Autohaus-Reifegrad-Report Vorlage | DIGISTAFF

Beispiel-Report · Werte anpassbar
Vertraulich · Nur für Empfänger
Autohaus-Reifegrad-Report
Autohaus Müller GmbH
Strukturierte Analyse nach Discovery-Gespräch
Vorbereitet für
Mustermann
Betriebsgröße
12 Mitarbeiter
Datum
Juni 2026
Reifegrad-Score
34/100
Erstellt von
Ronny Schumann · DIGISTAFF

Was wir in 20 Minuten herausgefunden haben

Auf Basis unseres Gesprächs, keine Vorannahmen, nur was wir gemeinsam besprochen haben.
34
von 100
Level 2 · Einstieg
Solide Basis, klare Hebel erkennbar
Einzelne Prozesse sind digital, aber noch nicht verbunden. 2-3 gezielte Quick Wins bringen schnellen Fortschritt auf Level 3.
AnalogEinstiegEntwicklungFortgeschrittenVorreiter
Werkstatt
5
von 25
Vertrieb / GW
8
von 25
Marketing / GEO
11
von 25
Compliance / Systeme
10
von 25

Was heute Zeit und Umsatz kostet

Priorisiert nach Hebelwirkung, nicht nach technischer Komplexität.
1
Unvollständige Terminanfragen
Pflichtdaten fehlen bei der Mehrheit der Anfragen. Annahme schreibt täglich Rückfragen, manuell, zeitaufwendig, fehleranfällig. Sicherheitsrelevante Fälle (Bremsen, Lenkung) werden nicht priorisiert erkannt.
Hebelwirkung: 45-60 Min Annahme-Zeit täglich · direkt eliminierbar
2
Keine strukturierte Nachverfolgung (Service & GW)
HU-fällige Fahrzeuge werden nicht systematisch erinnert. GW-Interessenten ohne Nachfass-Sequenz. Lead-Reaktionszeit über dem Branchenschnitt.
Hebelwirkung: +15% Terminquote aus Bestand · niedrigere GW-Standzeit
3
Geringe Bewertungsquote / fehlende GEO-Sichtbarkeit
Bewertungen entstehen zufällig. Kein systematisches Nachfragen nach Serviceterminen. KI-Suche (ChatGPT, Perplexity) findet den Betrieb nicht zuverlässig.
Hebelwirkung: Bewertungsquote von 12% auf 30%+ realistisch
4
Compliance-Lücken vor AI-Act-Frist (August 2026)
AVV-Prüfung lückenhaft. AI-Act-Einstufung noch nicht dokumentiert. Löschkonzept für Kundendaten fehlt. Regulatorik gilt ab August 2026.
Hebelwirkung: einmalig klären, kein laufender Aufwand

Was sofort wirkt

Sortiert nach: hohe Wirkung, schnelle Umsetzung, niedriger Reibungsaufwand.
#1
Termin-Agent einführen
Anfragen werden automatisch auf Vollständigkeit geprüft. Rückfragen laufen ohne Annahme-Aufwand. Sicherheitsfälle werden markiert. Human Approval bleibt.
14 Tage
#2
Service-Reminder für HU-fällige Bestandskunden
Automatische Nachricht 8 Wochen vor HU-Fälligkeit. Kein Mehraufwand, Daten liegen im DMS.
14-21 Tage
#3
Bewertungsanfrage nach Servicetermin automatisieren
24h nach Fahrzeugabholung automatische Nachricht. Potenzial: Bewertungsquote auf 30-40%.
7-14 Tage

Ihr Digitalisierungsgrad im Detail

Grün = vorhanden · Gelb = manuell/lückenhaft · Rot = fehlt
Werkstatt / Annahme
Termin-Agent (Pflichtdaten-Check)fehlt
fehltAutomatische Rückfragen
⚠️Service-Reminder (HU/Inspektion)manuell
Statusmeldungen an Kundenfehlt
Vertrieb / GW
Lead-Response-Agentfehlt
⚠️CRM-Datenpflegemanuell
Nachfass-Sequenz GWfehlt
DMS vorhandenvorhanden
Marketing / GEO
Bewertungsanfrage (auto)fehlt
Google Business Profilevorhanden
GEO / KI-Auffindbarkeitfehlt
⚠️Online-Terminformularlückenhaft
Compliance / Systeme
AVV vorhandenvorhanden
AI-Act geprüftfehlt
⚠️Löschkonzeptlückenhaft
⚠️Prozessdokumentationlückenhaft

Was Automatisierung bei Ihnen bewirken kann

Berechnung auf Basis der Angaben aus unserem Gespräch. Formel sichtbar.
38.400 €
geschätztes Einsparpotenzial pro Jahr
Rückfragen-Einsparung (Termin-Agent): 23 Rückfragen/Woche × 8 Min × 52 Wochen × 28 €/h ÷ 60 → −80% = ca. 2.800 €/Jahr
GW-Standzeit-Reduktion: 8 Tage × 8 Fahrzeuge × 15 €/Tag × 12 Monate = ca. 11.520 €/Jahr
Verpasste Umsätze durch langsame Lead-Reaktion: Konservative Schätzung ca. 5-10% Lead-Verlust
Bewertungs- und Reputationseffekt: Nicht direkt berechnet, Langzeitwirkung auf Neukundengewinnung
Berechnung dient der Orientierung. Echte Werte werden im Pilot gemessen. Ausgangsmessung (Baseline) erfolgt in der Discovery-Woche.
Antwortzeit (Ziel)
<15 Min
heute: 4,2 h
Unvollst. Anfragen (Ziel)
<20%
heute: 68%
GW-Standzeit (Ziel)
<14 Tage
heute: 22 Tage
Bewertungsquote (Ziel)
>35%
heute: 12%

Vom Engpass zum laufenden Agenten

Drei Phasen, kein Big-Bang. Jede Phase hat klare Ziele und Ausstiegsmöglichkeit.
1
Preflight, Grundlagen legen
Tage 1-14
Start: kostenfreie Potenzialanalyse
Eingangskanäle aufnehmen und dokumentieren
Pflichtdaten-Matrix je Auftragstyp definieren
Freigabe- und Eskalationsregeln festlegen
DMS-Kalender-Integration prüfen
DSGVO-Check: AVV, Hosting, Löschkonzept
Baseline-Messung: KPIs vor Pilot dokumentieren
2
Simulation, Testen vor dem Livegang
Tage 15-28
20 historische Anfragen durch Agenten laufen lassen
Rückfragen-Qualität prüfen und kalibrieren
Sicherheitsfälle identifizieren und Eskalation testen
Werkstatt-Briefing-Format mit Annahme abstimmen
Rollback-Regel definieren (Abbruchkriterium)
Team-Einweisung: Freigabe im Cockpit (30 Min)
3
Pilot, Ein Kanal live
Tage 29-90
Termin-Agent live auf einem Kanal (E-Mail)
Human Approval, kein autonomes Buchen
KPI-Messung täglich: Antwortzeit, Rückfragen
Wöchentlicher Review 30 Minuten
Entscheidung nach 30/60/90 Tagen
Case Study optional, gegen Case-Study-Freigabe

Wie wir zusammenarbeiten

Unser Vorgehen in drei Schritten
Schritt 1
Kostenfreie Potenzialanalyse
Wir analysieren Ihre Prozesse und zeigen konkret, wo Automatisierung wirkt, ohne Vorleistung.
Schritt 2
Konzept & Empfehlung
Herstellerunabhängige Empfehlung, welche Tools und Agenten zu Ihrem Betrieb passen. Kein Produkt-Push.
Schritt 3
Umsetzung & Betreuung
Persönliche Umsetzung durch Ronny Schumann, kein Subunternehmer. Mit messbaren KPIs von Anfang an.
Pilot-Partner-Konditionen: Als einer der ersten Referenzbetriebe im Autohaus-Bereich erhalten Sie Vorzugskonditionen. Gegenleistung: Case-Study-Freigabe nach Abschluss. Persönliche Umsetzung durch Ronny Schumann, kein Subunternehmer.

Fördermöglichkeit: Bundesweite KI-Förderprogramme (Digital Jetzt, BAFA-Module) können Setup und Beratung mit bis zu 50% bezuschussen. Im ersten Gespräch klären wir die Förderfähigkeit für Ihren Betrieb. Eine Zusage erfolgt erst nach Prüfung.

Was jetzt zu klären ist

Bevor wir anfangen, brauchen wir drei klare Ja:
Prozess optimierbar? Gibt es einen klar abgrenzbaren Prozess (z.B. Terminannahme), den wir messen können?
Datenstruktur geklärt? Sind Eingangskanäle und DMS bekannt? Können wir auf Testdaten zugreifen?
KPIs messbar? Gibt es eine Baseline, oder können wir eine in der Discovery-Woche erheben?
Alle drei mit Ja beantwortet: Discovery-Woche starten.
Noch Unklarheiten: wir klären sie in einem zweiten Gespräch (30 Min, kostenlos).
Keine Kapazität jetzt: wir halten den Platz frei, das Pilot-Programm läuft mit begrenzten Plätzen.