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Effiziente, digitale Verwaltung von Baumaschinen für Vermieter und Händler

RAM

Effiziente, digitale Verwaltung von Baumaschinen für Vermieter und Händler
 
 
 
 
 
 
 
 
Informationsmaterial

RAM (Rental Asset Manager) - Die Zukunft für Vermieter und Händler

RAM (Rental Asset Manager) ist die wegweisende SaaS Lösung, die speziell für die Baumaschinenvermietung entwickelt wurde. Mit RAM wird der Mietprozess digitalisiert und vereinfacht. Vermieter und Händler können mit wenigen Klicks alle Buchungen verwalten, Geräte live verfolgen und Rechnungen bearbeiten.

Vorteile und Highlights von RAM

  • 60 % weniger Arbeitsaufwand bei deinem Mietflottenmanagement

  • 93 % Zeitersparnis für die Lokalisierung von Equipment

  • 100 % lückenlose Dokumentation aller Maschinen- und Mietdaten sowie Übergabeprotokoll

Ihr Mietprozess in einer Software

RAM ist die Antwort auf die Bedürfnisse von Vermietern und Händlern. Die Software ermöglicht die Verwaltung des gesamten Mietparks von einer Plattform aus. Vermieter können ihre Mietprozesse optimieren und ihren Umsatz steigern, indem sie auf das Wesentliche fokussieren.

Tracke dein komplettes Equipment mit IoT Geräten

Dank der IoT-Fähigkeiten von RAM werden Mietgeräte nahtlos mit der Cloud verbunden. Vermieter können den Standort, die Auslastung und die Betriebsstunden ihres Equipments in Echtzeit verfolgen, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen.

Maximieren Sie Ihren Umsatz

Mit RAM überwachen Vermieter die Arbeitsstunden und Nutzungsdauer ihres Equipments. Selbst bei Übernutzung behalten sie den Überblick. Der KI-gestützte Übergabeprozess erkennt Schäden und ermöglicht eine digitale Dokumentation, was die Abrechnungen optimiert.

Ihre Vorteile beschränken sich nicht nur auf die Software

Vermieter und Händler erhalten volle Sichtbarkeit über ihre Daten und Mietflotten durch die Nutzung von Telematikdaten und Live-GPS-Tracking. RAM bietet eine umfassende Plattform für die Mietflottenplanung und -einsätze, um eine optimale Auslastung zu gewährleisten.

RAM ist die Zukunft für Vermieter und Händler, die ihre Vermietungsprozesse optimieren und ihre Effizienz steigern möchten. Diese wegweisende Softwarelösung revolutioniert die Baumaschinenvermietung und ermöglicht eine datenbasierte Entscheidungsfindung für Vermieter und Händler.

Abkürzungen:
RAM: Rental Asset Manager
SaaS: Software as a Service
IoT: Internet of Things

Schnittstellen:

Caterpillar
Komatsu
Kramer
Kubota
Liebherr
Machinemax
Rosenberger
Takeuchi
Teltonika
Trackunit
Trusted Global
Volvo
Wacker Neuson

Zielgruppen:

Baumaschinenvermieter und -händler

Referenzen:

  • Hoch Baumaschinen GmbH

  • Kohrmann Baumaschinen GmbH

  • Kraemer Baumaschinen GmbH & Co. KG

  • SB Semken Baumaschinen GmbH

  • Murglat Baumaschinen

  • Waade Geräteverleih & Dienstleistungen

  • Baggermieten24.de

  • Tiedemann-Bau GmbH

Anbieter Kontaktdaten:
Frau Elena Schaper
042183679700
Links & Downloads:
Anfordern Online-Vorführung
Termin anfordern
Software-Exposé
URL anfordern
 

Funktionen (Auszug):

Auftragsmanagement
Benachrichtigungssystem
Bestandsverwaltung
Fahrzeugverwaltung
GPS-Ortung
Inspektionsmanagement
Kalkulation
Kundenhistorie
Kundenpreise, Umsatzrabatte
Kundenverwaltung
Mieterverwaltung
Preis-Mengenstaffelungen
Protokollierung
Rechnungen
Reservierungsverwaltung
Standortverfolgung
Statusüberwachung
Terminplanung
Vermietungszeiträume
Vertragsmanagement
Wartung

Lernen Sie die Software näher kennen! Fordern Sie einen Videotermin für eine persönliche Präsentation an!

Technische Angaben:

webbasiert:
ja
SaaS, Cloud:
ja
On-Premises (lokale Installation):
nein
multiuser-fähig (netzwerkfähig):
nein
mandantenfähig:
ja
Customizing-Option:
gegen Entgelt möglich
Sitz des Anbieters:
Deutschland
Dialogsprache(n):
Englisch, Deutsch
Systemvoraussetzungen:
kompatible Betriebssysteme (läuft mit):
Win 11
Win 10
Win Server
Mainframe basierend
Unix basierend
Linux basierend
Mac OS
Mobile Betriebssysteme (unterstützt):
iOS
Android
Alte kompatible Betriebssysteme:
Win 8
Win 7

Weitere Programme des Anbieters:

Die Software wurde von SoftGuide für folgendes Projekt in Betracht gezogen:

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