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

Als weltweit größte Onlineplattform für Busfahrkarten bedient redBus Millionen von Reisenden in Indien, Südostasien und Lateinamerika. Der Dienst ist vor allem auf Mobilgeräte ausgerichtet, da über 90% aller Buchungen über die App erfolgen. Das Einholen von hilfreichem Feedback von einer Nutzerbasis, die Dutzende verschiedene Sprachen spricht, stellt jedoch eine große Herausforderung dar. Das Tippen von Rezensionen ist für viele Nutzer mühsam. Außerdem ist eine Rezension auf Tamilisch für einen Busbetreiber, der nur Hindi spricht, wenig hilfreich.

Um die Qualität und Menge des Nutzerfeedbacks zu verbessern, haben die Entwickler bei redBus Gemini Flash verwendet, ein KI-Modell von Google mit geringer 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 befassen zu müssen, haben sie Firebase AI Logic verwendet. Diese neue Funktion hat Sprachbarrieren beseitigt und den Überprüfungsprozess vereinfacht, was zu einer deutlichen Steigerung des Nutzer-Engagements und der Feedbackqualität geführt hat.

Nutzerfeedback mit einem Voice-First-Ansatz vereinfachen

Die bisherigen In-App-Rezensionen bei redBus waren textbasiert, was einige Herausforderungen mit sich brachte. „Bei unserer Größe sind zuverlässige Nutzerrezensionen entscheidend: Sie schaffen Vertrauen bei Reisenden und liefern Betreibern umsetzbare Informationen. Unser bestehendes textbasiertes System hat uns zwar gute Dienste geleistet, aber wir haben festgestellt, dass es Kunden oft schwerfiel, ihre Erfahrungen vollständig zu beschreiben. Das führte dazu, dass das Nutzerfeedback nicht die erforderlichen Details und den Umfang hatte, die wir benötigten, um Reisenden und Betreibern den größtmöglichen Nutzen zu bieten. Außerdem schränkten Sprachbarrieren die Nützlichkeit von Rezensionen ein, da Rezensionen in einer Sprache für Nutzer oder Busunternehmen, die eine andere Sprache sprachen, nicht hilfreich waren. „Unsere Hauptmotivation war es, die Ausdruckskraft der Stimme zu nutzen und die Sprachbarriere zu überwinden, um authentischeres und detaillierteres Nutzerfeedback zu erhalten“, so Abhi Muktheeswarar, Senior Tech Lead im Bereich Mobile Engineering bei redBus.

Das Entwicklerteam wollte einen reibungslosen, sprachbasierten Ablauf schaffen und hat daher einen neuen Prozess entwickelt, bei dem Nutzer ihre Rezension einfach in ihrer Muttersprache sprechen können. Um die Nutzung zu fördern, hat das Team eine auffällige, animierte Mikrofonschaltfläche mit dem Text „Deine Meinung zählt – teile deine Rezension in deiner eigenen Sprache“ implementiert. Dieser Hinweis wird in der Muttersprache des Nutzers angezeigt, entsprechend den Spracheinstellungen der App.

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

Die Entwickler haben sich für Firebase AI Logic entschieden, weil sie damit die Funktion ohne die Hilfe des Backend-Teams erstellen und bereitstellen konnten. Dadurch wurden die Entwicklungszeit und die Komplexität drastisch reduziert. „Das Firebase AI SDK war ein entscheidender Vorteil, da es die einzige Lösung war, mit der unser Frontend-Team die Funktion unabhängig entwickeln und bereitstellen konnte“, erklärt Abhi. So konnte das Team in nur 30 Tagen vom Konzept zur Markteinführung gelangen.

Bei der Implementierung verwendeten die Entwickler strukturierte Ausgaben, sodass das Gemini Flash-Modell wohlgeformte JSON-Antworten zurückgeben konnte, einschließlich Transkription, Übersetzung, Sentimentanalyse und Sternebewertung. Dadurch war es einfach, die Benutzeroberfläche zu füllen. So konnte eine nahtlose Nutzererfahrung gewährleistet werden. Nutzer sehen dann sowohl den ursprünglichen transkribierten Text in ihrer eigenen Sprache als auch die übersetzte, zusammengefasste Version auf Englisch. Vor allem hat der Nutzer die volle Kontrolle, um alle KI-generierten Texte zu überprüfen und zu bearbeiten und die Sternebewertung zu ändern, bevor er die Rezension einreicht. Sie können sogar noch einmal sprechen, um weitere Inhalte hinzuzufügen. 

Mehr Interaktionen und tiefere Einblicke in das Nutzerverhalten
Die KI-gestützte Funktion für Sprachbewertungen hatte einen erheblichen positiven Einfluss auf die Nutzerinteraktion. Da Nutzer in ihrer Muttersprache sprechen konnten, stieg die Länge der Rezensionen um 57% und die Gesamtzahl der Rezensionen nahm deutlich zu.

Die neue Funktion hat erfolgreich ein Segment der Nutzerbasis angesprochen, das zuvor gezögert hatte, eine Rezension zu schreiben. Seit der Implementierung ist das Feedback der Nutzer überwältigend positiv: Die Kunden schätzen die Genauigkeit der Transkription und Übersetzung und finden, dass die KI-generierten Zusammenfassungen einen prägnanten Überblick über ihre längeren, detaillierteren Rezensionen bieten.

Gemini Flash, obwohl in der Cloud gehostet, lieferte eine sehr reaktionsschnelle Nutzererfahrung. „Unsere Partner und Stakeholder haben oft angemerkt, dass die Reaktionsfähigkeit unserer neuen KI-Funktion so schnell und nahtlos ist, dass es sich anfühlt, als würde die KI direkt auf dem Gerät ausgeführt“, so Abhi. „Das ist ein Beleg für die niedrige Latenz des Gemini Flash-Modells, die ein wichtiger Faktor für seinen Erfolg ist.“

Einfachere Entwicklung mit KI

Für das redBus-Team hat das Projekt gezeigt, wie Firebase AI Logic und Gemini Flash mobile Entwickler in die Lage versetzen, Funktionen zu entwickeln, die sonst eine Backend-Implementierung erfordern würden. Dadurch sind sie weniger von serverseitigen Änderungen abhängig und können schnell und unabhängig iterieren.

Nach dem Erfolg der Funktion für Sprachrezensionen untersucht das Team von redBus weitere Anwendungsfälle für On-Device-GenAI, um die App noch weiter zu verbessern. Außerdem plant es, 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“, sagte er. „Es geht darum, den richtigen Prompt zu erstellen, um die nächste innovative Funktion zu entwickeln, die die Nutzerfreundlichkeit direkt verbessert.“

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