redBus ist die weltweit größte Online-Plattform für Bustickets und wird von Millionen von Reisenden in Indien, Südostasien und Lateinamerika genutzt. Der Dienst ist in erster Linie für Mobilgeräte konzipiert. 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 empfinden es als umständlich, Rezensionen zu schreiben. Außerdem ist eine Rezension auf Tamil beispielsweise für einen Busbetreiber, der nur Hindi spricht, wenig hilfreich.

Um die Qualität und Menge des Nutzerfeedbacks zu verbessern, haben die Entwickler von redBus Gemini Flash verwendet, ein Google AI-Modell mit geringer Latenz, um Sprachaufnahmen von Nutzern sofort zu transkribieren und zu übersetzen. Um diese leistungsstarke KI in ihre App einzubinden, ohne sich mit komplexen Backend-Aufgaben auseinandersetzen zu müssen, nutzten sie Firebase AI Logic. Durch diese neue Funktion wurden Sprachbarrieren beseitigt und der Überprüfungsprozess vereinfacht, was zu einer deutlichen Steigerung des Nutzer-Engagements und der Feedbackqualität führte.

Nutzerfeedback mit einem Voice-First-Ansatz vereinfachen

Die bisherige In-App-Rezensionsfunktion von redBus basierte auf Text, was einige wichtige Herausforderungen mit sich brachte. „Bei unserem Umfang sind zuverlässige Nutzerrezensionen von entscheidender Bedeutung: 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 Kunden oft Schwierigkeiten hatten, ihre Erfahrungen vollständig zu beschreiben. Daher fehlten unserem Nutzer-Feedback die erforderlichen Details und das erforderliche Volumen, um sowohl Reisenden als auch 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 primäre Motivation war, 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, sprachbasierte Lösung schaffen. Daher entwickelten sie einen neuen Ablauf, bei dem Nutzer ihre Rezension einfach in ihrer Muttersprache sprechen können. Um die Akzeptanz zu fördern, implementierte das Team eine auffällige, animierte Mikrofonschaltfläche mit dem Text: „Ihre Meinung zählt. Schreiben Sie Ihre Rezension in Ihrer eigenen Sprache.“ Dieser Text wird in der Muttersprache des Nutzers angezeigt, entsprechend den Spracheinstellungen der App.

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

Entwickler haben sich für Firebase AI Logic entschieden, weil sie die Funktion damit ohne die Hilfe des Backend-Teams entwickeln und bereitstellen konnten. So konnten sie die Entwicklungszeit und die Komplexität erheblich reduzieren. „Das Firebase AI SDK war ein wichtiger Faktor, weil es die einzige Lösung war, mit der unser Frontend-Team die Funktion unabhängig entwickeln und bereitstellen konnte“, erklärt Abhi. So konnte das Team das Projekt in nur 30 Tagen vom Konzept bis zur Einführung umsetzen.

Bei der Implementierung verwendeten die Entwickler strukturierte Ausgabe. So konnte das Gemini Flash-Modell wohlgeformte JSON-Antworten zurückgeben, einschließlich Transkription, Übersetzung, Stimmungsanalyse und Sternebewertung. Das Befüllen der Benutzeroberfläche wurde dadurch erheblich vereinfacht. So wurde eine nahtlose Nutzererfahrung gewährleistet. Nutzer sehen dann sowohl den Originaltext in ihrer eigenen Sprache als auch die übersetzte, zusammengefasste Version auf Englisch. Vor allem aber 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. 

Interaktionen steigern und detailliertere Nutzerstatistiken erfassen
Die KI-basierte Funktion für Sprachrezensionen hatte einen erheblichen positiven Einfluss auf die Nutzerinteraktionen. Da Nutzer in ihrer Muttersprache sprechen können, konnte redBus die Länge der Rezensionen um 57% steigern und das Gesamtvolumen der Rezensionen deutlich erhöhen.

Die neue Funktion hat ein Segment der Nutzerbasis erfolgreich angesprochen, 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 als prägnanten Überblick über ihre längeren, detaillierteren Rezensionen hilfreich.

Gemini Flash wird zwar in der Cloud gehostet, bietet aber eine sehr reaktionsschnelle Nutzerfreundlichkeit. „Unsere Partner und Stakeholder haben uns oft gesagt, 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 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 es mobilen Entwicklern ermöglichen, Funktionen zu entwickeln, die sonst eine Backend-Implementierung erfordern würden. Dadurch wird die Abhängigkeit von serverseitigen Änderungen verringert und Entwickler können schnell und unabhängig iterieren.

Nach dem Erfolg der Funktion für Sprachrezensionen untersucht das Team von redBus weitere Anwendungsfälle für generative KI auf dem Gerät, um die App 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-Einrichtungen“, sagt er. „Es geht darum, den richtigen Prompt zu formulieren, um die nächste innovative Funktion zu entwickeln, die die Nutzerfreundlichkeit direkt verbessert.“

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