Autohaus Ebner: Reifensaison ohne Neueinstellungen, Empfang ohne Lücken
Autohaus Ebner setzt Sprach KI breit ein: Empfang, saisonale Reifenhotel-Kampagnen, markenspezifischer Outbound, Stammkundenevents und ein interner Mitarbeiter:innen-Assistent laufen über einen einzigen itellicoAI-Account.
24/7
Empfang & Outbound
0
Saison-Hires
0
verpasste Buchungen
1
Stack
Herausforderung
Unternehmen
Eine Mehrmarken-Autohausgruppe ist ein Koordinations-Albtraum. Jede Marke (Omoda + Jaecoo, Dacia, Renault, GW Gebrauchte) hat eigene Kundenflüsse, eigene saisonale Kampagnen, eigene Stammkundenevents. Die Reifensaison treibt das Anrufvolumen zweimal pro Jahr um eine Größenordnung nach oben. Der Service-Desk muss Garantieanfragen vom Personal *und* Walk-in-Kund:innen bedienen. All das auf einer generischen Telefonanlage zu zentralisieren bedeutet entweder ein verdünntes Erlebnis oder eine Armee von Empfangs- und Outbound-Mitarbeitenden.
Automobilbranche
Lösung
Eingesetzte Anwendungsfalle
Autohaus Ebner betreibt einen umfassenden Sprach KI Stack auf einem einzigen itellicoAI-Account. Eine zentrale Inbound-Assistentin übernimmt das primäre Anrufaufkommen. Reifensaison-Kampagnen handhaben Reifenhotel-Buchungen, Sommer/Winter-Wechsel und Neuwagen-Reifenangebote. Markenspezifische Outbound-Strecken laufen pro Marke (Omoda + Jaecoo, Dacia, Renault, GW Gebrauchte). Stammkundentage werden mit Kalenderbuchung im Anruf abgewickelt. Kund:innengerichtete Empfangs-Personas pro Standortleitung übernehmen die Front-Line. Ein interner Mitarbeiter:innen-Assistent beantwortet Mobile-Garantie- und Prozessfragen. Ein Web-Widget übernimmt die Omoda + Jaecoo-Strecke browser-seitig. Connective Media (Parent-Account) hält die gemeinsame Infrastruktur, ohne dass sie zwischen den Marken durchsickert.
Umsetzung
Umsetzungsmodell
Diese Fallstudie folgt einem pragmatischen Rollout-Muster mit klaren KPIs, integrierten Anwendungsfallen und wochentlicher Optimierung.
Operative Ausgangslage
Das Team definierte einen klaren KPI, priorisierte Call-Intents und legte Ubergaberegeln vor dem Start fest.
Anwendungsfall-Rollout
Sprach KI Anwendungsfalle wurden an den bestehenden Prozess angebunden, sodass Gesprache reale Folgeaktionen auslosen konnten.
Kontinuierliche Optimierung
Die Performance wurde durch iterative Prompt-Updates und regelmaige Auswertung der Gesprachsergebnisse verbessert.
Fazit
Autohaus Ebner zeigt, wie ein einzelner Account mehrere Front-Office-Workflows abbilden kann – Empfang, saisonale Outbound-Kampagnen, markenspezifische Outreach, Loyalty-Events und interne Q&A. Für andere Autohausgruppen, Einzelhändler oder Franchise-Betriebe ist das Setup ein konkretes Referenzmuster.
Ahnliche Ergebnisse erreichen?
Wir analysieren Ihren Prozess und starten einen Sprach KI Anwendungsfall, der zu Ihrem Team passt.
Fragen
Fallstudie
FAQ.
Was war das wichtigste Ergebnis?
24/7 Empfang & Outbound.
Welche Anwendungsfalle wurden eingesetzt?
In diesem Rollout wurden Nachfassanrufe, Lead-Qualifizierung, Service-Terminplanung eingesetzt.
Konnen ahnliche Teams diesen Ansatz ubernehmen?
Ja. Dasselbe Rollout-Muster kann auf Ihre Callflows, Ziele und Eskalationslogik angepasst werden.
Wie schnell kann das umgesetzt werden?
Die meisten Teams starten eine erste Version in wenigen Tagen und optimieren anschlieend mit Live-Gesprachsdaten.
Was ist der beste erste Schritt, um das zu replizieren?
Starten Sie mit einem hochwirksamen Callflow, definieren Sie Ubergabe-Grenzen und messen Sie ab Tag eins einen klaren KPI.