![\"Portrait](\"https:\/\/www.fachzeitungen.de\/fachbeitraege\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/472936-e1774006950403.jpg\" "\\"Regional")
von: Shahrokh Khodabakhshi, Regional Leader DACH bei Nextlane.<\/p> von: Shahrokh Khodabakhshi, Regional Leader DACH bei Nextlane.<\/p>
Steigende Kosten, ver\u00e4nderte Kundenerwartungen, schwankende Preise und immer komplexere Abl\u00e4ufe setzen die Ertr\u00e4ge im Verkauf und im Service unter Druck. Viele der klassischen Stellschrauben, mit denen sich Margen fr\u00fcher absichern lie\u00dfen, greifen heute nicht mehr so zuverl\u00e4ssig. Gleichzeitig gibt es einen Vorteil, der jedoch h\u00e4ufig noch nicht konsequent genug genutzt wird: Daten.<\/p>
Autoh\u00e4user erzeugen jeden Tag eine enorme Menge an Daten – von Lagerbewegungen und Preisentwicklungen \u00fcber das Verhalten von Interessenten bis hin zu Werkstattauslastung und Kundenbindung. Doch viele dieser Informationen liegen getrennt in einzelnen Systemen und werden nicht genutzt.<\/p>
Gleichzeitig ver\u00e4ndern sich die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen. Neue Vertriebsmodelle, Online-Kan\u00e4le und die Erwartung der Kunden nach schnellem, pers\u00f6nlichem Kontakt ver\u00e4ndern das Autohaus-Gesch\u00e4ft sp\u00fcrbar. All diese Entwicklungen machen deutlich: Es ist Zeit zu handeln.<\/p>
Dabei geht es nicht darum, noch mehr Daten zu sammeln. Es geht darum, die vorhandenen Daten sinnvoll zu nutzen – in Echtzeit und mit klarem Bezug zum Gesch\u00e4ftsergebnis.<\/p>
An der KI kommt dabei niemand mehr vorbei. Entscheidend ist die Frage, wie KI dazu beitragen kann, die Marge nachhaltig zu verbessern, ohne die Abl\u00e4ufe im Autohaus noch komplizierter zu machen.<\/p>
Die Marge ist l\u00e4ngst kein reines Verkaufsthema mehr<\/p>
Lange Zeit wurde die Marge vor allem als Ergebnis des Verkaufs gesehen. Heute zeigt sie immer st\u00e4rker, wie gut Entscheidungen im gesamten Betrieb zusammenspielen.<\/p>
Versteckte Ineffizienzen – Verz\u00f6gerungen zwischen Abteilungen, nicht verbundene Systeme, doppelte Arbeitsschritte oder uneinheitliche Auswertungen – schm\u00e4lern den Gewinn, oft ohne dass es sofort auff\u00e4llt. F\u00fcr sich genommen wirken diese Punkte selten dramatisch, doch zusammen nagen sie Monat f\u00fcr Monat an der Marge. Profitabilit\u00e4t h\u00e4ngt heute weniger vom Verkaufsgespr\u00e4ch ab als von stabilen, durchg\u00e4ngigen Abl\u00e4ufen im Alltag.<\/p>
Die eigentliche Chance: Entscheidungen verbinden statt nur Aufgaben automatisieren<\/p>
Viele KI-Anwendungen setzen bei einzelnen Verbesserungen an: schnellere Antworten, automatisch erstellte Zusammenfassungen oder individuelle Prognosen. Das ist hilfreich – aber kein echter Durchbruch.<\/p>
Dieser entsteht, wenn KI Reibungsverluste in den Abl\u00e4ufen reduziert: Wenn Erkenntnisse schneller in konkrete Ma\u00dfnahmen umgesetzt werden, wenn Teams weniger Zeit mit Abstimmungen verbringen – und mehr Zeit damit, die richtigen Entscheidungen zu treffen.<\/p>
Im Autohaus wird KI dann wirklich wertvoll, wenn sie die Verbindung zwischen Inzahlungnahmen, Preisgestaltung, Fahrzeugaufbereitung, Lead-Bearbeitung und Werkstattplanung verbessert – nicht als einzelne Optimierungsschritte, sondern als Teil eines durchg\u00e4ngig vernetzten Arbeitsmodells.<\/p>
Zusammenarbeit schl\u00e4gt jedes „perfekte Tool“<\/p>
Die meisten Autoh\u00e4user brauchen nicht noch mehr Technik – sie brauchen weniger einzelne Programme, die nicht miteinander sprechen.<\/p>
Wenn viele Systeme nebeneinander laufen, entstehen schnell versteckte Kosten: Dinge m\u00fcssen doppelt erfasst werden, Kundendaten sind nicht \u00fcberall gleich einsehbar, Zust\u00e4ndigkeiten sind unklar und man springt st\u00e4ndig zwischen Programmen hin und her. Das kostet Zeit, die am Ende beim Kunden fehlt.<\/p>
Die n\u00e4chste Phase der Margenverbesserung wird daher nicht von einer einzelnen Softwarel\u00f6sung oder einem einzelnen Anbieter bestimmt werden. Entscheidend wird sein, wie gut H\u00e4ndler, OEMs und Technologiepartner zusammenarbeiten – auf Basis gemeinsamer Daten und abgestimmter Prozesse.<\/p>
KI soll Menschen st\u00e4rken, nicht ersetzen<\/p>
Viele Entscheidungen, die die Marge beeinflussen, haben direkte Auswirkungen auf Kunden und Mitarbeitende. Deshalb m\u00fcssen diese Entscheidungen nachvollziehbar bleiben und klar verantwortet werden.<\/p>
Genau hier liegt die Rolle von KI: Sie ersetzt keine Menschen, sondern unterst\u00fctzt sie – indem sie repetitive Aufgaben \u00fcbernimmt, Risiken fr\u00fchzeitig sichtbar macht und bessere Entscheidungsgrundlagen liefert. Man kann sie sich wie einen Co-Piloten vorstellen, der hilft, die Abl\u00e4ufe im Autohaus verl\u00e4sslich und stabil zu steuern.<\/p>
Nicht noch mehr Tools – sondern die richtige Basis f\u00fcr KI<\/p>
Wenn KI die H\u00e4ndlermarge wirklich verbessern soll, darf sie nicht aus lauter getrennten Einzell\u00f6sungen bestehen. Damit KI im Arbeitsalltag hilft, braucht es saubere Daten, klare Abl\u00e4ufe und eine gemeinsame Sicht auf den gesamten Betrieb. Der schnellste Weg dorthin ist eine Plattform, die das t\u00e4gliche Gesch\u00e4ft im Autohaus – von Bestand und Preisgestaltung \u00fcber Leads und Werkstatt bis hin zu Kundenkontakten – als nutzbare Echtzeit-Informationen aufbereitet.<\/p>
Mit der richtigen Plattform im Hintergrund l\u00e4sst sich KI einfacher einf\u00fchren und Schritt f\u00fcr Schritt ausbauen. Sie sitzt dort, wo t\u00e4glich Entscheidungen getroffen werden – und wird nicht nachtr\u00e4glich als zus\u00e4tzliche L\u00f6sung oben draufgesetzt. Jetzt geht es darum, aus reiner „KI-Neugier“ einen echten „KI-Nutzen“ zu ziehen – und somit das Gesch\u00e4ft nachhaltig zu st\u00e4rken. Denn am Ende wird nicht nur KI den Unterschied machen. Entscheidend wird sein, wie gut alle Beteiligten zusammenarbeiten.<\/p>
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