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  4. Anderthalb Tage Arbeit. Ein paar Minuten KI. | Thomas Fontaine & Rocky Khan - #40
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Eine Kollegin, zwölf Sprachen, ein bis anderthalb Tage Arbeit pro
Auswertungsrunde. So lief die Analyse von Kundenfeedback bei
Mazda: Daten aus dem CRM ziehen, übersetzen, klassifizieren, in
Excel zusammenführen. Heute läuft das automatisierte Notebook in
wenigen Minuten durch.

Thomas Fontaine ist Senior Manager Consumer Analytics bei Mazda
Motor Europe. Davor hat er sieben Jahre bei der REWE Group
gearbeitet — mit Millionen Kundentransaktionen und der Frage,
welchen messbaren Mehrwert eine Analyse überhaupt liefert. Diese
Perspektive hat er mit in die Automobilindustrie genommen.

In der aktuellen Episode erzählt er, wie Mazda gemeinsam mit
Datasolut diesen Prozess auf Databricks automatisiert hat, warum
neue Tools alte Prozessprobleme nicht automatisch lösen — und
woran er gute Analytics-Leute erkennt.

Ein paar Dinge, die hängengeblieben sind:

Zum Mazda-Use-Case: Der Wunsch war zunächst eine Copilot-Lösung.
Gebaut wurde stattdessen eine automatisierte Auswertung auf
Databricks: Freitext übersetzen, klassifizieren und um eine
Sentiment-Analyse ergänzen. Weil die Ergebnisse regelmäßig
gespeichert werden, lassen sich Kundenmeinungen jetzt auch im
Zeitverlauf vergleichen — etwas, das vorher nur schwer möglich
war.

Zu den Details, die das Modell nicht kannte: In einigen Ländern
nutzen die Callcenter interne Abkürzungen. Das Sprachmodell
konnte damit nichts anfangen und machte daraus Unsinn. Die
Lösung: Abkürzungen vor der Verarbeitung in verständlichen Text
auflösen. Genau solche Details machen den regelmäßigen Austausch
mit den Fachkollegen so wichtig.

Zum Blick aus dem Handel: Thomas beschreibt einen klaren
Kontrast: Die Automobilindustrie hat sich lange nach innen
optimiert — Supply Chain und Produktion. Im Handel stand stärker
der Blick nach außen im Mittelpunkt: Märkte, Transaktionen,
Kunden. Für Automotive sieht er noch viel Potenzial darin, den
Kunden besser zu verstehen.

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