KI-gestützte Feedback-Analyse ermöglicht es Kia, Erkenntnisse aus immer mehr Datenquellen zu gewinnen.

Cosmin Donose, Assistant Manager CX Intelligence @ Kia Europe

Kia Europe ist bestrebt, Produkte und Erlebnisse zu liefern, die genau auf die Bedürfnisse der lokalen Kunden abgestimmt sind. Zunächst begann das CX Intelligence-Team von Kia, Caplena zu nutzen, um eine zentrale Übersicht über die tausenden von Feedbacks zu erhalten, die von ihren europäischen Händlern gesammelt wurden. Heute analysiert Kia eine wachsende Anzahl von Datenquellen, darunter App-Store-Bewertungen zur Wettbewerbsanalyse sowie Website-Feedback. Erfahren Sie wie es dazu kam.

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Die KI-gestützte Feedback-Analyse hat unsere Art, Kundenmeinungen bei Kia Europe zu verstehen, revolutioniert. Durch die schnelle Verarbeitung und Kategorisierung von tausenden von offenen Antworten hilft uns Caplena, zentrale Trends zu erkennen und die Kundenerfahrung in unseren europäischen Märkten zu verbessern. Beispielsweise können wir jetzt App-Store-Bewertungen analysieren und eine Wettbewerbsanalyse von Ladeinfrastrukturen für Elektroautos durchführen. Das ermöglicht uns, Branchentrends vorauszubleiben und uns besser an die Erwartungen der Verbraucher anzupassen."

Cosmin Donose

Assistant Manager CX Intelligence

Highlights 

• Kia zentralisiert bereits Feedback aus 6 verschiedenen Quellen – und es werden noch mehr folgen.

• 14 Tochtergesellschaften und mehrere Abteilungen in Europa (CX Intelligence, Elektrifizierung, Ownership Experience) verlassen sich auf Caplena für wertvolle Einblicke.

• Themenbezogene Sentiment-Analyse ist ein „Game-Changer“: Mit Caplena kann Kia genau die Faktoren identifizieren, die die Kundenzufriedenheit beeinflussen. So entdeckte Kia beispielsweise, dass für neue Käufer von Elektrofahrzeugen der „Übergabe“-Moment ein entscheidender Treiber der Zufriedenheit ist.

„Die KI-gestützte Feedback-Analyse hat unsere Art, Kundenmeinungen bei Kia Europe zu verstehen, revolutioniert. Durch die schnelle Verarbeitung und Kategorisierung von tausenden von offenen Antworten hilft uns Caplena, zentrale Trends zu erkennen und die Kundenerfahrung in unseren europäischen Märkten zu verbessern. Beispielsweise können wir jetzt App-Store-Bewertungen analysieren und eine Wettbewerbsanalyse von Ladeinfrastrukturen für Elektroautos durchführen. Das ermöglicht uns, Branchentrends vorauszubleiben und uns besser an die Erwartungen der Verbraucher anzupassen.“

Die Herausforderung 

1. Schaffung einer Übersicht über die „Voice of Customer“ in 14 Märkten

Die größte Herausforderung für Kia bestand darin, Feedback aus 14 verschiedenen Märkten und in unterschiedlichen Sprachen zu analysieren. Kia sammelte Kundenfeedback aus den Autohäusern und stellte es den Händlern zur Verfügung. Doch mit über 150.000 offenen Nennungen pro Jahr war klar, dass eine zentrale Übersicht von großem Wert wäre – jedoch fehlten die passenden Tools, um dies effizient umzusetzen.

2. Interne Lösungen waren nicht ausreichend

Kia testete verschiedene interne Lösungen: Sie nutzten Google Translate und erstellten Word Clouds in Tableau. Die Word Clouds sahen zwar gut aus, boten aber keine quantifizierbaren Erkenntnisse. Anschließend experimentierte Kia mit Sentiment-Analysen gestützt durch MonkeyLearn. Dies war ein guter Anfang, doch Kia wollte nicht nur das allgemeine Stimmungsbild erkennen, sondern auch die kontextuellen Zusammenhänge hinter den 150.000+ offenen Nennungen verstehen.

3. Übersetzungen und Sentiment-Analysen waren fehleranfällig

Die Genauigkeit der Übersetzungen stellte ebenfalls eine Herausforderung dar. Bei der Analyse einzelner Kundenkommentare stellte sich heraus, dass entweder die Sentiment-Bewertung korrekt, aber die Übersetzung falsch war – oder umgekehrt. Zudem war es nicht ausreichend, nur 2-3 Kommentare als Beispiele herauszugreifen, da diese nicht repräsentativ für das gesamte Feedback waren. Diese Unsicherheiten führten dazu, dass Entscheidungsgrundlagen in Frage gestellt wurden. Kia benötigte daher eine robuste Lösung, um Geschäftsentscheidungen mit zuverlässigen Daten zu untermauern.

Übergang zu Caplena

Auf der Suche nach einer zuverlässigeren und skalierbaren Lösung evaluierte Kia Caplena.

Eine KI-Plattform, die verständlich, steuerbar und vertrauenswürdig ist

Die oberste Priorität von Kia war es, ein Tool zu finden, dem sie vertrauen konnten, um eine präzise themenbezogene Analyse durchzuführen. Da Caplena eine transparente Dokumentation über sein KI-Modell bietet und seine Benutzeroberfläche es ermöglicht, die KI-Ausgabe zu kontrollieren und anzupassen, gab es Kia mehr Vertrauen im Vergleich zu anderen Lösungen, die oft als „Black Box“ wahrgenommen werden.

“Killer features” 

Zwei Funktionen haben Kia besonders überzeugt und bestätigt, dass Caplena die richtige Lösung für sie ist:

• Treiber Analysen ermöglichten es, quantitative KPIs (wie NPS) mit qualitativen Daten (offene Antworten) zu verknüpfen. So konnte Kia erkennen, welche Themen die Zufriedenheit steigern oder senken und deren positiven oder negativen Einfluss quantifizieren.

• KI-generierte Zusammenfassungen waren äußerst hilfreich, um schnelle Einblicke zu gewinnen – beispielsweise wenn es darum ging, spezifische Fragen zu beantworten („Gibt es ein Problem mit den Lieferzeiten im Vereinigten Königreich?“).

Implementierung & Ergebnisse

1. Ein erfolgreiches Phase-1-Projekt

In der ersten Phase integrierte Kia die Verkaufs- und After-Sales-Zufriedenheitsumfragen der Händler. Dadurch erhielten sie erstmals eine einheitliche Übersicht über die 150.000+ offenen Nennungen aus ihren 14 Märkten. Dies ermöglichte:

• Eine themenbezogene Sentiment-Analyse,

• Die Identifikation von Zufriedenheitsfaktoren,

• Die Einbindung der Händler durch Echtzeit-Dashboards.

Zum ersten Mal konnte Kia Analysen auf Händlerebene durchführen und interne Daten zur Segmentierung der Analyse nutzen. Außerdem schätzten es die nationalen Nutzer, dass sie einzelne Nennungen per Klick entweder in der Originalsprache lesen oder automatisch übersetzen lassen konnten.

2. Wichtige Erkenntnisse zu strategischen Segmenten: Der Fall der EV-Käufer

Durch die Segmentierung nach Fahrzeugtyp gewann Kia Einblicke in die besonderen Bedürfnisse von Käufern von Elektrofahrzeugen (EVs).

Wie die folgende Analyse zeigt, haben EV-Käufer höhere Erwartungen. In ihren Umfragen erwähnten sie häufiger das Fahrzeug selbst, den Kunden- und Fahrzeugservice sowie das Fahrzeuginterieur im Vergleich zu anderen Autobesitzern.

Besonders durch die Treiber Analyse erkannte Kia, dass die Übergabe des Fahrzeugs ein entscheidender Moment in der Customer Journey von EV-Käufern ist. Basierend auf diesen Erkenntnissen:

• Führte Kia einen spezifischen Übergabeprozess für den Kia EV9 in mehreren Märkten ein.

• Wurden spezialisierte Callcenter-Agenten benannt, um die höheren Erwartungen der EV-Kunden gezielt zu erfüllen.

Früher waren sich Händler oft unsicher, wie sie mit EV-Käufern umgehen sollten. Durch Caplena konnte Kia diese Unsicherheit abbauen und die Händler gezielt unterstützen – mit dem Ergebnis, dass sich der NPS-Wert der EV-Käufer deutlich verbesserte.

3. Eine zentrale Plattform zur Feedback-Analyse

Nach dem Erfolg dieses Projekts war Kia zuversichtlich, weitere Datenquellen zu analysieren – vor allem, da neue Projekte direkt erstellt werden können, ohne langwierige Datenaufbereitung oder -übertragung. Dazu einige Beispiele:

a) Analyse von EV-Lade-Apps (inkl. Wettbewerber) im App & Google Play Store

• Kia erkannte die Nachfrage nach einem fortgeschrittenen EV-Routenplaner, der mit dem Batteriestatus des Fahrzeugs verknüpft ist und eine optimierte Route mit Ladepunkten empfiehlt.

• Die Wettbewerbsanalyse zeigte, dass einige Konkurrenten bereits eine solche Funktion anbieten – das Produktteam von Kia begann daraufhin mit der Entwicklung.

b) Wirkungsanalyse von Features mittels Treiber Analyse

• Kia stellte fest, dass die Routenplaner-Funktion einen +0,3 Sterne positiven Einfluss auf die Gesamtbewertung von EV-Lade-Apps hat.

c) Verbesserung der Fahrzeug-Konfiguratoren auf der Website

• Durch die Analyse des Website-Feedbacks erkannte Kia, dass potenzielle Kunden eine bessere Visualisierung der von ihnen konfigurierten Fahrzeuge benötigten. Das Digitalisierungs-Team arbeitet nun aktiv an einer verbesserten Benutzerführung.

Was kommt als Nächstes?

Zu den nächsten Projekten auf der Roadmap der CX Intelligence-Abteilung gehört für Kia ein verstärkter Fokus auf das Online-Reputationsmanagement. Geplant ist die Analyse von Google My Business-Bewertungen, um den Händlern Werkzeuge bereitzustellen, mit denen sie ihre Google My Business-Seiten in ganz Europa proaktiv verwalten können. Da solche Tools jedoch keine umfassende Feedback-Analyse ermöglichen, setzt Kia auf Caplena, um die Bewertungen zentral zu bündeln und tiefere Einblicke zu gewinnen.

Zusätzlich plant Kia die Integration von In-App-Umfragen, um gezielt Feedback zur gesamten App-Erfahrung zu sammeln.

Durch die kontinuierliche Analyse von Kundenfeedback aus realen Nutzungserfahrungen optimiert Kia die gesamte Ownership Journey. Indem sie Einblicke aus der Praxis gewinnen, kann das Unternehmen Kundenbedürfnisse und Erwartungen besser verstehen und seine Produkte sowie Services kontinuierlich verbessern.

Fazit

Vor Caplena fehlte Kia eine datenbasierte Bestätigung aus dem Markt.

Heute kann Kia Annahmen validieren, neue Erkenntnisse durch quantitative Analysen gewinnen und fundierte Geschäftsentscheidungen treffen. Dies erleichtert die Abstimmung mit Stakeholdern und dem Top-Management und schafft die Grundlage für größere Projekte zur Erfüllung der Kundenbedürfnisse.