Status Quo und Trends – aus Konsumenten- und Unternehmensperspektive
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Prof. Dr. Peter Gentsch
Professor of Digital Transformation
Institute for Conversational Business
Martin Sinner
Serial Entrepreneur
Angel Investor & Gründer idealo
Einblicke in die Ergebnisse
Conversational Business: Wieviel „Business” ist wirklich drin? Mehr Conversation als Business?
Conversational Business wird nach Web 1.0 und dem Mobile Web als nächste große Revolution gesehen. Hierzu gehören folgende Kommunikations- und Interaktionssysteme, die Service-, Marketing- und Kaufprozesse unterstützen bzw. ermöglichen:
>Messenger & RichSMS (WeChat, Facebook Messenger, WhatsApp, iMessage, …)
>Smart Speaker (Amazon Alexa, Google Home, …)
>Active Devices/ Digitale Assistenten (z.B. Amazon DRS bestellt automatisch Druckerpapier)
Derzeit werden diese Systeme in Europa eher als „Wetter- und Informations-“ sowie als „Service- und Notifikation“-Dienste eingesetzt. Business-Plattformen wie WeChat, auf der die gesamte Customer Journey durchgängig unterstützt und monetarisiert wird, sind noch keine Realität. Daraus ergeben sich folgende Fragen:
>Was sind die Erwartungen, Präferenzen und Bedenken von Konsumenten?
>Wie lassen sich die exorbitanten Reichweiten von Messenger-Systemen jenseits der privaten Kommunikation und Service-Anwendungen kapitalisieren?
>Wie lassen sich mit Conversational Business systematisch Umsatz- und Marktpotentiale erschließen?
>Was sind die Hemmnisse, welche die Promotoren für die Entwicklung eines „WeChat Öko-Systems made in Europe“ bislang verhindern?
Zielsetzung und Aufbau der Studie
Zielsetzung
Das Ziel der Studie besteht darin, ein aktuelles und holistisches Meinungsbild über das Verständnis und den Einsatz von Conversational Business bei Konsumenten sowie innerhalb von Unternehmen zu gewinnen. Die Umfrage richtet sich an Verbraucher, Unternehmen sowie Branchenexperten
Studiendesign
> Eine repräsentative Online-Studie auf Unternehmensseite
> Eine repräsentative Online-Befragung auf Konsumentenseite
> Experteninterviews (Brenner, Hafner, Harlinghausen, Henn, Hundertmark, Kolm, Mehner)
> Analyse und Einordnung von Nutzungs-/Technikdaten (BuiltWith- Daten)