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Case Study: Fashion Brand

Von 500 auf 5.000 Bestellungen ohne neues Personal

Wie eine Fashion Brand durch KI-Automatisierung ihre Retouren-Abwicklung und den Kundenservice revolutionierte

Case Study Visualisierung: Von 500 auf 5.000 Bestellungen ohne neues Personal

Der Kunde

Ein etabliertes E-Commerce-Unternehmen im Fashion-Bereich mit wachsendem Bestellvolumen und steigenden operativen Herausforderungen.

Die Herausforderung

Manuelle Prozesse bremsten das Wachstum. Retouren-Abwicklung dauerte 15 Minuten pro Fall, Wochenend-Support war nicht verfügbar, und die Skalierung erforderte zusätzliches Personal.

Die Lösung

Vollständige Automatisierung der Retouren-Abwicklung und Implementierung eines 24/7 KI-gestützten Kundenservice-Systems.

Vorher vs. Nachher

Vorher

  • 15 Minuten Bearbeitungszeit pro Retoure
  • Manuelle Dateneingabe in verschiedenen Systemen
  • Kein Support am Wochenende
  • Fehlerquote von ~8% durch manuelle Eingaben
  • Skalierung nur durch zusätzliches Personal möglich
  • Durchschnittlich 2 Stunden täglich für Retouren-Abwicklung

Nachher

  • Vollautomatische Bearbeitung in Sekunden
  • Nahtlose Integration aller Systeme
  • 24/7 KI-gestützter Kundenservice
  • Fehlerquote auf unter 0,5% reduziert
  • 10x Skalierung ohne zusätzliches Personal
  • Vollständig automatisierte Retouren-Abwicklung

Die Ergebnisse

-85%
Bearbeitungszeit
Von 15 Minuten auf unter 2 Minuten pro Retoure
0€
Zusätzliche Personalkosten
10x Skalierung ohne neue Mitarbeiter
23h
Pro Woche gespart
Zeit, die für Wachstum genutzt werden kann
99,5%
Genauigkeit
Fehlerquote von 8% auf unter 0,5% reduziert

Der Prozess

1

Potenzial-Audit (Woche 1)

Detaillierte Analyse der Retouren-Prozesse, Identifikation von Engpässen und Berechnung des Automatisierungspotenzials.

2

Entwicklung & Integration (Woche 2-3)

Entwicklung der KI-Lösung, Integration in bestehende Systeme (Shop-System, Warenwirtschaft, CRM) und Testphase.

3

Go-Live & Optimierung (Woche 4)

Schrittweise Einführung, Training des Teams und kontinuierliche Optimierung basierend auf Feedback.

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