Mit Isabel Meeus hat TecAlliance eine erfahrene Branchenexpertin für die Leitung der Regionen DACH und CEE gewonnen. Als Commercial Director Europe Central soll sie das kundenorientierte Wachstum und die digitale Transformation des Datenmanagementspezialisten vorantreiben. Im Gespräch mit Parts & Service News erklärt sie, warum Datenqualität heute zu den entscheidenden Erfolgsfaktoren im Aftermarket zählt und welche Rolle Standardisierung, Automatisierung und Künstliche Intelligenz künftig spielen.
Frau Meeus, eine verlässliche Datenqualität ist einer der wesentlichen Erfolgsfaktoren im Kfz‑Teilehandel. Wo stehen wir heute bei diesem Thema?
Isabel Meeus: Ich bin überzeugt: Datenqualität ist heute kein reines IT-Thema mehr, sondern ein entscheidender Wettbewerbsfaktor im freien Kfz-Teilehandel. Für Händler und Werkstätten wird es deshalb immer wichtiger, auf vertrauenswürdige Datenquellen zu setzen. Ein gutes Beispiel ist das „TecDoc Premier Data Supplier“-Siegel, mit dem Hersteller ausgezeichnet werden, die besonders hohe Anforderungen an Datenqualität erfüllen. Es hilft dem Markt, zuverlässige Datenlieferanten zu erkennen und schafft Vertrauen in die Teileidentifikation.
Lässt sich die wirtschaftliche Dimension unzureichender Datenqualität beziffern?
Isabel Meeus: Die wirtschaftlichen Auswirkungen schlechter Datenqualität sind erheblich. Jede Fehlidentifikation eines Teils kann eine Kette von Folgeprozessen auslösen: Rücksendungen, Ersatzlieferungen, Reklamationen, zusätzliche Logistikaufwände und Werkstattstillstände. Hinzu kommen Prüf- und Diagnosekosten, Nacharbeiten oder Garantiefälle.
Für Werkstätten können falsch identifizierte oder falsch montierte Teile zudem weitreichende Folgen haben – von wiederholten Kundenbesuchen über Imageverluste bis hin zu Haftungsrisiken bei sicherheitsrelevanten Komponenten. Schlechte Datenqualität verursacht also nicht nur direkte Kosten, sondern beeinträchtigt auch Kundenzufriedenheit, Vertrauen und langfristig die Wettbewerbsfähigkeit.
Auch wenn sich die Kosten nicht pauschal für den gesamten Markt beziffern lassen, ist klar: Investitionen in Datenqualität zahlen sich direkt aus durch effizientere Prozesse und weniger Fehlbestellungen und Retouren.
An welchen Stellen – oder wahrscheinlich eher Schnittstellen – entstehen typische Fehler?
Isabel Meeus: Tatsächlich entstehen viele Fehler an den Schnittstellen. Daten werden entlang der gesamten Wertschöpfungskette mehrfach verarbeitet, angereichert und übertragen. Typische Fehlerquellen sind unterschiedliche Datenformate, unvollständige Informationen, fehlerhafte Verknüpfungen zwischen Fahrzeugen und Teilen oder Inkonsistenzen bei Produktmerkmalen. Besonders kritisch wird es, wenn Informationen aus verschiedenen Quellen zusammengeführt werden. Schon kleine Abweichungen können dazu führen, dass ein Teil nicht gefunden oder einem Fahrzeug falsch zugeordnet wird.
Warum ist das Problem fehlerhafter Daten trotz mehr oder weniger vollständig digitalisierter Prozesse noch nicht gelöst?
Isabel Meeus: Digitalisierung beschleunigt Prozesse – sie garantiert jedoch noch keine Datenqualität. Sie macht Daten schneller verfügbar und Prozesse effizienter, erhöht aber gleichzeitig die Abhängigkeit von korrekten Informationen. Wenn fehlerhafte Daten digital in Systeme eingespeist werden, verbreiten sie sich auch schneller und weiter.
Die Herausforderung liegt vor allem in der Dynamik des Marktes. Fahrzeugdaten, Produktinformationen und Anwendungszuordnungen verändern sich kontinuierlich. Neue Modelle, neue Technologien und neue Marktteilnehmer sorgen dafür, dass Daten permanent aktualisiert und validiert werden müssen.
Der Markt bewegt sich zunehmend weg vom reinen Digitalisieren einzelner Arbeitsschritte hin zur durchgängigen Standardisierung und Vernetzung von Prozessen. Genau hier sehen wir die größte Hebelwirkung: Wenn Hersteller, Großhandel und Werkstätten auf derselben standardisierten Datenbasis arbeiten, lassen sich Fehler deutlich reduzieren und Prozesse erheblich beschleunigen.
Wie hoch ist auf der anderen Seite der manuelle Aufwand in der Datenpflege, der trotz aller digitaler Technik noch immer betrieben wird bzw. werden muss?
Isabel Meeus: Die Datenmengen wachsen kontinuierlich, Produktportfolios werden umfangreicher und Aktualisierungen müssen immer schneller verarbeitet werden. Viele Unternehmen investieren daher erhebliche Ressourcen in die Pflege, Prüfung und Aktualisierung ihrer Datenbestände.
Genau deshalb gewinnen automatisierte Prozesse zunehmend an Bedeutung. Mit Lösungen wie der TecDoc Instant Data Processing (IDP) Data Receiver API ermöglichen wir beispielsweise einen schnelleren und effizienteren Zugriff auf Datenänderungen. Statt komplette Datenpakete manuell zu verarbeiten, können Unternehmen gezielt auf Aktualisierungen reagieren und ihre Katalog-, E-Commerce- und Lagerprozesse deutlich effizienter gestalten.
Die Künstliche Intelligenz übernimmt Aufgaben in den unterschiedlichsten Bereichen des Geschäftslebens. Wie viel davon ist im Datenmanagement heute schon Realität?
Isabel Meeus: Künstliche Intelligenz ist im Datenmanagement bereits Realität und unterstützt zum Beispiel bei der automatisierten Klassifizierung von Produktdaten, bei Plausibilitätsprüfungen oder beim Erkennen von Inkonsistenzen. Das Potenzial ist jedoch deutlich größer, insbesondere, wenn es darum geht, Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen und in Echtzeit zu analysieren. Besonders dort, wo große Datenmengen verarbeitet werden müssen, bietet KI erhebliche Vorteile.
Gleichzeitig gilt jedoch: KI ist nur so gut wie die Daten, auf denen sie basiert – und genau deshalb bleibt Datenqualität die wichtigste Grundlage jeder erfolgreichen KI-Anwendung. Deshalb bleiben standardisierte, validierte und qualitativ hochwertige Daten die Grundvoraussetzung für erfolgreiche KI-Anwendungen. Wir sehen KI nicht als Ersatz für Datenqualität, sondern als Instrument, um hohe Datenqualität effizienter sicherzustellen und weiterzuentwickeln.
Sie verantworten bei TecAlliance die Region Europe Central. Gibt es große Unterschiede zwischen den Märkten? Wenn ja, wo liegen diese?
Ja, es gibt durchaus Unterschiede. Das macht meine Aufgabe besonders spannend. Die Märkte unterscheiden sich hinsichtlich ihres Digitalisierungsgrades, ihrer Marktstrukturen und ihrer Prozesslandschaften. Auch die Anforderungen an Produktinformationen und die Nutzung digitaler Werkzeuge variieren.
Dennoch beobachten wir in ganz Europa und auch weltweit eine gemeinsame Entwicklung: Die Bedeutung hochwertiger Daten wächst überall. Unabhängig vom Markt erwarten Großhandel und Werkstätten heute schnelle, präzise und verlässliche Informationen, um effizient arbeiten zu können.
Die Technologie der Fahrzeuge ändert sich in rasanter Geschwindigkeit. Zudem streben viele neue Fahrzeugmarken aus China auf die europäischen Märkte. Welche Herausforderungen ergeben sich daraus für das Thema Datenmanagement?
Isabel Meeus: Die zunehmende Vielfalt der Fahrzeuglandschaft stellt das Datenmanagement vor neue Herausforderungen. Elektromobilität, neue Antriebskonzepte, softwarebasierte Fahrzeugarchitekturen und zusätzliche Fahrzeugmarken erhöhen die Komplexität und somit die Anforderungen an die Teileidentifikation erheblich.
Für den Aftermarket bedeutet das, dass neue Fahrzeugdaten, neue Teilebeziehungen und neue Informationsquellen schnell und zuverlässig integriert werden müssen. Gleichzeitig erwarten Werkstätten und Teilehändler dieselbe hohe Datenqualität und Verfügbarkeit wie bei etablierten Fahrzeugherstellern. Die Geschwindigkeit, mit der Daten bereitgestellt und aktualisiert werden müssen, nimmt daher weiter zu.
Unsere Antwort darauf ist mehr Präzision. Wir erweitern beispielsweise die Fahrzeugreferenzdaten um zusätzliche Merkmale wie Motorcodes, Ausstattungsvarianten und fahrzeugspezifische Eigenschaften. Dadurch werden Fahrzeug- und Teilezuordnungen deutlich genauer, Fehlbestellungen reduziert und Retouren vermieden. Gleichzeitig verbessern wir die Datenqualität kontinuierlich durch digitale Qualitätsmaßnahmen und die Integration neuer Fahrzeugtechnologien.
Wenn Sie einen bedeutenden Hebel im Markt sofort verändern könnten, um die Datenqualität entscheidend zu verbessern – welcher wäre das?
Isabel Meeus: Wenn ich heute einen Hebel im Markt bewegen könnte, dann wäre es eine noch konsequentere Standardisierung und Zusammenarbeit entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Datenqualität beginnt nicht erst im Katalog oder im Handel, sondern bereits bei der Datenerfassung und -bereitstellung. Wenn alle Beteiligten auf gemeinsame Standards setzen und Daten möglichst früh vollständig, strukturiert und konsistent bereitstellen, lassen sich viele Fehlerquellen von vornherein vermeiden.
Datenqualität ist letztlich eine gemeinsame Verantwortung des gesamten Marktes. Genau darin sehen wir auch unsere Rolle bei TecAlliance: Durch neutrale Daten, Branchenstandards und digitale Lösungen verbinden wir den freien Kfz- Ersatzteilmarkt zu einem vernetzten und interoperablen Gesamtsystem. Wir schaffen die standardisierte und vertrauenswürdige Datengrundlage, die Marktteilnehmer benötigen, um Prozesse zu automatisieren, Fehler zu reduzieren und mit mehr Sicherheit und Effizienz zu arbeiten. Letztlich profitieren davon alle Beteiligten – vom Teilehersteller über den Großhandel bis hin zur Werkstatt und dem Fahrzeughalter.
