Conveso Industry Report

Ineffiziente Ticketbearbeitung kostet Sie 32% Ihrer FM-Kapazität – während Mieter auf Reparaturen warten und Liegenschaften an Wert verlieren.

Führende Immobilienverwalter reduzieren Reaktionszeiten um 65%, senken Instandhaltungskosten um 22% durch Predictive Maintenance und steigern Mieterzufriedenheit auf über 4,3/5 durch intelligente Ticketsysteme und proaktive Kommunikation.

Operative Ineffizienzen, die Profitabilität und Objektqualität systematisch erodieren

Deutsche Immobilienverwalter verlieren jährlich über 6 Milliarden Euro durch ineffiziente Instandhaltung, hohe Leerstandszeiten und mangelhafte Mieter-Kommunikation. Die folgenden sechs strukturellen Herausforderungen verhindern nicht nur operative Exzellenz, sondern gefährden langfristig Ihre Objektwerte und Vermietbarkeit.

Fragmentierte Ticketbearbeitung mit 32% ineffizienter FM-Kapazitätsnutzung

  • Meldungen über verschiedene Kanäle: Telefon, E-Mail, persönlich, Post
  • Manuelle Erfassung in Excel oder veralteten Systemen
  • Keine automatische Priorisierung nach Dringlichkeit oder SLA
  • Reaktionszeiten 3-7 Tage, bei Notfällen oft länger
  • 32% FM-Kapazität für administrative Koordination statt Problemlösung

Reaktive Instandhaltung führt zu 40-60% höheren Kosten als präventive Wartung

  • Wartung nur bei akutem Ausfall, keine präventive Strategie
  • Notdienste 2-3x teurer als geplante Wartung
  • Heizungsausfall im Winter, Rohrbrüche nachts/Wochenende = Maximalkosten
  • Verschleiß wird nicht erkannt, bis Totalausfall eintritt
  • 40-60% höhere Instandhaltungskosten als bei präventiver Strategie

Leerstandszeiten von 45-90 Tagen kosten pro Wohnung 2.500-7.500€ Mietausfall

  • Durchschnittliche Leerstandszeit 45-90 Tage zwischen Mietern
  • Manuelle Besichtigungskoordination, Bonitätsprüfungen verzögert
  • Keine systematische Pipeline-Verwaltung für Nachmieterkandidaten
  • Pro Tag Leerstand: 55-85€ Mietausfall plus laufende Betriebskosten
  • Bei 150 Wohnungen und 10% Fluktuation: 15 Wohnungen × 60 Tage × 70€ = 63k€ Verlust

Intransparente Lieferantensteuerung ohne Performance-Tracking

  • Lieferanten werden nach Gewohnheit beauftragt, nicht nach Performance
  • Keine transparente Preisvergleiche über Zeit und Gewerke
  • Qualitätsprobleme erst bei Mieter-Beschwerden erkannt
  • Nachbesserungen in 15-20% der Fälle nötig
  • Keine systematische Bewertung: Reaktionszeit, Qualität, Preis

Mangelhafte Mieter-Kommunikation erzeugt Unzufriedenheit und Fluktuation

  • Wartungsarbeiten werden kurzfristig oder gar nicht angekündigt
  • Betriebskostenabrechnungen komplex, schwer nachvollziehbar
  • Mieteranfragen dauern 3-5 Werktage für Antwort
  • Keine proaktive Kommunikation bei Störungen oder Änderungen
  • Mieterzufriedenheit durchschnittlich 3,2/5, Fluktuation 12-15% jährlich

Fehlende Transparenz über Kosten, Performance und Objektzustände

  • FM-Kosten pro Objekt nur quartalsweise auswertbar
  • Reaktionszeiten und SLA-Erfüllung nicht systematisch gemessen
  • Instandhaltungsrückstau nicht transparent über Portfolio
  • Objektzustände nicht standardisiert dokumentiert
  • Entscheidungen auf Basis veralteter oder unvollständiger Daten

Intelligente Property-Management-Lösungen für operative Exzellenz und Tenant Experience

Führende Immobilienverwalter nutzen KI-gestützte Plattformen, die nicht nur FM-Kosten senken, sondern durch proaktiven Service und digitale Mieter-Experience zum bevorzugten Vermieter werden und höhere Mieten durchsetzen können.

Intelligentes Ticketsystem mit automatischer Priorisierung und Handwerker-Dispatch

  • Mieter melden Probleme über App, Web oder Telefon (automatisch erfasst)
  • KI kategorisiert Tickets automatisch: Dringlichkeit, Gewerk, geschätzter Aufwand
  • Automatisches Matching: Verfügbarer Handwerker mit passender Qualifikation
  • Transparentes Tracking: Mieter sieht Status, Handwerker dokumentiert Arbeit digital
  • Automatische Eskalation bei SLA-Überschreitung
Impact Berechnung

Ausgangssituation:

  • 1.800 verwaltete Wohneinheiten
  • FM-Team: 18 Mitarbeiter à 48k€ = 864k€/Jahr
  • 3.600 Tickets/Jahr, durchschnittliche Reaktionszeit 5,2 Tage
  • 32% Arbeitszeit für administrative Koordination
  • Mieter-Beschwerden über langsame Reaktion: 280/Jahr

Berechnung:

  • Reaktionszeit 5,2 → 1,8 Tage = -65% (Branchen-Benchmark digitales Ticketing)
  • Administrative Zeit von 32% auf 12% = 20 Prozentpunkte
  • FM-Kapazität: 18 × 48k€ × 0,20 = 173k€ frei für strategische Aufgaben
  • Mieter-Beschwerden -80%: höhere Zufriedenheit, niedrigere Fluktuation
  • Dokumentation verbessert: Wartungshistorie pro Objekt transparent
  • Implementierung 180k€, Betrieb 45k€

Kapazitätsgewinn

173k€

Predictive Maintenance mit IoT-Sensoren für kritische Anlagen

  • IoT-Sensoren an kritischen Anlagen: Heizung, Aufzüge, Wasser, Lüftung
  • Kontinuierliche Überwachung: Temperatur, Druck, Vibration, Energieverbrauch
  • ML erkennt Anomalien 2-4 Wochen vor Ausfall
  • Automatische Wartungsplanung zu optimalen Zeiten (Mieterbelastung minimal)
  • Notdienste von 240 auf 60/Jahr = -75%
Impact Berechnung

Ausgangssituation:

  • 1.800 Wohneinheiten, 45 Objekte
  • Instandhaltungskosten: 2,8M€/Jahr
  • Davon Notdienste: 680k€ (24%)
  • Durchschnittlich 240 Notfälle/Jahr à 2.850€
  • Präventive Wartung würde 40-60% Kosten sparen

Berechnung:

  • Notdienste 240 → 60 = -75%
  • Einsparung: 180 × 2.850€ = 513k€
  • Präventive Wartung günstiger: Zusätzlich 180k€ Einsparung
  • Gesamteinsparung Instandhaltung: 693k€ = 24,8% von 2,8M€
  • Längere Anlagenlebensdauer: zusätzlich 120k€ weniger Ersatzinvestitionen
  • Implementierung 450k€ (Sensoren), Betrieb 85k€

Notdienste

-278k€

Digitale Vermietungsplattform mit automatisiertem Bewerbermanagement

  • Online-Bewerbungsportal mit automatischer Qualifikation
  • Bonitätsprüfung, SCHUFA, Einkommensnachweis automatisch angefordert und geprüft
  • Digitale 360°-Besichtigungen reduzieren Vor-Ort-Termine
  • Transparente Pipeline: Wie viele Bewerber in welcher Phase?
  • Leerstandszeit von 60 auf 36 Tage = -40%
Impact Berechnung

Ausgangssituation:

  • 1.800 Wohneinheiten, 12% Fluktuation = 216 Wohnungen/Jahr
  • Durchschnittliche Leerstandszeit: 60 Tage
  • Durchschnittliche Miete: 850€/Monat = 28,33€/Tag
  • Mietausfall: 216 × 60 × 28,33€ = 367k€/Jahr
  • Plus Betriebskosten während Leerstand: 80k€

Berechnung:

  • Leerstandszeit 60 → 36 Tage = -40%
  • Einsparung: 216 × 24 Tage × 28,33€ = 147k€ Mietausfall vermieden
  • Betriebskosten: 80k€ × 0,4 = 32k€
  • Schnellere Vermietung ermöglicht höhere Mieten: +1,5% = 25k€

Mietausfälle

-180k€

Lieferantenplattform mit Performance-Tracking und automatischer Vergabe

  • Zentrale Plattform für alle Lieferanten: Handwerker, Reinigung, Garten, Sicherheit
  • Aufträge automatisch ausgeschrieben mit Anforderungen und Budget
  • Performance transparent: Reaktionszeit, Qualitätsbewertung (Mieter + FM), Preis
  • Best-Performer werden bevorzugt, schlechte Performance führt zu weniger Aufträgen
  • Automatische Abrechnung nach digitaler Leistungsdokumentation
Impact Berechnung

Ausgangssituation:

  • Externe Dienstleister: 3,2M€/Jahr
  • 180 verschiedene Lieferanten
  • Keine systematische Performance-Messung
  • Nachbesserungen in 18% der Fälle nötig à 450€
  • Preisunterschiede bis 40% für gleiche Leistung

Berechnung:

  • Wettbewerb auf Plattform: -15% Durchschnittspreise = 480k€
  • Nachbesserungen von 18% auf 6% = -67%
  • 3.600 Aufträge × 0,12 × 450€ = 194k€ Einsparung
  • Bessere Qualität reduziert Mieter-Beschwerden

Lieferanten

-674k€

Mieter-App mit Self-Service und proaktiver Kommunikation

  • Mieter-App für iOS/Android mit Self-Service-Funktionen
  • Tickets erstellen, Status verfolgen, Dokumente abrufen (Verträge, Abrechnungen)
  • Proaktive Benachrichtigungen: Wartungsarbeiten, Störungen, Termine
  • Transparente Betriebskostenabrechnungen mit Vergleichswerten
  • Community-Features: Schwarzes Brett, Paketbenachrichtigungen, Nachbarschaftshilfe
Impact Berechnung

Ausgangssituation:

  • 1.800 Wohneinheiten
  • Mieterzufriedenheit: 3,2/5
  • Fluktuation: 12% = 216 Wohnungen/Jahr
  • Kosten pro Mieterwechsel: 2.800€ (Marketing, Leerstand, Admin)
  • Höhere Zufriedenheit ermöglicht 1-2% höhere Mieten

Berechnung:

  • Mieterzufriedenheit 3,2 → 4,3/5 durch besseren Service
  • Fluktuation 12% → 9% = -25%
  • Vermiedene Wechsel: 216 × 0,25 = 54 Wohnungen
  • Einsparung: 54 × 2.800€ = 151k€/Jahr
  • Höhere Mieten: 1.800 × 850€ × 12 × 0,015 = 275k€/Jahr

Mieterkommunikation

426k€

Real-Time Property Analytics mit KPI-Dashboards

  • Zentrale Analytics-Plattform integriert alle Datenquellen
  • Echtzeit-KPIs: FM-Kosten/Wohnung, Reaktionszeiten, SLA-Erfüllung, Leerstand, Zufriedenheit
  • Portfolio-Übersicht: Welche Objekte performen, welche nicht?
  • Benchmark-Vergleiche: Kosten und Performance zwischen Objekten
  • Prädiktive Modelle: Wo droht Instandhaltungsrückstau? Wo steigt Fluktuation?
Impact Berechnung

Ausgangssituation:

  • 45 Objekte, 1.800 Wohneinheiten
  • Objektwert: 180M€
  • Steuerung auf Basis quartalsweiser Excel-Reports
  • Reaktionszeit auf Probleme: Wochen bis Monate
  • Optimierungspotenziale bleiben unentdeckt

Berechnung:

  • Bessere Steuerung durch Echtzeit-Transparenz
  • Früherkennung Instandhaltungsrückstau verhindert Wertverlust
  • Optimale Ressourcenallokation: 150k€/Jahr
  • Objektwert-Steigerung durch besseren Zustand: +3% = 5,4M€ (langfristig)
  • Bei 4% Renditeerwartung: 216k€/Jahr zusätzlicher Wert

Ressourcen

150k€

Real-Time Property Analytics mit KPI-Dashboards

150k€

Mieter-App mit Self-Service und proaktiver Kommunikation

426k€

Lieferantenplattform mit Performance-Tracking und automatischer Vergabe

-674k€

Digitale Vermietungsplattform mit automatisiertem Bewerbermanagement

-180k€

Predictive Maintenance mit IoT-Sensoren für kritische Anlagen

-278k€

Intelligentes Ticketsystem mit automatischer Priorisierung und Handwerker-Dispatch

173k€

Jährliche Einsparung

3,91M€

Berechnen Sie Ihr Optimierungspotenzial

Property-Management-Check: Wo verlieren Sie Effizienz, Mieter und Objektwert?

  • Excel-Tool analysiert Ihr Einsparpotenzial in 10 Minuten – 6 Kennzahlen eingeben
  • Sofort-Berechnung: FM-Kostenreduktion + Leerstandsminimierung + Prozesseffizienz
  • ROI-Kalkulation mit Amortisation + Benchmark mit führenden Immobilienverwaltern
  • Bonus: Quick-Win-Checkliste mit 14 sofort umsetzbaren Maßnahmen
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Unsere Implementierungsmethodik

Systematische Transformation zu Digital Property Management in drei Phasen

Wir kombinieren tiefes Immobilien-Know-how mit modernster Automatisierungstechnologie. Unser Ansatz unterscheidet sich fundamental: Statt generischer FM-Software entwickeln wir mit Ihren Property Managern, Hausmeistern und Mietern maßgeschneiderte Lösungen für Ihre spezifischen Objekttypen, Servicestrukturen und Mieteranforderungen. Jede Phase liefert messbare Entlastung – spürbare Verbesserung ab Woche 4.

1

Property Operations & Service-Level Assessment

Workshops mit Property Management, FM-Teams, Hausmeistern analysieren alle Prozesse Bewertung Ticketbearbeitung, Wartungszyklen, Lieferantensteuerung, Mieter-Kommunikation Identifikation Kostentreiber: Reaktive Reparaturen, ineffiziente Dienstleister, Leerstand Analyse Objektportfolio: Welche Immobilien verursachen höchste FM-Kosten? Opportunity-Map mit priorisierten Quick Wins und strategischen Transformationen

Kontakt aufnehmen
2

Pilotierung auf Referenzobjekt

Start bei repräsentativem Objekt mit mittlerer Komplexität 4-Wochen-Sprints: Digitales Ticketsystem, Predictive Maintenance, Mieter-App Enge Begleitung FM-Team und Hausmeister: Training, Feedback, Optimierung Review nach Sprint: Reaktionszeiten, Kosten, Mieterzufriedenheit gemessen Nach 12 Wochen: Validierter Business Case, Roll-out auf Portfolio vorbereitet

3

Portfolio-Rollout & Smart Building Integration

Systematischer Rollout auf alle Objekte nach Priorisierung Integration IoT-Sensoren für Predictive Maintenance: Heizung, Aufzüge, Wasser Entwicklung Tenant-Experience-Features: Paketbenachrichtigungen, Community-Features Lieferantenplattform: Transparente Vergabe, Performance-Tracking, automatische Abrechnung Nach 12 Monaten: 22% niedrigere FM-Kosten, 4,3/5 Mieterzufriedenheit, höhere Objektwerte

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