Service-Marge. Sichtbar gemacht.
Ihr ERP weiß, was Sie verkauft haben. Es weiß nicht, was heute beim Kunden passiert. ZopaAI verbindet Ihre Servicehistorie und Quote Logs mit externen Signalen zu Investitionen, Eigentümerwechseln, Hiring, Expansion und Marktaktivität und bewertet jeden Account entlang des gesamten Maschinenlebenszyklus.
Maschinenbau
Von der Installed Base zum klaren Sales Plan
Für viele Maschinenbauer beginnt ein großer Teil der Kundenbeziehung erst nach dem ersten Verkauf – mit Service, Ersatzteilen und Retrofits. Die Signale für die nächste Opportunity, etwa ein neues Werk, ein Eigentümerwechsel oder sinkender Teileverbrauch, liegen jedoch häufig über verschiedene Systeme verteilt oder werden gar nicht erfasst. ZopaAI verbindet Installed Base, Servicehistorie und Quote Logs mit externen Signalen zu Investitionen, Expansion und Wettbewerbsaktivitäten und bewertet jeden Account über den gesamten Maschinenlebenszyklus. So sieht Ihr Team, welche Verträge gefährdet sind, welche Maschinen sich einem Replacement nähern und wo die nächste Sales Opportunity entsteht. Service und New Business lassen sich dadurch gemeinsam steuern, statt nebeneinander.
„ZopaAI steht für verlässliche, wissenschaftlich überprüfte KI für den Einsatz in Unternehmen, um das Problem von KI-Halluzinationen zu vermeiden.“
Zeitung, Frankfurt
Acht Bausteine. Ein intelligentes Steuerungssystem.
Alle Module arbeiten auf derselben Datengrundlage und mit derselben Scoring-Logik. Sie können mit einem Modul starten, ohne die übrigen später neu aufsetzen zu müssen.
Wählen Sie Ihre Rolle und sehen Sie auf einen Blick, welche Module Sie im Arbeitsalltag unterstützen.
Account Scoring & Prioritisation
A/B/C-Klassen basieren meist auf dem Umsatz des vergangenen Jahres. Sie zeigen, wer gekauft hat – nicht, wer als Nächstes relevant wird. Und selbst eine gescorte Liste ist noch zu lang, wenn sie nicht zur verfügbaren Zeit im Team passt. ZopaAI bewertet jeden Account nach seinem erwarteten Potenzial für die kommenden zwölf Monate. Grundlage sind Maschinenpark, Serviceverhalten und externe Investitionssignale. Daraus entsteht pro Sales Rep eine priorisierte Arbeitsliste, die sich an der tatsächlich verfügbaren Kapazität orientiert.
- Ein Score pro Account – inklusive der wichtigsten Treiber
- Priorisierte Arbeitsliste pro Sales Rep, abgestimmt auf die verfügbare Kapazität
- Separate Scores für Endkunden, Händler und Servicepartner
„Account 3042: Potenzial 81/100. Treiber: zwölf Maschinen älter als acht Jahre, Capex-Ankündigung für Q3, zwei ausgeschriebene Maintenance-Stellen. Rang 4 von 9 auf der Central-Liste in diesem Monat.“
Beispielhafte Darstellung. Zahlen und Namen stammen nicht aus einem realen Kundenprojekt.
Retrofit & Replacement Timing
Wenn der Kunde selbst nach einer neuen Maschine fragt, hat der Wettbewerb häufig bereits ein Angebot abgegeben. ZopaAI schätzt deshalb das Replacement Window je Maschine anhand von Alter, Serviceintensität und dem Investitionsverhalten des Kunden und macht es für die Vertriebsplanung sichtbar.
- Replacement Window je Maschine und Quartal
- Steigende Servicekosten früh als Replacement-Signal erkennen
- Capex-Zyklus des Kunden mit dem eigenen Quote Timing abgleichen
„18 Maschinen kommen innerhalb der nächsten drei Quartale in das erwartete Replacement Window. Fünf davon stehen an Standorten, für die bereits Kapazitätserweiterungen angekündigt wurden.“
Beispielhafte Darstellung. Zahlen und Namen stammen nicht aus einem realen Kundenprojekt.
Service Contract Retention
Ein Servicevertrag kann auslaufen, ohne dass es intern sofort auffällt – und bis zum Renewal arbeitet ein Drittanbieter möglicherweise bereits seit Monaten am Standort. ZopaAI erkennt gefährdete Verträge frühzeitig anhand von Servicefrequenz, Veränderungen im Teileverbrauch und Signalen dafür, dass ein anderer Anbieter bereits an der Maschine arbeitet. Die Renewal-Aktivitäten werden nach dem gefährdeten Vertragswert priorisiert. So konzentriert sich Ihr Team zuerst auf die Kundenbeziehungen, bei denen tatsächlich relevantes Geschäft auf dem Spiel steht.
- Risiko-Flag je Vertrag – Monate vor dem Renewal
- Drittanbieter-Präsenz über Veränderungen im Teileverbrauch erkennen
- Renewal-Aufwand nach gefährdetem Vertragswert priorisieren
„Neun Verträge sind als gefährdet markiert, mit einem gemeinsamen Jahreswert von 780.000 Euro. In vier Fällen ist der Teileverbrauch gesunken, während die Maschinenstunden stabil geblieben sind.“
Beispielhafte Darstellung. Zahlen und Namen stammen nicht aus einem realen Kundenprojekt.
New Customer Discovery
Messe- und Verbandslisten liefern Namen, aber keine Gründe für den Erstkontakt. ZopaAI identifiziert Werke außerhalb Ihrer Installed Base, deren Maschinenpark und Prozesse Ihren stärksten Kunden ähneln, und priorisiert sie danach, wie nah sie an einer Investitionsentscheidung sind – nicht nach Unternehmensgröße.
- Lookalike-Werke mit passendem Fleet- und Prozessprofil
- Priorisierung nach konkreten Timing-Signalen statt nach Unternehmensgröße
- Wettbewerbsinstallationen sichtbar, sofern entsprechende Daten verfügbar sind
„63 Werke in DACH passen zum Profil Ihrer stärksten Kunden. Elf davon zeigen innerhalb der vergangenen zwei Quartale ein aktives Investitionssignal.“
Beispielhafte Darstellung. Zahlen und Namen stammen nicht aus einem realen Kundenprojekt.
Cross-Sell & Upsell
Bei großen Accounts laufen Ersatzteile und Service häufig ohnehin. Das ungenutzte Margenpotenzial liegt oft im Long Tail, wo niemand jeden Verbrauch manuell prüfen kann. ZopaAI vergleicht deshalb jeden Standort mit ähnlichen Maschinenparks, erkennt Lücken bei Teile- und Serviceumsatz und ergänzt einen erwarteten Auftragswert.
- Verbrauchslücken je Standort im Vergleich zu Peer Fleets
- Erwarteter Auftragswert zur klaren Priorisierung
- Long-Tail-Accounts automatisch sichtbar machen – ohne manuelle Prüfung
„47 Standorte liegen beim Verbrauch von Verschleißteilen unter vergleichbaren Maschinenparks. Die zwölf größten Chancen entsprechen einem erwarteten Potenzial von 410.000 Euro über zwölf Monate.“
Beispielhafte Darstellung. Zahlen und Namen stammen nicht aus einem realen Kundenprojekt.
Region Overview & Territory Planning
Viele Vertriebsgebiete wurden vor Jahren entlang von Postleitzahlen zugeschnitten. Ob Potenzial und Headcount heute noch zusammenpassen, ist oft unklar. ZopaAI stellt Potenzial, Coverage und Reiseaufwand je Territory gegenüber, damit Personal und Budget nach aktuellem Potenzial statt nach historischen Grenzen verteilt werden können. Neue Gebietszuschnitte lassen sich vor der Umsetzung simulieren. So sehen Sie, wie viele Accounts verschoben werden und was sich bei Reisezeiten und Coverage verändert.
- Potenzial und Coverage je Territory direkt vergleichen
- Reiseaufwand gegen erwarteten Sales Impact abwägen
- Neue Territory Cuts vor der Umsetzung simulieren
„Gebiet Süd trägt bei gleichem Headcount das 1,8-Fache des Potenzials von Gebiet Nord. Drei neu zugeordnete Postleitzahlen verschieben 340 Accounts, ohne zusätzliche Reisezeit zu verursachen.“
Beispielhafte Darstellung. Zahlen und Namen stammen nicht aus einem realen Kundenprojekt.
Next-Best-Action Recommendations
Zu wissen, dass ein Account relevant ist, beantwortet noch nicht die Frage, was am Montag konkret zu tun ist. ZopaAI macht aus jedem priorisierten Account eine konkrete nächste Aktion – inklusive Anlass, Kanal und Timing. So startet der Außendienst mit einem echten Gesprächsgrund statt mit einem routinemäßigen Check-in.
- Eine konkrete nächste Aktion pro Account statt nur eines Status oder Scores
- Anlass direkt mitgeliefert: Was hat sich verändert und warum ist jetzt der richtige Zeitpunkt?
- Kanal und Timing passend zur Situation: Außendienst, Inside Sales oder digital
„Account 3042: Angebot für ein Verschleißteilpaket bis Ende Q2. Anlass: Zwei Maschinen liegen über dem Serviceintervall, die Auslastung bleibt stabil. Empfehlung: Vor-Ort-Termin im Rahmen der Hannover-Route.“
Beispielhafte Darstellung. Zahlen und Namen stammen nicht aus einem realen Kundenprojekt.
Competitive Analysis
Wettbewerber werden häufig erst sichtbar, wenn bereits ein Angebot auf dem Tisch liegt. Im Service oder Maschinenpark können sie zu diesem Zeitpunkt längst Fuß gefasst haben. ZopaAI erkennt Wettbewerbspräsenz auf Standortebene anhand von Veränderungen beim Teileverbrauch, Service-Lücken und öffentlichen Hinweisen auf neue Installationen. Dadurch wird sichtbar, wo der eigene Fleet Share zurückgeht und bei welchen Accounts eine Rückgewinnung realistisch ist.
- Wettbewerbspräsenz je Standort statt nur im allgemeinen Marktbericht
- Entwicklung des eigenen Fleet Share: früh sehen, wo die Installed Base erodiert
- Rückgewinnungschancen nach realistisch adressierbarem Volumen priorisieren
„Seit 2024 ist an 23 Standorten Wettbewerbsequipment hinzugekommen. Bei sieben davon ist Ihr Teilevolumen um mehr als 40 % gesunken, bei gleichbleibenden Maschinenstunden.“
Beispielhafte Darstellung. Zahlen und Namen stammen nicht aus einem realen Kundenprojekt.
Was sich bei einem mittelständischen Maschinenbauer in zwölf Monaten verändert hat.
Die Case Study
- Kunde
- Mittelständischer Maschinenbauer für Sondermaschinen und Serienanlagen. Anonymisierte Darstellung.
- Gebiet
- DACH und Osteuroparund 2.400 installierte Maschinen18 Sales-Mitarbeitende
- Umgesetzt
- Installed-Base-AnalysePriorisierungCross-SellTerritory Planning
- Zeitraum
- Zwölf Monate, Rollout in zwei Wellen, gemessen im Vergleich zu Kontrollregionen.
Die vollständige Case Study als PDF
Zwei Seiten zu Ausgangssituation, Datengrundlage, Methodik und Ergebnissen. Zugang zum Link anfordern.
Das Formular konnte nicht geladen werden, möglicherweise wegen einer Browser-Erweiterung. Schreiben Sie uns an info@zopaai.com, dann senden wir Ihnen die Fallstudie.
Anonymisierte Darstellung. Zahlen stammen aus dem Projektcontrolling des Kunden.
Wir haben neue Maschinen bei Accounts gepusht, obwohl wir das Servicegeschäft dort bereits verloren hatten. Heute sichern wir zuerst die Servicebeziehung. Der nächste Maschinenverkauf ergibt sich daraus – nicht andersherum.
Referenz aus einem laufenden Projekt im Maschinenbau.
Fragen, die uns häufig zuerst gestellt werden
Kurze Antworten vor dem ersten Gespräch.
Ja. Servicehistorien gehören zu den stärksten Signalen dafür, wann Retrofit oder Replacement relevant werden. Deshalb binden wir sie früh ein. Verfügbare Machine-Runtime-Daten können das Bild zusätzlich verbessern – notwendig sind sie aber nicht.
Wählen Sie Ihre Branche und Ihren Termin.Wir bringen Sie mit dem passenden Experten zusammen.
Kein klassischer Sales Pitch, sondern ein offenes Gespräch über Ihre Anforderungen. 30 Minuten, keine sensiblen Daten, kein Risiko, keine Kosten.
- Gespräch mit einem Industry Expert statt einem Generalisten
- Wertvoller Austausch und offene Einschätzung
- Fokus auf konkrete Potenziale