redBus nutzt Gemini Flash über Firebase AI Logic, um die Länge von Kundenrezensionen um 57 % zu steigern

redBus ist die weltweit größte Online-Plattform für Bustickets und bedient Millionen von Reisenden in Indien, Südostasien und Lateinamerika. Der Dienst ist hauptsächlich für Mobilgeräte optimiert. Über 90% aller Buchungen erfolgen über die App. Das stellt jedoch eine erhebliche Herausforderung dar, wenn es darum geht, hilfreiches Feedback von Nutzern zu erhalten, die Dutzende verschiedener Sprachen sprechen. Viele Nutzer finden es umständlich, Rezensionen zu schreiben. Eine Rezension auf Tamil bietet beispielsweise wenig Wert für einen Busbetreiber, der nur Hindi spricht.

Um die Qualität und Menge des Nutzerfeedbacks zu verbessern, haben die Entwickler von redBus Gemini Flash verwendet, ein Google-KI-Modell mit niedriger Latenz, um Sprachaufnahmen von Nutzern sofort zu transkribieren und zu übersetzen. Um diese leistungsstarke KI mit ihrer App zu verbinden, ohne sich mit komplexen Backend-Aufgaben auseinandersetzen zu müssen, haben sie Firebase AI Logic verwendet. Diese neue Funktion hat Sprachbarrieren beseitigt und den Rezensionsprozess vereinfacht, was zu einer deutlichen Steigerung der Nutzerinteraktionen und der Feedbackqualität geführt hat.

Nutzerfeedback mit einem Voice-First-Ansatz vereinfachen

Die bisherige In-App-Rezensionsfunktion von redBus war textbasiert, was einige wichtige Herausforderungen mit sich brachte. „Bei unserer Größe sind zuverlässige Nutzerrezensionen entscheidend. Sie schaffen Vertrauen bei Reisenden und liefern Betreibern umsetzbare Erkenntnisse. Unser bestehendes textbasiertes System hat uns zwar gute Dienste geleistet, aber wir haben festgestellt, dass Kunden oft Schwierigkeiten hatten, ihre gesamte Erfahrung zu beschreiben. Das führte dazu, dass unser Nutzerfeedback nicht die notwendigen Details und das erforderliche Volumen hatte, um sowohl Reisenden als auch Betreibern den größtmöglichen Nutzen zu bieten. Außerdem haben Sprachbarrieren die Nützlichkeit von Rezensionen eingeschränkt, da Rezensionen in einer Sprache für Nutzer oder Busbetreiber, die eine andere Sprache sprechen, nicht hilfreich waren. Unsere Hauptmotivation war es, die Ausdruckskraft von Sprache zu nutzen und die Sprachbarriere zu überwinden, um authentischeres und detaillierteres Nutzerfeedback zu erhalten," sagt Abhi Muktheeswarar, Senior Tech Lead im Bereich Mobile Engineering bei redBus.

Das Entwicklerteam wollte eine reibungslose Voice-First-Erfahrung schaffen. Deshalb haben sie einen neuen Ablauf entwickelt, bei dem Nutzer ihre Rezension einfach in ihrer Muttersprache sprechen können. Um die Akzeptanz zu fördern, hat das Team eine auffällige, animierte Mikrofontaste implementiert, die mit einem Text kombiniert ist: „Ihre Meinung zählt. Teilen Sie Ihre Rezension in Ihrer eigenen Sprache mit.“ Dieser Text wird in der Muttersprache des Nutzers angezeigt, entsprechend den Spracheinstellungen der App.

Mit Gemini Flash verarbeitet die Anwendung die Sprachaufnahme des Nutzers. Zuerst wird die Sprache in Text transkribiert, dann ins Englische übersetzt und schließlich wird die Stimmung analysiert, um automatisch eine Sternebewertung zu generieren und relevante Tags basierend auf dem Inhalt der Rezension vorherzusagen. Anschließend wird eine kurze Zusammenfassung erstellt und die Felder des Rezensionsformulars werden automatisch mit dem generierten Inhalt ausgefüllt.

Die Entwickler haben sich für Firebase AI Logic entschieden, weil sie damit die Funktion ohne die Hilfe des Backend-Teams erstellen und veröffentlichen konnten. So konnten sie die Entwicklungszeit und -komplexität erheblich reduzieren. „Das Firebase AI SDK war ein entscheidender Faktor, da es die einzige Lösung war, mit der unser Frontend-Team die Funktion unabhängig erstellen und veröffentlichen konnte“, erklärt Abhi. Mit diesem Ansatz konnte das Team in nur 30 Tagen vom Konzept zur Veröffentlichung gelangen.

Bei der Implementierung haben die Entwickler eine strukturierte Ausgabe verwendet, sodass das Gemini Flash-Modell wohlgeformte JSON-Antworten zurückgeben konnte, einschließlich der Transkription, Übersetzung, Sentimentanalyse und Sternebewertung. So konnten sie die UI ganz einfach damit füllen. Dadurch wurde eine reibungslose Nutzererfahrung gewährleistet. Die Nutzer sehen dann sowohl den ursprünglichen transkribierten Text in ihrer eigenen Sprache als auch die übersetzte, zusammengefasste Version auf Englisch. Vor allem aber haben die Nutzer die volle Kontrolle, um alle KI-generierten Texte zu überprüfen und zu bearbeiten und die Sternebewertung zu ändern, bevor sie die Rezension einreichen. Sie können sogar noch einmal sprechen, um weitere Inhalte hinzuzufügen. 

Interaktionen steigern und tiefere Einblicke in die Nutzer gewinnen
Die KI-basierte Sprachrezensionsfunktion hatte erhebliche positive Auswirkungen auf die Nutzerinteraktionen. Dadurch, dass Nutzer in ihrer Muttersprache sprechen können, hat redBus eine Steigerung der Rezensionslänge um 57% und eine deutliche Zunahme der Gesamtzahl der Rezensionen verzeichnet.

Mit der neuen Funktion konnte ein Segment der Nutzer erreicht werden, das bisher zögerte, eine Rezension zu schreiben. Seit der Implementierung ist das Nutzerfeedback überwiegend positiv: Kunden schätzen die Genauigkeit der Transkription und Übersetzung und finden die KI-generierten Zusammenfassungen eine prägnante Übersicht ihrer längeren, detaillierteren Rezensionen.

Gemini Flash wurde zwar in der Cloud gehostet, bot aber eine sehr reaktionsschnelle Nutzererfahrung. „Unsere Partner und Stakeholder haben oft gesagt, dass die Reaktionsgeschwindigkeit unserer neuen KI-Funktion so hoch und nahtlos ist, dass es sich anfühlt, als würde die KI direkt auf dem Gerät ausgeführt“, sagt Abhi. „Das ist ein Beweis für die niedrige Latenz des Gemini Flash-Modells, die ein wichtiger Faktor für seinen Erfolg war.“

Einfachere Entwicklung mit KI

Für das redBus-Team hat das Projekt gezeigt, wie Firebase AI Logic und Gemini Flash Mobile-Entwicklern die Möglichkeit geben, Funktionen zu erstellen, für die sonst eine Backend-Implementierung erforderlich wäre. So können sie sich von serverseitigen Änderungen unabhängig machen und schnell und selbstständig iterieren.

Nach dem Erfolg der Sprachrezensionsfunktion untersucht das Team von redBus weitere Anwendungsfälle für generative KI auf Geräten, um die App weiter zu verbessern. Außerdem planen sie, Google AI Studio zu verwenden, um Prompts zu testen und zu iterieren. Für Abhi ist die Lektion klar: „Es geht nicht mehr um komplexe Backend-Setups“, sagt er. „Es geht darum, den richtigen Prompt zu erstellen, um die nächste innovative Funktion zu entwickeln, die die Nutzererfahrung direkt verbessert.“

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