Conveso Industry Report

Netzausfälle, hohe Churn-Raten und Medienbrüche kosten Millionen – während Kunden und Regulatoren Echtzeit-Service erwarten.

Führende Netzbetreiber senken Netzstörungskosten um 54%, steigern Erstlösungsquote im Service auf 90% und erhöhen Netzauslastung durch datenbasierte Optimierung und KI-gestützte Kundenbetreuung.

Netz- und Service-Engpässe, die Profitabilität und Marke gefährden

Deutsche TK-Anbieter verlieren jährlich Milliarden durch Betriebsausfälle, Serviceverzögerungen und Kundenabwanderung. Die nächsten sechs Pain Points bestimmen Ihre Wettbewerbsfähigkeit im Core- und Access-Geschäft.

Netzausfälle verursachen hohe operative Kosten und Reputationsschäden

  • Durchschnittlich 7,3 Stunden Outage/Monat je Region
  • Pro Netzknoten ca. 1,1 Mio. € jährliche Opex und Pönalen
  • Alarmierung und Monitoring lückenhaft
  • Technischer Außendienst springt reaktiv
  • Negative Presse und Social-Media-Shitstorms

Field Service Bindung und Leerzeit durch ineffiziente Techniker-Disposition

  • Techniker fahren im Schnitt 31% mehr als nötig
  • Über 25% der Tickets benötigen Nachbesserung
  • Terminvergabe zu wenig kundenorientiert, hohe No-Show-Quoten
  • Ersatzteilbestellung oft erst verzögert
  • Servicekosten pro Einsatz steigen jährlich um 6-9%

Kundensupport bindet Überkapazitäten für Standardanfragen

  • Bis zu 59% Anfragen betreffen immer gleiche Themen
  • Warteschleifenzeit über 7 Min., Servicelevel unter 82%
  • Self-Service, Chat und KI werden kaum eingesetzt
  • Mehrfachkontakte wegen fehlender Lösung beim Erstkontakt
  • Unnötige Eskalationen und unzufriedene Kunden

Hohe Churn-Raten in wettbewerbsintensiven Märkten

  • 14-23% Churnrate je nach Produkt
  • Retention-Angebote meist ungetimt, Incentives zu teuer
  • Up- und Cross-Selling werden verpasst
  • Key-Accounts wechseln zur Konkurrenz nach Störung
  • Wertvoller CLV (Kundenwert) geht verloren

Dateninseln bremsen automatisierte Steuerung und Vertriebserfolg

  • Fehlende Transparenz für End-to-End-Kundenprozesse
  • Reporting-Inseln und manuelle Datenübertragung
  • Prognosen und Segmentierungen mit veralteten Daten
  • Antwortzeiten auf Management-Anfragen zu hoch
  • Upsell- und Retentionpotenziale werden nicht ausgeschöpft

Time-to-Market für neue Produkte, Plattformen und Tarife zu lang

  • Go-live neuer Produkte dauert 4x länger als bei Startups
  • Viele manuelle Schnittstellen und Regressionstests
  • Partnerintegration (Streaming, IoT, Energy) komplex
  • Billing, CRM, Tarif, Vertrieb nicht synchronisiert
  • Marktchancen gehen verloren

Netzausfälle kosten Millionen und binden Monteur-Kapazität

Störungen dauern durchschnittlich über 7 Stunden, Opex für Reparatur und SLA-Strafen steigen.

KI-Netzmonitor & Self-Healing

  • Echtzeit-Monitoring aller Netzelemente
  • KI lokalisiert Fehlerpunkte und stößt Automatisierung an
  • Adaptive “Self-Healing”-Algorithmen bei Brownouts
  • Proaktive Kundenbenachrichtigung + ETA
  • Netzverfügbarkeit steigt auf >99,99%

Impact Berechnung

Ausgangssituation:

  • Netzbetreiber, 1 Mio. Kunden, ca. 45 relevante Outages/Jahr ≥ 1h
  • Störungskosten ca. 1,6 Mio. €/Jahr

Berechnung:

  • Outage-Dauer -54% realistisch: 865.000 €
  • Opex-Reduktion (Netzreparatur): 130.000 €
  • Plus Kundenzufriedenheit/NPS
  • Systemkosten abgezogen: 960.000 € netto

Störung

960k€

Smart Field Dispatch & Routing

  • KI priorisiert Techniker und Routen
  • Live-Optimierung reduziert Fahrtzeit und Leerfahrten um 33%
  • Automatische Ersatzteilprognose
  • Digitale Terminbuchung für Kunden
  • Prozesse für Nachbesserungen automatisiert

Impact Berechnung

Ausgangssituation:

  • 185 Techniker
  • durchschnittl. 31% Leerzeit
  • Opex 1,4 Mio. €/Jahr

Berechnung:

  • Reduktion Leerkosten: ca. 460.000 €
  • Effektiver Personaleinsatz: ca. 40.000 €
  • Reduktion Nachbuchungen: ca. 10.000 €
  • Abzgl. Systemkosten: 510.000 € netto

Disposition

510k€

AI-First-Support & Self-Service-Portal

  • Self-Service-Quote steigt auf 55%
  • Automatisierte Routing & Fallbearbeitung
  • Reduktion Personalbedarf im Callcenter
  • Hoher Anteil an Case-Lösung beim Erstkontakt
  • Zufriedenere Kunden durch Echtzeit-Lösung

Impact Berechnung

Ausgangssituation:

  • 90 FTE im Callcenter
  • ca. 2 Mio. Calls/Jahr
  • 28 €/Call

Berechnung:

  • Automatisierung 45% der Calls: 900.000 Calls × 28 € = 25,2 Mio. €
  • Sparpotenzial ca. 2,4% realisierbar: 600.000 € nach Systemkosten

Support

600k€

Predictive Churn Prevention

  • Echtzeit Churnscore pro Kunde
  • Automatisierte Best-Next-Offer
  • Upselling und Cross-Selling digital
  • Retention sofort – kein manuelles Nachtelefonieren
  • Jahresumsatzverlust reduziert

Impact Berechnung

Ausgangssituation:

  • Churnrate 15%
  • Kundenwert 780 €/Jahr
  • 3.200 Kundenverluste/Jahr

Berechnung:

  • Verlorene Kunden -26% = 832 × 780 € = 648.960 €
  • Realistisch realisierbar 65%: 420.000 €

Churn

420k€

Data Hub & 360° Customer/Network

  • Echtzeit-Datenintegration
  • Dashboards für Management, Prognose, Commerce
  • Automatisierte Opportunity-Erkennung
  • Reportingdauer von Wochen auf Minuten
  • Verkürzte Antwortzeiten

Impact Berechnung

Ausgangssituation:

  • 12 Kernsysteme
  • 9 FTE für Reporting/Konsolidierung

Berechnung:

  • Datensilos -50%
  • Personal von 9 FTE → 5 FTE = 153k€
  • Fehleraufwand um 70% gesenkt: 70k€
  • Systemkosten -25%: 87k€

Integration

310k€

Digital Product Factory & Launch Automation

  • "Product Setup Wizard" für neue Produkte/Tarife
  • IT, Vertrieb, Billing automatisiert synchronisiert
  • Go-Live-Zeit von 14 auf 6 Monate
  • Automatisiertes Partner-Onboarding
  • Cross-Channel Rollout-Möglichkeit

Impact Berechnung

Ausgangssituation:

  • 4 Produktlaunches/Jahr
  • Enablingkosten 800k€
  • Personalkosten + Delays >350k€

Berechnung:

  • 7 Monate schneller im Markt
  • Kostenersparnis im Rollout/Enabling: 280k€
  • Abzgl. System/Umsetzung: 230.000 €

Produkte

230k€

Digital Product Factory & Launch Automation

230k€

Data Hub & 360° Customer/Network

310k€

Predictive Churn Prevention

420k€

AI-First-Support & Self-Service-Portal

600k€

Smart Field Dispatch & Routing

510k€

KI-Netzmonitor & Self-Healing

960k€

Jährliche Einsparung

3,91M€

Effizienzpotenzial für Ihren Netzbetrieb berechnen

Netz- und Service-Check: Wie viel Marge und Marktanteil verlieren Sie noch?

  • Excel-Tool analysiert Netz- und Servicepotenzial in 10 Minuten – 6 Werte eingeben
  • Sofort-Bericht: Störungskosten, Servicezeiten, Churn in €
  • ROI-Kalkulation mit Branche-Benchmark
  • Bonus: Maßnahmenliste für Quick Wins und Sofort-Upgrades
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Unsere Implementierungsmethodik

Systematische Transformation zum Digital Telco Leader in drei Phasen

Wir verknüpfen tiefes Netzwissen, Operations-Optimierung und smarte KI. Kein Patchwork aus Tools, sondern digitale Ende-zu-Ende-Plattformen für Netze, Service und Vertrieb – für mehr Wachstum, Effizienz und Kundenzufriedenheit.

1

Netz- & Service-Potentialanalyse

Workshops mit Netzbetrieb, Service, Produktmanagement Analyse von Ausfällen, Servicezeiten, Medienbrüchen und Churn Datenflüsse pro Touchpoint, Bottleneck-Mapping Wichtige KPI (z. B. Netzauslastung, Trouble Ticket Time, Lösungserstkontakt) Opportunity Map für Quick Wins und Digitalskalierung

Kontakt aufnehmen
2

Pilotierung auf Hochlastgebiet/Netzknoten

Pilot im Netzmonitoring, Dispatch oder Kundenportal 4-Wochen-Sprints: Predictive Outage Detection, Smart Ticket Routing, Self-Service Portal Begleitung durch Netz- und Serviceleitung, internes Feedback Sprint-Reviews: Deutlich reduzierte Störzeit, Service-Backlog, Opex Digitalisierung ab Woche 8 sichtbar

3

Rollout & nachhaltige Netzentwicklung

Netzwerkweite Implementation auf alle Netzknoten und Servicebereiche Integration externer Partner (Techniker, Baufirmen, Geräte) Monatliche KPI-Reviews: Netzauslastung, Servicequote, NPS Continuous Improvement und Akzeptanzaufbau Nach 12 Monaten: >50% Störungskostenreduktion, Servicequote 90%+

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