Case Studies
Pilot · Referenzszenarien

Typische Compliance-Probleme — und wie sie gelöst werden

Die folgenden Szenarien basieren auf realen Problemstellungen aus unserer Pilotphase. Sie sind als Referenzszenarien ausgewiesen — keine anonymisierten Kundenstories.

E-Commerce
Referenzszenario · Kein Kundenzitat

Anonymisierter Online-Shop (Shopify)

1 Domain · ~50 k Besucher/Monat

Problem: Nach einem Theme-Update wurden 7 Tracker vor dem Cookie-Consent geladen — darunter Meta Pixel und Google Analytics. Das Team bemerkte den Drift erst 4 Wochen später bei einem manuellen Audit.

Lösung: Tägliches Monitoring mit Drift-Detection ab Tag 1. Bei Pre-Consent-Request automatischer Alert per E-Mail inkl. Code-Snippet zum Fix.

<2 h
Time-to-detect
0
Tracker pre-consent
−90 %
Manueller Aufwand
SaaS
Referenzszenario · Kein Kundenzitat

Anonymisiertes SaaS-Unternehmen (B2B)

8 Mitarbeitende · 3 KI-Features

Problem: Das Produkt nutzt GPT-4 für drei Features. Unklar, ob eines davon unter Annex III EU AI Act fällt (Limited-Risk / High-Risk). Ohne Klassifikation drohten ungeplante Compliance-Kosten.

Lösung: AI-Feature-Scan: automatische Klassifikation gegen Annex-III-Kriterien, Risk-Assessment-Bericht mit konkreter Handlungsempfehlung.

3 / 3
Features klassifiziert
0
High-Risk-Findings
< 1 Tag
Berichtszeit
Agentur
Referenzszenario · Kein Kundenzitat

Anonymisierte Webagentur (DACH)

12 Mitarbeitende · 28 Kundenseiten

Problem: Manuelle DSGVO-Audits für 28 Kundenseiten alle 6 Monate. Aufwand: ~3 Tage pro Audit-Zyklus. Keine Skalierbarkeit für Wachstum.

Lösung: Multi-Tenant-Dashboard: alle 28 Domains auf einem Blick, tägliches Monitoring, White-Label-Reports für Endkunden, API-Export in bestehendes Reporting.

−94 %
Audit-Aufwand
28
Domains überwacht
100 %
Reports automatisiert

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