Artificial Intelligence in der Praxis: Kundenstimmen

Echte Rückmeldungen von Unternehmen, die mit uns KI-Projekte umgesetzt haben. Keine anonymen Sterne, sondern konkrete Erfahrungen.

Was unsere Kunden sagen

Wir hatten 14'000 Rechnungen pro Monat, die manuell geprüft wurden. Nach dem Projekt mit Prime Ai Partner erledigt das KI-System 80 Prozent davon automatisch. Die Fehlerquote ist dabei tiefer als vorher bei der manuellen Prüfung. Unser Buchhaltungsteam hat jetzt Zeit für die wirklich komplexen Fälle.
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Portrait von Claudia Meier
Claudia Meier
CFO, Berchtold Logistik AG, Thun
Unser Online-Shop hatte ein Problem mit Retouren. Die Leute bestellten falsche Grössen. Prime Ai Partner hat ein Empfehlungssystem gebaut, das anhand früherer Bestellungen die richtige Grösse vorschlägt. Die Retourenquote sank in vier Monaten von 23 auf 11 Prozent. Das hat sich finanziell sofort bemerkbar gemacht.
★★★★★
Portrait von Lukas Bühler
Lukas Bühler
Geschäftsführer, Alpenwear GmbH, Bern
Als Arztpraxis mit drei Standorten hatten wir ständig No-Shows. Das Vorhersagemodell von Prime Ai Partner identifiziert Patienten mit hoher Absagewahrscheinlichkeit, sodass wir gezielt nachfassen können. Die No-Show-Rate ging von 18 auf 7 Prozent zurück. Das Erstgespräch war kostenlos, und das Projekt war nach sechs Wochen live.
★★★★☆
Portrait von Dr. Sandra Wyss
Dr. Sandra Wyss
Praxisinhaberin, Medizinzentrum Köniz
Wir verwalten 340 Mietwohnungen in der Region Bern. Die Bewertung von Renovierungsbedarf war bisher Bauchgefühl. Jetzt haben wir ein Modell, das anhand von Alter, Mieterwechselfrequenz und Zustandsberichten priorisiert, welche Wohnungen zuerst renoviert werden sollten. Die Investitionsplanung ist damit deutlich präziser geworden.
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Portrait von Reto Zimmermann
Reto Zimmermann
Leiter Immobilienverwaltung, Wohnbau Bern AG
Ich war skeptisch, ob KI für eine Schreinerei mit 12 Mitarbeitenden Sinn ergibt. Prime Ai Partner hat eine Lösung gebaut, die Offerten automatisch aus unseren bisherigen Projekten kalkuliert. Statt 45 Minuten pro Offerte brauche ich jetzt 10. Die Kalkulation ist sogar genauer, weil das System Materialpreisschwankungen berücksichtigt.
★★★★★
Portrait von Beat Gerber
Beat Gerber
Inhaber, Schreinerei Gerber, Münsingen
Unser Kundenservice beantwortet täglich rund 200 Anfragen per E-Mail. Der Chatbot, den Prime Ai Partner entwickelt hat, übernimmt jetzt die Standardfragen zu Lieferzeiten, Rückgaben und Produktverfügbarkeit. 68 Prozent der Anfragen werden direkt gelöst. Mein Team kann sich auf die komplizierten Fälle konzentrieren.
★★★★☆
Portrait von Nina Ammann
Nina Ammann
Leiterin Kundendienst, GreenGoods AG, Biel

Fallstudie: Berchtold Logistik AG

Lagerhalle der Berchtold Logistik AG

Automatisierte Rechnungsprüfung für 14'000 Belege pro Monat

Berchtold Logistik transportiert Güter in der ganzen Schweiz und erhält monatlich rund 14'000 Eingangsrechnungen von Subunternehmern, Tankstellen und Werkstätten. Vor dem Projekt prüfte ein vierköpfiges Team jede Rechnung manuell gegen die Auftragsdaten im ERP.

Wir haben ein Modell trainiert, das Rechnungspositionen automatisch mit den entsprechenden Aufträgen abgleicht. Bei Abweichungen über 5 Prozent wird die Rechnung zur manuellen Prüfung markiert. Das System lernt aus den Korrekturen des Teams und wird mit der Zeit genauer.

Projektdauer: 9 Wochen vom Kick-off bis zum produktiven Einsatz. Die Kosten lagen bei CHF 42'000 für Entwicklung und Integration, mit einem jährlichen Wartungsvertrag über CHF 6'000.

80 %
Automatisierungsgrad
9 Wo.
Projektdauer
0,3 %
Fehlerquote

Fallstudie: Alpenwear GmbH

Grössenempfehlung reduziert Retouren um die Hälfte

Alpenwear verkauft Outdoor-Bekleidung über einen eigenen Online-Shop. Das grösste Problem: Kunden bestellten häufig zwei Grössen und schickten eine zurück. Die Retourenquote lag bei 23 Prozent, was nicht nur Versandkosten verursachte, sondern auch den Lagerbestand unberechenbar machte.

Unser Team hat ein Empfehlungsmodell entwickelt, das aus Bestellhistorie, Produktbewertungen und Körpermassen-Angaben die wahrscheinlich passende Grösse ermittelt. Die Empfehlung erscheint direkt auf der Produktseite, bevor der Kunde die Grösse auswählt.

Nach vier Monaten im Einsatz sank die Retourenquote auf 11 Prozent. Die Kundenzufriedenheit stieg messbar: Die durchschnittliche Bewertung im Shop ging von 4,1 auf 4,5 Sterne. Der Return on Investment war nach weniger als drei Monaten erreicht.

-52 %
Weniger Retouren
4,5 ★
Kundenbewertung
< 3 Mo.
ROI erreicht
Online-Shopping für Outdoor-Bekleidung

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