Case Study: „Schrotti“ – KI-Chatbot für Preisanfragen & Angebotsversand (Hans Teigeler GmbH)

Quellen (Jira):

1) Ausgangslage / Problem


Hans Teigeler erhält laut Angebotsticket ca. 100 Preisanfragen/Woche telefonisch plus ~10 per E-Mail. Ziel: diese Anfragen über einen Chatbot auf der neuen Website abfangen, strukturiert erfassen und als unverbindliches Angebot per E-Mail ausgeben (HTG-2).

Kernherausforderungen aus technischer Sicht:

  • Unstrukturierte Nutzerangaben (Materialbezeichnung, Menge, Unterkategorie)
  • Preise aus Excel (regelmäßig aktualisiert; mehrere Sheets; inkonsistente Formate → Bereinigung nötig) (HTG-2/HTG-7)
  • Material-Matching/Zuordnung (korrekte Einstufung ist kritisch, da Preisunterschiede hoch sein können) (HTG-2, Meetingnotizen in HTG-2)
  • E-Mail-Versand inkl. Template und später sauberer Absender-Domain (SMTP) (HTG-2, HTG-6, Kommentare in HTG-2)
  • Website-Integration (Embed) (HTG-3, Kommentare in HTG-2)

2) Zielbild / Scope (umgesetzt bzw. beauftragt)


Aus HTG-3 und den Detailtickets (über EPIC-161) ergibt sich folgender Funktionsumfang:

User Flow

  1. Chatbot nimmt Preisanfrage entgegen (Material + Menge) (HTG-3, HTG-2)
  2. Bot klärt Materialdetails/Unterkategorien per Dialog (Fotos waren diskutiert, aber „erstmal nicht umgesetzt“) (HTG-4, HTG-2)
  3. Preise werden intern berechnet, aber nicht im Chat angezeigt; Angebot erfolgt per E-Mail (HTG-5, HTG-2-Zusammenfassung)
  4. Bot fragt für Versand persönliche Daten ab (Vor-/Nachname, E-Mail, optional Kundennummer) (HTG-2-Zusammenfassung, HTG-6)
  5. Angebot wird per E-Mail versendet; jede Anfrage wird zusätzlich in einer Excel-Datei gespeichert (HTG-6, HTG-8, HTG-2-Zusammenfassung)

Nicht umgesetzt (explizit)

  • Reminder-Mail nach 3 Tagen: „erstmal nicht umgesetzt“ (HTG-6 / HTG-2)
  • Beispielfotos / Foto-Upload: „erstmal nicht umgesetzt“ (HTG-4 / HTG-2)

3) Technische Umsetzung (was wir belegen können)


3.1 Hosting / Betriebsmodell

  • In HTG-3 steht: Grundkonfiguration und Einrichtung in ein neues Microsoft Azure Konto des Kunden, über das das Hosting abgerechnet wird. (HTG-3)
  • In HTG-2-Kommentarverlauf wird zugleich erwähnt, dass E-Mails zunächst über GMX liefen, bis SMTP des Kunden bereitsteht (HTG-2).

Hinweis: Welche Azure-Services konkret genutzt werden (App Service/Functions/etc.) steht in den Tickets nicht.

3.2 Website-Integration

  • „Vorbereitung zur Integration auf hans-teigeler.de“ (HTG-3).
  • Konkreter wird es in HTG-2: Einbindung über Script-Tag im <head>:<script async src="https://aiplatform.innovapps.de/widget.js"></script>
    (HTG-2 Kommentar vom 15.10.2025)

Damit ist technisch belegbar: Web-Widget-Integration über ein extern geladenes JS-Widget.

3.3 Datenhaltung / Datenquellen (Excel/SharePoint)

Aus den Kommentaren und Untertickets:

  • Preise liegen in Excel-Tabellen, die strukturell bereinigt werden mussten (mehrere Sheets, inkonsistente Formate) (HTG-2, HTG-7).
  • Es gibt eine Materialzuordnung.xlsx in SharePoint, die der Kunde pflegen kann; wichtig: Spalte „Preislistenname“ muss zur Preisliste passen. (HTG-2 Kommentar 15.10.2025)
  • „Materialien werden alle 15 Minuten aktualisiert“ (gemeint: der Bot übernimmt Änderungen periodisch) (HTG-2 Kommentar 15.10.2025)
  • Angebots-/Anfrage-Daten werden in Excel gespeichert (HTG-8, HTG-2-Zusammenfassung)

3.4 E-Mail-Versand / SMTP / Templates

  • Der Angebotsversand per E-Mail ist Teil des Scopes (HTG-6).
  • Praktischer Betrieb in der Projektphase: Versand zunächst über [email protected], weil SMTP-Daten von Teigeler für den Versand unter @hans-teigeler.de noch fehlten (HTG-2 Kommentare).
  • Template wurde angepasst, sodass Menge und Angebotspreis enthalten sind (HTG-2 Kommentar 29.07.2025).
  • Es gab Abklärung, ob Preis als Gesamtpreis vs. kg/tonnenpreis oder beides auszugeben ist (HTG-2).

3.5 Prompt-/Guardrail-Themen (belegt)

  • Es wurden Prompts getestet, „um den Rahmen zu sprengen“, laut Zusammenfassung ging der Bot darauf nicht ein (HTG-2 Kommentar 01.08.2025).
  • System Prompt wurde angepasst, um Eingabeprobleme (Dezimalzahlen) zu beheben (HTG-2 Kommentare 29.07. und 01.08.2025).
  • Es gab Beobachtung, dass der Bot interne Sortenlisten preisgeben könnte; das wurde als nicht sinnvoll markiert (HTG-2 Kommentare 09.09. und 26.09.2025).

Was genau als „Inhaltsfilter“ genutzt wurde (Technik/Service) ist nicht dokumentiert, nur dass es bearbeitet wurde. (HTG-2 Meetingnotizen 20.08.2025)

4) Qualitätssicherung / Tests (konkret aus Ticketverlauf)


  • Tests zeigten zunächst Probleme bei Mengen <10kg und bei Dezimalzahlen; später durch Prompt-Anpassung behoben („Dezimalzahlen werden nun korrekt verarbeitet“) (HTG-2 Kommentare 29.07. und 01.08.2025).
  • Materialzuordnung wurde als kritisch identifiziert (z. B. Wuchtblei vs. Altblei), daher: Kunde pflegt Mappingliste; Bot muss Chatbotbezeichnungen und interne Bezeichnungen sinnvoll zuordnen (HTG-2 Meetingnotizen + Kommentare 29.09.2025).

5) Ergebnis / Status


  • HTG-3 ist Done: Chatbot implementiert, Website-Integration vorbereitet, Azure-Konto des Kunden eingerichtet (HTG-3).
  • Das Gesamt-„KI-Projekt“ ist im EPIC als Angebot/Abrechnungskontext dokumentiert; fachliche Erweiterungen nach Angebot wurden als „neuer Auftrag“ eingeordnet (EPIC-161).


Was für eine „tiefe“ technische Case Study noch fehlt (und nicht in den Tickets steht)

Wenn du die Case Study wirklich Azure-AI-„expert level“ positionieren willst, fehlen uns aktuell belegbare Details zu:

  1. Welche KI/LLM-Technologie (Azure OpenAI? anderes?) und welche konkreten Modelle/Deployments
  2. Backend-Architektur (Hosting-Service, Runtime, Datenzugriff, Secrets, Monitoring, CI/CD)
  3. Wie genau Excel/SharePoint gelesen/aktualisiert wird (Mechanismus hinter „alle 15 Minuten“)
  4. Sicherheitskonzept (Key Vault, Entra ID, Datenminimierung/DSGVO, Logging)
  5. Messwerte (z. B. Durchlaufzeiten, Erfolgsquote, Volumen)

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