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Jede Werkstatt beherrscht die Arbeit auf der Hebebühne. Reifen, Bremsen, Batterien, Klimaanlagen und Stoßdämpfer werden schnell und sauber montiert. Die Nachfrage dagegen bleibt Glückssache. Samstags sind die Arbeitsplätze überlastet, dienstags stehen sie halb leer, und pauschale Rabatte verstärken das Auf und Ab nur noch. Eine nicht verkaufte Werkstattstunde kommt nie zurück. Bei MotorK haben wir PredictSparK entwickelt, um diesen Kalender planbar zu machen. Das ist passiert, als eine bundesweite Fast-Fit-Kette mit über 300 Filialen es eingesetzt hat.
Die Herausforderung
Das Geld geht nicht bei der Arbeit selbst verloren. Es versickert durch drei unauffälligere Probleme, die man bei einem Rundgang durch die Werkstatt nicht sieht. Sie zeigen sich erst, wenn man die Zahlen zusammenrechnet.
Ungenutzte Kapazität. Spitzen sorgen für Warteschlangen und abspringende Kunden, während an ruhigen Tagen bezahlte Mechaniker untätig sind. Pauschale Aktionen verschärfen das, weil sie noch mehr Nachfrage auf ohnehin volle Tage lenken.
Verlorene Wiederholungsbesuche. Kunden vergleichen Preise und wandern ab. Ein Mechaniker notiert an der Hebebühne eine Empfehlung, etwa Bremsbeläge vorne bei 3 mm. Der Hinweis wird erfasst, und dann kümmert sich niemand darum.
Kein Standard, kein Nachweis. Jede Filiale wirbt auf ihre Weise, und das Reporting endet bei den Klicks. Niemand kann eine Kampagne einer Rechnung zuordnen, also kann auch niemand sagen, was wirklich funktioniert hat.
Was sie getan haben
Gemeinsam mit MotorK hat die Kette PredictSparK genutzt, um jeden Kunden täglich danach zu bewerten, wie wahrscheinlich er jeden Service in den nächsten 30 Tagen kauft. Die Zentrale hat für jede Servicelinie ein Playbook festgelegt (Reifen, Bremsen, Batterien, Klimaanlage und Stoßdämpfer). Eingeladen wurden per SMS und E-Mail nur die Kunden mit den höchsten Scores. Jede Filiale hat selbst entschieden, wie viele Kunden sie anspricht, damit die Einladungen zur freien Kapazität ihrer Arbeitsplätze passen. Jedes Ergebnis wurde anschließend realen Rechnungen zugeordnet, Kampagne für Kampagne und Filiale für Filiale.
Die Ergebnisse
1,8 Mio. € Werkstattumsatz aus Rechnungen, die den Kampagnen zugeordnet sind
30 Kampagnen in fünf Servicelinien
40.757 Nachrichten zugestellt
11,9 % der erreichten Kunden kamen innerhalb von 60 Tagen zurück (4.854 Besuche)
302 von 303 Filialen haben Kunden erreicht
Jede Servicelinie erreichte eine zweistellige Conversion-Rate:
Batterien: 17,5 %
Klimaanlage: 16,6 %
Reifen: 10,2 %, mit dem höchsten Volumen und dem höchsten Umsatz (519.000 €)
Bremsen: 10,1 %
Stoßdämpfer: 10,1 %
Bei den Kampagnen, deren 60-Tage-Fenster bereits abgeschlossen ist (April bis Juli 2026), liegt die Rückkehrquote bei 14,4 %.
Der Betreiber legt das Verhältnis zwischen Präzision und Reichweite fest. Kampagnen, die nur Kunden mit einem Score von 90 oder höher eingeladen haben, erzielten eine Conversion-Rate von 19,1 %. Mit einer Mindestschwelle im Bereich 75–90 wurden deutlich mehr Kunden erreicht, bei 8,8 %.
Als Conversion gilt eine Rechnung für dasselbe Fahrzeug innerhalb von 60 Tagen nach der Nachricht, ohne die ersten 2 Tage. Die Quoten beziehen sich auf zugestellte Nachrichten. Der Umsatz umfasst jede Rechnung für dieses Fahrzeug im Zeitfenster, nicht nur den beworbenen Service. Die jüngsten Kampagnen laufen noch, daher wird ein weiterer Anstieg der Quote erwartet.
Warum es funktioniert
Der Verschleiß von Reifen, Bremsen und Batterien folgt einer Uhr aus Kilometern und Zeit, und die eigenen Rechnungen einer Werkstatt erfassen ihn bereits: Kilometer pro Jahr, letzte Montage, Fahrzeugalter, Saison und Standort. Deshalb gehört die Nachfrage im Aftersales zu den am besten vorhersagbaren in der Automobilbranche. Das Signal steckt schon in den Daten; man muss es nur lesen und danach handeln. Genau das ist das Prinzip von PredictSparK: Wir fügen keine neuen Daten hinzu, wir lesen die Daten, die Ihre Werkstätten bereits besitzen.
Was das für Sie bedeutet
Fast-Fit ist einer der härtesten Tests im Aftersales: hohes Volumen, preisbewusste Kunden und wenig Loyalität. Deshalb sind wir stolz auf diese Ergebnisse, und deshalb bringen wir denselben Ansatz in jede Werkstatt, mit der wir arbeiten. Das Pilotprojekt hat nur rund 5 % der über 860.000 Kunden der Kette erreicht. Skalieren ist also eine Frage der Zielgruppenauswahl, kein neues Projekt. Möchten Sie sehen, was PredictSparK für Ihre Werkstätten leisten kann? Demo anfragen.
