Case Study 1 – KI-gestützter Vertriebsassistent
transformiert den Innendienst eines führenden Versicherungsmaklerpools
Hero-Ergebnisse auf einen Blick
Circumstance – Ausgangslage
Ein Maklerpool mit 1.900 Partnern bearbeitete über 120 heterogene Versicherungsprodukte. Der Innendienst war stark telefoniest und mailgetrieben, mit veralteten Wissensdokumenten. Lastspitzen führten zu langen Antwortzeiten und wachsendem Frust bei Kunden und Mitarbeitenden.
Complication – Engpässe
Bremsten Antwortzeiten.
Keine 24/7-Abdeckung.
Und sinkende Attraktivität der Rolle.
& Betriebsratsanforderungen verhinderten Cloud-Lösungen "von der Stange".
Catalyst – Unsere Intervention
Wir rollten einen GPT-basierten Vertriebsassistenten auf Azure OpenAI (on-prem) aus:
Impact – Quantifizierbare Ergebnisse nach 16 Wochen
| KPI | Vorher | Nachher | Δ |
|---|---|---|---|
| Abschlussquote | 12% | 16,5% | +38% |
| Antwortzeit | 18h | 6,3h | -65% |
| AfterHoursBacklog | 540 Tickets/Monat | 0 | -100% |
| Onboardingdauer | 6 Wochen | 3 Wochen | -50% |
| Freigesetzte Stunden | - | 7.500/Jahr | - |
| CSAT Score | 78 | 97 | +24% |
| Employee Satisfaction | 68 | 91 | +34% |
| TimetoHire | 10 Wochen | 6 Wochen | -40% |
| OPEX (Innendienst) | - | 420.000€/Jahr | - |
Erfolgsfaktoren
Macht Fachwissen in Sekunden auffindbar.
Reduziert Backlog auf null und steigert Kundenerlebnis.
Mitarbeitende konzentrieren sich auf Closing & Cross-Selling.
Erhöht Job-Attraktivität & Retention.
Garantiert Datenhoheit und Audit-Sicherheit.
Unsere Berater konzentrieren sich endlich auf Abschlussgespräche statt Copy-Paste. Der Assistent liefert sekundenschnell präzise Antworten – und wir haben keine Überstunden mehr.
Call to Action
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Case Study 2 – Predictive Partner Performance
beschleunigt Onboarding & steigert Umsatz
Hero-Ergebnisse auf einen Blick
Circumstance – Ausgangslage
Ein Versicherer mit 700 aktiven Vertriebspartnern sah hohe Performance-Streuung: die Top-25% generierten 60% des Neugeschäfts, während 35% der Partner ihre Umsatz-Planzahlen nicht erreichten. Onboarding folgte einem undifferenzierten One-Size-Fits-All-Ansatz, Coaching-Ressourcen wurden nach Bauchgefühl verteilt.
Complication – Engpässe
Bis zu 6 Wochen bis zum ersten Vertragsabschluss.
Von Leads und Trainerstunden.
Welche Partner schnelles Wachstum zeigen.
Über Erfolgsfaktoren einzelner Partnerprofile.
Catalyst – Unsere Intervention
Wir entwickelten ein Explainable-AI-Scoring-Modell:
Impact – Quantifizierbare Ergebnisse nach 12 Monaten
| KPI | Vorher | Nachher | Δ |
|---|---|---|---|
| Onboarding-Zeit bis 1. Abschluss | 6 Wochen | 3,6 Wochen | -40% |
| Erstquartals-Prämienumsatz/Partner | 25 k€ | 30,5 k€ | +22% |
| Coaching-Kosten/Partner | 1.200€ | 985€ | -18% |
| Bruttoprämien gesamt (Jahr 1) | Basis | +5,1 Mio€ | - |
| Partner-CSAT | 72 | 93 | +29% |
| Frühfluktuation (<12 Mon.) | 14% | 9,8% | -30% |
Erfolgsfaktoren
Priorisiert Ressourcen auf High-Impact-Partner.
Schafft Vertrauen und Akzeptanz bei Vertrieb & Management.
Erhöht Win-Rate und senkt Stornoquote.
Steigern Motivation und Adoption (>80% tägliche Nutzung).
Alle Daten pseudonymisiert – Compliance gewährleistet.
Mit dem Partner-Score sehen wir binnen Sekunden, wer morgen Top-Performer sein wird. Unsere Trainer und Leads werden exakt dort eingesetzt, wo sie den höchsten Return bringen.
Call to Action
Ermitteln Sie das verborgene Umsatzpotenzial Ihrer Vertriebspartner. Buchen Sie jetzt einen 30-minütigen AI Performance Workshop – wir liefern innerhalb von 72 Stunden eine datenbasierte Machbarkeitsanalyse.
Case Study 3 – Automatisiertes Partner-Onboarding
verkürzt Durchlaufzeit von 4 Wochen auf 24 Stunden
Hero-Ergebnisse auf einen Blick
Circumstance – Ausgangslage
Der Onboarding-Prozess für neue Vertriebspartner einer Kompositversicherung war papiergetrieben und verstreut über E-Mail, Word-Formulare und manuelle Vertragsprüfung. Durchschnittliche Bearbeitungszeit: 4 Wochen. Die Fehlerquote bei Dateneingaben lag bei 74%, was zu Nachforderungen, Unterschriftenrunden und Frust auf beiden Seiten führte.
Complication – Engpässe
Hohe Fehlerquote.
Geprüft und archiviert werden.
Wachsende Backlogs, Überstunden und lange Time-to-Revenue.
Catalyst – Unsere Intervention
Wir realisierten einen End-to-End-Automated Partner Setup Flow:
Impact – Quantifizierbare Ergebnisse nach 8 Wochen Roll-out
| KPI | Vorher | Nachher | Δ |
|---|---|---|---|
| Durchlaufzeit Partner-Onboarding | 28 Tage | 24h | -96% |
| Fehlerquote Eingaben | 74% | 2% | -97% |
| Freigesetzte FTE im Innendienst | - | 5 | - |
| Partner-CSAT | 65 | 94 | +45% |
| Backlog offene Anträge | 380 | 12 | -97% |
Erfolgsfaktoren
Eliminiert Tippfehler und Rückfragen.
Reduziert Medienbrüche und Prozesskosten.
Ermöglicht instantane Synchronisation mit Kernsystemen.
Steigern Partnerzufriedenheit und Markenimage.
Erlaubt schnelle Prozessoptimierungen ohne IT-Bottleneck.
Unser Partner-Onboarding ist jetzt so schnell wie eine Online-Bestellung. Innendienst und Vertriebspartner sparen Tage – wir sehen Umsatz früher und die Stimmung im Team ist spürbar besser.
Call to Action
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Case Study 4 – Power BI Automatisierung
des Travel & Entertainment (T&E) Cost Controllings
Ergebnisse auf einen Blick
Ausgangslage
CFOs und lokale Finance-Teams hatten keinen direkten Zugriff auf T&E-Kosten. Analysen lagen als Excel-Pivots in E-Mail-Postfächern, erstellt von Financial Controllern, die bereits mit Monatsabschluss und Forecast ausgelastet waren.
Engpässe
Reports kamen bis zu sechs Stunden verspätet.
SAP-FI, Concur Travel und Budget-Tool liefen in Silos.
In Closing-Phasen stieg der Reporting-Aufwand um mehr als 60 Prozent.
Keine Kennzahlen zu Buchungsklassen oder Vorausbuchungsfristen.
Unsere Intervention
Innerhalb von vier Wochen entwickelte ein zweiköpfiges Finance-Team eine End-to-End-Lösung auf Basis der Microsoft Power Platform:
Impact nach 6 Monaten Roll-out
| KPI | Vorher | Nachher | Delta |
|---|---|---|---|
| Reporting-Laufzeit | bis zu 6h | 1h 45min | -70% |
| Manuelle Stunden/Monat | 240 | 20 | -92% |
| Self-Service-Abrufe | - | 1.200 | +1.200 |
| Last-Minute-Flüge | 22% | 15% | -30% |
| Economy vs Business | 62/38 | 68/32 | +6 pp Economy |
Erfolgsfaktoren
Fachbereich iteriert eigenständig.
Für Actual, Forecast und Budget.
Dashboard wird dreimal pro Woche aktualisiert.
RLS und Audit-Trails sichern Compliance.
Dank der Power Platform visualisieren wir unsere T&E-Kosten in Echtzeit. CFOs treffen fundierte Entscheidungen und mein Team spart täglich Zeit.
Call to Action
Vereinbaren Sie einen 30-minütigen Digital-Finance-Call und erfahren Sie, wie Sie mit Power BI Self-Service tausende Arbeitsstunden einsparen.