FALLSTUDIE · FÜR JEDE BRANCHE · ANONYMISIERT
450 tägliche Vertriebsanfragen - klassifiziert, geroutet und vorbeantwortet über eine Private-KI-Automatisierungs-Schicht. Manuelle Triage von einer Vollzeit-Team-Aktivität auf eine Supervisor-Ausnahme-Warteschlange reduziert.
KUNDE
Ein nationaler Hersteller
(anonymisiert)
BRANCHE
Produktion / Industrie
LEISTUNG
Digit Automate
PLATTFORM
TonsleyAI
„Wir dachten, das Volumen sei das Problem. Es stellte sich heraus, dass das Routing das Problem war. Das Volumen machte das Routing nur unmöglich von Hand zu beheben.“
Head of Sales Operations (anonymisiert)
DIE HERAUSFORDERUNG
Der Vertriebsbetrieb eines nationalen Herstellers verarbeitete täglich rund 450 eingehende Anfragen über einen kanalübergreifenden Funnel - Web-Formulare, E-Mail, Distributoren-Portale, telefonisch erfasste Notizen aus dem Empfang. Jede Anfrage durchlief drei manuelle Schritte: Klassifizierung (Produktlinie, Dringlichkeit, Lead-Qualität), Routing (welcher Vertriebspod, welches Gebiet, welcher technische Spezialist) und eine First-Touch-Antwort.
Das Team, das diese Arbeit verantwortete, war erfahren - aber bei 450 Anfragen pro Tag lief die Warteschlange in Spitzenzeiten mit 24 Stunden Verzögerung. Distributoren-Beziehungen litten. Web-Form-Leads kühlten ab, bevor jemand antwortete. Die interne Schätzung: Der Funnel verlor allein durch langsame Reaktion zwischen 10 % und 20 % qualifizierter Leads.
Ein früherer Versuch mit regelbasierter Automatisierung war gescheitert - zu viele Sonderfälle, zu viele Produktkategorien, zu viele Distributoren-spezifische Eigenheiten. Das Team hatte den Schluss gezogen, die Arbeit erfordere menschliches Urteilsvermögen, und Skalierung bedeute Headcount-Skalierung.
DER ANSATZ
run-e hat ein Digit-Automate-Engagement auf der TonsleyAI-Plattform gefahren - Private KI in der Kundenumgebung, mit sicherem, beobachtbarem Zugriff auf CRM und Produktdaten über das Model Context Protocol (MCP).
Discovery hat den vollständigen Anfrage-Funnel und die menschliche Klassifizierungs-Logik kartiert. Private-KI-Fine-Tuning lief auf historischen Anfrage-Daten, Produkt-Taxonomie und Distributoren-Datensätzen des Kunden - vollständig innerhalb des Cloud-Tenants des Kunden. Keine Daten verließen die Umgebung.
Ein MCP-orchestrierter Workflow liest jede Anfrage ein, klassifiziert sie gegen die Produkt-Taxonomie, schlägt Distributoren- und Gebiets-Kontext nach, routet an den richtigen Vertriebspod und entwirft die First-Touch-Antwort. Jeder Prompt, jeder Tool-Call, jede Routing-Entscheidung wird protokolliert - das Supervisor-Team kann jede KI-Entscheidung auditieren. Die KI übernimmt die High-Confidence-Routine; Edge Cases landen in einer Supervisor-Ausnahme-Warteschlange. Menschen bleiben in der Schleife für die Arbeit, die Urteilsvermögen erfordert.
DAS ERGEBNIS
• Manuelle Triage zusammengefallen. Die Vollzeit-Team-Aktivität - 450 tägliche Anfragen routen - wurde zu einer Supervisor-Ausnahme-Warteschlange. Die meisten Anfragen fließen end-to-end durch, ohne menschlichen Eingriff.
• Latenz deutlich gesunken. First-Touch-Antwortzeiten verschoben sich von einem 24-Stunden-Worst-Case auf Minuten im High-Confidence-Pfad.
• Geschätzte Lead-Leakage geschlossen. Die 10-20 %-Leckage-Schätzung durch langsame Reaktion ist materiell zusammengeschrumpft.
• Null Daten-Exposure. Die Architektur sorgt dafür, dass keine proprietären Produkt-, Distributoren- oder Kundendaten die Umgebung des Kunden je verlassen haben. Die Compliance-Abteilung hat ohne Auflagen freigegeben.
• Headcount konstant. Das Supervisor-Team behielt seine Rollen; was wegfiel, war die Routine, die ihre Urteils-Arbeit verdrängt hatte.
VERWANDT
LEISTUNG
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