Warum dieser Lieferwagen-Vermieter auf Chatbots und maschinelles Lernen setzt

Vanarama im Vereinigten Königreich hat seine interne IT auf neue Beine gestellt, um Kunden besser zu bedienen. [...]

Leasing-Angebote lassen sich beqeum von zu Hause aus vergleichen. (c) contrastwerkstatt - Fotolia
Leasing-Angebote lassen sich beqeum von zu Hause aus vergleichen. (c) contrastwerkstatt - Fotolia

Vanarama ist eine beliebte Lieferwagen-Leasing-Website in Großbritannien, die ihre IT wieder ins Haus gebracht hat, um den Kunden neue Funktionen wie Chatbots und maschinelles Lernen zu bieten.

Der Vanarama-CTO Jamie Buchanan erzählt im Gespräch mit der Computerworld UK, wie er beauftragt wurde, die Technologie nach jahrelangem Outsourcing wieder ins Haus zu holen. Dadurch wurde das Unternehmen flexibler in der Bereitstellung neuer Funktionen für die Kunden.

Auf Wunsch von CEO Andy Alderson erhielt er den Auftrag, ein IT-Team von Grund auf neu aufzubauen, eine agile Entwicklungsmethodik einzuführen und sich weg vom .NET-Framework hin zu einer moderneren Umgebung mit Ruby on Rails zuzuwenden.

Buchanan gab zu, dass es eine Herausforderung war, die richtigen Mitarbeiter zu finden, um in das Vanarama-Hauptquartier in Hertfordshire zu ziehen. „Außerhalb von London zu sein, bedeutete für uns, dass wir nach Menschen suchen mussten, die bereit waren, von London wegzuziehen“, sagt Buchanan.

Die verschiedenen Vanarama-Websites – für Transporter, Autos, Versicherungen und Flotten – sind in erster Linie mobil und richten sich laut Buchanan an Kunden „auf dem Sofa“. Dies bedeutet, dass Geschwindigkeit und Einfachheit unerlässlich sind, um die Nachfrage und vor allem den Umsatz zu steigern.

Maschinelles Lernen

Vanarama arbeitet an einer Reihe von Projekten, um neue Kunden anzusprechen und neue Geschäfte zu erschließen. Dies beginnt mit einer intelligenten Personalisierung, was bedeutet, dass Kunden, die auf die Website kommen, nur jene Fahrzeuge sehen können, für die sie eine Leasingmöglichkeit haben, sei es aus Versicherungsgründen oder des Buggets. Diese Art von Angebot beruht im Wesentlichen auf maschinellem Lernen.

Im Hintergrund arbeitet Vanarama als ein Preisaggregationsservice wie Expedia für Hotels – mit dem Unterschied, dass hier die Herausforderung hinzukommt, dass auf Basis der Versicherung oder des Kreditrahmens Freigaben notwendig sind, um bestimmte Fahrzeuge leasen zu können.

Traditionell gibt es beim Leasing eines Fahrzeugs zwei Finanzierungsmöglichkeiten: aus Eigenmittel oder via einer dritten Partei. Die Vanarama-Algorithmen suchen für den Kunden unter einem Dutzend Anbietern den besten Preis.

Vanarama hat kürzlich auch ein Pre-Scoring-Tool für eine schnelle Bonitätsprüfung entwickelt, mit dem Kunden nach relevanten Fahrzeugen suchen können, ohne davor den gesamten Kreditprüfungsprozess durchlaufen zu müssen.

„Die Idee ist, den Kunden die Möglichkeit zu geben, die Finanzierungsangebote bequem vom Sofa aus zu vergleichen, ohne jedoch eine Spur in der Kreditakte zu hinterlassen“, erklärt Buchanan. „Wir arbeiten mit verschiedenen Datenanbietern zusammen, um eine breite Palette von öffentlich verfügbaren Daten zu sammeln, und kombinieren diese mit unseren eigenen internen Datenmodellen. Daran arbeiten wir ständig.“

Durch die Optimierung der Fähigkeit zur Vorauswertung kann Vanarama wesentlich effizienter arbeiten, indem nur Kreditanträge gesendet werden, die von den Geldgebern mit hoher Wahrscheinlichkeit angenommen werden. „Dadurch werden die Kosten für den Service erheblich reduziert und wir können mehr Volumen erzielen“, sagt er.

Das Data Science-Team von Vanarama unter der Leitung von Damien Fortune, Direktor für digitale Analyse und Customer Insights, konzentriert sich dabei auf statistische Modelle und BI-Tools von SAS und Qlik, um dieses Geschäftsmodell voranzutreiben.

Jetzt plant das Unternehmen, die neue Self-Service-Machine-Learning-Plattform SageMaker von Amazon Web Services zu nutzen, „um unsere bestehenden Modelle und Algorithmen noch genauer und nahezu in Echtzeit einzusetzen“, sagte Buchanan.

Neue Technologien

Abgesehen von der Optimierung seiner bestehenden Technologie und der Modernisierung seines Stacks sucht das Unternehmen unter Buchanan nach neuen Wegen, um die Customer Journey für seine Benutzer zu vereinfachen.

Eine Möglichkeit, den Freigabeprozess weiter zu beschleunigen, wäre die Verwendung von Open-Banking-APIs, die es den Kunden ermöglichen, Vanarama Zugang zu ihren Finanzinformationen zu gewähren und sie vor der Einreichung von Papierdokumenten zu bewahren.

Da ist sehr viel Arbeit im Gange. „Wir arbeiten eng mit den Datenpartnern unserer Kreditagentur zusammen und werden uns höchstwahrscheinlich als Account Information Service Provider registrieren lassen“, sagt Buchanan.

Eine weitere neue Initiative ist die Einführung eines Chatbots, der Kunden hilft, das richtige Fahrzeug zu finden, indem diese eine Reihe von Fragen beantworten anstatt die traditionelle Filtermethode zu nutzen. In Zusammenarbeit mit dem Partner Ubisend war Vanarama in der Lage, den iVan Chatbot auf der Website schnell zu erstellen und zu starten.

„Unsere höchste Priorität ist, die Self-Service-Customer Journey so einfach wie möglich zu gestalten“, sagt Buchanan. „Wir würden gerne mehr Auswahl-Tools für Leute entwickeln, die nicht die Zeit oder das Interesse haben, Recherchen zu betreiben. Außerdem sollen Lifestyle-Aspekte in die Suche einfließen.“

Vanarama behauptet, dass iVan bereits 100 Leads pro Tag über die Website und Facebook Messenger generiert.

*Scott Carey ist Redakteur der Computerworld UK.


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