Wissen, das mit zum Kundentermin geht.Ein Sales-Chatbot auf 15.800 Dokumenten. Integriert in SharePoint, im Einsatz vor dem Termin und im Gespräch beim Kunden.
Referenz · Spezialchemie

Wissen, das mit zum Kundentermin geht.

Ein Sales-Chatbot auf 15.800 Dokumenten. Integriert in SharePoint, im Einsatz vor dem Termin und im Gespräch beim Kunden.

Die Grolman Group vertreibt als internationaler Distributeur Pigmente und Spezialchemie. Das Wissen dazu liegt in rund 15.800 Dokumenten in SharePoint: Datenblätter, Spezifikationen, Anwendungswissen. Wer im Vertrieb eine Antwort brauchte, musste wissen, wo sie liegt.

Dazu kommt: Die Produkte selbst sind hochgradig erklärungsbedürftig. Ob ein Pigment für eine Anwendung passt, entscheiden chemische Eigenschaften wie Beständigkeit, Verträglichkeit mit dem Trägersystem und regulatorische Anforderungen, über ein Sortiment mit unzähligen Varianten hinweg. Kein Vertriebsteam hat all diese Details im Kopf. Sie stehen in Datenblättern und Spezifikationen.

Wir haben dieses Wissen in eine agentische Wissensplattform gebracht, integriert in die bestehende SharePoint-Umgebung. Der erste Anwendungsfall ist ein interner Sales-Chatbot: Er hilft bei der Vorbereitung von Kundenterminen und findet direkt im Gespräch passende Produkte nach chemischen Kriterien, mit Quelle statt Bauchgefühl.

Von 15.800 Dokumenten zum Sales-Assistenten.Vier Bausteine, ein Ziel: Produktwissen dorthin bringen, wo verkauft wird.
Vorgehen

Von 15.800 Dokumenten zum Sales-Assistenten.

Vier Bausteine, ein Ziel: Produktwissen dorthin bringen, wo verkauft wird.
Daten

Wissensbasis aus SharePoint

Rund 15.800 Dokumente angebunden: Datenblätter, Spezifikationen und Anwendungswissen, mit den Berechtigungen der bestehenden Umgebung.

SharePoint15.800 DokumenteBerechtigungen
Technik

Agentischer Chat

Der Assistent zerlegt Fragen in Schritte, durchsucht die Wissensbasis und antwortet mit Quellenangabe, prüfbar statt nur plausibel.

Agentisches RAGQuellenbezugTool Calling
Anwendungsfall

Sales-Chatbot im Einsatz

Vor dem Termin liefert er die Vorbereitung, im Gespräch findet er passende und alternative Produkte nach chemischen Kriterien, direkt beim Kunden.

TerminvorbereitungProduktsuchechemische Kriterien
Ausbau

Plattform statt Projekt

Der Sales-Chatbot ist der erste Anwendungsfall. Die Plattform ist so angelegt, dass weitere Bereiche und Fähigkeiten dazukommen, ohne von vorn zu beginnen.

Weiterentwicklungneue AnwendungsfälleRoadmap

  1. Wissensbasis aus SharePoint

    Daten: Rund 15.800 Dokumente angebunden: Datenblätter, Spezifikationen und Anwendungswissen, mit den Berechtigungen der bestehenden Umgebung.

  2. Agentischer Chat

    Technik: Der Assistent zerlegt Fragen in Schritte, durchsucht die Wissensbasis und antwortet mit Quellenangabe, prüfbar statt nur plausibel.

  3. Sales-Chatbot im Einsatz

    Anwendungsfall: Vor dem Termin liefert er die Vorbereitung, im Gespräch findet er passende und alternative Produkte nach chemischen Kriterien, direkt beim Kunden.

  4. Plattform statt Projekt

    Ausbau: Der Sales-Chatbot ist der erste Anwendungsfall. Die Plattform ist so angelegt, dass weitere Bereiche und Fähigkeiten dazukommen, ohne von vorn zu beginnen.

Eine Frage, viele Suchanfragen.Was im Kundentermin wie eine Antwort aussieht, ist dahinter ein zerlegter Auftrag: mehrere Teilfragen, zwei Suchwege, gefiltert auf das, was der Fragende sehen darf. So sieht der Ablauf hinter dem Sales-Chatbot aus.
Unter der Haube

Eine Frage, viele Suchanfragen.

Was im Kundentermin wie eine Antwort aussieht, ist dahinter ein zerlegter Auftrag: mehrere Teilfragen, zwei Suchwege, gefiltert auf das, was der Fragende sehen darf.

1Frage aus dem Vertrieb
„Wir brauchen ein rotes Pigment für eine Außenanwendung, temperaturstabil bis 200 °C. Und ist das lebensmittelrechtlich unbedenklich?“
Drei Anforderungen in einem Satz
2Der Agent zerlegt die Frage
01
Sortiment
Welche Rotpigmente führen wir überhaupt, in welchen Varianten?
Produktdaten · strukturierte Abfrage
02
Technische Eignung
Temperaturstabilität ab 200 °C, dazu UV- und Witterungsbeständigkeit für außen.
Datenblätter · semantische Suche
03
Regulatorik
Lebensmittelrechtliche Konformität und die passenden Nachweise dazu.
Spezifikationen · Schlagwortsuche
Pro Teilfrage eine eigene Suche
Semantische Suche Schlagwortsuche Reranking der Treffer Berechtigungen aus SharePoint
3Zwei Wege in die Wissensbasis
Unstrukturiert
Dokumenten-Index
Rund 15.800 Dokumente aus SharePoint, in Abschnitte zerlegt und durchsuchbar gemacht: Datenblätter, Spezifikationen, Anwendungswissen.
Nur die passenden Abschnitte gehen weiter, nicht ganze Dokumente
Strukturiert · Tool Call
Produktdaten
Für Fragen nach Eigenschaften fragt der Agent die Produktdaten direkt ab, mit Filtern statt Volltextsuche. So bleiben Grenzwerte Grenzwerte.
Eigenschaften filtern, statt sie aus Fließtext zu raten
Antwort mit Quellen
Der Agent führt die Teilergebnisse zusammen, nennt die Kandidaten, die alle drei Anforderungen erfüllen, und sagt dazu, wo es eng wird. Jede Aussage hängt an einem Dokument, nicht an einer Vermutung.
RAG-Pipeline: Frage zerlegen, pro Teilfrage suchen, Antwort mit Quellen belegenTechnisches Datenblatt Spezifikation Konformitätserklärung
Der Berechtigungsfilter ist dabei kein Detail: Ohne ihn wäre eine Wissensplattform ein Datenleck mit Chatoberfläche. Jede Suche läuft deshalb mit den Rechten dessen, der fragt.

  1. Die Frage aufnehmen

    Eine Frage aus dem Vertrieb enthält oft mehrere Anforderungen auf einmal, etwa Farbton, technische Eignung und regulatorische Freigabe.

  2. Die Frage in Teilfragen zerlegen

    Der Agent trennt die Anforderungen und formuliert für jede eine eigene Suchanfrage, statt den ganzen Satz als eine Suche abzuschicken.

  3. Pro Teilfrage suchen

    Jede Teilfrage läuft über semantische Suche und Schlagwortsuche, die Treffer werden neu sortiert. Jede Suche erbt dabei die Berechtigungen des Fragenden aus SharePoint.

  4. Zwei Wege in die Wissensbasis

    Freitext-Fragen gehen an den Dokumenten-Index aus rund 15.800 zerlegten Dokumenten. Fragen nach Eigenschaften gehen als strukturierte Abfrage an die Produktdaten.

  5. Antwort mit Quellen

    Die Teilergebnisse werden zusammengeführt. Jede Aussage der Antwort verweist auf das Dokument, aus dem sie stammt.

Antworten, die mitverkaufen.Weniger Suchen vor dem Termin, schnellere Produktempfehlungen im Gespräch.
Ergebnis

Antworten, die mitverkaufen.

Weniger Suchen vor dem Termin, schnellere Produktempfehlungen im Gespräch.

Der Vertrieb fragt die Plattform, statt in 15.800 Dokumenten zu suchen: zur Vorbereitung des Kundentermins und im Gespräch selbst, wenn ein alternatives Produkt mit passenden chemischen Eigenschaften gefragt ist. Jede Antwort verweist auf ihre Quelle, und weil die Basis als Plattform angelegt ist, folgen weitere Anwendungsfälle auf demselben Fundament.

Wie ein solcher Assistent für Ihren Vertrieb aussehen kann, klären wir am schnellsten in einem kurzen Gespräch.

Sprechen wir über Ihren Anwendungsfall.In 30 Minuten klären wir Ausgangslage, Potenzial und den nächsten sinnvollen Schritt.
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Was Sie erwartet
Ihre Ausgangslage
Sie schildern Prozess, Ziel und Zeitrahmen. Wir fragen nach, bis wir es verstehen.
Unsere Einschätzung
Wir sagen offen, ob sich ein Projekt lohnt, auch wenn die Antwort nein ist.
Der nächste Schritt
Ein klar umrissener Einstieg, oder die ehrliche Antwort, dass wir nicht passen.
Meeting-Typ
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Justus Böhlke
Senior Sales Manager
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