Skip links

Automatisierung von Kundenanfragen im KFZ-SchadenserviceCase Study

Viele KFZ-Gutachterbetriebe kämpfen mit zeitaufwändiger Sichtung und Weiterleitung von Schadensmeldungen. Unser Projekt zeigt, wie eine automatisierte Erfassung und Vorverarbeitung von Schadenfotos den Anfrageeingang beschleunigt und die Gutachtenerstellung effizienter macht.

Überblick

Automatisierung des Anfrageeingangs für Schadensmeldungen

Ein mittelständischer KFZ-Gutachterbetrieb wollte seinen Anfrageprozess modernisieren. Kunden sendeten bisher per E-Mail oder Kontaktformular unstrukturierte Informationen und Fotos, die manuell gesichtet und zugeordnet werden mussten. Das führte zu Verzögerungen, Fehlern und einem hohen Verwaltungsaufwand. Das Ziel: Aufbau eines intelligenten Anfrageportals, das Fotos und Angaben automatisiert erfasst, KI-basiert verarbeitet und automatisiert Termine vereinbart und so dem Gutachter administrative Arbeit abnimmt.

Kfz-Gutachter

Dauer: 3 Monate

5+ Mitarbeiter

Weniger manueller Aufwand

Branche

KFZ-Gutachterbetrieb

Ein etablierter Gutachterbetrieb bearbeitet jährlich tausende Schadensmeldungen. Kunden reichen Bilder und Daten über verschiedene Kanäle ein, oft unvollständig oder in falschen Formaten. Diese mussten bisher manuell gesichtet, sortiert und an Gutachterteams verteilt werden. Die Geschäftsführung wollte diesen Prozess verschlanken, Fehlerquellen reduzieren und Bearbeitungszeiten verkürzen.

Ergebnis

Vom unstrukturierten Anfragen zur automatisierten Schadenserfassung

Durch eine strukturierte Analyse des Anfrageprozesses wurden Medienbrüche und manuelle Schritte identifiziert. Das neue System ermöglichte Kunden die einfache Übermittlung von Fotos und Schadendaten über ein optimiertes Online-Formular. Eine KI-Komponente analysierte die Bilder, erkannte Schadenskategorien und validierte die Angaben. Das Ergebnis: Automatisiertes Routing an das passende Gutachterteam, deutlich reduzierte Bearbeitungszeit und mehr Kapazität für komplexe Fälle.

Unser Ansatz

Wir legen Wert auf eine enge Zusammenarbeit und praxisnahe Lösungen, die den tatsächlichen Alltag unserer Kunden verbessern. Unser Vorgehen ist datengestützt, transparent und nutzerorientiert.

Analyse Workshop

In der ersten Phase führten wir Workshops mit dem Kundenservice und den Gutachtern durch, um bestehende Abläufe, Schwachstellen und Anforderungen an die Datenerfassung genau zu verstehen.

Strategische Planung

Aufbauend auf dieser Analyse entwickelten wir eine Roadmap für die Automatisierung, inklusive KI-Komponente zur Bildklassifikation, Schnittstellenplanung und einem realistischen Zeitplan.

Umsetzung

Wir implementierten ein Online-Formular mit Upload-Funktion, eine KI-gestützte Verarbeitung zur Erkennung von Schadenmerkmalen und ein automatisiertes Routing in das CRM-System. Regelmäßige Abstimmungen sorgten für hohe Akzeptanz und eine praxisnahe Lösung.

Bis zu 80% Förderung vom Staat erhalten

Bei Digitalisierungs­vorhaben besteht stets die Möglichkeit einer staatlichen Förderung. ardu-digital ist vom Bundesamt für Wirtschaft und Ausfuhrkontrolle autorisiert, förderfähige Beratungen durchzuführen. Unter bestimmten Voraussetzungen können Sie bis zu 80 % staatliche Fördergelder erhalten. Nehmen Sie unverbindlich Kontakt mit uns auf und lassen Sie sich in einem 15-minütigen Gespräch informieren.

Vorteile von Lead-Automatisierungen

Eine automatisierte Erfassung von Schadensmeldungen spart Zeit und reduziert Fehlerquellen. Neben der technischen Lösung sind eine durchdachte Benutzerführung und die enge Einbindung der Teams entscheidend, um eine hohe Servicequalität und schnellere Reaktionszeiten zu erreichen.

Vorteile_KI-Chatbot

Schnellere Reaktionszeiten

Automatisierte Vorverarbeitung leitet Anfragen direkt weiter, plant den Termin und verkürzt die Bearbeitungszeit spürbar.

Weniger manuelle Fehler

Standardisierte Datenerfassung reduziert Medienbrüche und verhindert Fehler bei der Zuordnung und Bearbeitung.

✦ Automatisierung

Technologie Stack

Für die Einführung des KI-Chatbots wurde folgender Technologiestack verwendet.

Tableau

Docker

AWS, PostgrSQL

REST-API

Python: TensorFLow, OpenCV..