Fallstudien & Referenzen

Ergebnisse, die
für sich sprechen.

Drei ausgewählte Fallstudien aus unserer Arbeit mit mittelständischen Unternehmen in Hannover, Magdeburg und dem norddeutschen Raum. Anonymisiert auf Wunsch unserer Kunden.

Alle Ergebnisse real und messbar
Auf Wunsch vertraulich behandelt
Implementiert in 6–12 Wochen
−80%
manueller Aufwand (max.)
−70%
Angebotserstellungszeit
−60%
Rechercheaufwand
6–12
Wochen bis Ergebnis
Fallstudie 01 · B2B-Dienstleister · Hannover

Angebotsprozess vollständig automatisiert

Ein etablierter B2B-Dienstleister aus dem Hannoveraner Raum mit rund 80 Mitarbeitern kämpfte mit einem zeitintensiven, manuellen Angebotsprozess. Jedes Angebot erforderte das Zusammenführen von Daten aus CRM, ERP und mehreren Excel-Tabellen – durchschnittlich 4 Stunden pro Angebot, mit hoher Fehlerquote.

Angebotserstellungszeit −70 % (4h → 45 min)
Fehlerrate in Angeboten −85 %
Kapazität für Angebote/Woche +120 %
„Was früher einen halben Tag gedauert hat, läuft jetzt vollautomatisch durch. Unser Vertrieb hat endlich Zeit für das, was wirklich zählt."
— Geschäftsführer, B2B-Dienstleister Hannover (anonym)

Projektdetails

Ausgangssituation

Manuelle Datenzusammenführung aus CRM (HubSpot), ERP und Excel. 4 Stunden pro Angebot, hohe Fehlerquote, Vertrieb überlastet.

Lösung

n8n-Workflow zur automatischen Datenaggregation und KI-gestützten Angebotsgenerierung. Integration in bestehende Systemlandschaft ohne Neuanschaffungen.

Eingesetzte Technologien

n8n (Self-hosted), OpenAI GPT-4o, HubSpot API, REST-Schnittstelle zum ERP. Projektdauer: 8 Wochen.

ROI

Break-even nach 3 Monaten. Jährliche Einsparung von ca. 60.000 € durch reduzierte Bearbeitungszeit und weniger Fehlerkorrektur.

Projektdetails

Ausgangssituation

Berater verbrachten täglich 2–3 Stunden mit interner Recherche in verteilten Dokumenten, alten Projekten und fragmentierten Datenquellen.

Lösung

RAG-System (Retrieval-Augmented Generation) auf Basis der internen Dokumentenbasis. KI-Assistent antwortet direkt mit Quellenangaben aus Firmenunterlagen.

Eingesetzte Technologien

n8n für Dokumenten-Ingestion, Qdrant als Vektordatenbank, GPT-4o für Antwortgenerierung. Datenhaltung vollständig On-Premise.

ROI

12 Berater sparen täglich je 75 Minuten. Hochgerechnet: über 3.500 Stunden/Jahr zurückgewonnen. Qualitätssteigerung in der Projektbearbeitung messbar.

Fallstudie 02 · Unternehmensberatung · Magdeburg

KI-Wissensdatenbank für 12 Berater

Eine Magdeburger Unternehmensberatung mit 12 Beratern litt unter Wissensfragmentierung: Projektunterlagen, Vorlagen und Richtlinien lagen verteilt in SharePoint, lokalen Laufwerken und E-Mail-Archiven. Die tägliche Suche kostete das Team wertvolle Beratungszeit.

Interner Rechercheaufwand −60 % (2,5h → 1h/Tag)
Nutzerzufriedenheit (intern) 94 % positiv
Antwortqualität vs. manuelle Suche Signifikant besser
„Unser interner KI-Assistent weiß mehr über unsere Projekte als die meisten Kollegen. Das klingt überspitzt, aber es ist im Kern wahr."
Fallstudie 03 · Mittelständisches KMU · Niedersachsen

Backoffice & Korrespondenz automatisiert

Ein niedersächsisches KMU mit 35 Mitarbeitern hatte sein Wachstum mit denselben manuellen Backoffice-Prozessen gestemmt, die es seit 10 Jahren nutzte. Kundenkorrespondenz, Auftragsbestätigungen und interne Statusmeldungen wurden vollständig manuell erstellt – täglich rund 3 Stunden reine Schreibarbeit.

Manueller Aufwand Backoffice −80 % (3h → 35 min/Tag)
Reaktionszeit bei Kundenanfragen −65 % (8h → 2,8h)
Fehler in ausgehenden Dokumenten −90 %
„Wir haben nicht geglaubt, dass wir in 8 Wochen so weit kommen. Unsere Backoffice-Kraft kümmert sich jetzt um Dinge, die wirklich Aufmerksamkeit brauchen."
— Inhaberin, KMU Niedersachsen (anonym)

Projektdetails

Ausgangssituation

Vollständig manuelle Erstellung von Auftragsbestätigungen, Kundenkorrespondenz und internen Statusberichten. Zeitaufwand 3h/Tag, hohe Fehleranfälligkeit.

Lösung

n8n-Workflows für automatische Dokumentenerstellung bei Eingang neuer Aufträge. KI-gestützte E-Mail-Klassifikation und Antwortentwurf für Standardanfragen.

Eingesetzte Technologien

n8n (Self-hosted), E-Mail-Integration via IMAP/SMTP, Dokumentenvorlage-Engine, GPT-4o Mini für Korrespondenz. Projektdauer: 6 Wochen.

ROI

Break-even nach 4 Monaten. Eingesparte Arbeitszeit ermöglichte den Verzicht auf eine geplante Neueinstellung im Backoffice.

Unser Ansatz

Warum anonymisierte Referenzen?

Viele unserer Kunden aus dem gehobenen Mittelstand möchten ihre Wettbewerbsvorteile durch KI nicht öffentlich kommunizieren. Wir respektieren das. Alle Kennzahlen in unseren Fallstudien sind real und nachweisbar – auf Anfrage stellen wir persönlichen Kontakt zu Referenzkunden her.

Alle Zahlen real

Jede Kennzahl stammt aus echten Projekten und wurde von unseren Kunden bestätigt. Keine Hochrechnungen, keine Prognosen.

Referenzgespräch möglich

Auf Anfrage vermitteln wir ein vertrauliches Gespräch mit einem unserer Bestandskunden – direkt und ohne Umwege.

Volle Transparenz

Wir benennen Branche, Unternehmensgröße und Standort aller Referenzen. Nur der Firmenname bleibt auf Wunsch vertraulich.

FAQ

Häufige Fragen zu unseren Referenzen

Kann ich mit einem Ihrer Referenzkunden sprechen? +
Ja. Wir vermitteln auf Anfrage ein vertrauliches Gespräch mit einem passenden Referenzkunden. Das Gespräch findet direkt zwischen Ihnen statt – ohne Beteiligung von Excellence AI. Sprechen Sie uns im Erstgespräch darauf an.
Sind die genannten Einsparungen typisch oder Ausnahmen? +
Die dargestellten Werte sind repräsentativ für Projekte mit gut definierten, repetitiven Prozessen – also genau die Bereiche, die für KI-Automatisierung am besten geeignet sind. Nicht jeder Prozess erreicht 80 % Einsparung. Im Erstgespräch ermitteln wir gemeinsam das realistische Potenzial für Ihren konkreten Use Case – ohne übertriebene Versprechen.
Arbeiten Sie nur mit Unternehmen aus Hannover und Magdeburg? +
Nein. Wir haben Standorte in Hannover und Magdeburg und sind im norddeutschen Raum (inkl. Bremen, Hamburg, Braunschweig, Wolfsburg) regelmäßig vor Ort. Reine Remote-Projekte realisieren wir deutschlandweit. Der Schwerpunkt liegt auf dem Mittelstand im norddeutschen Raum.
Welche Branchen bedienen Sie hauptsächlich? +
Unsere Kunden kommen überwiegend aus dem B2B-Dienstleistungsbereich, aus der Unternehmensberatung, aus dem technischen Mittelstand sowie aus verwaltungsnahen Organisationen. Wir arbeiten nicht mit Endverbraucher-Unternehmen (B2C) oder dem Einzelhandel. Entscheidend ist nicht die Branche, sondern die Prozessstruktur: Gibt es repetitive, datengetriebene Abläufe? Dann ist KI-Automatisierung relevant.
Wie lange hat die Implementierung in den Fallstudien gedauert? +
Die drei vorgestellten Projekte dauerten zwischen 6 und 8 Wochen von Projektstart bis zum produktiven Betrieb. Entscheidend für die Projektdauer sind: Komplexität der Systemlandschaft, Verfügbarkeit interner Ansprechpartner und Klarheit der Anforderungen. Alle drei Faktoren klären wir im Excellence-Scope (Phase 1) ab.
Was passiert, wenn das Projekt nicht die erwarteten Ergebnisse liefert? +
Wir definieren vor Projektstart gemeinsam messbare Erfolgskriterien. Werden diese nicht erreicht, analysieren wir die Ursachen und passen den Ansatz an. Unser iteratives Vorgehen in kurzen Sprints ermöglicht es, früh gegenzusteuern – bevor das Budget vollständig eingesetzt wurde. Ehrliche Zwischenkommunikation ist für uns selbstverständlich.

Ihr Use Case könnte der nächste sein.

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