Using Generative AI to Revolutionize the Automotive Customer Experience

Por que a IA generativa permite um salto adiante na experiência automotiva do cliente

Avanços na inteligência artificial estão remodelando a arte do possível em muitas indústrias. Dada a transição para veículos elétricos, a ascensão do veículo definido por software e as capacidades avançadas de condução autônoma avançadas e autônomas emergentes, a indústria automotiva agora está na vanguarda dessa onda inspirada na AI. Isso é evidenciado pelo fato de que os fabricantes automotivos de equipamentos originais (OEMs) estão investindo bilhões de dólares para otimizar seus produtos e infundi -los com as mais recentes tecnologias de IA. Por exemplo, A

 Most OEMs, however, are falling short in their efforts to use AI to transform the customer experience. For example, a Estudo recente do Boston Consulting Group (BCG) revelou que, embora a qualidade da experiência de compra de carros seja o fator de decisão mais importante para muitos clientes, apenas 52% dos clientes dizem que estão completamente satisfeitos com a sua experiência de compra mais recente. Ao alavancar novas tecnologias, particularmente a Genai, os OEMs podem transformar a experiência do cliente para superar seus pares em um cenário de mercado cada vez mais competitivo e dinâmico. Os recursos de linguagem natural da tecnologia permitem interações mais intuitivas e humanas entre clientes e seus veículos, revendedores, OEMs e provedores de serviços de terceiros para criar uma experiência de usuário mais perfeita e envolvente. Ao combinar e estender esses recursos com a capacidade da Genai de imitar o raciocínio e a lógica do tipo humano, os OEMs que assumem a liderança na alavancagem dessa tecnologia estão posicionados para oferecer produtos e serviços mais sofisticados e altamente adaptados. Os veículos modernos estão equipados com uma série de sensores avançados e recursos de conectividade que fornecem fontes ricas de informações do usuário. Muito parecido com a forma como os empresas de telecomunicações foram capazes de usar os dados do cliente para entender melhor o uso de smartphones, os OEMs podem usar dados gerados por Genai para obter informações igualmente poderosas sobre como os clientes usam seus carros. No gráfico a seguir, descrevemos cinco casos de uso da Genai de alto impacto que os OEMs podem implementar ao longo da jornada do cliente. Dois desses casos de uso têm um potencial particularmente alto para revolucionar a experiência do cliente: marketing hiper-personalizado e interação aprimorada no carro. Em vez de comunicações promocionais genéricas, os OEMs podem usar o Genai para enviar conteúdo personalizado diretamente para cada cliente. Essas mensagens podem ressoar profundamente com os compradores em nível individual, espelhando os interesses específicos dos compradores, a tonalidade preferida e as preferências gerais. Os anúncios do Instagram podem ser adaptados para corresponder ao contexto do cliente -alvo, por exemplo, e criar uma imagem que coloca o modelo de carro preferido em frente ao horizonte da cidade mais próximo do comprador. A cópia do post pode ser criada para se referir ao amor de um cliente pelo yoga ou para destacar os recursos de segurança do carro para crianças e depois terminar com uma chamada à ação para reservar um test drive no revendedor mais próximo do cliente. Essa abordagem de comunicação individual que a Genai possibilita cria uma experiência de compra de carros altamente personalizada que pode levar ao aumento da satisfação do cliente e maior conversão de vendas. Muitos OEMs líderes já estão aproveitando a Genai para criar assistentes interativos, pessoais e imersivos de veículos para ajudar os clientes a entender os recursos do carro, personalizar configurações e até melhorar sua capacidade de interagir com sistemas de direção assistida. Usando a linguagem natural, o assistente de Genai no carro poderia, por exemplo, explicar ao motorista por que o carro optou por trocar de faixa ou aplicar de repente os freios. Da mesma forma, os proprietários de carros poderiam usar o assistente para marcar uma consulta de reparo em sua concessionária local. Quando combinado com outras tecnologias, como a realidade aumentada, Genai tem o potencial de realmente revolucionar a experiência no carro.

GenAI can revolutionize the customer experience by creating more personalized, proactive, and meaningful interactions. The technology's natural-language capabilities enable more intuitive, human-like interactions between customers and their vehicles, dealers, OEMs, and third-party service providers to create a more seamless, engaging user experience. By combining and extending these capabilities with GenAI’s ability to mimic human-like reasoning and logic, OEMs that take the lead in leveraging this technology are positioned to offer more sophisticated and more highly tailored products and services.

One often-overlooked advantage of GenAI is the unparalleled insights it gives automotive into their customer base. Modern vehicles are equipped with a host of advanced sensors and connectivity features that provide rich sources of user information. Much like how telcos have been able to use customer data to better understand smartphone usage, OEMs can use GenAI-generated data to gain similarly powerful insights into how customers use their cars.

Exploring the most impactful use cases along the customer journey

GenAI is a critical tool for those OEMs that are ready to reshape the car-buying experience. In the following graphic, we describe five high-impact GenAI use-cases that OEMs can implement across the customer journey. Two of these use cases have a particularly high potential to revolutionize the customer experience: hyper-personalized marketing and enhanced in-car interaction.

Hyper-personalized Marketing: As specific individuals consider which vehicle to purchase, customer data can be leveraged to hyper-personalize marketing content. Instead of generic promotional communications, OEMs can use GenAI to send tailored content directly to each customer. These messages can resonate deeply with buyers on an individual level, mirroring buyers' specific interests, preferred tonality, and overall preferences. Instagram ads could be tailored to match the target customer’s context, for example, and create an image that places the preferred car model in front of the skyline of the city closest to the buyer. The post's copy could be crafted to refer to a customer's love of yoga or to highlight the car’s safety features for children, then end with a call to action to book a test drive at the dealer closest to the customer. This one-to-one communication approach that GenAI makes possible creates a highly personalized car-buying experience that can lead to increased customer satisfaction and higher sales conversion.

Enhanced In-Car Interaction: GenAI can transform the customer experience in many ways—even within the car itself. Many leading OEMs are already leveraging GenAI to create interactive, personal, and immersive in-vehicles assistants to help customers understand the car’s features, customize settings, and even improve their ability to interact with assisted-driving systems. Using natural language, the in-car GenAI assistant could, for example, explain to the driver why the car has chosen to change lanes or suddenly apply the brakes. Similarly, car owners could use the assistant to book a repair appointment at their local dealership. When combined with other technologies such as augmented reality, GenAI has the potential to truly revolutionize the in-car experience.

Três facilitadores para realizar o potencial de Genai na experiência automotiva do cliente

OEMs automotivos devem se concentrar nos três facilitadores a seguir, para realizar o potencial de Genai na experiência automotiva do cliente:

Primeiro, os OEMs devem desenvolver uma mapa de roads priorizada de aplicativos genai. Esta etapa alinhará a organização por trás de uma meta comum e garantirá que os casos de uso mais impactantes sejam implementados primeiro. Esse processo pode incluir:

• Usando grupos focais para brainstorming em potenciais aplicações genai ao longo da jornada do cliente
• Avaliando esses aplicativos dentro de uma estrutura consistente para avaliar o impacto, o potencial de risco e a viabilidade
• Priorizando essas aplicações com base na avaliação para desenvolver um rolo compreensivo || Valor
• Resourcing and implementing the prioritized applications with a strong focus on speed to value

Segundo, os OEMs devem dobrar sua estratégia de dados do cliente. Eles podem fazê -lo: To enable a truly customer-centric experience, OEMs need to know as much as they can about their customers. They can do so by:

• Criando uma visão geral dos dados do cliente disponível, adicionando novas fontes de dados do cliente à medida que se tornam disponíveis
• facilitando o acesso a usuários internos para que eles possam aproveitar esses dados
• Ensuring that the data remains accurate and relevant throughout its lifecycle
• Setting up archival and deletion processes that conform to legal and regulatory requirements
• Estabelecendo mecanismos eficazes para manter um registro completo de como os dados são usados, processados, editados, acessados ​​e, eventualmente, excluídos

Terceiro, os OEMs devem projetar um pacote de tecnologia ideal. CASO. Manter a flexibilidade para alavancar diferentes modelos, dependendo das necessidades, pode levar a uma otimização de custos significativa, que é a chave para a adoção mais ampla dos recursos da Genai. Serviços como a Amazon Bedrock incluem uma variedade de modelos Genai para a construção de casos de uso. A solução também pode permitir o acesso a lojas de conhecimento relevantes e é capaz de tomar ações através de agentes - tudo em um único serviço. Os OEMs que aproveitam esta oportunidade e investem no futuro estarão bem posicionados para se diferenciar de sua concorrência. Clique para gerenciar suas assinaturas. GenAI use cases can require significant compute resources, so a careful examination of the tradeoffs between value, costs, latency, and quality of response need to be made for each use case.

For example, smaller, less-expensive models with lower compute needs may offer a better overall performance than larger models. Maintaining flexibility to leverage different models depending on needs can lead to significant cost optimization, which is the key to broader adoption of GenAI capabilities.

Beyond compute, GenAI use cases will often need to access expert knowledge databases or require an agent mechanism to trigger actions such as booking customer test drives. Services like Amazon Bedrock include a variety of GenAI models for building use cases. The solution can also enable access to relevant knowledge stores, and is able to take actions through agents—all in a single service.

From creating brand awareness to improving aftersales and reinventing how customers interact with their cars, GenAI is poised to revolutionize the automotive customer experience. OEMs that seize this opportunity and invest in the future will be well-positioned to differentiate themselves from their competition.