Datengetriebener Automobilhandel

Wie datenbasierte Entscheidungen das Geschäft transformieren können

„Kein größeres Autohaus wird mittelfristig ohne die intelligente und umfassende Nutzung von Daten am Markt bestehen können.“ Der Satz von Christian Stallkamp, Partner bei MUUUH! Consulting, klingt lange nach. Nicht nur, weil der Automotive-Branchenkenner die enorme Wirkung von Daten auf den Vertrieb und auf Unternehmensprozesse in Theorie und Praxis kennt. Sondern auch, weil er grundsätzlich die Bauchentscheidungen von erfahrenen, kompetenten und engagierten Vertriebler:innen oder Inhaber:innen zu schätzen weiß. „Aber“, schränkt er ein: „bitte immer fundiert auf verlässlichen Daten.“ Dann, so Stallkamp, wird buchstäblich jede Entscheidung besser.

Der mögliche Einsatz von Daten reicht von einer potenzialgesteuerten Terminvergabe über das ebenso potenzialgesteuerte wie ROI-optimierte Kampagnenmanagement bis zur Entscheidung, ob ein weiterer Standort eröffnet oder der Konkurrenzbetrieb aufgekauft werden sollte. Daten sichern diese Entscheidungen ab und optimieren das betriebswirtschaftliche Ergebnis.

Das Reporting-Problem in Autohäusern

Die Grundidee ist nicht disruptiv. Selbstverständlich steuern Betreiber:innen von Autohäusern und Handelsgruppen ihre Unternehmen nach Zahlen. Allerdings liegen diese Daten nur äußerst selten in der erforderlichen Form vor. Sie entstammen unterschiedlichen Systemen, bilden unterschiedliche Zeitpunkte ab, sind häufig mehrere Tage alt und meistens so schlecht aufbereitet, dass sie sich nicht intuitiv erfassen lassen. Nicht selten wollen Units oder Standorte ihre Reportingpflicht übererfüllen und ersticken die Entscheider:innen mit Unmengen an unnötigen, falschen, redundanten Informationen. Und sehr häufig existieren unterschiedliche oder unterschiedlich benannte KPIs innerhalb eines einzigen Unternehmens. Das macht es unmöglich, aus den vorliegenden Informationen die beste Entscheidung für ein Unternehmen abzuleiten. An bestimmten Kipppunkten können Verantwortliche unter diesen Voraussetzungen sogar zu unterschiedlichen Schlussfolgerungen kommen.

„Solche Szenarien klingen nach dramatischen Ausnahmen, aber eigentlich kennt das jeder, auch wir in der Beratungswelt“, untermauert Christian Stallkamp den Befund. Schon an der simplen Frage, wie viele Kund:innen man hat, können sich die Geister scheiden. Zählen inaktive dazu, oder nur Kund:innen der letzten 36 Monate? Auch dass der oder die Vertriebsleiter:in, wenn er oder sie über den Bestand spricht, den virtuellen Bestand hinzuaddiert – oder ihn oder das Umlaufvermögen anders definiert – ist ganz normal. „Unsere Aufgabe als MUUUH! Consulting ist es, vor dem Hintergrund des datengetriebenen Automobilhandels die Sichtweisen zusammenzubringen und verlässlich zu vereinheitlichen – oder eben bei Bedarf zwei verschiedene KPI zu schaffen, die aber verbindlich und konkret definiert sind. Nur so lassen sich Effizienzpotenziale in unternehmerischen Prozessen aufspüren und Vertriebschancen identifizieren.“

„Alle Daten“ statt IT-Insellösung für mehr Vertriebspotenzial und Effizienz

Autohäuser, die sich für den konsequent datengetriebenen Handel entscheiden, benötigen neben den einheitlichen und konkreten KPI vor allem schlanke Prozesse – und sie benötigen die digitale Technik. Genau hier sieht Christian Stallkamp die entscheidende Hürde: „Kaum eine Autohandelsgruppe verfügt aktuell über die notwendigen digitalen Strukturen.“ Konkret meint der Berater damit einen zentralen Data Hub, wie MUUUH! ihn für bald 30 der größten Automobilhändler Deutschlands realisiert hat. Ein solcher Datenpool bildet das gesamte Autohaus in einem Datenmodell ab. Innerhalb des Modells werden Informationen aus buchstäblich allen genutzten Systemen und Plattformen zusammenführt. „Ganz gleich, ob es 10 oder 25 oder 70 Systeme sind, der Data Hub macht Schluss mit Insellösungen. Er erfasst nicht nur drei KPIs, sondern alle Daten, die ich habe.“

Der datengestützte Automobilhandel – ein Sonderfall?

Autohäuser haben in der datengestützten Unternehmenssteuerung tatsächlich einen vergleichsweise schweren Stand. Sie vertreiben häufig mehrere Marken unter einem Dach. Sie erbringen vom Sales bis hin zu verschiedenen Services eine breite Leistungspalette. Für jeden Leistungsbaustein nutzen sie unterschiedliche, häufig markenspezifische und im Regelfall voneinander unabhängige Plattformen und Softwarelösungen. Diese extreme Fragmentierung der IT-Struktur von Autohäusern ist tatsächlich einmalig. Andere Branchen und selbst große Konzerne haben es in der Regel einfacher.

Die Zusammenführung von Dutzenden betriebswirtschaftlichen Softwarelösungen bei Beresa in ein zentrales Metasystem durch MUUUH! hat innerhalb der gesamten Automotive-Branche für Aufmerksamkeit gesorgt. Mit einem Mal konnte der Händler den Status von Bestellungen, den Lagerbestand, die Auslastung der Werkstatt, die Performance einzelner Units und viele andere Informationen ohne Umwege und buchstäblich unverzüglich einsehen. Kurz: die Verantwortlichen vom Empfang bis zur Geschäftsführung hatten mit einem Mal den direkten Zugriff auf brandaktuelle Informationen für sämtliche Entscheidungen. Keine Frage, der Aufwand, den Beresa gemeinsam mit MUUUH! für die Entwicklung der Datenzentrale getrieben hat, war erheblich. Doch das Erfolgsmodell des datengetriebenen Automobilhandels bestätigte einmal mehr die Gewissheit, dass im Wettbewerb um Kundenbindung und Marktanteile es sich niemand leisten kann, nicht zu investieren.

Umsatz rauf, Kosten runter: wie sich ein Data Hub refinanziert

Der Automobilhandel wird sich schon in naher Zukunft im Wesentlichen auf zwei Aufgaben konzentrieren. Er muss erstens sämtliche Marktpotenziale vor Ort erkennen und ausschöpfen, und er muss in allen betrieblichen Prozessen maximal effizient sein. Das ist mit händischen Reportings nicht zu schaffen. Aus diesem Grund führt an einer Digitalisierung des Autohauses kein Weg vorbei. Die gewonnene Effizienz- und Effektivitätssteigerung durch ein ganzheitliches Datenmodell im Automobilhandel wirkt über mehrere Mechanismen in unterschiedlichen Unternehmensbereichen.

Die Effekte sind so nachhaltig, dass sich das Investment zügig rentiert. Auf der Einsparungsseite führen sinkende Aufwände in der Erstellung von Reports, die plötzliche Sichtbarkeit von Effizienzpotenzialen und motiviertere Mitarbeiter:innen zu sinkenden Prozess- und Produktionskosten. Im Verkauf schlagen der Zugang zu neuen Umsatz- und Marktpotenzialen, eine wertschöpfendere Interaktion mit den Zielgruppen und eine zielgerichtete Optimierung des Vertriebsbereichs positiv zu Buche.

Erstens: Kosten sparen

Weniger Aufwand in der Erstellung von Reports

Wir haben analysiert und berechnet, dass bereits mittelgroße Autohändler im Jahr rund 150 Tage allein zur Erstellung von Reports aufwenden. In großen Autohäusern kommen schnell 600 Tage im Jahr zusammen – Arbeit, die über ein ganzheitliches Datenmodell per Mausklick erledigt wäre.

Erkennen von Effizienzen

Mitarbeiter:innen, die mit veralteten Daten aus schlecht visualisierten Reports arbeiten müssen, können Effizienzpotenziale in ihrem Verantwortungsbereich weniger gut aufspüren. Die nur eingeschränkt aussagekräftigen Befunde und Daten werden zudem leicht ignoriert. Letzten Endes fehlt Excel und Co. der App-Charakter, den Anwender:innen aus ihrem privaten Bereich gewohnt sind. Demgegenüber erfüllt ein attraktiv aufbereitetes, intuitiv erfassbares Daten-Dashboard in der vielzitierten schnelllebigen Zeit mit immer kürzeren Aufmerksamkeitsspannen seinen Zweck ideal.

Mitarbeiter:innen motivieren/aktivieren

Daten schaffen Transparenz und stellen Vergleichbarkeit her. Anhand der immer aktuellen Daten können Mitarbeiter:innen ihre eigene Performance analysieren und im Teamkontext vergleichen. Der Wettstreit um gute Leistungen hebt im Idealfall das Leistungsniveau ganzer Units.

Zweitens: Umsatz generieren

Der zentrale Vorteil eines Corporate Data Hub liegt in der Möglichkeit, große Mengen an Daten in Echtzeit zu verarbeiten und zu analysieren. So lassen sich beispielsweise Kundenbedürfnisse schnell erkennen und auf sie reagieren, was die Kundenzufriedenheit und die Kundenbindung hebt. Die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen ermöglicht eine 360-Grad-Sicht nicht nur auf Kund:innen, sondern auch auf Prozesse. Diese verbesserte Sicht bildet die belastbare Basis für neue Erkenntnisse und fundierte Entscheidungsfindung – im Wesentlichen in diesen drei Bereichen:

  • Markt- und Umsatzpotenziale heben
  • Optimierung der Kundeninteraktion
  • Kampagnenmanagement und Vertrieb

ROI-Modellrechnung zum datengetriebenen Automobilhandel: Effizienzgewinn in Zahlen

Nach unseren Projekterfahrungen und –messungen lässt sich folgender ROI für den Einstieg in einen konsequent datenbasierten Automobilhandel kalkulieren. Für unsere nachstehende Rechnung nehmen wir ein Unternehmen mit 170.000 Kontakten im CRM-System an.

Reportingkosten fallen: Sobald alle KPI eindeutig definiert, per Mausklick verfügbar und ansprechend visualisiert sind, entfällt das händische Zusammenschieben von Excel-Datenbanken. Der unmittelbare Effekt eines zentralen Data Hub zeigt sich daher überdeutlich in den Reporting-Aufwänden. Die Einsparungen betragen je nach Betriebsgröße und veranschlagtem Tagessatz zwischen 40.000 und 280.000 Euro im Jahr.

Data Quality Management: Die neuen Datenwelten gestatten ein konsequentes Management der Stammdaten; auch die weiter oben bezeichneten Effekte der Mitarbeitermotivation und -aktivierung dürften die Datenqualität positiv beeinflussen.

  • Datenschutzerklärungen: Jede Einwilligung in die Kontaktaufnahme lässt sich mit einem Netto-Bar-Wert von 300 Euro/Opt-in kalkulieren, erzielt durch Mehrumsätze über einen intensivierten Kontakt. Eine von 30 auf 48 Prozent verbesserte Opt-in-Quote im Datenbestand bedeutet bei 170.000 CRM-Datensätzen ein zusätzliches Umsatzpotenzial von 32 Millionen Euro im Jahr.
  • Nutzung von E-Mail-Adressen: Jede zusätzliche E-Mail-Adresse im System spart 3,50 Euro jährlich. Steigt bei 170.000 Kund:innen die E-Mailquote um nur 15 Prozentpunkte, dann spart das 118.000 Euro pro Jahr. Hinzu kommen Umsatzeffekte, auch wenn die E-Mail eine schlechtere Responsequote hat. Pro E-Mail-Adresse lässt sich in der Autohandelsbranche mit einem jährlichen Umsatz von 45 Euro kalkulieren. Der Umsatz steigt also bei der moderaten Anhebung der E-Mailquote um 15 Prozentpunkte, das entspricht einem Volumen von 1,5 Millionen im Jahr. Weitere Kontaktmöglichkeiten wie Handynummern, etwa zur Kontaktaufnahme via WhatsApp, bergen weitere Umsatzpotenziale.

Fazit

Die Beobachtungen in laufenden und abgeschlossenen Projekten zum datengetriebenen Automobilhandel decken sich mit Analysen und Prognosen: Der kluge Umgang mit allen verfügbaren Daten, die Vereinheitlichung von Kennzahlen und die Investition in eine Digitalisierung des Autohauses führt zu mehr Prozesseffizienz, zu einem verbesserten Umgang mit Kund:innen und zu höheren Umsätzen. Die Effekte sind messbar und sie sind erheblich, so dass dem anfänglich hohen Ressourceneinsatz ein erfreulich früher Return on Invest gegenübersteht.

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