Ein Sportartikel-Hersteller wollte sein Sortiment auf Amazon ausbauen. Ideen gab es genug, Marktdaten auch. Was fehlte, war jemand, der die Daten systematisch auswertet und aus Ideen eine belastbare Entscheidung macht — eine Rolle, die im Mittelstand oft niemand hauptberuflich besetzen kann.
Warum Sortimentsentwicklung liegen bleibt
Die Arbeit hinter einer neuen Produktidee ist aufwendig: Welche Produkte in der Kategorie verkaufen sich tatsächlich? Welche davon sind angreifbar, weil die etablierten Angebote wenige oder schlechte Bewertungen haben, zu teuer sind oder wichtige Eigenschaften fehlen? Passt das Produkt überhaupt zur eigenen Marke? Und wer kann es herstellen, zu welchen Bedingungen?
Jede dieser Fragen braucht Recherche in anderen Quellen. Zusammen ergeben sie Wochen an Arbeit, die neben dem Tagesgeschäft kaum jemand leisten kann. Also bleibt es bei Ideen.
Was der KI-Workflow übernommen hat
- Die Ausgangsliste: Rund 200 Produkte, die in einer Kernkategorie des Kunden nennenswerte Umsätze machen, gingen in die Analyse.
- Angreifbarkeit bewerten: Für jedes Produkt hat der Workflow ausgewertet, wie leicht es anzugreifen ist — anhand von Anzahl und Qualität der Bewertungen, Preisniveau, Produktmerkmalen, Wachstum und Wettbewerb. Varianten desselben Produkts fasst er zusammen, damit Produkte mit vielen Farben oder Größen nicht unterbewertet werden.
- Marken-Fit prüfen: Die Top-Chancen hat der Agent gegen das Profil des Kunden gehalten: Sortimentsschwerpunkt, Positionierung, Preislage. Eine hohe Punktzahl in einer fremden Kategorie ist keine Chance, sondern eine Ablenkung.
- Lieferanten finden: Für die Top-Chancen hat der Workflow passende Hersteller in Europa und Asien recherchiert — über Europages, Alibaba, Websuche und Firmendatenbanken wie Apollo — und nach vorher festgelegten Kriterien bewertet. Jede Angabe hat eine Quelle. Was sich nicht belegen ließ, steht als offen in der Liste, statt geschätzt zu werden.
Das Ergebnis
Aus rund 200 Produkten wurde eine Shortlist mit 25 Chancen, jede mit Begründung. Für jede dieser Chancen lagen innerhalb von Minuten passende Lieferanten vor. Statt einer Datentabelle hatte der Kunde eine Entscheidungsgrundlage: welche Produkte, warum, und bei wem man sie anfragen würde.
Der nächste Schritt im Workflow
Hat sich der Kunde für eine Chance entschieden, bereitet der Workflow die Anfragen an die Lieferanten vor: mit Spezifikation, Staffelmengen und Musteranforderung, auf Englisch oder Deutsch. Verschickt wird erst nach Freigabe. Die Antworten wertet er anschließend aus und macht sie vergleichbar — Preise, Mindestabnahmemengen und Lieferzeiten nebeneinander, offene Punkte als Liste für die Rückfrage.
Warum Produktmanagement und KI-Agenten zusammenpassen
Gute Sortimentsentscheidungen beruhen darauf, viele Datenpunkte konsequent gleich zu bewerten und nichts zu behaupten, was man nicht belegen kann. Genau das fällt Menschen unter Zeitdruck schwer und einem Agenten leicht. Die Entscheidung, welches Produkt es wird, bleibt dabei dort, wo sie hingehört: beim Unternehmen.
Hinweis: Dieser Bericht ist ein anonymisiertes Beispiel aus unserer Praxis.