Leva Group & heizungs-shop.ch

Vom klassischen Webshop zur automatisierten Beratungs-Maschine.

WEITER

PROJEKT IN KÜRZE

Kunde
Leva Group GmbH
Branche
E-Commerce / Heizungstechnik
Projekt
Shop-Relaunch + KI-Fachberater + CI + Ads
Zeitrahmen
Laufende Betreuung
Ergebnis
96 % autonome Lösungsquote
heizungs-shop.ch nach dem Relaunch durch graylife

[1] Das Projekt in 30 Sekunden.

Kunde Leva Group GmbH (heizungs-shop.ch)
Branche E-Commerce / Gebäudetechnik (Heizungen, Boiler, Klima)
Leistungen Shop-Modernisierung, KI-Fachberater, Management-Dashboard, Brand Imagery, Performance Marketing (Google & Meta Ads)
Kernergebnis 96 % autonome Lösungsquote im Chatverlauf-Portal

[2] Die Ausgangslage.

Heizungen und Boiler sind extrem beratungsintensive Produkte. Kunden wissen oft nicht, welches System zu ihrem Gebäude passt, und stellen komplexe technische Fragen – häufig ausserhalb der Geschäftszeiten.

Die Konsequenz:

  • Das Support-Team verbrachte einen Grossteil seiner Zeit mit wiederkehrenden Beratungsgesprächen.
  • Abends und am Wochenende gingen potenzielle Käufer verloren, weil niemand beraten konnte.
  • Standard-Chatbots auf dem Markt konnten die technische Tiefe des Sortiments nicht abbilden.
Support-Büro Leva Group

[3] Was wir umgesetzt haben.

3.1 Shop-Modernisierung

WordPress (Leva Group Main-Site):

  • [>] Komplettes UI/UX-Redesign der Unternehmensseite
  • [>] Integration von Team-Profilen und klare Seitenstruktur

PrestaShop (heizungs-shop.ch):

  • [>] Produkt-Landingpages für zentrale Sortimentsbereiche
  • [>] Ladezeiten-Optimierung durch moderne Bildformate
  • [>] Intelligente Produktempfehlungen zur Verkaufssteuerung

3.2 KI-Fachberater „Heizi"

Das Herzstück des Projekts: ein virtueller Berater, der sich fundamental von Standard-Chatbots unterscheidet.

Eigenschaft Standard-Bot Graylife Custom KI
Produktwissen Verwechselt ähnliche Fachbegriffe Schlägt Produktserien in strukturierten Quellen nach
Verkaufslogik Empfiehlt zufällig oder das Günstigste Berät basierend auf Ihrer individuellen Verkaufsstrategie
Kontextverständnis Jede Anfrage isoliert betrachtet Erkennt bauliche Voraussetzungen und empfiehlt das technisch passende System
Wissensquellen Vermischt interne und externe Quellen Nutzt definierte Dokumente und eskaliert bei fehlenden Angaben
Heizi Support KI im Einsatz

3.3 Brand Imagery

  • [>] KI-Portrait-Optimierung: Das Leva-Team lieferte simple Smartphone-Fotos. Wir haben diese per KI in professionelle Studio-Portraits verwandelt (inkl. Beleuchtung, Grading und einheitlicher Corporate Identity) – ganz ohne teures Kamera-Team vor Ort.
  • [>] Produktinszenierungen: Nüchterne 3D-Renderings der Hersteller wurden per KI fotorealistisch in echte Kellerräume integriert. So können sich Kunden die Geräte in ihrem eigenen Zuhause viel besser vorstellen.
  • [>] Chatbot-Maskottchen "Heizi": Wir haben ein eigenes Maskottchen entworfen, das die Firma sympathisch repräsentiert und vom visuellen Design direkt an die Produkte aus dem Heizungs-Shop erinnert.
Chatbot Maskottchen Heizi

3.4 Performance Marketing (Google & Meta Ads)

Wir haben die Google- und Meta-Kampagnen neu strukturiert. Ziel waren eine klarere Budgetsteuerung, weniger interne Überschneidungen und eine bessere Nutzung der bestehenden Nachfrage:

  • [>] Klare Kampagnenstruktur: Produktbereiche und Zielgruppen wurden sauber voneinander getrennt.
  • [>] Bereinigte Suchbegriffe: Überschneidungen und unnötige Konkurrenz zwischen Kampagnen wurden reduziert.
  • [>] Gezielte Budgetsteuerung: Das Budget wird anhand der tatsächlichen Nachfrage und Wirtschaftlichkeit verteilt.
  • [>] Relevantes Retargeting: Interessenten sehen passende Produkte aus ihrem vorherigen Shopbesuch.
  • [>] Sauberes Kampagnensetup: Anzeigen, Promotions und Tracking wurden geprüft und korrigiert.

3.5 Management-Dashboard

Ein geschütztes Portal, über das die Geschäftsleitung:

  • [>] Alle Kundengespräche einsehen kann
  • [>] Erkennt, welche Fragen zu Verkäufen führen
  • [>] Fehler markieren und als Korrekturaufgabe erfassen kann

[4] Im Betrieb gemessen.

96 %

Autonome Lösungsquote

Gemessen im Chatverlauf-Portal und vom Kundenteam anhand der geführten Gespräche bewertet.

CHATVERLAUF-PORTAL · HEIZUNGS-SHOP.CH
LIVE
CHAT
Gesprächsprotokolle
QA
Bewertungen
TEST
Gegentests
96%
Autonome Lösungsquote
> KORREKTUR VOM FALL BIS ZUR FREIGABE
01
Ungelöste Gespräche prüfen
PRÜFEN
02
Fehler nach Ursache gruppieren
GRUPPE
03
Daten oder Logik korrigieren
ÄNDERN
04
Ursprünglichen Fall nachstellen
TESTEN
05
Bekannte Szenarien gegenprüfen
REGRESS
06
Nach menschlicher Freigabe live
LIVE
[i] 96 % autonome Lösungsquote, im Chatverlauf-Portal gemessen und vom Leva-Team bewertet.
[+] Jede Korrektur wird geprüft: zuerst am ursprünglichen Gespräch, danach gegen bekannte Szenarien.
[~] Einordnung: Die Kennzahl beschreibt den Anteil der als gelöst bewerteten Gespräche. Sie ist keine Aussage zu Umsatz oder Kampagnenleistung.
[q] Quelle: Chatverlauf QA-Portal. Lösungsquote = gelöst / (gelöst + nicht gelöst), bewertet vom Leva-Team.

[5] Warum der Bot besser wird.

Fehler in Antworten werden im Chatverlauf-Portal markiert. Wissensdatenbanken, Produktdaten und Bot-Orchestrierung hängen an einer gemeinsamen Werkzeugkette, damit Korrekturen gezielt umgesetzt werden können.

Jede Korrektur wird gegen den ursprünglichen Fall und gegen bekannte Szenarien getestet, bevor sie live geht.

OPTIMIERUNGSZYKLUS
01
Abzug Alle nicht gelösten Fälle eines definierten Zeitraums werden aus dem Chatverlauf-Portal gezogen – inklusive der Notizen, die das Leva-Team am Fall hinterlegt hat.
02
Analyse & Clustering Die Fälle werden nach Ursache gruppiert statt einzeln abgearbeitet: Welche Fehler haben denselben Auslöser? Wo liegt der grösste Hebel?
03
Ursache statt Symptom Verwandte Fehler werden nach gemeinsamer Ursache gruppiert. Dadurch lässt sich die Datenaufbereitung oder Beratungslogik an der richtigen Stelle korrigieren.
04
Korrektur an der richtigen Stelle Je nach Ursache: Datenaufbereitung, Wissensdatenbank oder Beratungslogik. Immer nur eine Änderung pro Schritt – damit Wirkung und Nebenwirkung messbar bleiben.
05
Gegentest am echten Fall Die Kundenfrage aus dem echten Gespräch wird automatisiert nachgestellt: Antwortet der Bot jetzt korrekt? Vorher/Nachher wird gemessen, nicht behauptet.
06
Regressionstest Zusätzlich läuft die komplette Testsuite gegen alle bekannten Fälle: Hat die Korrektur versehentlich etwas kaputtgemacht, das vorher funktionierte?
07
Freigabe Erst wenn Zielfall und Regression sauber sind, geht die Änderung live. Änderungen laufen zuerst auf einem Testsystem – der Live-Bot bekommt nur, was nachweislich funktioniert.

Human in the Loop – bewusst so gebaut

  • [>] Der Zeitraum für den Abzug wird manuell freigegeben. Ein Mensch entscheidet, was live geht – bei einem System, das produktiv mit Kunden spricht, ist das keine Bremse, sondern Absicht.
  • [>] Der Zyklus liesse sich als terminierter Task vollautomatisch fahren – technisch ist alles verbunden. Wir schalten das dort frei, wo es sinnvoll ist.
  • [>] Die Trennung Test / Live / Backup hat in der Praxis bereits eine Verschlechterung abgefangen, bevor sie einen Kunden erreicht hat.
[i] Beispiele aus der Qualitätssicherung: fehlende Produktlinks ergänzen, Zubehör-Anfragen korrekt weiterführen und Preislogik für kombinierte Produkte gegenprüfen.

[6] Werbung, die rechnet.

Parallel zur Beratungs-Automatisierung betreuen wir Google und Meta Ads. Kampagnenstruktur, Suchbegriffe, Budgets, Creatives und Tracking werden gemeinsam betrachtet.

Im Einsatz · Klima
Google- und Meta-Ads-Creative für Klimaanlagen – heizungs-shop.ch
Im Einsatz · Boiler
Google- und Meta-Ads-Creative für Boiler – heizungs-shop.ch

[i] Zwei der aktuell laufenden Ad-Creatives. Bewusst im quadratischen Format produziert – so funktionieren sie in allen Placements von Google und Meta, auf Mobile wie Desktop, ohne Zuschnitt-Verluste.

Google Ads

Suchbegriffe & Struktur

Produktbereiche wurden getrennt, Suchbegriffe bereinigt und Anzeigen den passenden Zielseiten zugeordnet.

Meta Ads

Creatives & Retargeting

Kampagnen erhielten passende Bildvarianten. Retargeting-Gruppen wurden nach zuvor betrachteten Produkten strukturiert.

Laufende Pflege statt einmaliges Setup

Suchanfragen, Platzierungen, Budgets und Motive werden regelmässig geprüft. Saisonale Nachfrage wird in der Auswertung getrennt von Änderungen am Kampagnensetup betrachtet.

[7] Technische Grundlagen.

[>]
Getrennte Umgebungen: Test, Live-Betrieb und QA-Aufgaben werden getrennt geführt. Änderungen werden vor der Freigabe ausserhalb des Live-Systems geprüft.
[>]
Backups & Wiederherstellung: Backups und Wiederherstellungsabläufe sind Teil des technischen Betriebs und werden getrennt vom Live-System verwaltet.
PASSEND DAZU · AUTOMATION

Dieses Setup
ist auf jede Branche
übertragbar.

Der Ansatz lässt sich auf andere beratungsintensive Angebote übertragen: Wissensquellen strukturieren, Beratungslogik abbilden, Gespräche prüfen und Korrekturen kontrolliert freigeben.

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