Virtueller Assistent im Kfz-Kundendienst: Der Fall Authos
3.364 Anrufe in der Werkstatt wurden in weniger als zwei Monaten von „Marta“, dem DeepAgent-basierten Inbound-Assistenten von Authos, bearbeitet. Wie können 34,2 % der Fälle beim ersten Kontakt vollständig gelöst werden?
Wer die Werkstatt anruft, hat oft ein dringendes Problem und wenige Informationen. Ein Assistent, der alles beim ersten Kontakt erfasst, vermeidet unnötige Rückfragen. In dieser Fallstudie zeigen wir, wie Authos S.p.A. Società Benefit „Marta“, einen auf DeepAgent basierenden virtuellen Assistenten für den Kfz-Kundendienst, zur Bearbeitung eingehender Anrufe eingeführt hat. In weniger als zwei Monaten: 3.364 bearbeitete Anrufe, 160 Stunden Gesprächszeit, 1.671 strukturierte Anfragen für die Werkstatt und eine Rate von 34,2 % vollständig und bestätigten Fällen. ## Zusammenfassung - 3.364 Anrufe in 53 Tagen bearbeitet; tägliches Volumen von August bis September ×3. - 1.671 strukturierte Anfragen für die Werkstatt; durchschnittliche Gesprächsdauer 2m52s. - 34,2 % vollständige und bestätigte Fälle; 38,3 % bei klassifizierbaren Anrufen. - 4-Schritte-Workflow: Qualifizierung, Datenerfassung, Bearbeitung, nicht überspringbare Zusammenfassung. - Werkstatt geschützt: Keine Versprechungen zu Terminen/Preisen/Deckungen ohne Überprüfung. !Virtueller Assistent im Kfz-Kundendienst: Der Fall Authos — Abbildung 1 ## Der Kunde: Authos S.p.A. Società Benefit Authos S.p.A. Società Benefit ist seit über 60 Jahren im Mobilitätssektor tätig, mit Standorten in Turin, Moncalieri und Ciriè, und begleitet Kunden während des gesamten Lebenszyklus des Autos: Verkauf, Vermietung, Werkstatt und Kundendienst. Ziel des Projekts mit DeepAgent: fragmentierte Anrufe in bearbeitbare Fälle umzuwandeln, die die Werkstatt beim ersten Rückruf verarbeiten kann. ## Der Kontext und die Ausgangssituation Telefonische Anfragen reichen von Wartungen und Diagnosen über Updates zu laufenden Arbeiten, Kostenvoranschlägen und technischen Kampagnen des Herstellers. Fehlende Daten (Kennzeichen, Kilometerstand, Garantie, Standort) führen zu weiteren Telefonaten. Viele Händler erwägen eine KI-Telefonzentrale für Autohäuser, um die Arbeit für die Werkstatt vorzubereiten, ohne sie zu ersetzen. ## Die Herausforderung: Von der unvollständigen Anfrage zum bearbeitbaren Fall Ziel: Der Werkstatt bereits nutzbare Fälle zu liefern und die Rückrufe zur Datenvervollständigung zu reduzieren. - Schnell erkennen, ob es sich um Wartung, Status der Arbeit, Kostenvoranschlag, Rückruf oder eine Anfrage außerhalb des Geltungsbereichs handelt. - Eigentum, Miete und Leasing unterscheiden, mit unterschiedlichen Prozessen und Genehmigungen. - Wesentliche Daten erfassen, ohne den Anruf in ein Verhör zu verwandeln. - Versprechungen vermeiden: Keine Bestätigung von Terminen, Preisen oder Deckungen am Telefon. ## So arbeitet der virtuelle Assistent im Kfz-Kundendienst Der Gesprächsablauf in 4 Schritten, entworfen und iteriert mit dem Authos-Team. ### 1) Begrüßung und Weiterleitung Marta stellt sich als Assistentin des Authos-Kundendienstes vor, hört den Grund des Anrufs an und leitet auf den richtigen Weg. ### 2) Qualifizierung des Falls Identifiziert Eigentum, Miete oder Leasing; erfasst Daten einzeln: Kennzeichen (oder Modell/Baujahr), Erstzulassung, Kilometerstand, Halter, angegebene Garantie, bevorzugter Standort und Dringlichkeit. ### 3) Bearbeitung der Anfrage Erfasst das technische Problem, den gewünschten Tag und das Zeitfenster, ohne diese als bestätigt darzustellen. Bei Miete/Leasing notiert sie die Gesellschaft und klärt, dass Genehmigungen und Deckungen vom Team überprüft werden. Sie fragt immer nach der eventuellen Notwendigkeit eines Ersatzwagens. ### 4) Zusammenfassung und Übergabe an die Werkstatt Liest den Fall vor; der Kunde bestätigt; Marta erklärt, dass die Werkstatt zur Bestätigung der Details zurückrufen wird. Die Terminbuchung für eine Wartung am Telefon wird so zu einem vollständigen, zur Überprüfung bereiten Fall. !Virtueller Assistent im Kfz-Kundendienst: Der Fall Authos — Abbildung 2 ## Die Ergebnisse: 3.364 Anrufe in weniger als zwei Monaten Skalierung ohne Qualitätsverlust: Im September verdreifachten sich die täglichen Anrufe im Vergleich zu August (≈30 → über 90), während der Anteil der vollständigen Fälle stabil blieb (35,8 % → 33,7 %). | Indikator | Ergebnis | |---|---| | Bearbeitete Anrufe | **3.364** | | Gesprächszeit | **160 h 14 m** (Durchschnitt **2 m 52 s**) | | Anfragen für die Werkstatt | **1.671** (49,7 % der Anrufe) | | Informationsanfragen | **892** | | Vollständige und bestätigte Fälle | **1.149** · **34,2 %** | | Vollständige Fälle bei klassifizierbaren Anrufen | **38,3 %** | | Transkribierte Anrufe | **99,6 %** | Weitere operative Details: - Nicht klassifizierbare Anrufe: **368** (durchschnittliche Dauer **15 s**: abgebrochen/Stille/Verlassen). - Anrufe pro Tag: **29,9 → 93,4** (×**3,1**). - August: **748** Anrufe; September: **2.616** Anrufe; Qualität nahezu stabil. ## Die Zahl, die man richtig lesen muss: 34,2 % Die 34,2 % bedeuten nicht, dass jeder dritte Anruf „gelingt“ und die anderen nicht: Sie zeigen die vollständig in allen Teilen – Fahrzeug, Dringlichkeit, Standort, Verfügbarkeit – erfassten Fälle an, mit vom Kunden bestätigter Zusammenfassung. Schon ein fehlendes Element oder ein Abschluss vor der Zusammenfassung führt dazu, dass der Fall nicht gezählt wird, obwohl er für die Werkstatt nützlich bleibt. Bei den klassifizierbaren Anrufen steigt der Wert auf 38,3 %. ## Das Gespräch, das die Methode erklärt Der beste Anruf des Zeitraums: Anfrage für eine Wartung eines Privatfahrzeugs, **4 m 08 s**. Marta identifiziert den Bedarf, erfasst und bestätigt Kennzeichen, Erstzulassung, Kilometerstand, Halter und Garantie; notiert den gewünschten Standort, Tag und das Zeitfenster (ohne den Termin zu bestätigen), fragt nach einem Ersatzwagen und schließt mit einer Zusammenfassung und der Übergabe an die Werkstatt ab. Die automatische Bewertung vergibt **10/10**. ## Was „Marta“ im Kundendienst abdeckt Bearbeitete Fälle: Wartungen, Diagnosen, Software-Updates und Steuergeräteprüfungen, Status von Arbeiten, Ersatzwagen und Abholung. Auch die Verwaltung von Fahrzeugrückrufen läuft über den Assistenten: Er erfasst die Daten des Schreibens/der technischen Kampagne und leitet sie zur Überprüfung und Planung an die Werkstatt weiter. !Virtueller Assistent im Kfz-Kundendienst: Der Fall Authos — Abbildung 3 ## Was dieser Fall lehrt - Nicht überspringbare Zusammenfassung: Dies ist der Haupthebel, um die Anzahl vollständiger Fälle zu erhöhen. - Vorsichtige Versprechungen: Keine Bestätigung von Terminen, Preisen oder Deckungen ohne Überprüfung durch die Werkstatt. - „Rauschen“ trennen: Abgebrochene Anrufe und Abbrüche separat messen, um die reale Rate zu erfassen. - Schneller Weg für Anfragende: Wer wegen eines offenen Tickets anruft, muss an einen Mitarbeiter weitergeleitet werden. - Rückruffähigkeit: Wenn sich das Volumen verdreifacht, muss das Team schnell zurückrufen können. ## Die Werkstatt erhält Fälle, nicht nur Anrufe Der Wert eines virtuellen Assistenten im Kfz-Kundendienst liegt darin, vorbereitete Fälle zu liefern. Für Authos bedeutet dies **3.364** bearbeitete Anrufe in weniger als zwei Monaten, **1.671** strukturierte Anfragen und stabile Qualität auch bei verdreifachtem Volumen. Lesen Sie auch den Fall über den KI-WhatsApp-Agenten für Autohäuser (Verkaufsbereich) für eine End-to-End-Sichtweise. ## Fazit Mit DeepAgent hat Authos den Inbound-Kundendienst in bearbeitbare Fälle umgewandelt und dabei die Zeit und Qualität der Werkstatt geschützt. Das Modell hält dem gestiegenen Volumen stand, ohne die Vollständigkeit der erfassten Daten zu beeinträchtigen. Möchten Sie sehen, wie es in Ihrem Kontext funktionieren würde? Fordern Sie eine Demo an und testen Sie den Agenten in Echtzeit. ## Häufig gestellte Fragen ### Was unterscheidet einen Sprachassistenten für den Kundendienst von einem traditionellen IVR? Ein KI-basierter Sprachassistent versteht Absichten und Sprachvarianten, leitet die Datenerfassung an und erstellt einen vollständigen Fall, nicht nur eine einfache Weiterleitung. Er integriert Protokolle für Eigentum/Miete/Leasing, verwaltet Ausnahmen und schließt mit einer bestätigten Zusammenfassung ab. Im Vergleich zu einem IVR reduziert er Rückrufe und verlorene Zeit der Werkstatt und verbessert Qualität und Durchsatz. ### Können wir nur mit dem Anwendungsfall „Wartung“ beginnen und dann erweitern? Ja. Viele Projekte beginnen mit der Terminbuchung für eine Wartung per Telefon, da dies ein hohes Volumen und ein klares Datenschema aufweist (Kennzeichen, Kilometerstand, Garantie, Standort, Verfügbarkeit). Sobald die Qualität validiert ist, kann auf Diagnosen, Arbeitsstatus, Kostenvoranschläge und technische Kampagnen erweitert werden, wobei vorsichtige Regeln für Versprechen und Bestätigungen beibehalten werden. ### Wie integriert er sich in die internen Systeme der Werkstatt? Der Assistent kann eigenständig mit strukturierten Tickets per E-Mail/CRM arbeiten oder sich über APIs mit DMS und Werkstattplanern integrieren. Die Integration ermöglicht es, Stammdaten vorab auszufüllen, Fahrzeugdaten zu validieren und den Rückruf zu orchestrieren. Man kann „leicht“ beginnen und in späteren Phasen verbinden, wobei Audit-Trail und Qualitätsmetriken beibehalten werden. ### Ist er auch für Mehrstandort-Gruppen und Miet-/Leasingfahrzeuge geeignet? Ja. Der Workflow verwaltet mehrere Standorte, Zeitpräferenzen und unterscheidet Eigentum, Miete und Leasing, wobei klargestellt wird, dass Genehmigungen und Deckungen vom Team überprüft werden. Für Mehrstandort-Gruppen werden die Fälle an den richtigen Standort weitergeleitet, was die Lastverteilung verbessert und Wartezeiten reduziert. ### Welche KPIs sollte ich überwachen, um den ROI zu bewerten? Fokus auf: Rate vollständiger und bestätigter Fälle, Prozentsatz bei klassifizierbaren Anrufen, durchschnittliche Gesprächsdauer, Volumen nach Typ, Rückrufzeiten und -rate, Prozentsatz gültiger Transkriptionen. Vergleichen Sie Vorher/Nachher bezüglich vermiedener Rückrufe und der in die Werkstatt verlagerten Personalzeit. Diese KPIs leiten die Abstimmung und Skalierbarkeit. Mit dem Vertrieb sprechen → · Eigenen Agenten erstellen →