Verbundprojekt: KI-basierte Kundenanalyse und Nutzerverhaltensklassifikation für Digitale Assistenten; Teilprojekt: Entwicklung und Evaluierung persuasiver digitaler Assistenten für die Energiewirtschaft

Um seinen Stadtwerkskunden wettbewerbsfähige Dienstleistungen anbieten zu können, wird die Es-geht! GmbH zusammen mit der Stadtwerk Haßfurt GmbH einen innovativen digitalen Assistenten entwickeln, der Kunden den jeweils passendsten Energietarif empfiehlt. Hauptziel des Teilprojekts ist es daher, einen persuasiven digitalen Assistenten für Energietarifberatung zu entwickeln und ihn zu testen, um dessen Potenzial zur Steigerung der Konversionsraten und Erschließung neuer Geschäftsmöglichkeiten zu ermitteln. Dafür wird basierend auf den von den Projektpartnern entwickelten KI-basierten Methoden und Prototypen für nutzeradaptive digitale Assistenten, ein für die spezifischen Anforderungen und Gegebenheiten des Energiebereichs angepasster digitaler Assistent entwickelt. Der entwickelte Prototyp wird mit Hilfe einer nutzerzentrierten Entwicklungsmethodik optimiert und erweitert, um den Ablauf des digitalen Assistenten so effektiv und nutzerfreundlich wie möglich zu gestalten. Das soll zu einer erhöhten Entscheidungszufriedenheit der Kunden und zu höheren Konversionsraten für die Versorgungsunternehmen führen. Dies wird durch die Entwicklung eines persuasiven User Experience Design-Modells erreicht, welches empirisch validierte Motivationselemente für die Entscheidungsfindung verschiedener Kundentypen liefert. Das Modell wird für den spezifischen Anwendungsfall des digitalen Energietarifberaters entwickelt. Dabei werden auch allgemeingültige Elemente berücksichtigt, um die Übertragbarkeit auf andere Anwendungsbereiche zu unterstützen. Der Prototyp des persuasiven digitalen Assistenten für Energietarife wird mit ausgewählten Testkunden des assoziierten Partners Stadtwerk Haßfurt GmbH auf Nutzerakzeptanz und -zufriedenheit und auf die Fähigkeit, die Kundenkon-versionsraten zu erhöhen, getestet. Dabei sollen auch erste Erkenntnisse zur wirtschaftlichen und technologischen Machbarkeit für die spätere kommerzielle Verwertung gewonnen werden.