Easi’r: Neue Software kann Autokauf prognostizieren

Demnächst bei Ebay Motors im Einsatz

| Autor: Silvia Lulei

Mikael Moeslund, Easi’r: „Mit Easi’r sind Händler unabhängig von Talent oder Glück und mit fast übermenschlichen Verkaufsfähigkeiten in der Lage, optimale Entscheidungen zu fällen.“
Mikael Moeslund, Easi’r: „Mit Easi’r sind Händler unabhängig von Talent oder Glück und mit fast übermenschlichen Verkaufsfähigkeiten in der Lage, optimale Entscheidungen zu fällen.“ (Foto: Easi_r)

Das deutsch-dänische Automotive-Software-Unternehmen Easi’r bringt eine neue Generation von Cloud-CRM-Lösungen für die Automobilbranche auf den Markt. Sie ist auf einem Algorithmus mit Prognosefähigkeit aufgebaut, der Vorhersagen zum individuellen Kaufverhalten ermöglicht – beispielsweise zu welchem Zeitpunkt Kunden ein neues Auto erwerben möchten, noch bevor sie es selbst wissen. Zudem sagt er Autohändlern auf Wunsch die vielversprechendsten Follow-up-Schritte vorher und soll somit die Verkaufschancen optimieren. Der Algorithmus ist lernfähig und arbeitet mit Daten der jeweiligen Händlerbetriebe. Er anonymisiert die Kundendaten und wertet regionale sowie markenspezifische Datenpunkte aus, um Vorhersagen treffen zu können.

Die Vorgängerversionen von Easi’r sind bereits seit zehn Jahren bei 2.600 Automobilhändlern und 16.000 Anwendern europaweit im Einsatz – darunter auch Hersteller wie Audi, BMW und VW. Das erste Unternehmen, das die neue Software mit Prognosefunktion verwenden wird, ist Ebay Motors Dänemarkt mit 1.400 Händlerbetrieben.

Kundenverhalten vorhersagen

Zweck des Easi’r-Algorithmus ist es, Autohändlern vorherzusagen, was geschehen wird, bevor etwas tatsächlich geschieht – und ihnen dadurch jene Schritte für die Interaktion mit den Kunden zu verraten, die am wahrscheinlichsten zum Erfolg führen. Die eingebaute künstliche Intelligenz soll Autoverkäufer somit in die Lage versetzen, Verkaufsquoten durch einen Wissensvorsprung zu maximieren.

Der Algorithmus analysiert Muster im Kundenverhalten und bildet Cluster aus demografischen Daten, aus Informationen zu Onlinesuchen auf Händlerwebseiten und aus direkten Kunden-Verkäufer-Interaktionen. Daraus lernt er, welche spezifischen Schritte wirklich zu Autoverkäufen führen.

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