KI für Autohäuser: Die Revolution im Automobilhandel durch künstliche Intelligenz

Die Automobilbranche erlebt eine beispiellose Transformation. Künstliche Intelligenz (KI) durchdringt jeden Aspekt des Autohandels und verändert fundamental, wie Autohäuser arbeiten, verkaufen und mit ihren Kunden interagieren. Diese Entwicklung ist nicht mehr nur ein Trend – sie ist zur Überlebensfrage geworden. Aktuelle Studien zeigen eindeutig: 95% der Autohändler betrachten KI-Technologie als kritischen Erfolgsfaktor für ihre Zukunft, wobei 43% sie als "sehr wichtig" und 52% als "wichtig" einstufen. Diese beeindruckenden Zahlen unterstreichen die Dringlichkeit, mit der die Branche KI-Lösungen implementiert.

Die Investitionsbereitschaft spricht eine klare Sprache: Mehr als 80% der Betriebe nutzen KI bereits aktiv, implementieren sie derzeit oder planen deren Einsatz für 2025. Noch aussagekräftiger sind die erwarteten Budgetsteigerungen – 81% der Händler rechnen mit höheren KI-Ausgaben in 2025 gegenüber 2024, wobei 18% sogar einen Anstieg um mehr als 25% prognostizieren. Diese massiven Investitionen reflektieren messbare Erfolge: 100% der Autohäuser mit bereits implementierter KI verzeichneten Umsatzsteigerungen im vergangenen Jahr, darunter 37% mit 20-30% Wachstum und 18% mit über 30% Zuwachs.

Der Markt für KI im Automobilhandel: Zahlen, Daten, Fakten

Der globale Markt für KI in der Automobilindustrie erreichte 2024 ein beeindruckendes Volumen von 7,26 Milliarden US-Dollar. Diese Entwicklung wird von drei zentralen Anwendungsfeldern getrieben: Vertriebsoptimierung, Kundenservice und Werkstattmanagement. Nordamerika hält dabei die Führungsposition im Marktanteil, während die asiatisch-pazifische Region das schnellste Wachstum verzeichnet. Für deutsche Autohäuser bedeutet dies sowohl Chancen als auch Herausforderungen, da sie sich in einem zunehmend globalisierten und digitalisierten Marktumfeld behaupten müssen.

Die Adoption von KI-Technologien in Autohäusern konzentriert sich auf drei Kernbereiche, die jeweils erhebliche Effizienzgewinne und Umsatzsteigerungen ermöglichen. Im Bereich der Vertriebsoptimierung setzen KI-gesteuerte Preisalgorithmen und dynamische Bestandsprognosen neue Maßstäbe. Diese intelligenten Systeme reduzieren Lagerkosten um bis zu 30% und steigern die Abschlussrate durch personalisierte Angebote erheblich. Gleichzeitig revolutioniert KI die Kundeninteraktion: Moderne Chatbots verarbeiten bereits 60% aller niedrig-intensiven Anfragen, was jährlich circa 525.000 US-Dollar an Personalkosten einspart und Vertriebsmitarbeiter für hochwertige Leads freistellt.

Umsatzwirksamkeit und Return on Investment: Konkrete Erfolgsmetriken

Die finanzielle Wirkung von KI-Implementierungen in Autohäusern zeigt sich in beeindruckenden direkten Kennzahlen. Autohäuser mit KI-Integration erreichen eine 27% höhere Showroom-Terminvereinbarungsrate und eine 26% gesteigerte Lead-to-Sale-Konversionsrate gegenüber traditionellen Betrieben. Diese Verbesserungen sind nicht nur statistisch messbar, sondern haben direkte Auswirkungen auf die Profitabilität der Unternehmen.

Besonders bemerkenswert ist die Steigerung des durchschnittlichen Bestellwerts (AOV) durch KI-gestütztes Upselling um 20% – von 35.000 US-Dollar auf 42.000 US-Dollar pro Transaktion. Hochgerechnet auf ein durchschnittliches Autohaus mit 3.750 monatlichen Verkäufen generiert dies einen jährlichen Umsatzzuwachs von 315 Millionen US-Dollar. Diese beeindruckenden Zahlen erklären, warum 55% der Händler bei aktiver KI-Nutzung eine ROI-Steigerung von über 20% verzeichnen.

Die Erfolgsgeschichten gehen jedoch über reine Umsatzsteigerungen hinaus. KI-Systeme ermöglichen es Autohäusern, ihre operativen Kosten signifikant zu reduzieren, während sie gleichzeitig die Qualität ihrer Dienstleistungen verbessern. Durch automatisierte Prozesse können Mitarbeiter sich auf wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren, was sowohl die Mitarbeiterzufriedenheit als auch die Kundenerfahrung verbessert.

Kundenakzeptanz und regionale Unterschiede

Trotz der operativen Vorteile variiert die Kundenakzeptanz von KI-Technologien regional und anwendungsspezifisch erheblich. Bei personalisierten Empfehlungen zeigen 25-34% der Kunden Interesse an KI-basierten Fahrzeug- oder Finanzierungsvorschlägen, wobei die Zielgruppe unter 30 Jahren besonders aufgeschlossen ist. Diese demografische Verschiebung ist entscheidend für die langfristige Strategieplanung von Autohäusern.

Sprachassistenten erfreuen sich wachsender Beliebtheit: 44% der Neuwagenkäufer befürworten sprachgesteuerte KI-Hilfen im Fahrzeug, während humanoide Roboter im Showroom nur bei 15% auf Akzeptanz stoßen. Diese Diskrepanz zeigt, dass Kunden KI-Technologien bevorzugen, die einen klaren praktischen Nutzen bieten und sich nahtlos in ihre gewohnten Abläufe integrieren lassen.

Besonders interessant sind die regionalen Unterschiede in der Kaufmotivation: KI-Funktionen motivieren 84% der chinesischen Autofahrer zum Kauf, jedoch nur 48% der Europäer. Zudem lehnen 77% der europäischen Kunden Aufpreise für KI-Features ab. Diese Diskrepanz unterstreicht die Notwendigkeit einer nutzerzentrierten Implementierung: KI muss konkreten Mehrwert bieten – etwa durch Zeitersparnis bei Terminvereinbarungs-Bots oder Entscheidungshilfen durch konfiguratorbasierte Ausstattungsempfehlungen.

Werkstatt- und Serviceoptimierung durch vorausschauende KI

KI-gestützte Vorhersagemodelle revolutionieren das After-Sales-Geschäft und eröffnen völlig neue Dimensionen der Kundenbetreuung. Durch die Analyse historischer Fahrzeugdaten, Kilometerstände und Nutzungsmuster antizipieren diese intelligenten Systeme Wartungsbedarf mit einer beeindruckenden Genauigkeit von 89%. Diese Präzision ermöglicht es Autohäusern, proaktiv auf ihre Kunden zuzugehen, bevor Probleme auftreten.

Die Vorteile dieser proaktiven Herangehensweise sind vielfältig: Autohäuser können ihre Kunden vor Ausfällen kontaktieren, personalisierte Servicepaket-Empfehlungen aussprechen und ungeplante Stillstände um 40% reduzieren. Vorausschauende KI-Copiloten wie "MatchingCore" verbessern die Werkstatt-Termintreue um 20% und reduzieren den Planungsaufwand um 75%. Diese Effizienzgewinne führen nicht nur zu Kosteneinsparungen, sondern auch zu einer erheblichen Steigerung der Kundenzufriedenheit.

Die aspaara AG demonstriert eindrucksvoll die Skalierbarkeit solcher Lösungen: Ihr System "MatchingCore" wird flächendeckend in Karosserie- und Lackierabteilungen der AMAG Group eingesetzt und steigert dort die Kundenzufriedenheit signifikant durch verbesserte Planungszuverlässigkeit. Solche Erfolgsgeschichten zeigen, dass KI-Implementierungen nicht nur in Pilotprojekten funktionieren, sondern auch im großflächigen Einsatz ihre Wirksamkeit unter Beweis stellen.

Implementierungsherausforderungen und praktische Lösungsansätze

Obwohl 75% der Autohändler mit KI-Technologien moderat bis sehr vertraut sind, behindern drei Hauptfaktoren die erfolgreiche Skalierung von KI-Projekten. Die erste und oft unterschätzte Herausforderung liegt in der Datenqualität: 28% der Betriebe scheitern an der Echtzeit-Auswertung von Kundendaten. Ohne saubere, strukturierte und aktuelle Daten können selbst die fortschrittlichsten KI-Algorithmen nicht ihr volles Potenzial entfalten.

Die zweite Hürde betrifft regulatorische Aspekte: Unternehmen benötigen mindestens 18 Monate, um effektive KI-Governance-Modelle zu etablieren. Dies umfasst nicht nur die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO, sondern auch die Entwicklung interner Richtlinien für den verantwortungsvollen Umgang mit KI-Technologien. Die dritte Herausforderung liegt im Fachkräftemangel: 43% der Händler planen 2025 die Rekrutierung von KI-Spezialisten, insbesondere Machine-Learning-Ingenieure.

Erfolgreiche Lösungsansätze umfassen hybride Interaktionsmodelle, die KI-Bots für Routineanfragen mit menschlichen Agenten für komplexe Servicerequests kombinieren. Diese Ansätze erreichen eine Akzeptanzrate von +32% gegenüber rein automatisierten Lösungen. Cloud-basierte Plattformen wie CDK Dealership Xperience ermöglichen sprachgesteuerte Datenabfragen, die Planungsprozesse um 60% beschleunigen und gleichzeitig die Benutzerfreundlichkeit erhöhen.

Zukunftsperspektiven: KI als strategischer Imperativ

Bis 2027 soll der globale Automotive-KI-Markt auf 7 Milliarden US-Dollar wachsen, getrieben durch fünf Kernentwicklungen, die die Branche fundamental verändern werden. KI-Copiloten entwickeln sich zur "License to operate" im Aftersales, wobei früh adoptierende Betriebe Wettbewerbsvorteile von 15-30% in Effizienzkennzahlen erzielen. Diese Systeme werden nicht nur Prozesse optimieren, sondern auch völlig neue Geschäftsmodelle ermöglichen.

Generative KI revolutioniert das Marketing: Automatisierte Content-Erstellung für Social Media steigert bei jungen Käufern (18-34 Jahre) die Showroom-Besuchsrate um 24%. Diese Technologie ermöglicht es Autohäusern, personalisierte Inhalte in großem Maßstab zu erstellen und dabei authentisch und relevant zu bleiben. Predictive Analytics verknüpfen Mobilitätsdaten mit Finanzdienstleistungen, ermöglichen maßgeschneiderte Leasing-Upgrades und senken die Kundenabwanderung um 19%.

AI-gestützte Flottensteuerung optimiert bei Mietwagenanbietern die Auslastung durch prognosebasierte Fahrzeugzuweisung, was die Marge pro Einheit um 12% hebt. Diese Entwicklungen zeigen, dass KI nicht nur bestehende Prozesse verbessert, sondern völlig neue Wertschöpfungsketten ermöglicht. Die regionale Differenzierung wird dabei eine entscheidende Rolle spielen: Während Europa Sicherheit und Datenschutz priorisiert (nur 23% Zahlungsbereitschaft für KI), setzt China auf hyperpersonalisierte Fahrerlebnisse (Kaufmotivation: 84%).

Mindverse Studio: Die ultimative KI-Lösung für moderne Autohäuser

In diesem dynamischen Umfeld benötigen Autohäuser eine KI-Plattform, die nicht nur den aktuellen Anforderungen gerecht wird, sondern auch zukunftssicher ist. Mindverse Studio bietet genau diese Lösung: eine umfassende, DSGVO-konforme KI-Arbeitsumgebung, die speziell für die Bedürfnisse deutscher Unternehmen entwickelt wurde.

Mindverse Studio ist mehr als nur ein weiteres KI-Tool – es ist ein vollständiges Ökosystem, das Teams und Einzelpersonen einen sicheren Zugang zu über 300 Large Language Models bietet. Die Plattform ermöglicht es Autohäusern, maßgeschneiderte KI-Assistenten zu entwickeln, Drag-and-Drop-Workflows zu orchestrieren, private Engines zu erstellen und strukturierte Wissensdatenbanken zu verwalten. All dies geschieht auf deutschen Servern mit höchsten Verschlüsselungsstandards, um die Datensicherheit zu gewährleisten.

Für Autohäuser bedeutet dies konkret: Von der automatisierten Erstellung von Verkaufstexten über die intelligente Terminplanung bis hin zur personalisierten Kundenansprache – Mindverse Studio deckt alle Anwendungsfälle ab, die in modernen Autohäusern relevant sind. Die Plattform beschleunigt Recherche, Content-Erstellung, Bildgenerierung und Automatisierung von einem einzigen, intuitiven Dashboard aus.

Praktische Anwendungsfälle für KI in Autohäusern

Die praktischen Anwendungsmöglichkeiten von KI in Autohäusern sind nahezu unbegrenzt und erstrecken sich über alle Geschäftsbereiche. Im Vertrieb ermöglichen KI-gestützte Systeme eine präzise Kundenanalyse und -segmentierung, wodurch Verkäufer ihre Ansprache individuell anpassen können. Intelligente Empfehlungsalgorithmen analysieren Kundenverhalten und -präferenzen, um passende Fahrzeuge und Zusatzausstattungen vorzuschlagen, was die Abschlussrate erheblich steigert.

Im Servicebereich revolutioniert KI die Terminplanung und Ressourcenallokation. Predictive Maintenance-Systeme können anhand von Fahrzeugdaten vorhersagen, wann bestimmte Wartungsarbeiten erforderlich sind, und automatisch Termine vorschlagen. Dies führt zu einer gleichmäßigeren Auslastung der Werkstattkapazitäten und reduziert Wartezeiten für Kunden erheblich.

Das Marketing profitiert von KI durch automatisierte Content-Erstellung und personalisierte Kampagnen. KI-Systeme können Zielgruppen analysieren, optimale Versendezeitpunkte bestimmen und sogar A/B-Tests automatisch durchführen. Social Media Posts, Newsletter und Werbetexte werden nicht nur automatisch erstellt, sondern auch kontinuierlich optimiert, um die bestmögliche Performance zu erzielen.

Datenschutz und Compliance: Deutsche Standards für globale Technologie

Ein entscheidender Vorteil von Mindverse liegt in der konsequenten Einhaltung deutscher und europäischer Datenschutzstandards. Während viele internationale KI-Anbieter Daten auf ausländischen Servern verarbeiten und damit Datenschutzrisiken bergen, setzt Mindverse auf vollständige DSGVO-Konformität. Die Datenverarbeitung und das Hosting erfolgen ausschließlich in Deutschland, inklusive eines eigenen, unabhängig trainierten Large Language Models (LLM).

Diese Herangehensweise ist besonders für Autohäuser relevant, die täglich mit sensiblen Kundendaten arbeiten. Von Finanzierungsinformationen über persönliche Präferenzen bis hin zu Fahrzeugdaten – all diese Informationen müssen höchsten Sicherheitsstandards entsprechen. Mindverse bietet Multi-Level Encryption und höchste Verschlüsselungsstandards, um die Sicherheit der Nutzerdaten zu gewährleisten.

Im Gegensatz zu vielen anderen KI-Tools ist Mindverse nicht von externen Modellen abhängig, sondern betreibt ein eigenes LLM für maximale Sicherheit und Qualität. Dies bedeutet, dass Autohäuser KI-Technologien nutzen können, ohne Kompromisse bei Datenschutz oder Compliance eingehen zu müssen. Gleichzeitig erfüllt die Plattform alle Anforderungen des EU AI Acts und bereitet Unternehmen auf zukünftige regulatorische Entwicklungen vor.

ROI-Berechnung: Konkrete Kostenersparnisse durch KI-Implementierung

Die Investition in KI-Technologien für Autohäuser lässt sich durch konkrete ROI-Berechnungen rechtfertigen. Betrachtet man die durchschnittlichen Zeitersparnisse und Effizienzgewinne, ergeben sich beeindruckende Zahlen. Ein typisches Autohaus kann durch den Einsatz von KI-gestützten Chatbots und Automatisierungslösungen jährlich bis zu 525.000 US-Dollar an Personalkosten einsparen, während gleichzeitig die Servicequalität steigt.

Die Zeitersparnis in verschiedenen Bereichen ist messbar und signifikant: Verkaufsgesprächsvorbereitungen, die normalerweise 20 Minuten dauern, können auf 2 Minuten reduziert werden. Reklamationsbearbeitungen verkürzen sich von 60 auf 3 Minuten, und die Erstellung von Social Media-Beiträgen dauert statt 10 Minuten nur noch 30 Sekunden. Hochgerechnet auf ein Jahr und einen Mitarbeiter ergeben sich Einsparungen von 98 Arbeitstagen und 19.685 Euro.

Diese Berechnungen basieren auf konservativen Schätzungen und berücksichtigen nur direkte Zeitersparnisse. Hinzu kommen indirekte Vorteile wie verbesserte Kundenzufriedenheit, höhere Abschlussraten und reduzierte Fehlerquoten. Autohäuser, die KI-Technologien frühzeitig implementieren, positionieren sich nicht nur für aktuelle Effizienzgewinne, sondern auch für zukünftige Wettbewerbsvorteile.

Change Management: Mitarbeiter erfolgreich in die KI-Transformation einbinden

Der Erfolg von KI-Implementierungen hängt maßgeblich davon ab, wie gut Mitarbeiter in den Transformationsprozess eingebunden werden. Studien zeigen, dass 43% der Autohäuser bereits konkrete Pläne für die Rekrutierung von KI-Spezialisten haben, aber der Schlüssel liegt nicht nur in neuen Mitarbeitern, sondern in der Weiterbildung bestehender Teams.

Erfolgreiche Autohäuser setzen auf umfassende Schulungsprogramme, die Mitarbeiter schrittweise an KI-Technologien heranführen. Dabei ist es wichtig zu betonen, dass KI nicht Arbeitsplätze ersetzt, sondern Mitarbeiter von repetitiven Aufgaben befreit und ihnen ermöglicht, sich auf wertschöpfende Tätigkeiten zu konzentrieren. Verkäufer können mehr Zeit für Beratungsgespräche aufwenden, Servicemitarbeiter können komplexere Probleme lösen, und Marketingexperten können sich auf strategische Kampagnenplanung konzentrieren.

Die Einführung von KI-Tools sollte iterativ erfolgen, beginnend mit einfachen Anwendungsfällen, die schnelle Erfolge zeigen. Dies schafft Vertrauen und Akzeptanz bei den Mitarbeitern. Gleichzeitig ist es wichtig, klare Richtlinien für den Umgang mit KI-Technologien zu etablieren und regelmäßige Feedback-Runden durchzuführen, um Verbesserungspotenziale zu identifizieren.

Branchenspezifische KI-Anwendungen: Von der Theorie zur Praxis

Die Automobilbranche bietet einzigartige Anwendungsmöglichkeiten für KI-Technologien, die weit über allgemeine Business-Anwendungen hinausgehen. Im Bereich der Fahrzeugbewertung können KI-Systeme Marktdaten, Zustandsberichte und historische Verkaufsdaten analysieren, um präzise Bewertungen für Gebrauchtwagen zu erstellen. Dies beschleunigt nicht nur den Ankaufsprozess, sondern erhöht auch die Genauigkeit der Preisfindung.

Für die Finanzierungsberatung ermöglichen KI-Algorithmen eine Echtzeit-Analyse der Kreditwürdigkeit und können automatisch die besten Finanzierungsoptionen für jeden Kunden vorschlagen. Dies verkürzt die Bearbeitungszeit erheblich und verbessert gleichzeitig die Kundenerfahrung. Intelligente Systeme können auch Risikobewertungen durchführen und Autohäusern dabei helfen, fundierte Entscheidungen bei der Kreditvergabe zu treffen.

Im Bereich der Lagerverwaltung optimieren KI-Systeme nicht nur die Bestandsführung, sondern können auch Nachfrageprognosen erstellen und automatisch Bestellungen auslösen. Dies reduziert sowohl Überbestände als auch Fehlbestände und verbessert die Kapitaleffizienz erheblich. Moderne Systeme berücksichtigen dabei saisonale Schwankungen, regionale Präferenzen und sogar makroökonomische Faktoren.

Integration in bestehende Systeme: Nahtlose Digitalisierung

Eine der größten Herausforderungen bei der KI-Implementierung in Autohäusern liegt in der Integration mit bestehenden Systemen. Moderne Autohäuser nutzen bereits eine Vielzahl von Software-Lösungen: DMS (Dealer Management Systems), CRM-Systeme, Buchhaltungssoftware und spezialisierte Branchenlösungen. KI-Plattformen müssen sich nahtlos in diese bestehende IT-Landschaft integrieren lassen.

Mindverse Studio bietet umfassende API-Schnittstellen und Integrationsmöglichkeiten, die eine reibungslose Anbindung an bestehende Systeme ermöglichen. Dies bedeutet, dass Autohäuser nicht ihre gesamte IT-Infrastruktur erneuern müssen, sondern KI-Funktionalitäten schrittweise hinzufügen können. Die Plattform unterstützt gängige Datenformate und Protokolle, was die Implementierung erheblich vereinfacht.

Besonders wichtig ist die Möglichkeit, Daten aus verschiedenen Quellen zu konsolidieren und zu analysieren. KI-Systeme können nur dann ihr volles Potenzial entfalten, wenn sie Zugang zu umfassenden und aktuellen Daten haben. Mindverse Studio bietet strukturierte Wissensdatenbanken und ermöglicht es, Informationen aus verschiedenen Systemen zu verknüpfen und intelligent zu nutzen.

Zukunftsausblick: Die nächste Generation des Autohandels

Die Entwicklung von KI-Technologien schreitet mit atemberaubender Geschwindigkeit voran, und die Automobilbranche steht erst am Anfang dieser Transformation. In den kommenden Jahren werden wir eine weitere Verschmelzung von physischen und digitalen Erlebnissen erleben. Virtuelle Showrooms werden durch Augmented Reality und Virtual Reality erweitert, sodass Kunden Fahrzeuge in ihrer gewohnten Umgebung "erleben" können, bevor sie eine Kaufentscheidung treffen.

Autonome Fahrzeuge werden neue Geschäftsmodelle ermöglichen, bei denen Autohäuser nicht nur Fahrzeuge verkaufen, sondern auch Mobilitätsdienstleistungen anbieten. KI wird dabei eine zentrale Rolle bei der Optimierung von Routen, der Vorhersage von Wartungsbedarf und der Personalisierung von Fahrerlebnissen spielen. Diese Entwicklungen erfordern bereits heute strategische Vorbereitungen und Investitionen in entsprechende Technologien.

Die Integration von KI in alle Aspekte des Autohandels wird zur Grundvoraussetzung für den Geschäftserfolg. Autohäuser, die diese Transformation verschlafen, werden sich in einem zunehmend digitalisierten Marktumfeld schwertun. Gleichzeitig eröffnen sich für Vorreiter enorme Chancen, sich von der Konkurrenz abzuheben und neue Kundensegmente zu erschließen.

Fazit: KI als strategischer Imperativ für moderne Autohäuser

Künstliche Intelligenz hat sich vom experimentellen Tool zum strategischen Imperativ im Autohandel entwickelt. Die Evidenz ist eindeutig und unwiderlegbar: KI-adoptierende Betriebe generieren nachweislich höhere Umsätze (durchschnittlich +22%), reduzieren operative Kosten (bis zu -30%) und steigern die Kundenbindung (Wiederkehrrate: +24%). Diese Zahlen sind nicht nur beeindruckend, sondern zeigen auch, dass KI-Investitionen sich schnell amortisieren und langfristige Wettbewerbsvorteile schaffen.

Die erfolgreiche Umsetzung erfordert jedoch einen durchdachten, dreidimensionalen Ansatz: Erstens die strategische Technologieintegration mit Priorisierung von Anwendungen mit direkter ROI-Wirkung wie Chatbots und Predictive Maintenance. Zweitens eine konsequente Kunzentrierung, bei der KI menschliche Interaktion nicht ersetzt, sondern ergänzt – besonders in beratungsintensiven Phasen. Drittens den systematischen Aufbau interner KI-Kompetenzen durch Partnerschaften mit Tech-Anbietern und gezielte Talentakquisition.

Autohäuser, die diese Prinzipien verinnerlichen und mit der richtigen Technologie-Plattform umsetzen, werden nicht nur die Transformation des Mobilitätssektors überleben, sondern ihre Marktposition signifikant stärken. KI ist kein Hype mehr, sondern das neue Betriebssystem des Automobilhandels. Die Frage ist nicht mehr, ob KI implementiert wird, sondern wie schnell und effektiv dies geschieht.

Mindverse Studio bietet Autohäusern die ideale Plattform, um diese Transformation erfolgreich zu meistern. Mit seiner umfassenden Funktionalität, DSGVO-Konformität und branchenspezifischen Anwendungsmöglichkeiten ist es die ultimative Lösung für moderne Content- und Automatisierungsanforderungen im Automobilhandel.