Künstliche Intelligenz wird den Autohandel schon in den nächsten Jahren stark verändern. Das weltweite Potenzial an Wertschöpfung schätzt die Unternehmensberatung McKinsey auf 44 Milliarden Dollar im Jahr 2025 – allein im Bereich Vertrieb und Service. Zudem biete dieschnelle Nutzung KI-basierter Angebote die Chance, Marktanteile von anderen Fabrikaten zu gewinnen, wie McKinsey-Partner Matthias Kässer sagt.
Dabei kann der Hersteller mit künstlicher Intelligenz das Händlernetz optimieren, indem die KIVertriebsdaten analysiert. Verwendung findet KI aber auch direkt im Handel, wo sie etwa plant, wann welcher Kunde angeschrieben wird. „Das ist heute bei Händlern und Autoherstellern nur schwer individualisierbar, aber mit selbstlernender KI lässt sich das sehr gut machen“, sagt Kässer und fügt hinzu: „Das System kann – unabhängig von standardmäßig geplanten Kampagnen – individualisierte Angebote für bestimmte Kunden vorschlagen. Es kann errechnen, dass ein bestimmter Kunde jetzt mit hoher Wahrscheinlichkeit kaufen wird – und empfiehlt gleich das spezifische Angebot.“
Im Einzelfall habe ein menschlicher Verkäufer gegenüber der KInoch die Nase vorn, glaubt Kässer. „Er kann Dinge und Informationen beobachten, die dem System nicht zugänglich sind.“ Doch wenn es darum gehe, den kompletten Bestand im Auge zu behalten, sei der Mensch chancenlos. „Man konzentriert sich gerne auf die Top-Kunden, aber dann fällt gegebenenfalls ein selten gesehener Kunde durch das Raster. Hier kann der Verkäufer die KI nutzen.“
Entscheidend für KI-Systeme ist ihre Datenbasis. „Wenn Sie nureinige wenige Kundendaten haben, kann ein KI-System nicht funktionieren“, so Kässer. Viele Unternehmen hätten aber schon seit Jahren Daten gesammelt und inzwischen die nötige Basis geschaffen.
KI unterstützt im Autohaus auch Aufgaben, die über den Kundenkontakt hinausgehen. So setzt etwa der Twinner, ein Werkzeug für die Digitalisierung von Gebrauchtfahrzeugen, auf künstliche Intelligenz. Sie soll helfen, die mit Kameras und Sensoren des Twinner festgestellten Schäden zu identifizieren und im digitalen Abbild des Autos zu markieren – das beispielsweise in eine Gebrauchtwagenbörse hochgeladen oder auf der Seite des Händlers veröffentlicht wird.
Derzeit wird dies noch von einem Expertenteam gemacht, die KI soll aber lernen, zumindest gängige Fälle zu erkennen. Aufwand und Bearbeitungszeit pro Fahrzeug ließen sich damit weiter reduzieren.
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