redBus เป็นแพลตฟอร์มการจองตั๋วรถโดยสารออนไลน์ที่ใหญ่ที่สุดในโลก โดยให้บริการแก่ผู้เดินทางหลายล้านคนทั่วอินเดีย เอเชียตะวันออกเฉียงใต้ และละตินอเมริกา บริการนี้เน้นการใช้งานบนอุปกรณ์เคลื่อนที่เป็นหลัก โดยมีการจองกว่า 90% ผ่านแอป อย่างไรก็ตาม การรวบรวมความคิดเห็นที่เป็นประโยชน์จากฐานผู้ใช้ที่พูดภาษาต่างๆ หลายสิบภาษาถือเป็นความท้าทายที่สำคัญ ผู้ใช้หลายคนไม่สะดวกที่จะพิมพ์รีวิว และรีวิวที่เขียนเป็นภาษาทมิฬ เช่น อาจไม่มีประโยชน์สำหรับผู้ให้บริการรถโดยสารที่พูดได้เฉพาะภาษาฮินดี

นักพัฒนาแอปที่ redBus จึงใช้ Gemini Flash ซึ่งเป็นโมเดล AI ของ Google ที่มีความหน่วงต่ำ เพื่อถอดเสียงและแปลการบันทึกเสียงของผู้ใช้ทันที เพื่อปรับปรุงคุณภาพและปริมาณความคิดเห็นของผู้ใช้ และใช้ Firebase AI Logic เพื่อเชื่อมต่อ AI ที่มีประสิทธิภาพนี้กับแอปโดยไม่ต้องจัดการกับงานแบ็กเอนด์ที่ซับซ้อน ฟีเจอร์ใหม่นี้ช่วยขจัดอุปสรรคด้านภาษาและทำให้กระบวนการรีวิวเป็นเรื่องง่ายขึ้น ส่งผลให้การมีส่วนร่วมของผู้ใช้และคุณภาพของความคิดเห็นเพิ่มขึ้นอย่างมาก

ทำให้การแสดงความคิดเห็นของผู้ใช้ง่ายขึ้นด้วยแนวทางที่เน้นเสียงเป็นหลัก

ประสบการณ์การรีวิวในแอป redBus ก่อนหน้านี้เป็นแบบข้อความ ซึ่งทำให้เกิดความท้าทายที่สำคัญบางประการ รีวิวจากผู้ใช้ที่เชื่อถือได้มีความสำคัญอย่างยิ่งในระดับของเรา เพราะรีวิวเหล่านี้ช่วยสร้างความไว้วางใจให้กับผู้เดินทางและให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงแก่ผู้ให้บริการ แม้ว่าระบบแบบข้อความที่มีอยู่จะให้บริการเราได้เป็นอย่างดี แต่เราพบว่าลูกค้ามักจะลำบากในการอธิบายประสบการณ์ทั้งหมดของตนเอง ซึ่งส่งผลให้ความคิดเห็นของผู้ใช้ขาดรายละเอียดและปริมาณที่จำเป็นต่อการมอบมูลค่าสูงสุดแก่ทั้งผู้เดินทางและผู้ให้บริการ นอกจากนี้ อุปสรรคด้านภาษายังจำกัดประโยชน์ของรีวิว เนื่องจากรีวิวในภาษาหนึ่งอาจไม่เป็นประโยชน์สำหรับผู้ใช้หรือผู้ให้บริการรถโดยสารที่พูดภาษาอื่น "แรงจูงใจหลักของเราคือการใช้ประโยชน์จากพลังการสื่อสารของเสียงและขจัดอุปสรรคด้านภาษาเพื่อรวบรวมความคิดเห็นของผู้ใช้ที่แท้จริงและมีรายละเอียดมากขึ้น" Abhi Muktheeswarar หัวหน้าทีมเทคโนโลยีอาวุโสฝ่ายวิศวกรรมมือถือที่ redBus กล่าว

ทีมพัฒนาแอปต้องการสร้างประสบการณ์ที่ราบรื่นและเน้นเสียงเป็นหลัก จึงออกแบบโฟลว์ใหม่ที่ผู้ใช้เพียงแค่พูดรีวิวในภาษาแม่ของตนเอง ทีมงานได้ใช้ปุ่มไมค์แบบเคลื่อนไหวที่โดดเด่นพร้อมข้อความว่า "เสียงของคุณมีความสำคัญ โปรดแชร์รีวิวในภาษาของคุณเอง" เพื่อกระตุ้นให้ผู้ใช้ใช้งาน โดยข้อความนี้จะปรากฏในภาษาแม่ของผู้ใช้ ซึ่งสอดคล้องกับการตั้งค่าภาษาของแอป

แอปพลิเคชันจะประมวลผลการบันทึกเสียงของผู้ใช้โดยใช้ Gemini Flash โดยจะถอดเสียงพูดเป็นข้อความก่อน จากนั้นแปลเป็นภาษาอังกฤษ และสุดท้ายจะวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อสร้างคะแนนเป็นดาวโดยอัตโนมัติและคาดการณ์แท็กที่เกี่ยวข้องตามเนื้อหารีวิว จากนั้นจะสร้างข้อมูลสรุปที่กระชับและป้อนเนื้อหาที่สร้างขึ้นลงในช่องแบบฟอร์มรีวิวโดยอัตโนมัติ

นักพัฒนาแอปเลือกใช้ Firebase AI Logic เนื่องจากช่วยให้สร้างและเปิดตัวฟีเจอร์ได้โดยไม่ต้องอาศัยความช่วยเหลือจากทีมแบ็กเอนด์ ซึ่งช่วยลดเวลาและความซับซ้อนในการพัฒนาแอปได้อย่างมาก "Firebase AI SDK เป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้เราแตกต่างจากคู่แข่ง เพราะเป็นโซลูชันเดียวที่ช่วยให้ทีมฟรอนต์เอนด์สร้างและเปิดตัวฟีเจอร์ได้ด้วยตนเอง" Abhi อธิบาย แนวทางนี้ช่วยให้ทีมเปลี่ยนจากแนวคิดไปสู่การเปิดตัวได้ในเวลาเพียง 30 วัน

ระหว่างการติดตั้งใช้งาน วิศวกรใช้เอาต์พุตที่มีโครงสร้าง ซึ่งช่วยให้โมเดล Gemini Flash แสดงคำตอบ JSON ที่มีรูปแบบถูกต้อง รวมถึงการถอดเสียงเป็นคำ การแปล การวิเคราะห์ความเห็น และการให้ดาว ทำให้ป้อนข้อมูลลงใน UI ได้ง่าย ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้ได้รับประสบการณ์การใช้งานที่ราบรื่น จากนั้นผู้ใช้จะเห็นทั้งข้อความถอดเสียงต้นฉบับในภาษาของตนเองและเวอร์ชันที่แปลและสรุปเป็นภาษาอังกฤษ ที่สำคัญที่สุดคือ ผู้ใช้สามารถควบคุมการตรวจสอบและแก้ไขข้อความทั้งหมดที่ AI สร้างขึ้น รวมถึงเปลี่ยนคะแนนเป็นดาวก่อนส่งรีวิวได้อย่างเต็มที่ และยังพูดอีกครั้งเพื่อเพิ่มเนื้อหาได้ด้วย

กระตุ้นการมีส่วนร่วมและรวบรวมข้อมูลเชิงลึกของผู้ใช้ที่ละเอียดยิ่งขึ้น
ฟีเจอร์รีวิวด้วยเสียงที่ทำงานด้วยระบบ AI ส่งผลดีอย่างมากต่อการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ redBus พบว่าความยาวของรีวิวเพิ่มขึ้น 57% และปริมาณรีวิวโดยรวมเพิ่มขึ้นอย่างเห็นได้ชัดเมื่อเปิดโอกาสให้ผู้ใช้พูดในภาษาแม่ของตนเอง

ฟีเจอร์ใหม่นี้ดึงดูดกลุ่มผู้ใช้ที่ก่อนหน้านี้ลังเลที่จะพิมพ์รีวิวได้สำเร็จ นับตั้งแต่การติดตั้งใช้งาน ความคิดเห็นของผู้ใช้เป็นไปในทางบวกอย่างล้นหลาม ลูกค้าชื่นชอบความแม่นยำของการถอดเสียงเป็นคำและการแปล และเห็นว่าข้อมูลสรุปที่ AI สร้างขึ้นเป็นข้อมูลภาพรวมที่กระชับของรีวิวที่ยาวและมีรายละเอียดมากขึ้น

แม้ว่าจะโฮสต์อยู่ในระบบคลาวด์ แต่ Gemini Flash ก็มอบประสบการณ์ของผู้ใช้ที่ตอบสนองได้ดีมาก "พาร์ทเนอร์และผู้มีส่วนเกี่ยวข้องของเราสังเกตเห็นตรงกันว่าฟีเจอร์ AI ใหม่ของเราตอบสนองได้รวดเร็วและราบรื่นมากจนรู้สึกเหมือน AI ทำงานบนอุปกรณ์โดยตรง" Abhi กล่าว นี่เป็นเครื่องพิสูจน์ถึงเวลาในการตอบสนองต่ำของโมเดล Gemini Flash ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้โมเดลนี้ประสบความสำเร็จ

วิธีที่ง่ายกว่าในการสร้างด้วย AI

สำหรับทีม redBus โปรเจ็กต์นี้แสดงให้เห็นว่า Firebase AI Logic และ Gemini Flash ช่วยให้นักพัฒนาแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่สร้างฟีเจอร์ที่ต้องมีการติดตั้งใช้งานแบ็กเอนด์ได้อย่างไร ซึ่งช่วยลดการพึ่งพาการเปลี่ยนแปลงฝั่งเซิร์ฟเวอร์และช่วยให้นักพัฒนาแอปทำซ้ำได้อย่างรวดเร็วและเป็นอิสระ

หลังจากฟีเจอร์รีวิวด้วยเสียงประสบความสำเร็จ ทีมงานที่ redBus กำลังสำรวจกรณีการใช้งานอื่นๆ สำหรับ Generative AI ในอุปกรณ์เพื่อปรับปรุงแอปให้ดียิ่งขึ้น นอกจากนี้ ยังวางแผนที่จะใช้ Google AI Studio เพื่อทดสอบและทำซ้ำพรอมต์ต่อไป สำหรับ Abhi บทเรียนที่ได้นั้นชัดเจน "การตั้งค่าแบ็กเอนด์ที่ซับซ้อนไม่ใช่เรื่องสำคัญอีกต่อไป" เขากล่าว สิ่งสำคัญคือการสร้างพรอมต์ที่เหมาะสมเพื่อสร้างฟีเจอร์นวัตกรรมใหม่ที่จะช่วยปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้โดยตรง

เริ่มต้นใช้งาน

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีใช้ Gemini และ Firebase AI Logic เพื่อสร้างฟีเจอร์ Generative AI สำหรับแอปของคุณเอง