Zenline AI entwickelt KI-Agenten, die Handelsunternehmen bei profitablen und datenbasierten Sortimentsentscheidungen unterstützen
Wie kam es zur Gründungsidee von Zenline AI, und welches Problem wollten Sie im europäischen Handel konkret lösen?
In vorherigen Stationen bei Beratungen und Retailern haben wir gesehen, wie viele Millionen Euro, auch bei globalen Retailern, liegenbleiben. Die Idee zu Zenline AI entstand also aus einer Beobachtung heraus: Im europäischen Handel schlummern enorme Margenpotenziale. die oft unerkannt bleiben, weil Sortimente groß sind und datenbasierte Entscheidungen zu langsam oder fragmentiert getroffen werden. Mit Zenline wollten wir genau das ändern und das leisten, wo Menschen an ihre Grenzen stoßen. Oft kümmern sich Sortimentsverantwortliche um nur 5 Prozent des Portfolios, weil hier das größte Potential liegt und die Datenlage bereinigt ist. Sich um die restlichen 95 Prozent zu kümmern, dafür haben die Retailer schlicht kaum Kapazität oder genug saubere Daten, dass man Potential oder Zusammenhänge schnell erkennen könnte.
Inwiefern ist die Verbindung von Margendaten und Markttrends ein Gamechanger für Sortimentsentscheidungen?
Viele Sortimentsentscheidungen basieren entweder auf internen KPIs oder auf externen Trends, aber kaum jemand bringt beides konsistent zusammen. Unsere Agenten kombinieren Deckungsbeiträge, Abverkaufsdaten und Lagerbestände mit Nachfrage-Trends aus Suchdaten, Plattformen und Shopper Signals. Das ermöglicht präzise Antworten auf Fragen wie: Welche Produkte performen unter dem Radar? Wo kann ich substituieren? Was muss raus? Diese Verknüpfung ist der Schlüssel zu profitableren Entscheidungen. Das sind Analysen, für die Sortimentsverantwortliche oder Category Manager Wochen brauchen. Unsere Agenten machen das innerhalb von 2 Minuten. Die Manager können sich danach auf die Bewertung der Empfehlung und die Ausführung konzentrieren.
Was unterscheidet Ihre KI-Agenten von klassischen Analyse- oder BI-Tools im Retail?
BI-Tools liefern Daten, unsere Agenten aber liefern Entscheidungen. Sie analysieren nicht nur, sondern erkennen Muster, priorisieren Handlungsfelder und geben klare, umsetzbare Empfehlungen auf SKU-Ebene inklusive Reportings aus. Dabei arbeiten sie direkt auf den jeweiligen Sortimentshierarchien und lernen kontinuierlich aus dem Feedback der Category Manager. Der Fokus liegt auf Agentic AI: Unsere Systeme agieren proaktiv, simulationsbasiert und adaptiv, also nicht nur reaktiv und dashboardgetrieben.
Wie genau funktionieren die automatisierten Handlungsempfehlungen auf Produktebene?
Unsere Agenten identifizieren zunächst Optimierungspotenziale entlang der eingepflegten Strategie des Unternehmens und anhand von KPIs wie Marge, Rotation oder Lagerwert. Dann analysieren sie Substitutionsmöglichkeiten, Preissensitivität, Variantenüberschneidungen und externe Trends. Daraus entstehen konkrete Empfehlungen, etwa: Reduziere den Produktpreis von A um 20 Prozent, ersetzte Produkt B durch Produkt C, launche Produkt D, welches bei deinem größten Wettbewerber trendet. Diese Vorschläge lassen sich simulieren, verfeinern und auf Knopfdruck reporten.
Welche Rolle spielt Künstliche Intelligenz in Ihrer Vision eines profitablen und gleichzeitig shopper-zentrierten Sortiments?
KI ist ein extrem mächtiges Werkzeug, um Daten-Komplexität zu handeln, zu schaffen, was der Mensch nicht mehr leisten kann, und wirtschaftlich gesehen, Margen zu steigern. Unsere Vision ist es, für jede Produktentscheidung das perfekte Gleichgewicht zu finden: Weniger Komplexität für den Händler, mehr Relevanz für den Kunden. KI erlaubt es, Sortimentstransparenz, Nachfrageverhalten und Markttrends in Echtzeit zu verknüpfen – das schafft Sortimente, die performen.
Viele Händler kämpfen mit Margendruck und Überangebot. Wie hilft Zenline AI dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen?
Wir helfen auch dabei, unnötige Produkte zu identifizieren, Sortimente zu verschlanken und gleichzeitig absatzstarke Alternativen oder Trendprodukte aufzubauen. In Pilotprojekten sehen wir regelmäßig +3–5 % EBIT-Uplift durch bessere Entscheidungen bei Sortiment, Preis und Variante. Die Magie liegt in der Kombination aus granularer Datenanalyse, Marktintelligenz und Automatisierung.
Was braucht es Ihrer Meinung nach, damit europäische Händler im Wettbewerb mit Plattformen wie Amazon oder Temu bestehen können?
Drei Dinge: Erstens Geschwindigkeit. Entscheidungen müssen wöchentlich, nicht mehr halbjährlich getroffen werden. Zweitens: Mut zur Komplexitätsreduktion. Wer sein Sortiment nicht aktiv steuert, verliert. Drittens: Innovative Aufsichtsräte und Manager, die sich “trauen” mit KI zu arbeiten.
Welchen Stellenwert haben Geschwindigkeit und Skalierbarkeit bei der Einführung Ihrer Software in großen Handelsunternehmen?
Tatsächlich ist das ein Feedback, das wir sehr häufig bekommen, Schnelligkeit. Wir setzen auf leichte Integration und einen schnellen Start mit Kunden: keine monatelangen ERP-Projekte. Unsere KI-Agenten können schon ohne interne Unternehmensdaten anfangen und sogar erste Empfehlungen geben, alleine nur durch die Beobachtung von Webseiten und Marktbewegungen. Wir starten oft mit 4-Wöchigen Pilotprojekten und konnten nach diesem Monat bisher alle Kunden gewinnen.
Was braucht es aus Ihrer Sicht, damit KI im europäischen Mittelstand nicht nur verstanden, sondern auch wirklich genutzt wird?
Weniger Buzzwords und mehr Ergebnisse. KI muss in konkrete Use Cases übersetzt werden: Wie hilft sie mir, 100 Produkte aus dem Sortiment zu nehmen, 30 neue Trends schneller zu testen und dabei Lagerkosten zu senken? Der Mittelstand braucht Tools, keine Whitepapers. Zenline will genau das liefern: praktikable, skalierbare und margentreibende KI für den Alltag, für Worflows. Wir waren jetzt monatelang super eng an den Category Managern dran, haben uns angeschaut, was ihr Day-to-Day Business ist und auch entsprechende Berater an der Seite. KI muss Menschen ihre Arbeit erleichtern und den Output verbessern.
Wo sehen Sie Zenline AI in fünf Jahren – technologisch, unternehmerisch und gesellschaftlich?
Technologisch wollen wir die führende Plattform für KI-gestützte Sortimentssteuerung in Europa sein. Unternehmerisch ist unser Ziel, signifikante Margeneffekte bei hunderten Handelsunternehmen zu realisieren – von Beauty über DIY und Möbel bis Lebensmittel. Und gesellschaftlich? Ich glaube, dass bessere Sortimente auch bessere Konsumentscheidungen fördern: nachhaltiger, fokussierter, relevanter. Das ist unser langfristiger Beitrag.
Bild Gerrit Merz und Arber Sejdiji
Wir bedanken uns bei Arber Sejdiji für das Interview
Aussagen des Autors und des Interviewpartners geben nicht unbedingt die Meinung der Redaktion und des Verlags wieder
