Zielsetzung Digitale Assistenten

Die Zielsetzung formuliert, welche Ergebnisse mit dem Sprachassistenten erreicht werden sollen. Die Notwendigkeit einer schriftlich eindeutig formulierten Zielformulierung ist offensichtlich. Schwierig wird diese Projektphase nur dadurch, dass Projektabhängigkeiten unklar sind. Als konkretes Beispiel im Bereich Digitale Plattformen dient die Abwägung zwischen dem gewünschten Maß an Personalisierung und Datenschutz. Verzichtet man komplett auf Datenschutz, dann lassen sich nahtlose Prozesse gestalten und auswerten. (Model China 🇨🇳 ) Verzichtet man auf Personalisierung, dann lassen sich perfekt abgeschottete Systeme gestalten, die auch niemals von Kunden genutzt werden. Wertet man die wiederkehrende Nutzung der Apps der deutschen Krankenkassen im Jahr 2019 und 2020 aus, dann finden sich leider hierfür genügend Beispiele. Weder das eine noch das andere Szenario hilft Ihnen auch nur ansatzweise weiter. Umso wertvoller ist die kompetent moderierte und „mit den technischen Möglichkeiten“ vertraute Zielfindung. Unser Lösungskorridor setzt wesentlich auf die Mehr Faktor Authentifizierung durch Wearables und die Gestaltung der Datenbanken (Privacy by Design).    

Manche Funkradios werden gekauft und über Jahre betrieben ohne daß sich die Frage nach einem Software Update stellt. Im Gegensatz dazu lernen Sprachassistenten täglich dazu. Sie bekommen mehr Funktionen und erst durch die aktive Nutzung wird der Assistent wirklich kinderleicht zu bedienen. 

Eine Apple Watch (oder Fitbit Armband) bringt Möglichkeiten und Herausforderungen, die. zum Projektstart evtl. nicht für jeden erkennbar sind. Umso wichtiger ist die durchdachte Herangehensweise, denn sie davor bewahrt, das Projekt Setup später korriegieren zu müssen. 

Motivation und Nutzung von Sprachassistenten

Seit 2018 verfolgen wir die wichtigsten internationalen Studien zur Nutzung von Sprachassistenten. Weitere Erkenntsnisse liefern die  Anbieter Plattformen (Amazon, Apple, Google, Samsung), woraus sich valide Erkenntnisse zum tatsächliche Verhalten der Nutzer nach Altersklassen ableiten lassen.

Einstellungen – wie die Motivation zur Nutzung bzw. die evtl. Hürden, die der Nutzung im Weg stehen sind in Einzelinterviews erhoben und wissenschaftlich dokumentiert worden. Dies schliesst auch die Altersgruppe der Senioren und die Nutzungsszenarien „Pflege zuhause“ bzw. stationäre Pflege ab.  

Damit gibt es zuverlässige Zeitreihen über die geplante und tatsächliche Nutzung, getrennt nach Altersklassen und Anbietern, die auch für die Nutzung in Deutschland Rückschlüsse erlauben. 

Wir können auch die bewährten Verfahren zur Akzeptanz und Verbreitung von neuen Technologien anwenden – Beispiel: Tech Adoption Hype Cycle (Quellen: Iowa State University, Geoffrey Moore bzw. Gartner Hype Cycle. ✅ 

Startups im Bereich von Sprachassistenten

Schliesslich verfolgen wir noch den Werdegang von 100+ Startup Projekten im Umfeld der Sprachassistenten und die Aktivitäten der großen Technologie Investoren. 

  • Voice Assistant – Technologie Anbieter / Reichweite / Fokus
  • Erzielbare Ergebnisse an Referenz Beispielen. (positiv / negativ)
  • Voraussetzungen für einige ausgewählte erfolgreiche Projekte
  • Erkennbare „Kritische Pfade“ und wichtige Entscheidungen

Feldstudien im Bereich von Sprachassistenten

Feldstudien

  • Voice Assistant Consumer Adoption Report
  • Smart Audio – Nutzergruppen & Typologien