Trend 2015: Pro-active Experiences

Die sprunghafte Verbreitung von mobilen Devices hat Googles damaligen CEO Eric Schmidt bereits 2010 die Devise “Mobile First” ausgeben lassen: jedes von Google entwickelte Produkt muss stets als erstes mobile Nutzer und deren Nutzungskontext als Ausgangspunkt haben. Heute kann es sich kein Unternehmen mehr leisten, nicht optimiert auf mobilen Geräten mit einem maßgeschneiderten Experience verfügbar zu sein. Websites, die dies nicht berücksichtigen, werden von Google unterdessen sogar bereits in den Such-Rankings abgestraft.

Während diese Entwicklungsstufe folglich bereits nur noch einen Hygienefaktor und kein Differenzierungspotenzial mehr darstellt, gehen die aktuellen Entwicklungen wesentlich weiter: sie nutzen den Umstand, dass mobile Geräte im Gegensatz zum Desktop ihren Besitzer auf Schritt und Tritt begleiten, eine Vielzahl von orts- und bewegungsbasierten Daten automatisch erheben und somit intime Kenntnisse über den Nutzer haben. Die Interaktion soll folglich all diese Informationen miteinbeziehen, um dem Ideal der Interaktion eines allwissenden Begleiters näherzukommen, der vom Nutzer keine Eingabe mehr erfordert, sondern stets alle Bedürfnisse kontextsensitiv erahnt. Hierbei sagt der Nutzer dem Computer (explizit oder implizit) nur noch was er will – wie dieses Ziel zu erfüllen ist und was für den Nutzer in welchem Kontext relevant ist, weiß der Computer im Idealtypus dieses Modells selber.

Betroffene Industrien: Travel, Navigation, Entertainment, Home Automation, Automotive, Software, Energy/Utilities, Versicherungen

Von responsive zu proaktiv

Die Mehrheit der Systeme und Interfaces, die wir heutzutage verwenden und entwickeln, sind nur eingeschränkt proaktiv oder antizipativ. Sie reagieren auf Aktionen und Veränderungen, die in der Gegenwart stattfinden – deswegen also responsive. Das Verhalten antizipativer Interfaces (auch Predictive Technology genannt) hingegen wird durch unterschiedliche Aspekte der Vergangenheit und Gegenwart und durch die Erwartung zukünftiger Aktionen beeinflusst. Forrester beschreibt Predictive Apps wie folgt:

„Apps that leverage big data and predictive analytics to anticipate and provide the right functionality and content on the right device at the right time for the right person by continuously learning about them.“

Der Einzug der tatsächlichen Anwendung solcher Technologien in den Consumer-Mainstream ist erst dieses Jahr wirklich bemerkbar und wird sich 2015 deutlich verstärken. Durch künstliche Intelligenz werden Computer immer intelligenter und nützlicher, durch die steigende Speicher- und Prozessorkapazität sind sie in der Lage, immer schneller immer mehr Daten zu verarbeiten.
Der Vormarsch antizipativer Lösungen ist aber nicht nur mit den immer schlauer und schneller werdenden Maschinen verbunden, sondern auch mit dem veränderten Stellenwert von Technologie im Leben der Nutzer – bei gleichzeitiger Veränderung der Wahrnehmung von Technologie: sie verschwindet zunehmend im Hintergrund (Trend 2015: Blurring of Online/Offline). Technologie hat den Schritt von einem reinen Produktivitätswerkzeug hin zu einem mobilen sozialen und funktionalen Begleiter im Alltag der Nutzer vollzogen.

Home- und Life-Automation

Ein gutes Beispiel für eine antizipative Anwendung ist das kürzlich von Google aufgekaufte Unternehmen Nest. Nest produziert intelligente Thermostate, die individuell angepasste Energiepläne für das Zuhause des Nutzers erstellen. Bei der Planerstellung wird das Verhalten der Bewohner und das Wetter ebenso dynamisch berücksichtig wie die Entwicklung und das Angebot unterschiedlicher Energiepreise. Nests Geräte sind so in der Lage zu antizipieren, unter welchen Umständen welche Temperierungseinstellungen gemäß der Präferenzen des Nutzers zu treffen sind.

Nest Thermostat

Mit tiefgreifenden Konsequenzen für Energieanbieter und alle Mittelsmänner in der Kette bis zum Kunden: Nest kann so nicht nur antizipativ eine Optimierung des Stromverbrauchs und der Heizkosten bewirken, sondern in Abhängigkeit von den Verbrauchsgewohnheiten den günstigsten Anbieter und Tarif vorschlagen. Stromanbieter schließen daher bereits Verträge mit Nest, um Absatzkanäle zu sichern. Über die im Haus verteilten Sensoren kann Nest darüberhinaus eine Vielzahl von Daten gewinnen, die wiederum für Versicherungsunternehmen von hohem Wert sind.

LGs intelligenter Kühlschrank weiß, womit er gefüllt ist, und kann somit Einkaufslisten erstellen. Zusätzlich kann man ihm beispielsweise eine SMS schicken und fragen, wie viel Bier noch da ist. Er weiß auch zu warnen, dass es Zeit ist wieder Milch einzukaufen.

Als erfolgsversprechender Ansatz gilt auch eine weitere Applikation aus dem Hause Google: Google Now. Diese App versorgt den Nutzer automatisch mit Informationen, die für sein persönliches Handeln relevant sind. Dazu lernt Google Now zum einen die Routinen und das Verhalten seines Benutzers und stimmt diese dann mit den äußeren Umweltbedingungen ab.
Abhängig vom üblichen Tagesablauf und derzeitigen Aufenthaltsort des Nutzers kann Google Now so erkennen, ob sich der Benutzer zu Hause oder auf der Arbeit befindet, welches seine wahrscheinlichste nächste Destination ist, ob es auf dem gewohnten Reiseweg zu diesem Ziel derzeit Staus gibt, und es kann dem Nutzer somit – ohne die Erfordernis einer Eingabe – Alternativen vorschlagen.

Durch Abgleich sämtlicher dem Computer verfügbaren Daten und das „Verständnis“ der Zusammenhänge im sogenannten Internet of Things entstehen so proaktive Anwendungen, die den Nutzer nur mit den Informationen versorgen, die er benötigt, während die Komplexität der Zusammenhänge, die der Nutzer bislang selbst ermitteln musste, im Hintergrund verborgen bleiben:

Proaktive Anwendung

Navigationssysteme ermitteln so automatisch eine neue Route, sobald eine Unfallmeldung eingegangen ist und leiten die Autofahrer proaktiv über eine Umgehungsroute, ohne dass sich der Fahrer darum kümmern muss.

Mit Amazons Patent zum “Anticipatory Shipping” haben viele zum ersten Mal von antizipativen Erfahrungen gehört. Dieses antizipative Logistik-Management-Tool von Amazon soll in der Lage sein, durch die Analyse der Kauf- und Suchmuster des Kunden genau die Produkte herauszufiltern, die er wohlmöglich bei der nächsten Bestellung erwerben möchte. Auf Basis dieser Berechnungen werden dann die kundennahen Logistikzentren vorausschauend mit den entsprechenden Produkten versorgt, um im Falle einer Bestellung die Lieferzeiten zu minimieren.

Fazit

Wie auch bei Wearables (Trend 2015: Quantified-Self/Wearables) stehen bei proaktiven Experiences die Daten des Nutzers im Zentrum. Nur auf Basis des Zugangs zu vielfältigen Nutzerdaten können die Angebote die Bedürfnisse des Nutzers vorhersehen und die Arbeit erleichtern. Sollen die Potenziale folglich genutzt werden und die Anwendungen Verbreitung finden, ist das Vertrauen der Nutzer von großer Bedeutung. Die große Anzahl an negativen Bewertungen etwa beim Google-Now-Produktvideo zeigt, dass hinsichtlich des Vertrauens der Nutzer hier noch viel Arbeit zu leisten ist und Datenschutz und Privatsphäre ein zentrales Problem (Trend 2015: Redefinition of Privacy) im Empfinden der Nutzer darstellen.

Proaktive Experiences haben gemeinsam, dass sie dem Nutzer Entscheidungen abnehmen und die Komplexität verbergen. Nutzer müssen somit nur noch implizit oder explizit definieren, was sie unter welchen Rahmenbedingungen möchten – der Entscheid darüber, wie diese Ziele erreicht werden, nimmt die Applikation dem Nutzer ab. Die Anbieter derartiger Lösungen werden somit zu einflussreichen Mittelsmännern, die dem Endnutzer die Entscheidungen im Rahmen eines Optimierungsproblems abnehmen. Mit entsprechenden Konsequenzen für alle Unternehmen, die glauben, ihre Endkunden künftig mit ihren Marketingbotschaften noch erreichen zu können: treffen diese Kunden die Entscheide gar nicht mehr selber, entstehen ganz neue Abhängigkeitsverhältnisse, wie dies am Beispiel von Nest demonstriert wurde.

Darüberhinaus sollten bei der Entwicklung von proaktiven Experiences eine Reihe von Rahmenbedingungen beachtet werden:

  • Relevant sein, aber nicht unheimlich: Nutzerdaten werden ausgewertet, um Relevanz zu schaffen. Sie dürfen aber nur soweit genutzt werden, dass der Nutzer nicht das Gefühl hat, er hätte einen Stalker.
  • Unterstützen statt bevormunden: die angebotenen Anwendungen sollen sich eher wie ein aufmerksamer Butler anfühlen, der sich zurückhält, wenn er nicht gebraucht wird, der diskret ist und der unaufdringlich seine Hilfe anbietet. Nicht aber wie eine überfürsogliche Mutter, die immer besser weiß, was für ihre Kinder am besten ist, und sich somit berechtigt fühlt, die Entscheidungen für sie zu treffen.
  • Frustrationen beim Nutzer verhindern: eine zu 85 Prozent genaue Antizipation klingt zunächst nach einem Erfolg. Das wird jedoch schnell relativiert, wenn man den Vertrauensverlust bedenkt, der sich bei den restlichen 15 Prozent ergibt, bei denen eine falsche Empfehlung abgegeben wurde. Diese Analogie lässt sich auch auf Spracherkennung anwenden, wie die Frustration über SIRI zeigt, wenn die User-Eingaben nicht erkannt werden. Ein ähnliches Problem wird sich bei allen Arten von proaktiven Apps ergeben.

Antizipative Interfaces befinden sich zwar noch in den Kinderschuhen, die großen Plattformen werden aber ihre proaktiven Kapazitäten nach und nach weiter ausbauen. Apple, Google, Amazon und weitere Unternehmen besitzen jetzt schon viele der für antizipative Lösungen notwendigen Bausteine. Proaktive Erfahrungen werden 2015 immer stärker im Alltag ankommen – mit tiefgreifenden Implikationen für existierende Player und die Gestaltung der User Experience.

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Redefinition of Privacy

Trend 2015: Redefinition of Privacy

Wir befinden uns in einem Zeitalter von Disposable Technology, einem Zeitalter, in dem die Kosten von Technologie so gering geworden sind, dass jedes Produkt mit Sensoren und einer Internetverbindung ausgestattet werden kann – und es auch wird: von Schuhen bis zum Hemd, der Zahnbürste bis zum Schlüsselbund, dem Haus-Thermostat bis zur Ampel und Mitarbeitern und ihren Interaktionen. Die Analyse der erhobenen Daten ermöglicht die Ableitung von Algorithmen mit dem Potenzial, das Leben von Millionen von Menschen grundlegend zu verbessern: die Früherkennung von Krankheiten und Identifikation individuell optimierter Behandlungsmethoden, die Optimierung und Automatisierung von Verkehrsflüssen oder etwa die Beschleunigung der Forschung in bisher ungeahnten Dimensionen stellen nur einige wenige Beispiele dar, in denen das entstehende Internet of Things auf Basis von Big Data die grundlegende Umgestaltung aller Lebensbereiche vorantreibt.

Diese ungeahnten Potenziale gehen wie bei jeder technologischen Entwicklung jedoch auch mit erheblichen Risiken einher: der Missbrauch der Daten, Unterdrückung von Opponenten und die Einschränkung von Freiheitsrechten sind nicht nur hypothetische Größen geblieben. Die kommenden Jahre werden diese Entwicklungen weiter beschleunigen und die Ausgestaltung von klaren Regeln erforderlich machen, sollen diese Potenziale nicht tiefgreifenden Konflikten zum Opfer fallen.

Betroffene Industrien: alle

Blurring of Online/Offline

Trend 2015: Blurring of Online/Offline

Während Boris Becker 1999 noch vom ins Internet gehen sprach, ist die Klassifikation als Internetnutzer für alle mit dem Internet aufgewachsenen in etwa so verständlich, wie ein Stromnutzer zu sein: es ist so selbstverständlich und in einer always-on-Welt so natürlich, dass einem nur das Gegenteil – das Offline-Sein etwa auf einer Bahnfahrt – als Abweichung von der Norm auffällt. Zudem ist die Gestalt der via Internet genutzten Services so vielfältig und verwoben, dass der Aussagegehalt einer derartigen Klassifikation viel zu limitiert ist.

Zunehmend verschwimmen jedoch auch die Grenzen zwischen On- und Offline: die Technology tritt in den Hintergrund und verbirgt dem Nutzer ihre Komplexität, um ihn bei der Lieferung eines spezifischen Nutzens nicht mit Unnötigem zu verwirren. So wird die physische Welt zunehmend durch das Internet angereichert.

Betroffene Industrien: Retail, Travel, Entertainment, Games, Healthcare

Trend 2015: Quantified-Self/Wearables

Sind Quantified-Self-Accessoires wie etwa das Up-Armband von Jawbone bis vor kurzem noch ein Spielzeug für Nerds gewesen, haben sich sensorbepackte Wearables 2014 angeschickt zum Massenphänomen zu werden. Während Pebble bereits 2012 mit seinem Smartwatch-Projekt auf Kickstarter in nur 8 Tagen mit über USD 10 Millionen einen Crowdfunding-Rekord aufstellte (Funding-Ziel waren nur USD 100k) und nun nach der Marktvorbereitung durch nahezu alle Tech-Companies dieser Welt auch Apple als Last-Mover mit der Ankündigung seiner Smartwatch hinzugekommen ist, die Anfang 2015 in den Verkauf gehen soll, scheint der Massenmarkt klar im Visier.

Der Fantasie hinsichtlich der Anwendungsmöglichkeiten und des Impacts auf eine Vielzahl etablierter Geschäftsmodelle sind hier keine Grenzen gesetzt. So wie Smartphones bei ihrem Launch durch Apple 2007 nur ein Device waren, ist erst durch die Verbreitung der Technologie und das durch sie ermöglichte Ökosystem eines App-Stores eine Innovationsdynamik entstanden, die in ihrer Entwicklungsgeschwindigkeit und der disruptiven Kraft auf nahezu jede Industrie bislang einmalig ist. Ein unterdessen mit über USD 40 Milliarden bewertetes Unternehmen wie Uber, das sich anschickt die Mobilität grundlegend umzukrempeln, war ohne die Funktionen von Smartphone und das angeschlossene Ökosystem weder möglich noch denkbar gewesen.

Die permanente Verfügbarkeit von Sensoren direkt am Körper zeigt Parallelen zu dieser Entwicklung auf: neue Player können mit geringen Markteintrittskosten auf dem existierenden Ökosystem aufsetzen und ihren Ideen freien Lauf lassen. Dies wird tiefgreifende Auswirkungen auf eine ganze Reihe von Industrien und Geschäftsmodellen haben.

Betroffene Industrien: Healthcare, Pharma, Versicherungen, Fitness, Home Automation

Banking ohne Banken, Illustration

Trend 2015: Banking without Banks

Während sich die Frösche auch dieses Jahr wieder einstimmig gegen die Trockenlegung des Teichs aussprachen, scheinen sich die Bankenvertreter einig zu sein, dass Bill Gates mit seiner Einschätzung “Banking is necessary, banks are not” danebenliegt. Vor dem Hintergrund, dass sie hierbei die Filiale als zentrales Element nennen, das die Banken vor der Commoditysierung schützen könne, sind hier jedoch erhebliche Fragezeichen angebracht.

Unfraglich ist, dass 2014 von einem Boom im Fintech-Sektor gekennzeichnet war: während die Banken in der Folge der Finanzkrise mit der Umsetzung verschärfter Regularien beschäftigt sind, die ihre Eigenkapitalrendite von 30 Prozent auf 10 Prozent schrumpfen ließ, werden diese Anstrengungen ihre Ressourcen auch noch bis auf Weiteres binden. Der Fokus liegt bei den eingesessenen Playern somit weniger auf der Entwicklung innovativer neuer Lösungen als auf der Sicherstellung der Compliance, während um sie herum kein Stein auf dem anderen bleibt: von der Übernahme des Frontends durch die Bündelung verschiedener Konten und datenbasierter Added-Value-Services durch neue Player über Peer-to-Peer-Lending, Crowd-Funding und Mobile-Payments bis hin zu Crypto-Currencies haben die Entwicklungen in diesem Segment eine Dynamik erreicht, in der überzeugende Antworten auf die digitalen Herausforderungen überlebensentscheidend geworden sind.

Betroffene Industrien: Banking, Kreditkartenunternehmen, Remittance

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