SaaS-Plattform Case Study
Vom manuellen Prozess zur
KI-gestützten Plattform
Wie ich eine eigenentwickelte SaaS-Plattform konzipiert und umgesetzt habe, die unstrukturierte Inputdaten automatisch in verkaufsfertige Vermarktungsmedien überführt. Und warum der entscheidende Schritt war, erst gar keine Software zu bauen.
Ein Geschäftsbereich, der an seiner eigenen Komplexität zu ersticken drohte
Die Klickwerk AG hatte sich als Marketingagentur für Immobilienprojekte etabliert. Das Geschäftsmodell funktionierte: Projektentwickler:innen und Makler:innen beauftragten uns mit der vollständigen Vermarktung ihrer Liegenschaften, von der Webseite über Broschüren und Flyer bis zu digitalen Inseraten und Bautafeln.
Das Problem war nicht der Markt. Es war die Abwicklung. Jedes einzelne Projekt startete mit wochenlanger manueller Recherche: Standortanalyse, Lagefaktoren, Zielgruppendefinition, Objektdaten aufbereiten, Texte schreiben, Media-Briefings erstellen. Erst dann begann die eigentliche Produktion. Eine Webseite dauerte drei Wochen, eine Broschüre zwei. Das liess sich nicht skalieren, ohne proportional mehr Personal einzustellen.
Software baut man zuletzt
Die naheliegende Reaktion wäre gewesen, direkt ein Tool zu suchen oder eine Automatisierung zu bauen. Ich habe das bewusst nicht getan.
Wer einen schlechten Prozess automatisiert, bekommt einen schlechten Prozess, der schneller läuft. Die eigentliche Arbeit ist das Verstehen, bevor es das Bauen gibt.
Ich habe zunächst jeden einzelnen Service isoliert analysiert: Was braucht eine Broschüren-Seite? Was braucht ein Google-Inserat? Welche Informationen sind service-übergreifend nutzbar, welche sind spezifisch? Wo entstehen die grössten Verzögerungen, und warum? Die Antwort war konsistent: Der Engpass lag nicht in der Produktion, sondern in der Datenlage. Ohne eine saubere, strukturierte Informationsbasis konnte jedes Medium nur manuell erstellt werden.
Erst als dieser Prozess vollständig verstanden und auf Papier optimiert war, begann die Überlegung, welche Teile davon technisch abgebildet werden konnten und wie.
Eine Plattform, die denkt, bevor sie produziert
Ich habe die vollständige Systemarchitektur konzipiert: Datenbankstruktur, Feldlogik, Informationsflüsse, Priorisierungsregeln, Template-Hierarchie. Die technische Umsetzung übernahm ein externes Entwicklungsteam unter meiner Steuerung.
Zahlen, die sich selbst erklären
Die Resultate zeigten sich unmittelbar nach dem Rollout. Entscheidend war nicht nur die Zeitersparnis, sondern dass das Team trotz stark steigendem Projektvolumen nicht wachsen musste.
Ein nicht zu unterschätzender Nebeneffekt: Die Qualität der Outputs wurde konsistenter. Manuelle Texterstellung produzierte zwangsläufig Qualitätsschwankungen zwischen Projektleiter:innen. Die Plattform standardisierte die Basis, während der menschliche Prüfschritt die Kontrolle behielt.
Das zentrale Learning
Prozesse müssen zuerst vollständig verstanden und auf Papier optimiert werden, bevor man sie in Software überführt. Wer das überspringt, baut schnelle Abkürzungen in falsche Richtungen.