Service & After-SalesEffizienz & Kostensenkung
Success Story: After-Sales Excellence
Zeitersparnis: Automatisierte Klassifizierung & Datenextraktion in Echtzeit.
Vollständiger Margenschutz durch die automatisierte Identifikation aller versteckten Kostentreiber.
NPS-Punkte: Erhebliche Steigerung der Servicequalität und Kundenzufriedenheit.
Unser Kunde, ein führender Hersteller von industriellen Pumpensystemen, sah sich mit einem monatlichen Volumen von über 5.000 Service-Tickets konfrontiert. Der Prozess war hochgradig manuell: Mitarbeiter mussten technische Fehlerbeschreibungen aus E-Mails lesen, Seriennummern händisch in SAP prüfen und Garantieansprüche mühsam validieren.
eluna wurde als zentraler Deep Agent zwischen das Ticketsystem (Salesforce) und das ERP-System (SAP) geschaltet. Die KI übernimmt nun die Rolle des ersten Bearbeiters, der Tickets nicht nur versteht, sondern auch aktiv im System handelt.
Sobald eine Reklamation eingeht, analysiert eluna den Text sowie angehängte Fotos. Die KI extrahiert Maschinentypen, Bauteilnummern und die Fehlerursache. Tickets werden sofort nach Dringlichkeit (z.B. Stillstand vs. Wartung) priorisiert.
eluna prüft autonom in SAP: Existiert die Anlage? Besteht noch Gewährleistung? Wurde das Bauteil bereits einmal reklamiert? Dieser Abgleich geschieht in Sekunden, wofür Mitarbeiter früher mehrere Datenbanken abfragen mussten.
Bei Standardfällen leitet eluna den Prozess direkt ein - vom Retourenlabel bis zur Ersatzteil-Reservierung. In komplexen Fällen bereitet die KI ein Dossier für die Technik-Experten vor: "Ähnlicher Fehler trat 2023 bei Kunde X auf; Lösungsvorschlag: Austausch Ventil Typ B."
Ein solches Projekt scheitert oft an der Datenqualität oder der Akzeptanz der Mitarbeiter. Unser Ansatz war daher dreistufig:
Wir haben eluna nicht "oben drauf" gesetzt, sondern tief in die bestehenden API-Strukturen von SAP und Salesforce integriert.
Für Kulanzentscheidungen über 1.000 EUR haben wir einen Freigabe-Workflow implementiert, bei dem der Mensch die finale Entscheidung trifft, basierend auf der KI-Vorarbeit.
Gemeinsam mit dem Service-Team wurden die Eskalationsregeln so definiert, dass kritische Sicherheitsmängel sofort und ohne Umwege an das Qualitätsmanagement gehen.
Die Architektur basiert auf einem hybriden Modell, um höchste Datensicherheit zu gewährleisten:
Einsatz spezialisierter Sprachmodelle, die auf technisches Vokabular im Maschinenbau trainiert wurden.
Bidirektionale Verbindung zu SAP S/4HANA via OData-Schnittstellen für Echtzeit-Lese- und Schreibzugriffe.
Vollständige On-Premise-Verarbeitung der Kundendaten innerhalb der Unternehmens-Infrastruktur zur Einhaltung der DSGVO-Richtlinien.
Nach sechs Monaten im Live-Betrieb zeigt die Referenz beeindruckende Zahlen:
Von 6 Tagen auf durchschnittlich 1,5 Tage gesenkt.
Eliminierung von Übertragungsfehlern bei der Ersatzteilbestellung.
Das Team bewältigt nun 30% mehr Anfragen bei gleichbleibender Mitarbeiterzahl.
Die Entlastung von monotoner Dateneingabe steigerte die Motivation im Support-Team signifikant.
Wir begleiten Sie von der ersten Analyse bis zur Integration in Ihre bestehende Systemlandschaft.
In 15 Minuten klären wir, ob Ihre Datenbasis bereit für agentische Automatisierung ist.
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