Use Cases

Aus Beschwerden lernen

Wie Automobilunternehmen aus Kontaktvolumen, Händlerfeedback, Werkstattfällen und Kundenbeschwerden echte Steuerungsinformationen gewinnen. Beschwerde- und Kontaktgrund-Analytics verbindet Servicekontakte, Freitexte, Werkstattmeldungen und Qualitätsdaten zu einer gemeinsamen Sicht auf Ursachen, Eskalationen und wirtschaftliche Auswirkungen.

Kontaktvolumen verstehen statt nur Tickets verwalten

In vielen Automotive-Unternehmen liegen Beschwerden, Händleranfragen, Werkstattfälle und Kundenkontakte verteilt über CRM-Systeme, Ticketsysteme, Callcenter-Lösungen, Werkstattprozesse und E-Mail-Kommunikation vor. Sichtbar sind meist Fallzahlen, SLA-Erfüllung und Bearbeitungsstände. Weniger sichtbar bleibt dagegen, welche Ursachen hinter wiederkehrenden Kontakten stehen, welche Themen besonders häufig eskalieren und welche Muster wirtschaftlich oder reputationsseitig kritisch werden. Dadurch bleibt der Kundenservice häufig im Reaktionsmodus und strukturelle Probleme werden erst erkannt, wenn sie bereits hohe Kosten oder negative Kundenerlebnisse verursachen.

Vorsprung durch intelligente Warranty-Steuerung: Die Vorteile einer integrierten Garantie- und Kulanzplattform
Eine integrierte Garantie- und Kulanzsteuerung verbindet Kosteninformationen mit Qualitäts-, Service- und Produktdaten. Dadurch werden wirtschaftlich kritische Schadensmuster früher sichtbar und Maßnahmen können gezielter priorisiert werden. Aus rückblickendem Reporting entsteht ein aktives Frühwarn- und Steuerungsinstrument für Qualität, Service und Management.
Wirtschaftlich kritische Schadensmuster früher erkennen
Garantie- und Kulanzdaten werden mit Fehlerbildern, Teilegruppen, Fahrzeugvarianten und Werkstattinformationen verknüpft. Dadurch werden kritische Entwicklungen sichtbar, bevor sie sich zu größeren Kostenwellen entwickeln.
Priorisierung nach Kostenwirkung statt Fallzahlen
Nicht jeder häufige Fehler verursacht hohe Kosten. Die Lösung bewertet Fehlerbilder nach Kostenwirkung, Eskalationsrisiko, Häufigkeit und Reputationspotenzial und schafft so eine fundierte Priorisierung.
Mehr Transparenz über Kulanzentscheidungen
Kulanzquoten werden nach Märkten, Regionen, Fahrzeugvarianten und Werkstattstrukturen analysiert. Dadurch wird sichtbar, welche Entscheidungen tatsächlich wirtschaftlichen Nutzen erzeugen und wo Steuerungsbedarf entsteht.
Frühwarnsystem für Qualität und Service
Neue Schadenscluster, steigende Fehlerquoten oder ungewöhnliche Muster werden früh erkannt. Qualitätssicherung und Service erhalten wertvolle Hinweise, bevor Probleme eskalieren.
KI-gestützte Analyse von Schadenmustern
Machine-Learning-Modelle und Textanalysen erkennen wiederkehrende Ursachenbilder, gruppieren Schadenbeschreibungen und identifizieren neue Muster in großen Datenbeständen.
Bessere Entscheidungen für Management und Produktverantwortung
Management, Qualität, Service und Produktverantwortliche erhalten eine gemeinsame Datengrundlage, um Risiken frühzeitig zu bewerten und Maßnahmen gezielt einzuleiten.

Mit intelligenter Garantie- und Kulanzsteuerung Qualität, Kosten und Kundenzufriedenheit aktiv steuern

Die Lösung unterstützt OEMs, Automobilhersteller, Zulieferer und After-Sales-Organisationen dabei, Garantie- und Kulanzdaten nicht nur als Kosteninformation, sondern als aktives Steuerungsinstrument zu nutzen. Besonders relevant ist der Einsatz für Unternehmen mit hohen Warranty-Aufwänden, komplexen Produktportfolios und internationalem Servicegeschäft. Durch die Zusammenführung von Garantieinformationen, Schadenbeschreibungen, Qualitätsdaten, Lieferanteninformationen, Werkstattprozessen und Kostenwirkungen entsteht eine integrierte Sicht auf Risiken und Ursachen. Qualitätssicherung, Service, Produktmanagement, Einkauf und Management erhalten dadurch eine gemeinsame Grundlage für fundierte Entscheidungen und frühzeitige Gegenmaßnahmen.

Eingesetzte Technologien
Microsoft Fabric
Wir bauen Microsoft Fabric als integrierte Data-&-AI-Plattform auf, sodass Datenintegration, Analytics und KI auf einer einheitlichen, skalierbaren und governance-fähigen Architektur zusammengeführt werden können.
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Databricks
Wir etablieren Databricks als skalierbare Lakehouse-Plattform, sodass Data Engineering, Analytics und KI auf einer gemeinsamen, steuerbaren Datenbasis effizient umgesetzt werden können.
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Microsoft Power BI
Wir implementieren Power BI als Enterprise-Analytics-Plattform, sodass einheitliches Reporting, belastbare Kennzahlen und KI-ready Analysen auf einer konsistenten Datenbasis entstehen.
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Azure Machine Learning Services
Wir etablieren Azure Machine Learning als produktive MLOps-Plattform, sodass Modelle nicht in isolierten Proofs of Concept bleiben, sondern kontrolliert trainiert, bereitgestellt, überwacht und in bestehende Daten- und Anwendungsarchitekturen integriert werden können.
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SQL Server
Wir modernisieren SQL-Server-Landschaften, sodass geschäftskritische Datenbanken performant, stabil und zukunftsfähig in Cloud- und On-Prem-Architekturen betrieben werden können.
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Image Christian Straube