Wenn das Autohaus wüsste, was das Autohaus weiß

Gebundene Mitarbeiter, verlorene Aufträge

Montagmorgen, halb acht: fünf Kunden gleichzeitig, der Serviceberater jongliert Telefon, Terminbuch und Auftrag. Bei jedem Anruf öffnet er vier bis fünf Programme, um Fahrzeug, letzte Reparatur und offenes Angebot zusammenzusuchen - und am Tresen bildet sich eine Schlange. Was dabei liegen bleibt, sind nicht nur Freundlichkeiten, sondern Umsätze.

Die Daten, die all das erklären würden, sind im Betrieb vorhanden - nur verstreut, unverbunden und nicht im direkten Zugriff. Das Haus weiß im Grunde nicht, was es alles weiß. Und das kostet dort am meisten, wo rund zwei Drittel des Deckungsbeitrags entstehen: im Aftersales, bei einer Umsatzrendite von branchenweit rund 1,2 Prozent.

Eine gemeinsame Wahrheit, viele Sichten

Der Ausweg ist kein neues System, sondern das Verbinden der vorhandenen Daten - zugeschnitten auf jede Rolle. Fällt eine Mechatronikerin kurzfristig aus, sieht der Meister sofort, welche Aufträge sich umbuchen lassen, der Disponent, welche Termine breiter zu streuen sind, das Management die paar Prozent fehlende Auslastung - und der Serviceberater den Kontext für die Kundin am Tresen, inklusive verfügbarem Ersatzwagen und passendem Angebot aus dem Showroom.

KI ergänzt dort, wo Komplexität Kapazität frisst: ein Umplanungs-Vorschlag, ein Ersatzwagen-Hinweis, eine Wochen-Summary fürs Management - sie schlägt vor, entscheidet aber nicht. Was das im Detail im Autohaus-Werkstatt-Alltag bedeuten kann, und wie der Weg dorthin aussieht, haben wir in einem umfangreichen Whitepaper aufgearbeitet.

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