How Can CRM Features Boost Your Team's Productivity?
Exploring how CRM features can significantly enhance your team's productivity by optimizing workflows and improving customer interactions.
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2026-09-01
Lösungsbeispiel KI & Bots
Ein KI-Agent liest Bestellmails und PDFs und legt Aufträge im System an
Produkte, Mengen und Kunde werden aus freien Mails und Anhängen erkannt; ein Mensch gibt die Entwürfe nur per Klick frei.
- Kunde
- Typischer Kunde: Händler mit 60 Bestellmails pro Tag
- Dauer
- 2–3 Wochen
- Jahr
- 2026
- 1Mail mit PDF
- 2KI liest Zeilen
- 3Dem Katalog zugeordnet
- 4Entwurf im ERP
- 5Freigegeben · Kunde informiert
60
Mails pro Tag
1
Klick zur Freigabe
PDF · foto
erkannte Formate
Dies ist ein Lösungsbeispiel: Es zeigt, wie wir es für einen typischen Kunden umsetzen würden. Die Zahlen sind Zielwerte, die wir vor Projektbeginn vereinbaren, keine Ergebnisse eines bestimmten Kunden.
Vorher und nachher
VorherNachher
AuftragserfassungVorher Von zwei Leuten abgetipptNachher Vom Agenten entworfen
FormateVorher Jedes braucht eigene HandgriffeNachher Mail, PDF und Fotos gleich
FehlerVorher Tippfehler bei MengenNachher Unsichere Zeilen markiert
Das Problem
Sechzig Mails am Tag in verschiedenen Formaten: Tabelle, Foto einer handschriftlichen Liste, PDF. Zwei Leute tippen sie nur ins ERP.
Wie wir es lösen
- 01Der Agent liest Postfach, Anhänge und Fotos
- 02Erkennt Kunde, Produkte und Mengen und ordnet sie dem Katalog zu
- 03Legt einen Auftragsentwurf im ERP an, unsichere Zeilen markiert
- 04Ein Mensch gibt per Klick frei; der Kunde bekommt eine Bestätigung
So funktioniert es
Eingang
BestellpostfachProduktkatalogKI-Auftragsagent
Liest, ordnet zu, entwirft
Ergebnis
Entwürfe im ERPKundenbestätigungenAblauf der Arbeit
- 12–3 Tage
Beispiele
Hundert echte Mails, um die Formate zu lernen.
- 21–2 Wochen
Agent
Lesen, Zuordnen, ERP-Entwürfe und Freigabemaske.
- 31 Woche
Parallel
Das Team vergleicht die Entwürfe mit eigenen Eingaben.
Was der Kunde bekommt
- Aufträge erscheinen Minuten nach der Mail im ERP
- Menschen prüfen statt abzutippen
- Unsichere Zeilen werden nie stillschweigend verarbeitet
Technologien
- OpenAI / Claude vision
- IMAP
- ERP API (Subiekt / Comarch / 1C)
- Laravel
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Was wir von Ihnen brauchen
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Weitere Fallstudien
Alle Fallstudien →OLX.pl · Marek
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Unser Projekt KI & Bots
KI-Posteingang: OLX-Chats und E-Mails aus einer Telegram-Gruppe beantworten
Nachrichten von OLX.ua, OLX.pl, drei Postfächern, dem Website-Chat, Telegram und Messenger kommen als Karte mit einem KI-Antwortentwurf. Ein Tipp sendet ihn — ohne Menschen geht nichts raus.
8Kanäle in einem Chat
Fallstudie lesenBesucher · /pl/security
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Vitalii · TanSecure
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Unser Projekt KI & Bots
Live-Chat auf der Website: eine echte Antwort aus Telegram in Sekunden
Ein Besucher schreibt auf tansecure.com, etwa 5 Sekunden später bekommt das Team eine Karte mit KI-Entwurf, und die freigegebene Antwort erscheint im Chatfenster.
≈5 Sek.von Nachricht bis Karte
Fallstudie lesendrafts check
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Eine KI, die unsere Preise in drei Märkten kennt — und Währungen nicht verwechselt
Ein Katalog mit 218 Leistungen aus unseren 227 Anzeigen, Preise nur für den Markt des Kunden, und der Aktionssatz immer zusammen mit dem regulären.
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