Das 8%-Problem lösen: Wie man KI-Projekte in der Automobilindustrie zum Erfolg führt

In unserem jüngsten Keyloop Drivetime-Podcastsprach unsere Moderatorin Jacqui Barker mitAndy Gray, CEO und Mitbegründer von Kortical. Diese Folge dient dazu den Lärm um KI zu durchdringen und praktisch zu erörtern, was tatsächlich im Automobilhandel funktioniert.

Allerdings (und das ist ein wichtiger Punkt), nur 8% der KI-Projekte sind erfolgreich, und die durchschnittliche Zeit bis zur Produktion beträgt 36 Monate.Das ist eine entmutigende Aussicht für Händler und OEMs. Zum Glück hat Andy gezeigt, wie man dieses Muster durchbrechen kann, indem man klein anfängt, sich auf schnelle Erfolge konzentriert und auf bewährten Ansätzen aufbaut, anstatt große Umwälzungen zu versuchen. In der Tat, kommentiert Andy, “Wir begannen mit der Entwicklung von KI, als noch niemand wirklich wusste, was das ist, und plötzlich fragten die Kunden danach.”

Wir haben einige der wichtigsten Erkenntnisse aus dieser Folge zusammengestellt. Sie ist vollgepackt mit Einblicken in den Automobilhandel für alle, die die Kluft zwischen modernster Technologie und praktischer Anwendung überbrücken wollen. Hier ist was Jacqui und Andy diskutieren:

• KI vs. maschinelles Lernen: Der Unterschied einfach erklärt.

• Warum die meisten KI-Projekte scheitern: Und wie Sie den Erfolg mit bewährten Tools abkürzen.

• Die Goldgrube der Automobildaten: Von Serviceunterlagen bis hin zu Finanzverträgen – Ihre Daten sind mehr wert, als Sie denken.

• Personalisierung ist die neue Erwartung: Die Kunden erwarten jetzt ein Erlebnis wie bei Amazon – das richtige Auto zur richtigen Zeit.

• Partnerschaft Mensch + KI: KI als Assistent, der es Verkäufern ermöglicht, sich auf Beziehungen zu konzentrieren, nicht auf Verwaltung.

KI vs. maschinelles Lernen

Andy erklärt, dass sich die Torpfosten der KI verschieben.

Als etwas gut verstanden wurde, hörte man auf, es KI zu nennen und gab ihm einen neuen Namen, wie optische Zeichenerkennung.

Er verfolgte die Ursprünge bis zu John McCarthy in den 1950er Jahren zurück, der die KI als“alles, was vom Gehirn inspiriert ist”.

Im Gegensatz dazu ist maschinelles Lernen einespezifische Methode: Anstatt Tausende von Regeln von Hand zu kodieren (z.B. für die Gesichtserkennung), lassen Sie AlgorithmenMuster aus Daten lernen. Dieser Wandel hat moderne Durchbrüche möglich gemacht, von OCR bis zu den heutigen großen Sprachmodellen.

Warum viele KI-Projekte scheitern und wie Sie dies vermeiden können

Eine Erfolgsquote von 8 %, mit einer durchschnittlichen Zeitspanne von 36 Monaten bis zur Produktion.

Multiplizieren Sie diese Branchenzahlen und Sie erhaltenein erfolgreiches Projekt alle 20 Jahre, wenn Sie die Sache falsch angehen.

Fehler treten häufig auf der Übersetzungsschicht. Unternehmen wissen nicht, wie sie ihre unordentlichen Daten in maschinenlesbare Eingaben und wieder in Geschäftswert umwandeln können. (Genau aus diesem Grund ist die Verbesserung der Datenqualität in Autohäusern so wichtig. Sehen Sie, wie Keyloop und AI Assistant dieses Problem angehen hier).

Sein Rat? Setzen Sie nicht auf Big-Bang-Programme. Stattdessen:

• Fangen Sie klein anmit einem Prozess, der sich wiederholt und strukturiert ist (digital rein, digital raus).

• Verwenden Sie bewährte Lösungendie bereits in ähnlichen Kontexten funktionieren.

• Inkrementelle Gewinneschaffen Vertrauen und ROI und geben Ihnen den Fahrplan für eine effektive Skalierung von KI.

Die Goldgrube der Automobildaten

Andy stellte den Mythos in Frage, dass Sie alle Daten zentralisieren müssen, bevor Sie KI einsetzen. Stattdessen forderte er die Einzelhändler dazu auf mit bereits vorhandenen Datensilos beginnen. Zum Beispiel:

• Verlängerungs-KIkann allein anhand der Vertragsdaten vorhersagen, wann ein Kunde wahrscheinlich wieder kaufen wird.

• Mit nur einer Teilmenge von Datenerzielte Kortical eine durchschnittlicheSteigerung der personalisierten Reichweite um 7,8%.

Er betonte, dass die Automobilindustrie übereine Unmenge an Daten die Service, Finanzen und Marketing umfassen. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, die Daten zu nutzen und zu aktivieren, anstatt sie in einem großen Projekt zu horten. Einen umfassenderen Überblick darüber, warum saubere, vernetzte Daten die Grundlage für den Erfolg von KI im Einzelhandel bilden, finden Sie in unserem Beitrag über KI in der Automobilindustrie und darüber hinaus.

Personalisierung ist die neue Erwartung

Andy erklärte, dass die Menschen nicht mehr stundenlang durch endlose Optionen scrollen oder mehrere Bewertungsseiten besuchen. Stattdessen vertrauen sie den Marken zunehmend, dass Ihnen die richtige Wahl zur richtigen Zeit bieten.

Für die Automobilbranche bedeutet das, dass sich Händler nicht länger auf generisches Marketing oder Einheitsangebote verlassen können. KI kann Signale wie Finanzierungsvereinbarungen, Serviceleistungen oder sogar Änderungen des Lebensstils analysieren und den relevantesten nächsten Schritt empfehlen. Ganz gleich, ob es sich um eine Vertragsverlängerung, eine Servicebuchung oder ein maßgeschneidertes Angebot handelt.

Wenn sie gut gemacht ist, hält die Personalisierung Kunden in Ihrem Ökosystem, schafft Vertrauen und verringert die Wahrscheinlichkeit, dass sie zur Konkurrenz abwandern. Wie Andy es ausdrückt:

Wenn die Menschen glauben, dass Ihre Marke ihre Bedürfnisse versteht, werden sie sich nicht mehr anderweitig umsehen.

Partnerschaft Mensch + KI

Andy betonte, dass KI den Menschen ergänzen und nicht ersetzen sollte. Beispiele aus der Folge sind:

• Ein KI-Chatbotder auf die Markenstimme eines Einzelhändlers trainiert wurde, kann Fragen auf natürliche, kuratierte Weise beantworten; weit entfernt von den alten “Wählen Sie Option A, B, C”-Bots.

• Bots, die mit demDMSkönnen Leads qualifizieren, den Bestand in Echtzeit prüfen und sogar Probefahrten buchen, bevor ein Verkäufer frei ist.

• Vertriebsmitarbeiter erhalten einen eigenen “Assistenten”, der sich um die Verwaltung und die Kontaktaufnahme kümmert, so dass mehr Zeit für menschliche Beziehungen und den Aufbau von Werten bleibt.

Der Verbraucher von heute ist konditioniert durchdie Personalisierung, die wir jetzt überall sehen. I Wenn die Automobilindustrie diese nahtlose, personalisierte Reise nachbilden kann, werden Loyalität und Erneuerungen folgen.

Abschließende Schlussfolgerungen

KI ist weit mehr als nur ein Modewort. Wie Andy in dieser Drivetime-Episode hervorhebt, geht es beim Erfolg nicht darum, die größten und auffälligsten Projekte zu verfolgen, sondern darum, KI in die Praxis umzusetzen. Die Automobilindustrie verfügt über eine Fülle ungenutzter Daten, und die Chance liegt darin, klein anzufangen, das zu nutzen, was bereits verfügbar ist, und durch messbare Erfolge eine Dynamik aufzubauen.

Einzelhändler, die diesen Ansatz verfolgen, werden am besten in der Lage sein, das zu liefern, was Kunden heute erwarten personalisierte, nahtlose Erlebnisse die menschliche Expertise mit KI-gestützter Effizienz verbinden. Und da heute nur 8 % der KI-Projekte erfolgreich sind, werden die Einzelhändler, die es richtig machen, dort herausragen, wo es am meisten zählt: in den Augen ihrer Kunden.

Melden Sie sich für unser nächstes Webinar an, um zu erfahren, wie Sie eine pragmatische KI-Strategie entwickeln können, die Ihre heutigen Aktivitäten mit den Chancen von morgen verbindet.