KI dort einsetzen, wo sie sich rechnet.
Wir identifizieren gemeinsam die Prozesse, in denen KI und Automatisierung für Ihr Autohaus messbaren Nutzen schaffen – von Leadbearbeitung und Terminplanung über Werkstatt und Kundenservice bis zum Backoffice.
In einem kompakten Workshop finden und priorisieren wir die relevantesten Potenziale. Die besten Lösungen validieren und implementieren wir auf Wunsch gemeinsam mit Ihnen.
30 Minuten · unverbindlich · speziell für Autohäuser
Personalmangel, steigende Kosten und sinkende Margen erhöhen den Druck auf Autohäuser. Gleichzeitig steigen die Erwartungen an Geschwindigkeit, Transparenz und digitale Services. Besonders im Service treffen diese Entwicklungen unmittelbar aufeinander.
Kunden erwarten kurzfristige und flexible Termine. Gleichzeitig müssen Personal, Qualifikationen, Hebebühnen, Ersatzteile und bestehende Aufträge zusammenpassen.
Viele Buchungssysteme berücksichtigen die tatsächlichen Werkstattkapazitäten nicht dynamisch. Die Folge: lange Vorlaufzeiten auf der einen und ungenutzte Kapazitäten auf der anderen Seite.
→ Auslastung erhöhen, ohne die Organisation zusätzlich zu belasten.
Terminvorbereitung, Auftragspriorisierung, Fahrzeugannahme, Dokumentation oder Ressourcenplanung erzeugen zahlreiche manuelle Arbeitsschritte und Medienbrüche.
Das bindet gerade die Mitarbeitenden, deren Zeit in Service und Werkstatt besonders knapp ist.
→ Routinearbeit reduzieren und Fachkräfte für wertschöpfende Aufgaben freispielen.
DMS, CRM, Terminplanung, Fahrzeugdaten, Teileversorgung und Kundenkommunikation bilden häufig keinen durchgängigen Prozess.
Informationen müssen gesucht, übertragen oder mehrfach erfasst werden. Fragmentierte Prozesse und fehlende Systemintegration verursachen Reibungsverluste von der Terminbuchung bis zum Follow-up.
→ Bestehende Systeme intelligenter verbinden, statt die nächste Insellösung einzuführen.
Interne Prozessprobleme werden für Kunden unmittelbar sichtbar: bei umständlicher Terminvereinbarung, langen Wartezeiten, fehlenden Statusinformationen oder wenig individueller Kommunikation.
In der von LHIND beauftragten Befragung geben 59 % an, bereits mindestens einmal wegen Unzufriedenheit mit Werkstattabläufen oder Serviceleistungen das Autohaus gewechselt zu haben.
→ Service verbessern, ohne dafür einfach mehr Personal einsetzen zu müssen.
Follow-ups erfolgen häufig manuell, Kundenfeedback wird kaum systematisch ausgewertet und vorhandene Daten werden nur begrenzt für Cross- und Upselling genutzt.
→ Aus vorhandenen Daten relevante nächste Kundenkontakte und Geschäftschancen ableiten.
78 %
können sich vorstellen, Termine für TÜV oder Werkstattbesuche per KI zu vereinbaren.
81 %
sagen, dass exzellenter Service Einfluss auf die Wahl einer Automarke hat.
84 %
sagen, dass Autohäuser mit individuell zugeschnittenen Services und Angeboten bei ihnen punkten können.
Die Frage ist also weniger, ob KI im Autohaus eine Rolle spielen wird. Entscheidend ist, wo sie für Ihren Betrieb einen messbaren Unterschied machen kann.
Erstgespräch vereinbarenWir beschäftigen uns nicht erst seit dem aktuellen KI-Boom mit digitalen Kundenerlebnissen, Services und Prozessen im Automotive-Bereich.
Voice Experience & Digital Customer Journey
Als UX-Berater und UX Approver haben wir die Entwicklung des User Interfaces eines Voice Assistants für die Škoda Website begleitet – eingebettet in umfangreiche Erfahrung mit digitalen Customer Journeys und Services im Automotive-Umfeld.
Digitale Produkte gemeinsam mit dem Handel entwickeln
Langjährige Erfahrung im digitalen Automotive-Ökosystem an der Schnittstelle zwischen Fahrzeughandel, Marktplatz und Endkunden. Dazu gehörte die direkte Zusammenarbeit mit Händlern – unter anderem in Design Sprints vor Ort, um neue Lösungen ausgehend von realen Händlerprozessen zu entwickeln.
Vom Problem bis zur digitalen Lösung
Erfahrung in UX, Service Design, digitaler Produktentwicklung, Innovation und Transformation – von der Identifikation eines Problems über die Validierung bis zur Umsetzung.
03 / Potenziale
Die möglichen Anwendungen reichen über die gesamte Wertschöpfungskette eines Autohauses. Entscheidend ist nicht die Zahl der Use Cases, sondern die Auswahl derjenigen, die zum jeweiligen Betrieb passen.
Anfragen aus unterschiedlichen Kanälen erfassen und strukturieren, Leads priorisieren, schnelle Antworten unterstützen und Follow-ups automatisieren.
Potenzial: weniger verlorene Leads · kürzere Reaktionszeiten · höhere Terminquote
Anfragen rund um die Uhr entgegennehmen, Anliegen verstehen, verfügbare Kapazitäten berücksichtigen und passende Termine vorschlagen.
Potenzial: bessere Erreichbarkeit · weniger Telefonlast · optimierte Auslastung
Ressourcen besser planen, Mitarbeitende bei Diagnose und Dokumentation unterstützen und Informationen für den nächsten Arbeitsschritt verfügbar machen.
Potenzial: höhere Produktivität · weniger Suchaufwand · bessere Kapazitätsplanung
Fahrzeugzustände digital dokumentieren, Schäden erfassen und nachgelagerte Prozesse vorbereiten.
Potenzial: weniger manueller Aufwand · konsistentere Dokumentation · mehr Transparenz
Servicebedarfe erkennen, Kunden gezielter ansprechen, Follow-ups automatisieren und Kundenfeedback systematisch auswerten.
Potenzial: höhere Kundenbindung · gezielteres Cross- und Upselling · weniger Streuverluste
Dokumente verarbeiten, Informationen übertragen, E-Mails klassifizieren, Freigaben vorbereiten und wiederkehrende administrative Prozesse automatisieren.
Potenzial: weniger manuelle Arbeit · weniger Medienbrüche · geringere Prozesskosten
Das Spektrum entspricht auch den im Whitepaper beschriebenen Einsatzfeldern von Kundenakquise und Terminvereinbarung über Fahrzeugannahme und Reparatur bis zu Qualitätskontrolle und Nachbereitung.
Es gibt inzwischen unzählige KI-Tools und noch mehr Versprechen. Aber nicht jede Anwendung löst ein relevantes Problem – und nicht jede Investition rechnet sich.
In einem strukturierten eintägigen Workshop analysieren wir gemeinsam mit Geschäftsführung und ausgewählten Mitarbeitenden konkrete Prozesse, Pain Points und Geschäftschancen.
// Potenzialanalyse
Geschäftsziele, Prozesse und aktuelle Herausforderungen verstehen.
Zeitfresser, Reibungsverluste und ungenutzte Potenziale sichtbar machen.
Konkrete KI- und Automatisierungsansätze für die relevantesten Probleme entwickeln.
Use Cases nach Business Impact, Kundennutzen, Umsetzbarkeit und Aufwand bewerten.
Die stärksten Use Cases auswählen und nächste Schritte definieren.
Ergebnis nach einem Tag
Eine priorisierte Übersicht relevanter KI-Potenziale, erste ROI-Hypothesen, identifizierte Quick Wins und eine konkrete Empfehlung für die nächsten Schritte.
Kein KI-Ideenworkshop. Sondern eine Entscheidungsgrundlage.
Ein vielversprechender Use Case rechtfertigt noch kein großes IT-Projekt. Deshalb können wir einen priorisierten Anwendungsfall in einem 4-tägigen KI Design Sprint konkretisieren und validieren.
Tag 1
Prozess, Nutzer, Business-Ziel und technische Rahmenbedingungen klären.
Tag 2
Zielprozess und KI-gestützte Lösung konzipieren.
Tag 3
Die Lösung so konkret machen, dass Mitarbeitende und Kunden sie erleben können.
Tag 4
Testen, Erkenntnisse auswerten und die nächste Investitionsentscheidung vorbereiten.
Vier Tage statt monatelanger Spekulation. Am Ende steht eine fundierte Entscheidung: Weiterentwickeln. Anpassen. Oder verwerfen.
Aus einem validierten Konzept kann ein Pilot und daraus eine produktive Lösung entstehen. Je nach Use Case entwickeln und integrieren wir die Lösung oder arbeiten mit spezialisierten Technologiepartnern.
Nimmt Kundenanrufe entgegen, erkennt Anliegen, beantwortet definierte Fragen und kann beispielsweise Service- und Werkstatttermine koordinieren.
Wirkungshebel: Erreichbarkeit · Telefonlast · Terminquote
Erfasst Leads aus unterschiedlichen Kanälen, strukturiert Informationen, unterstützt schnelle Antworten und stößt Follow-ups an.
Wirkungshebel: Reaktionszeit · Nachverfolgung · Conversion
Berücksichtigt verfügbare Mitarbeitende, Qualifikationen, Werkstattressourcen, Teile und bestehende Aufträge bei der Terminplanung.
Wirkungshebel: Auslastung · Wartezeit · Produktivität
Verbindet vorhandene Systeme und automatisiert wiederkehrende Tätigkeiten in Administration, Verkauf und Service.
Wirkungshebel: Bearbeitungszeit · Medienbrüche · Prozesskosten
Machen vorhandenes Wissen leichter verfügbar und unterstützen Mitarbeitende bei Recherche, Dokumentation und wiederkehrenden Aufgaben.
Wirkungshebel: Wissenszugriff · Qualität · Entlastung
Wir starten mit einem klar abgegrenzten Problem, messen die Wirkung und skalieren, was funktioniert.
30 Minuten
Wir schauen auf Ihre Situation und prüfen, wo eine vertiefte Analyse sinnvoll sein könnte.
1 Tag
Wir identifizieren und priorisieren die relevantesten Use Cases.
optional · 4 Tage
Wir entwickeln und validieren einen priorisierten Anwendungsfall.
optional
Wir bringen die Lösung in die Praxis und messen ihre Wirkung anhand definierter KPIs.
Was funktioniert, wird weiterentwickelt und auf weitere Prozesse, Standorte oder Marken übertragen.
Dieses schrittweise Vorgehen – Potenziale identifizieren, Use Case eingrenzen, Voraussetzungen prüfen, Pilot umsetzen und anschließend skalieren – entspricht auch der Roadmap des LHIND-Whitepapers.
92 %
der Befragten halten es für wichtig oder sehr wichtig, dass menschliche Mitarbeitende auch bei KI-gestützten Prozessen weiterhin eine Rolle spielen. Zu den größten Bedenken gehören fehlende menschliche Kontrolle, Fehlentscheidungen und Datenschutz.
Deshalb automatisieren wir nicht einfach, was technisch automatisierbar ist. Wir suchen gezielt nach Aufgaben, bei denen KI Routine reduziert, Informationen besser verfügbar macht und Mitarbeitenden mehr Zeit für die Interaktionen gibt, bei denen Menschen den Unterschied machen.
KI als Copilot für Ihre Mitarbeitenden – nicht als Selbstzweck.
Wir verbinden vier Perspektiven, die für erfolgreiche KI-Projekte im Autohaus zusammenkommen müssen.
Erfahrung mit digitalen Automotive-Produkten, Customer Journeys und der direkten Zusammenarbeit mit Fahrzeughändlern.
Wir beginnen mit Geschäftsproblemen, Kundenbedürfnissen und realen Prozessen – nicht mit einem bestimmten KI-Tool.
Wir übersetzen aktuelle technologische Möglichkeiten in konkrete Anwendungen und integrierbare Lösungen.
Wir testen zentrale Annahmen früh und beziehen die Menschen ein, die später mit der Lösung arbeiten müssen.
So entstehen keine isolierten KI-Experimente, sondern Lösungen, die zu Ihrem Betrieb, Ihren Mitarbeitenden und Ihrer Systemlandschaft passen.
Nein. Genau dafür ist die Potenzialanalyse gedacht. Wir beginnen mit Ihren Herausforderungen und Prozessen und leiten daraus mögliche Anwendungen ab.
Gerade bei begrenzten personellen Ressourcen können klar abgegrenzte Automatisierungen interessant sein. Entscheidend ist, einen überschaubaren Use Case mit nachvollziehbarem Nutzen auszuwählen.
Nicht zwingend. Teil der Potenzialanalyse ist die Frage, welche Daten vorhanden sind und welche Voraussetzungen ein Use Case benötigt. Auch das Whitepaper empfiehlt ausdrücklich, nicht auf eine perfekte Datenlage zu warten.
In der Regel nicht. Wir prüfen zunächst, welche bestehenden Systeme und Schnittstellen genutzt oder miteinander verbunden werden können.
Das hängt vom Use Case, den vorhandenen Systemen und dem Integrationsgrad ab. Deshalb trennen wir Potenzialanalyse, Validierung und Implementierung bewusst voneinander.
Datenschutz, Datenzugriff und technische Architektur werden bereits bei der Konzeption berücksichtigt. Sensible Kunden- und Unternehmensdaten gehören nicht unkontrolliert in öffentliche KI-Systeme.
Ja. Je nach Use Case begleiten wir von der Konzeption über Prototyp und Pilot bis zur Implementierung oder integrieren spezialisierte Technologiepartner.
11 / Nächster Schritt
Sie müssen dafür weder einen fertigen Use Case noch eine KI-Strategie haben. In einem unverbindlichen 30-Minuten-Gespräch schauen wir gemeinsam auf Ihren Betrieb und identifizieren erste Bereiche, bei denen sich eine genauere Analyse lohnen könnte.
