Marcin Dobrzyński, Startseite

Case Studies: E-Commerce und KI in der Praxis

Sieben Fälle aus meinen eigenen Unternehmen, jeweils gleich aufgebaut: Ausgangslage, was ich getan habe, Ergebnis. Am Ende: alle Zahlen mit Definitionen und die Methode.

01 · Rechtsform

Vom polnischen Unternehmen über das Einzelunternehmen zur GmbH in Deutschland

2 FormenEinzelunternehmen und GmbH in Deutschland

Ausgangslage

Seit 2011 habe ich als polnisches Unternehmen nach Deutschland und Österreich verkauft. Mit wachsendem Umsatz brauchte es eine Präsenz in Deutschland: zuerst ein Einzelunternehmen, später eine GmbH.

Was ich getan habe

Ich habe ein Einzelunternehmen angemeldet und auch von Deutschland aus verkauft, danach den operativen Teil für die GmbH umgesetzt: Amazon- und eBay-Konten, getrennte Billbee-Konten, Registrierungen nach VerpackG und WEEE sowie Rechnungsstellung und Belegfluss für Umsatzsteuer, innergemeinschaftliche Lieferungen und OSS, umgesetzt nach den Vorgaben von Buchhaltung und Steuerberater. In der GmbH bin ich Geschäftsführer.

Ergebnis

Heute verkaufen drei Unternehmen aus zwei Lagern, in Polen und in Deutschland, jedes mit eigener Buchhaltung und eigenen Konten, auf einer gemeinsamen Bestandssynchronisation. Beide Formen in Deutschland kenne ich von der Anmeldung bis zum täglichen Betrieb.

Das ist ein Erfahrungsbericht, keine Rechts- oder Steuerberatung. Entscheidungen zu Rechtsform und Steuern treffen Sie bitte mit Steuerberater und Anwalt.

Werkzeuge: Amazon Seller Central, eBay, Billbee (mehrere Konten), iFirma, LUCID, eigene Bestandssynchronisation.

02 · Amazon.de

Amazon.de: kaufbare Angebote und Werbung, die sich an der Marge ausrichtet

9 von 10vom System eingestellten Angeboten sind kaufbar

Ausgangslage

Ein großes Amazon.de-Konto mit umfangreichem Katalog. Ein Teil der Angebote war nicht kaufbar, und bei der Werbung war schwer zu sagen, ob sie Gewinn bringt oder nur Umsatz erzeugt.

Was ich getan habe

Angebote stellt mein System ein: mit vollständigen Attributen, GPSR-Angaben und Listing-Analyse auf historischen Daten (u. a. Keepa). Werbung bewerte ich nach Marge, Gebote und Budgets setze ich ab der Rentabilitätsgrenze.

Ergebnis

Über 9 von 10 Angeboten, die das System eingestellt hat, sind auf Amazon.de kaufbar (91,6 %, Stand 25.09.2026). Ausgangspunkt: Alte, importierte Angebote außerhalb des Systems waren oft wegen GPSR-Sperren und SKU-Aliasen ohne Bestandsabgleich nicht kaufbar; die räume ich separat auf.

Werkzeuge: Amazon SP-API, Amazon Ads, Keepa, Nettomargen-Analyse, Claude Code.

03 · Marktplätze in Deutschland

Zweites Marktplatzkonto in Deutschland: gleiches System, neues Tempo

3×mehr Bestellungen zum Vorjahr, III. Q. 2025 → III. Q. 2026 (bis 25.09.)

Ausgangslage

Das zweite Verkäuferkonto in Deutschland lief neben dem Hauptkonto, aber von Hand: Angebote einzeln eingestellt, Bestände getrennt gepflegt, Werbung ohne gemeinsame Logik.

Was ich getan habe

Ich habe das Konto an mein System angebunden: gemeinsame Bestände beider Lager, automatisches Einstellen auf eBay und Amazon, Repricing und Werbung nach Marge.

Ergebnis

Im III. Quartal 2026 (bis 25.09.) hat das Konto dreimal so viele Bestellungen wie im Vorjahr: eBay ×4,5, Amazon ×2,5. Ein Verkäuferkonto gehört zu einem Unternehmen; ich zähle die Bestellungen aller Kanäle dieses Kontos. Ein Teil des Wachstums stammt aus der Verlagerung von Angeboten vom Hauptkonto.

Werkzeuge: eBay API, Amazon SP-API, Billbee, eigene Bestandssynchronisation, Claude Code.

04 · Allegro

Allegro: ein neuer Kanal mit automatisch eingestellten Angeboten

4×von 22 auf 92 Bestellungen, II. → III. Q. 2026 (bis 25.09.)

Ausgangslage

Im Lager lag Ware, die sich einzustellen lohnte. Die manuelle Vorbereitung jedes Angebots (Titel, Beschreibung, Parameter, Bilder) verlor ständig gegen dringendere Aufgaben.

Was ich getan habe

Ein Automat bereitet Angebote vor und schickt sie per E-Mail zur Freigabe. Ein Klick gibt das Angebot frei; der Link ist kryptografisch signiert und damit fälschungssicher. Ein eigener Ablauf deckt Kleinteile mit automatisch berechnetem Aufschlag ab.

Ergebnis

Der 2026 gestartete Kanal hatte im II. Quartal 22 Bestellungen und im III. Quartal 92 (bis 25.09.).

Werkzeuge: Allegro über Apilo, HMAC-signierte Freigabelinks, Textgenerierung mit Claude.

05 · Werbung

Werbung nach Marge, nicht nach Umsatz

−53 %Kosten der eBay-Werbung bei gleichem, der Werbung zugeordnetem Umsatz

Ausgangslage

Das Werbebudget war auf mehrere Kanäle verteilt, und jeder meldete Erfolg in seinen eigenen Kennzahlen.

Was ich getan habe

Ich habe die Werbeergebnisse in einer Ansicht zusammengeführt, gerechnet nach Nettogewinn statt nach Werbeumsatz. Darauf setzt ein automatischer Werbeassistent auf, der täglich Gebotsänderungen zur Freigabe vorschlägt; eBay-Kampagnen setze ich nach Marge.

Ergebnis

Auf eBay kostet derselbe, der Werbung zugeordnete Umsatz 53 % weniger (Juni → August 2026). Auf Amazon habe ich das Werbebudget zwischen dem I. und II. Quartal 2026 um 83 % skaliert, bei einem ROAS über der Rentabilitätsgrenze in jedem Monat 2026 (Werbeumsatz ×2).

Werkzeuge: eBay Marketing API, Amazon Ads API, Google Ads API, Claude Code.

06 · Betrieb

Drei Unternehmen, zwei Lager und ein System

3 · 2 · 1Unternehmen, Lager, System

Ausgangslage

Drei Unternehmen aus Polen und Deutschland verkaufen aus zwei Lagern, in Polen und in Deutschland, auf gemeinsamen Kanälen. Jedes Unternehmen kann aus beiden einkaufen und versenden, zwischen den Lagern fährt täglich ein Transport. Drei Buchhaltungen, drei Kontensätze. Ohne gemeinsame Datenbasis ist dieselbe Ware schnell an drei Stellen gleichzeitig „verfügbar“.

Was ich getan habe

Eine Quelle der Wahrheit für die Bestände beider Lager und eine Schicht, die weiß, zu welchem Unternehmen ein Angebot gehört und wie ein Verkauf verrechnet wird. Darauf stehen weitere Werkzeuge: eigene Auto-Lister neben Magnalister, eine Druckwarteschlange für Rechnungen und Etiketten und seit August 2026 ein eigener Helpdesk mit KI statt LiveAgent, samt Sprachbot am Telefon (sipgate), der Tickets anlegt und Kunden an der Nummer erkennt.

Ergebnis

Ein Verkauf auf einem beliebigen Kanal bucht den Bestand bei allen Unternehmen und in beiden Lagern ab. Jedes Unternehmen hat eigene Konten, Berechtigungen und Belege; das System teilt nur Lagerbestände und Logik. Die Werkzeuge kennen den Kontext des Unternehmens und leisten deshalb mehr als fertige Abos; wo ein fertiges Werkzeug gut funktioniert, bleibt es und wird besser angebunden.

Werkzeuge: Claude Code, Python und FastAPI, PostgreSQL, Ereigniswarteschlange, Marktplatz-Integrationen über offizielle APIs.

07 · Gambio-Websites

Gambio-Websites: Module, die es nicht gab, mit KI geschrieben

Gambioeigene Module und Angebotsvorlagen

Ausgangslage

Meine Gambio-Websites hatten Standard-Produktseiten und einen Standard-Warenkorb. Es fehlte, was den Bestellwert hebt: Vorlagen passend zum Produkt, sinnvolles Cross-Selling und eine klare Anzeige, wie viel bis zum kostenlosen Versand fehlt.

Was ich getan habe

Eigene Gambio-Module habe ich mit Claude selbst geschrieben und auf meinen Websites eingesetzt, darunter eine interaktive Leiste im Warenkorb, die live anzeigt, wie viel bis zum kostenlosen Versand fehlt. Mein System hat Zugriff auf diese Kanäle und erzeugt Angebotsvorlagen je Produkt sowie Cross- und Upselling automatisch aus den Katalogdaten.

Ergebnis

Die Angebote sind attraktiver, ohne Handarbeit an jeder Produktseite, und der Kunde sieht im Warenkorb, was er ergänzen kann, um kostenlos geliefert zu bekommen.

Werkzeuge: Gambio (eigene Module), Claude Code, Katalogdaten aus meinem System.

Alle Zahlen mit Definitionen

Stand 25.09.2026. Das III. Quartal 2026 ist bis zum 25.09. gezählt und damit unvollständig. Zeiträume und Quellen beschreibe ich unten in der Methode.

  1. 1,2 Std.

    Median bis zur ersten Antwort eines Menschen im Helpdesk, Juni → September 2026 (bis 25.09.): von 9,7 auf 1,2 Std. bei fünfmal mehr Gesprächen. Kalenderstunden, ohne automatische Bestätigungen. Jede zweite Antwort beginnt mit einem KI-Entwurf.

  2. −53 %

    Werbekosten auf eBay bei gleichem, der Werbung zugeordnetem Umsatz, Juni → August 2026, nach dem Umbau der Kampagnen nach Marge.

  3. 9.000+

    Neue, automatisch eingestellte Angebote seit Februar 2026 (bis 25.09.): Amazon ca. 3.400, eBay ca. 4.600 Auktionen, Allegro ca. 1.100, Kaufland ca. 270. Eigenständige neue Angebote, ohne Importe und Aktualisierungen bestehender.

  4. ca. 230

    Bestellungen bei Lieferanten, vom System vorbereitet und per API versendet, in 4 Wochen (31.08.–25.09.2026). Die Mengen gibt ein Mensch frei.

  5. 11×

    Bestellungen auf domabau.pl: von 12 auf 132 pro Quartal, I. → III. Q. 2026 (bis 25.09.). Die Website ist im Januar 2026 bei null gestartet.

  6. 4×

    Bestellungen auf Allegro: von 22 auf 92, II. → III. Q. 2026 (bis 25.09.), bei automatisch eingestellten Angeboten.

  7. 3×

    Bestellungen auf dem zweiten Verkäuferkonto in Deutschland, III. Q. 2025 → III. Q. 2026 (bis 25.09.): eBay ×4,5, Amazon ×2,5. Ein Verkäuferkonto gehört zu einem Unternehmen; ein Teil des Wachstums stammt aus der Verlagerung von Angeboten vom Hauptkonto.

  8. 5 % → 19 %

    Anteil der Bestellungen aus Kanälen, die seit 2025 außerhalb des Hauptkontos aufgebaut werden (zweites Konto in Deutschland, domabau.pl, Allegro), III. Q. 2025 → III. Q. 2026 (bis 25.09.). Heute jede fünfte Bestellung.

  9. 91,6 %

    Kaufbare Angebote, die mein System auf Amazon.de eingestellt hat, Stand 25.09.2026. Ausgangspunkt: Alte, importierte Angebote außerhalb des Systems waren oft wegen GPSR-Sperren und SKU-Aliasen nicht kaufbar.

  10. +83 %

    Werbebudget auf Amazon, skaliert zwischen dem I. und II. Q. 2026, bei einem ROAS über der Rentabilitätsgrenze in jedem Monat 2026 (Werbeumsatz ×2). Das ist Skalierung, keine höhere Effizienz.

  11. 95 %

    Anfragen und Benachrichtigungen, die ohne Menschen abgeschlossen werden, von über 41.000 seit August 2026 (bis 25.09.), seit der eigene Helpdesk LiveAgent ersetzt hat. Meist automatische Meldungen von Marktplätzen und Systemen; Kundenanliegen gehen an Menschen.

  12. 2.600

    Rechnungen im Monat drucken sich selbst (August 2026). Entfallen ist das manuelle Drucken und Zuordnen der Belege zu den Sendungen.

  13. 1.600–2.100 Std.

    Schätzung der Handarbeit, die dem Team seit Januar 2026 abgenommen wurde. Annahmen: 8–10 Min. pro Angebot, 3 Min. pro Antwort, wenige Sekunden pro automatisch geschlossener Anfrage. Das ist eine Umrechnung des Arbeitsaufwands, keine eingesparte Stelle.

Methode

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