Big Data revolutioniert Automobilindustrie

Automobilhersteller, die ihre Kunden und deren Fahrzeugnutzung besser verstehen, können ihre Angebote individualisieren und die Produktentwicklung optimieren. Im Bestfall eine Win-Win-Situation für Kunden und Anbieter. Der Schlüssel dazu ist Big Data. [...]

„Big Data macht den einzelnen Kunden und sein Verhalten für den Automobilhersteller transparent“, erklärt Klaus Stricker, Partner bei Bain & Company und Leiter der globalen Praxisgruppe Automobilindustrie. „Das ermöglicht eine bessere Kundensegmentierung – bis hin zur Individualisierung der Produkte.“ Produktentwicklung, Marketing und After-Sales lassen sich mit Big-Data-Auswertungen wesentlich effizienter als bisher auf die Nachfrage ausrichten. Entsprechend werden die Hersteller künftig eine deutlich intensivere Beziehung zu ihren Kunden pflegen können.

NEUE GESCHÄFTSMODELLE

Die fundierten Kundenkenntnisse aus Big-Data-Analysen versprechen – neben allen Bedenken wegen des „gläsernen Menschen“ – die Erschließung neuer Ertragsquellen – dies gilt für das Neuwagengeschäft ebenso wie für Mobilitäts- und Car-Sharing-Angebote. Das Serviceangebot wird sich unmittelbar und situationsgerecht an den Bedürfnissen der Kunden orientieren können, wie etwa die Identifikation und Kontaktaufnahme der nächstliegenden Vertragswerkstatt bei Unfällen. Die Autohersteller werden mithilfe exakter Kundenprofile ihre Fahrzeugtechnik und ihre Leistungen weiterentwickeln und verbessern. So können beispielsweise reale Nutzungsprofile auf Over-Engineering oder Nachbesserungsbedarf hinweisen und Voraussagen zur Wartungsintensität getroffen werden. „Das Marketing wird personalisiert, kann gleichzeitig die Kundenpotenziale besser ausschöpfen und die Markenbindung optimieren“, so Bain-Experte Stricker. „Ziel ist es, durch individuelle Kundenbetreuung und Services die Wünsche und Vorstellungen der einzelnen  Kunden möglichst umfassend zu erfüllen und ein zunehmend differenziertes Markenerlebnis zu gestalten.“

Entscheidend ist den Beratern zufolge jedoch die enge Zusammenarbeit zwischen Herstellern, Händlern und Werkstätten. Denn neben den wachsenden digitalen Informations- und Absatzkanälen werden die persönliche Beziehung sowie der physische Kontakt mit dem Produkt Auto weiterhin wichtige Eckpunkte des Vertriebs- und des Serviceerlebnisses bleiben. Händler und Werkstätten werden künftig bei jedem Kundenkontakt ein aktuelles Kundenprofil mit Segmenteinstufung abrufen können. Gezielte Angebote von Neu- oder Gebrauchtwagen richten sich nach den bisher gezeigten Kundenpräferenzen – sowohl bei der Fahrzeugauswahl als auch bei der Altfahrzeugrücknahme und der Finanzierung.

Basis einer nachhaltigen After-Sales-Betreuung ist eine vorausschauende und individuell an Modell, Nutzung und Ausstattung angepasste Wartungsstrategie – ebenfalls optimiert durch das Wissen aus Big-Data-Analysen. Sich häufende Probleme und Mängel können identifiziert und die betroffenen Kunden gesondert betreut werden. Rückrufe werden künftig entlang der tatsächlichen Nutzungsintensität des Fahrzeugs nach Dringlichkeit gestaffelt. Dies wiederum verbessert das Kosten-Nutzenverhältnis sowie die Werkstattauslastung deutlich.

„Letztlich geht es bei Big Data vor allem darum, den Kunden wirklich zu verstehen, um ihn dann mit maßgeschneiderten Angeboten zu überzeugen und an die Marke zu binden“, resümiert Bain-Partner Stricker. „Hier leistet die Automobilindustrie derzeit Pionierarbeit und wird zum Vorreiter für andere Branchen.“ (pi)


Mehr Artikel

Gregor Schmid, Projektcenterleiter bei Kumavision, über die Digitalisierung im Mittelstand und die Chancen durch Künstliche Intelligenz. (c) timeline/Rudi Handl
Interview

„Die Zukunft ist modular, flexibel und KI-gestützt“

Im Gespräch mit der ITWELT.at verdeutlicht Gregor Schmid, Projektcenterleiter bei Kumavision, wie sehr sich die Anforderungen an ERP-Systeme und die digitale Transformation in den letzten Jahren verändert haben und verweist dabei auf den Trend zu modularen Lösungen, die Bedeutung der Cloud und die Rolle von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Unternehmenspraxis. […]

News

Richtlinien für sichere KI-Entwicklung

Die „Guidelines for Secure Development and Deployment of AI Systems“ von Kaspersky behandeln zentrale Aspekte der Entwicklung, Bereitstellung und des Betriebs von KI-Systemen, einschließlich Design, bewährter Sicherheitspraktiken und Integration, ohne sich auf die Entwicklung grundlegender Modelle zu fokussieren. […]

News

Datensilos blockieren Abwehrkräfte von generativer KI

Damit KI eine Rolle in der Cyberabwehr spielen kann, ist sie auf leicht zugängliche Echtzeitdaten angewiesen. Das heißt, die zunehmende Leistungsfähigkeit von GenAI kann nur dann wirksam werden, wenn die KI Zugriff auf einwandfreie, validierte, standardisierte und vor allem hochverfügbare Daten in allen Anwendungen und Systemen sowie für alle Nutzer hat. Dies setzt allerdings voraus, dass Unternehmen in der Lage sind, ihre Datensilos aufzulösen. […]

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*