WhatsApp-Bot für Autohäuser von Studierenden der FH Münster und MUUUH! entwickelt

Die Verlagerung traditioneller Autohausprozesse in die digitale Welt ist in vollem Gange. Im Bereich der digitalen Kommunikation stehen die Automobilhändler unter Druck, den Ansprüchen der Kundschaft gerecht zu werden. Messenger-Dienste, wie z.B. WhatsApp erfreuen sich daher zunehmender Beliebtheit.

Während die Kommunikation via Messenger-Dienst für die Kundschaft eine bequeme Alternative zu traditionellen Kommunikationskanälen darstellt, ergeben sich für Autohausunternehmen vielfältige Potenziale. So lassen sich zum einen Sales und Service Cases effizient abbilden, zum anderen kommen die Unternehmen in die vorteilhafte Position, dass sie proaktiv in Kontakt mit den Kund:innen treten können. Im Rahmen dieser Kommunikation können systematisch Daten gesammelt und ausgewertet werden, um die Kundschaft besser zu verstehen.

Mit Blick in die Zukunft sind jene Händler am besten gerüstet, die Daten erheben und analysieren, um die Erwartungen der Kundschaft zielgenau zu erfüllen. Eine Schwierigkeit liegt oft in der Erhebung der Daten, da die Bereitschaft zur Teilnahme an klassischen Umfragen gering ist. Messenger-Dienste scheinen ein spannendes Mittel zu sein, um Daten über Kund:innen auf innovative und ansprechende Weise zu erfassen.

Die Idee für einen WhatsApp Chatbot für Autohäuser gab es deshalb bei MUUUH! schon einige Jahre und dank der –– durch die datenschutzkonforme WhatsApp Business API – für Unternehmen neu geschaffenen Möglichkeiten zur Interaktion wurde diese nun konkret.

Zum Projektteam der FH Münster gehörten Bernhard Bartmann, Chris Baumhöfer, Marie Cermann, Caroline Gehl, Kevin Heuermann und Selin Korkmaz. Sie alle haben sich zunächst für den Master-Studiengang Digital Business and Innovation Management und dann für das Projekt mit MUUUH! entschieden. Prof. Dr. Michael Bücker, Professor für Data Science im Fachbereich Wirtschaft, und Prof. Dr. Tim Humernbrun, Professor für Verteilte Systeme, haben die Studierenden während des Projekts betreut. Die Zielsetzung war ein Konzept für eine WhatsApp-basierte Lösung, mit der Produkte aus dem Bestand eines Automobilhändlers mit den Präferenzen eines Interessenten abgeglichen werden können, um so exakt passende Matches zu generieren. MUUUH! lieferte dafür die passenden Kundendaten sowie den technischen Support in Person des Director Development bei MUUUH! Next, Frank von Marées. Zusätzlich sollten die Studierenden die Customer Journey von der Awarenes Phase bis zur Conversion abbilden. Eine Zusammenarbeit zwischen der FH Münster und MUUUH! fand in diesem Rahmen bereits das zweite Mal statt. In einem ersten Projekt wurde ein Phonebot zur Terminierung im Bürgeramt entwickelt. 

„Schon kurz nach Start des Projektes zeigte sich, dass die Studierenden den Use Case durchblickt haben und mit ihren ersten Ideen genau in die Richtung unserer Vorüberlegungen zielten. So konnten wir im Laufe des Projektes das Ziel schärfen und immer wieder Impulse für die weitere Entwicklung geben”, lobt León Gilhaus, Executive Assistant bei MUUUH! Next, der das Projekt auf Group-Seite begleitete. „Dadurch, dass die Studierenden iterativ arbeiteten und wir uns in einem zweiwöchentlichen Meeting ausgetauscht haben, nahm der Prototyp stetig weiter Form an”, so Gilhaus weiter.

„Die größte Herausforderung waren die technischen Hindernisse, um den Chatbot am Ende tatsächlich zum Laufen zu bekommen und die Schnittstelle zwischen Datensatz und Frontend herzustellen. Da wir alle keinen IT-Background haben waren wir hier auf die Hilfe von MUUUH! und unseren Betreuern angewiesen, worüber wir auch sehr dankbar sind”, erzählt Marie Cermann. Und Bernhard Bartmann ergänzt: „Wir haben sowohl im Bereich des Projektmanagements, als auch bei der technischen Umsetzung eines solchen Chatbots sehr viel gelernt. Im Bereich des Projektmanagements musste die Erwartung unterschiedlicher Stakeholder berücksichtigt werden. Außerdem haben wir unterschiedliche agile Arbeitsmethoden angewendet, um uns effizient zu organisieren. Im Bereich der technischen Umsetzung haben wir den Umgang mit großen Datenmengen und unsere Programmierkenntnisse in Python weiter ausbauen können.”

„Das Ergebnis des Projekts war außerordentlich gut. Zunächst war das Ziel der Studierenden, mittels eines Proof of Concept die Machbarkeit eines solchen Chatbots für den Verkaufsprozess von Autohäusern aufzuzeigen. Das Team ist dabei sehr schnell zu einem positiven Ergebnis gekommen und sie haben gemerkt, dass ihnen dieses Ziel eigentlich noch nicht genug war”, erklärt Michael Bücker. So fiel schnell die Entscheidung, nicht nur einen Proof of Concept, sondern tatsächlich ein MVP (Minimum Viable Product), also einen tatsächlich funktionierenden Prototypen des Chatbots zu erstellen. „Und auch dieses sehr hoch gesteckte Ziel ist dem Team gelungen”, lobt Bücker weiter.

Dabei müsse man wissen, dass es bei dem Projekt zahlreiche Herausforderungen gab. „Zum einen musste ein Algorithmus entwickelt werden, der das „Matching“ der Kund:innen und der Fahrzeuge vornimmt, also ermittelt, welches Fahrzeug am besten zu ihnen und ihren Präferenzen passt”, so Bücker. Zudem musste passend dazu eine Möglichkeit entwickelt werden, die dafür notwendigen Informationen von den potenziellen Kund:innen einzuholen - und das in einer spielerischen Art. „Und dann kamen noch die Herausforderungen der technischen Umsetzung dazu: die Implementierung in Parloa, die Verknüpfung mit dem selbst entwickelten Algorithmus und den Daten der verfügbaren Fahrzeuge im Autohaus. All das hat das Studierendenteam mit Bravour gemeistert.” Parloa ist die Conversational Platform, also die technische Basis, mit der MUUUH! Conversational AI Projekte umsetzt. Katharina Paul von MUUUH! Next hat den Studierenden hierfür eine detaillierte Einführung gegeben und bei weiteren Fragen und Problemstellungen unterstützt.