3.4.1. Arbeitsbeispiel

Unternehmensprofil

Die fiktive AutoService Nord GmbH ist ein mittelständischer Betrieb mit Sitz in Greifswald in Mecklenburg-Vorpommern. Das Unternehmen vereint drei Geschäftsfelder:

Gebrauchtfahrzeughandel
freie Kfz-Werkstatt
Verkauf von Transportern und leichten Nutzfahrzeugen

Der Betrieb beschäftigt rund 25 Mitarbeitende aus Werkstatt, Verkauf und Verwaltung.

Ausgangssituation

Die Automobilbranche befindet sich im Wandel. Alternative Antriebe wie Elektrofahrzeuge (BEV) gewinnen an Bedeutung. Gleichzeitig verändern sich Marktanteile, Zulassungstrends und Kundenbedürfnisse – etwa hin zu SUVs oder Transportern für Handwerk und Gewerbe.

Die AutoService Nord GmbH möchte darauf reagieren und plant:

eine Anpassung des Fahrzeugangebots im Gebrauchtmarkt
eine Modernisierung der Werkstattausstattung, insbesondere für Elektromobilität
eine fundierte Investitionsplanung für 2025

Ziel der Analyse

Auf Basis echter Daten des Kraftfahrt-Bundesamtes (KBA) für Dezember 2024 und Januar 2025 soll herausgefunden werden:

Welche Fahrzeugklassen und Segmente sind besonders gefragt?
Welche Marken und Modelle mit Elektroantrieb zeigen starkes Wachstum?
Wie könnte sich dies auf Werkstattbedarf auswirken?

Daten

Grundlage sind Monatsstatistiken vom Kraftfahr-Bundesamtes für die Monate Dezember 2024 und Januar 2025. Die Datenblätter für Dezember 2024 enthalten auch Daten für das gesamte Jahr 2024.

Hinweis: Die Tabellen enthalten einleitenden Freitext. Da ChatGPT Probleme hatte eigentlich Dateninhalte zu finden, musste dies von mir im Vorfeld angepasst werden. Der Inhalt wurde auf die eigentlichen Tabellen reduziert, Deckblätter und Freitext wurde entfernt.

2024

2025

Rolle der KI

Für die Analyse werden klassische Excel-Funktionen mit KI-gestützten Hilfsmitteln kombiniert. Zum Einsatz kommt ChatGPT, um:

Rohdaten schneller zu interpretieren
Diagramme automatisch zu beschreiben
Textauswertungen und Empfehlungen zu formulieren

Dies zeigt praxisnah, wie KI die Datenanalyse im beruflichen Kontext unterstützt.

Daten einpflegen

Wir geben ChatGPT die notwenidigen Daten, informieren es über die Ausgangssituation.

Abfragen

1. Fahrzeugsegmente & Modelle

Ziel: Herausfinden, welche Fahrzeugtypen besonders stark nachgefragt werden, um eventuelle Ankäufe leichter einordnen zu können.

Welche Fahrzeugklassen wurden im Januar 2025 und Dezember 2024 am häufigsten neu zugelassen? Setze dies in Relation zum gesamten Jahr 2024. Ausgabe: Balkendiagramme.

Welche 5 Modelle mit den höchsten Zulassungen gehörten zum Segment „Transporter“?

2. Antriebsarten & Entwicklung

Ziel: Verstehen, wie sich alternative Antriebe entwickeln.

Praxisnahe Prompts:

Wie hoch ist der Anteil reiner Elektrofahrzeuge (BEV) in den Neuzulassungen im Januar 2025?
Welche drei Fahrzeugklassen haben den höchsten Elektroanteil?

3. Marken & Marktveränderung

Ziel: Bewertung, welche Hersteller wachsen oder verlieren.

Praxisnahe Prompts:

Welche Marken hatten im Januar 2025 die höchsten Neuzulassungen?
Welche Marke hat ihren BEV-Anteil im Vergleich zum Vormonat am stärksten gesteigert?

→ Weiter mit: hersteller

4. Werkstatt & Geschäftsrelevanz

Ziel: Ableitung konkreter Auswirkungen für das Unternehmen.

Praxisnahe Prompts:

Für welche Modelle mit Hochvolt-Antrieb ist ein erhöhter Werkstattbedarf zu erwarten?
Welche Marken mit starkem Wachstum könnten für Ersatzteile und Spezialisierung relevant sein?

→ Weiter mit: werkstattbedarf

5. Ausblick & Empfehlung

Ziel: Trends erkennen und Handlungsstrategien ableiten.

Praxisnahe Prompts:

Welche Fahrzeugklassen zeigen über zwei Monate hinweg steigende Zulassungen?
Welche Fahrzeugtypen oder Antriebsarten sollte AutoService Nord 2025 verstärkt ins Portfolio aufnehmen?

→ Weiter mit: ausblick