Der Kunde betreibt einen Onlineshop mit Sportzubehör — rund 400 aktive SKU, 3.000 Bestellungen pro Monat und ein Team von vier Personen. Kundensupport, Auftragsabwicklung und administrative Prozesse nahmen ihnen unverhältnismäßig viel Zeit in Anspruch. Sie kamen mit einer einfachen Frage zu uns: „Wo verlieren wir die meiste Zeit und wie automatisieren wir das?“
Schritt 1: Analyse (Woche 1–2)
Bevor wir irgendetwas einführen, nehmen wir uns Zeit, um zu verstehen, wie das Unternehmen tatsächlich arbeitet. Nicht wie es glaubt zu arbeiten — sondern wie es jeden Tag wirklich arbeitet.
Bei diesem Kunden haben wir zwei Wochen lang die eingehenden E-Mails verfolgt. Die Ergebnisse waren eindeutig:
- 38 % der E-Mails betrafen den Status einer Sendung oder Bestellung
- 22 % der E-Mails waren Anfragen zu einer Rückgabe oder Reklamation
- 18 % der E-Mails waren Fragen zur Verfügbarkeit und zu den Parametern von Produkten
- 12 % der E-Mails betrafen Rechnungsangelegenheiten
- 10 % der E-Mails waren tatsächlich komplexe Fälle, die menschliches Urteilsvermögen erfordern
Mit anderen Worten: 90 % der E-Mails waren vorhersehbar und wiederholbar. Ideales Terrain für die Automatisierung.
Neben den E-Mails haben wir die internen Prozesse erfasst: wie Bestellungen abgewickelt werden, wie die Kommunikation mit Lagern und Transportdienstleistern abläuft, wie die täglichen Reports entstehen. Wir stellten fest, dass das Team im Durchschnitt 3 Stunden pro Tag damit verbrachte, Daten zwischen Systemen zu kopieren — reine manuelle Arbeit ohne Mehrwert.
Schritt 2: Lösungsentwurf
Auf Basis der Analyse haben wir drei Module entworfen, die die größten Probleme lösen:
Modul 1: E-Mail-Assistent. Er verarbeitet eingehende E-Mails, klassifiziert deren Absicht und beantwortet automatisch Fragen zum Sendungsstatus (Anbindung an den Transportdienstleister), zur Produktverfügbarkeit (Anbindung an das Lager) und zum Ablauf bei einer Rückgabe (automatische Vorlage + Erstellung eines Tickets). Komplexere Fälle übergibt er mit dem Kontext an ein konkretes Teammitglied.
Modul 2: Automatisierung der Auftragsabwicklung. Jede neue Bestellung löst automatisch eine Reihe von Aktionen aus: Benachrichtigung des Lagers, Prüfung des Lagerbestands, Zuordnung des Transportdienstleisters, Aktualisierung des CRM, Eintrag in die Reporting-Tabelle. Ohne einen einzigen Klick.
Modul 3: Tägliches Reporting. Jeden Morgen um 7:30 Uhr erhalten die Inhaber eine automatische Übersicht: Bestellungen des Vortags, Lagerbestand der Top-20-Produkte, offene Reklamationen und die durchschnittliche Antwortzeit des Kundensupports.
Schritt 3: Einführung (Woche 3–5)
Die Einführung erfolgte schrittweise, ohne Betriebsunterbrechung. Wir begannen mit dem E-Mail-Assistenten im „Shadow Mode“ — der Assistent schlug Antworten vor, das Team gab sie frei. Nach einer Woche lag die Genauigkeit der Antworten über 94 %, sodass wir in den vollautomatischen Betrieb wechselten.
Die Automatisierung der Auftragsabwicklung wurde in der zweiten Woche eingeführt — die Anbindung an Shoptet, das Lagersystem und den Transportdienstleister nahm zwei Tage Einrichtung und einen Tag Tests in Anspruch.
Das Reporting war der einfachste Teil — zwei Szenarien in Make.com, ein Tag Einrichtung.
Ergebnisse nach 90 Tagen
Hier sind die Zahlen, die uns der Kunde nach drei Monaten Betrieb mitgeteilt hat:
- 52 Stunden im Monat gespart bei Kundensupport und Verwaltung
- Die durchschnittliche Antwortzeit sank von 5,5 Stunden auf 4 Minuten
- 94,3 % der E-Mails löst der Assistent ohne Eingriff des menschlichen Teams
- Die Kundenzufriedenheit (gemessen durch einfaches Sterne-Feedback nach der Lösung der Anfrage) stieg um 18 %
- Das Team verlagerte sich von der reaktiven E-Mail-Warteschlange hin zu proaktiven Tätigkeiten — Verbesserung des Angebots, Kommunikation mit Lieferanten, Vorbereitung von Kampagnen
Was wir gelernt haben
Dieses Projekt hat uns mehrere Dinge bestätigt, die wir jetzt bei jedem neuen Kunden anwenden:
Analyse vor dem Entwurf. Ohne einen detaillierten Blick darauf, was das Team tatsächlich tut, würden Sie die falschen Dinge automatisieren. Beginnen Sie mit Daten, nicht mit Intuition.
Der Shadow Mode schont die Nerven. Eine Automatisierung sofort im Vollbetrieb zu starten ist ein unnötiges Risiko. Eine Woche im Shadow Mode deckt Fehler auf, bevor sie bei den Kunden ankommen.
Ergebnisse zeigen sich schnell. Dieser Kunde sah die ersten messbaren Ergebnisse innerhalb von zwei Wochen nach der Einführung des E-Mail-Assistenten. Die vollen Ergebnisse waren innerhalb von 60 Tagen erkennbar.
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