigsten Verkehrsmittel und Unterkünfte empfehlen. Er könnte nachhaltige Fahrmuster und Routen, effiziente Ladezeiten und sinnvolle Stopps entlang der Route empfehlen. Die Use Cases sind vielfältig – von Social Listening über virtuelle Gesundheitshilfen bis hin zur Unterstützung im Arbeitsalltag. Die Technologie hat sich für OEMs in der Produktion und Fertigung mehr als nützlich erwiesen. Mit dieser nächsten Stufe der digitalen Kundenbeziehung haben OEMs nun die Möglichkeit, noch besser auf die Bedürfnisse der Fahrer einzugehen.

Bei der Entwicklung von KI-Lösungen wie digitalen Kundenzwillingen müssen sich die Hersteller jedoch einigen grundlegenden Herausforderungen stellen:

• Kontrolle der Daten: Wenn Daten über verschiedene Wissensquellen verstreut sind, verlangsamt dies die Datenverarbeitung und -integration. 
• Mangelnde Nutzerzentrierung: Nutzer erwarten von der KI, dass sie menschenähnliche Interaktionen ermöglicht. KI-Systeme unterscheiden sich jedoch darin, wie "menschlich" sie sind, und können sogar kohärente, aber ungenaue Ergebnisse liefern. 
• Sicherheitsbedenken: Es gibt viele potenzielle Sicherheitsprobleme, die angegangen werden müssen. Dazu gehören die Verhinderung von Datenlecks und Verzerrungen, die Verhinderung der Einbeziehung sensibler Daten in KI-Modelle und die angemessene Verwaltung des Benutzerzugangs zu KI.

Zum Aufbau eines digitalen Zwillings, sollten folgende Schritte berücksichtigt werden:

1. Konkrete Ziele definieren: Welche Art von Daten wird benötigt, um das Fahrer- und Kundenerlebnis insgesamt zu verbessern? Welche spezifischen Erfahrungen müssen verbessert werden? Die Antworten auf diese Fragen helfen bei der Datenerfassung und der Erstellung des digitalen Zwillings.
2. Relevante Daten sammeln: Es ist elementar, Daten über die Gewohnheiten, Vorlieben und das Verhalten der Kunden zu sammeln. Dazu können Daten von IoT-Geräten in Fahrzeugen, Aktivitäten in sozialen Medien, Online-Surfverhalten, Kaufhistorie und vieles mehr gehören. Bei der Datenerfassung ist es unabdingbar, einschlägigen Datenschutzgesetze und -richtlinien einzuhalten.
3. Entwicklung eines digitalen Kundenzwillings: Aus Basis der gesammelten Daten kann der digitale Zwilling erstellt werden. Es sollte ein Modell sein, das das Kundenverhalten und die Kundenpräferenzen auf der Grundlage der Daten genau vorhersagen oder simulieren kann. Dies erfordert eine fortgeschrittene Datenanalyse und möglicherweise Machine Learning-Algorithmen, je nach Komplexität der Daten und durchzuführenden Simulationen.
4. Testen und Validieren: Die Prognosen oder Simulationen des digitalen Zwillings sollten anhand des tatsächlichen Kundenverhaltens analysiert werden, um festzustellen, wie präzise sie sind. Wenn die Vorhersagen des digitalen Zwillings erheblich vom tatsächlichen Verhalten abweichen, kann es erforderlich sein, das Modell anzupassen oder weitere Daten zu integrieren.
5. Umsetzung und Personalisierung: Der digitale Zwilling sollte genutzt werden, um das Kundenerlebnis zu personalisieren. Für Fahrer könnte dies bedeuten, dass die Fahrzeugeinstellungen auf der Grundlage individueller Vorlieben oder Gewohnheiten angepasst werden. Für andere Kunden könnte dies bedeuten, dass Marketingbotschaften, Produktempfehlungen oder andere Dienstleistungen auf der Grundlage des vom digitalen Zwilling modellierten Verhaltens und der Vorlieben individualisiert werden.
6. Kontinuierliche Aktualisierung: Kundenverhalten und -präferenzen ändern sich im Laufe der Zeit. Durch die Integration von Echtzeitdaten und das kontinuierliche Update des digitalen Zwillings mit neuen Daten (z. B. Standortinformationen, Kundenpräferenzen) kann gewährleistet werden, dass die Informationen stets aktuell sind.
7. Wirkung messen: Im letzten Schritt gilt es, den Effekt der Personalisierung auf das Kundenerlebnis zu messen. Sind die Kunden zufriedener? Sind sie eher bereit, personalisierte Dienstleistungen oder Produkte in Anspruch zu nehmen? Wenn nicht, müssen möglicherweise Anpassungen am digitalen Zwilling vorgenommen oder andere Möglichkeiten zur Verbesserung des Kundenerlebnisses in Betracht gezogen werden.

Generative KI ist auf dem Vormarsch und bietet ein enormes Potenzial, das Kundenerlebnis zu verbessern und das Leben der Kunden nachhaltig zu verändern. Entscheider sind jetzt gefordert, mit der neuen Technologie zu experimentieren, um wertschöpfende Lösungen zu entwickeln. Der digitale Kundenzwilling ist ein Konzept, das ein besseres Kundenverständnis ermöglicht und die Hyperpersonalisierung beschleunigt. Diese Chance muss genutzt werden.