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KI-gestützter Vertrieb durch Analyse von Vergangenheitsdaten im Automobilhandel

Branche: Automobil / Handel | Dauer: 9 Monate | Tech-Stack: BigQuery ML, Gemini (Google Cloud LLM), Public Cloud, RESTful Design, EU AI Act- & DSGVO-konforme Architektur

Ein etablierter Großhändler der Automobilbranche saß auf einem wertvollen, aber ungenutzten Schatz: Jahre an Vertrags- und Kommunikationsdaten, die ungenutzt in Systemen schlummerten. Kaufsignale wurden übersehen, Vertriebschancen verpasst. Wir entwickelten eine KI-gestützte Lösung, die aus Vergangenheitsdaten zukünftiges Kaufinteresse ableitet – und den Vertrieb automatisch, präzise und DSGVO-konform initiiert.

Challenge

Der Vertrieb eines großen Automobilhändlers basierte auf Erfahrung und Bauchgefühl – systematische Nutzung historischer Kunden- und Vertragsdaten fehlte vollständig. Wertvolle Signale wie auslaufende Verträge, Kommunikationsmuster oder wiederkehrende Kaufzyklen blieben unbeachtet. Gleichzeitig stiegen die Anforderungen an Datenschutz und KI-Regulierung: Eine Lösung musste EU AI Act- und DSGVO-konform sein – ohne Abstriche bei der Leistung.

Solution

Wir entwickelten eine vollständig cloud-basierte KI-Lösung auf Basis von BigQuery ML und Gemini (Google Cloud LLM), die historische Vertrags- und Kommunikationsdaten analysiert und daraus individuelle Kaufwahrscheinlichkeiten ableitet. Identifizierte Kaufinteressenten werden automatisch über einen personalisierten E-Mail-Kanal angesprochen – zum richtigen Zeitpunkt, mit der richtigen Botschaft. Die gesamte Architektur wurde EU AI Act- und DSGVO-konform designed, mit vollständiger Nachvollziehbarkeit aller automatisierten Entscheidungen.

Outcome

Der Vertrieb wurde von reaktiv zu proaktiv. Statt auf Anfragen zu warten, spricht das System potenzielle Käufer automatisch an – bevor diese selbst aktiv werden. Die Conversion-Rate im E-Mail-Vertrieb stieg messbar, manuelle Nachfassaktionen wurden deutlich reduziert und das Vertriebsteam konnte sich auf hochwertige Abschlüsse konzentrieren statt auf Kaltakquise.

Time Saved

Manuelle Vertriebsrecherche und Nachfassaktionen wurden um über 60 % reduziert. Das Team gewinnt monatlich mehrere Arbeitstage zurück die direkt in qualifizierte Kundengespräche fließen.

ROI Accuracy

Durch datenbasierte Kaufprognosen stieg die Trefferquote im Vertrieb signifikant. Erste messbare Umsatzsteigerungen wurden bereits innerhalb der ersten 3 Monate nach Go-live verzeichnet.

Active Companies

Führender Automobilgroßhändler im produktiven Einsatz mit Potenzial zur Skalierung auf weitere Vertriebsregionen und Fahrzeugsegmente.

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