WEBINAR RECORDING: Wie SugarShape mit KI Sortimente plant
LUNCH & LEARN SESSION - KUNDEN-PROMPTS IN ACTION
DAS ERWARTET DICH
WORUM ES GEHT.
Sebastian Boguth, CFO bei SugarShape, zeigt, wie er mit Claude und dem minubo MCP Sortimentsplanung, Nachbestellungen und Marktplatz-Profitabilität steuert. Im monatlichen Format „Lunch & Learn: Kunden-Prompts in Action“ spricht er mit CEO Andreas darüber, warum saubere Daten die Grundlage verlässlicher KI-Antworten sind und wie er Ergebnisse prüft.
Wiederkehrende Analysen werden mit dem Setup einfacher, und verlässliche Antworten stehen mehr Mitarbeiter:innen zur Verfügung. SugarShape spart so rund Zeit von 0,2 bis 0,3 FTE pro Jahr, die anderweitig eingesetzt werden kann. Die Analysen betreffen ein Sortiment mit bis zu 70 Größen pro Produkt, bis zu 30.000 SKUs und Marktplätze wie About You, Zalando, Otto und Amazon. Sebastian erklärt, warum KI die beste Assistenz der Geschäftsführung sein kann: "Man stellt eine konkrete Aufgabe und bekommt korrekte Ergebnisse mit guten Handlungsempfehlungen zurück."

DAS NIMMST DU MIT
KEY Takeaways
- Kein eigenes BI-Projekt nötig: Das Power-BI-Eigenprojekt wurde auf Eis gelegt. Der Eigenaufbau der Marketingdaten hätte Jahre gedauert und Personal gebunden, das im Team fehlt.
- Datenmodell bestimmt die Antwortqualität: Ohne sauber strukturierte, kontextualisierte Daten liefert die KI schwache Aussagen. Ein Semantic Layer ist die Grundlage. Mehrere MCPs, etwa mit einem Attributions-Tool, ergeben ein vollständiges Bild, wenn die Datenmodelle sauber sind.
- Planung mit echten Restriktionen: Zeitreihenanalysen über Bedarf und Abverkauf berücksichtigen Lagerkapazität, Liquidität, Working Capital und Mindestbestellmengen. Nachbestellungen lassen sich so bis auf Größenebene vorbereiten, wo Excel an Zeilenlimit und Rechenkapazität scheitert.
- Schneller Start: Vom Start des MCP bis zum produktiven Einsatz im Team vergeht laut Sebastian keine Woche.
- Kosten und Limits im Blick: Bei einem anderen MCP erreichte er schnell Nutzungslimits und musste Tokens nachkaufen. Mit minubo kam er im Standard-Plan für rund 20 € pro Monat sehr weit.
KAPITEL
INHAHLTSVErzeichnis
00:00 Begrüßung und Einführung
01:20 Was ist minubo? Datenbasis, Semantic Layer und KI
02:30 Vorstellung Sugarshape und Geschäftsmodell
04:00 Herausforderungen: Sortiment, Marketingdaten und Eigenbau mit Power BI
05:00 Der Wechsel zum minubo MCP
07:50 Sortimentsplanung mit Zeitreihenanalyse in Claude
09:10 Restriktionen: Mindestmengen, Liquidität und Lager
09:55 Größenverteilung automatisiert berechnen
11:00 Nachfragen statt blind vertrauen: Die Begründung der KI
13:00 Marktplätze: Deckungsbeitrag-3-Analyse automatisiert
13:50 Mehrere MCPs kombinieren
15:00 Marketing-Attribution und Budgetsteuerung
16:10 Kosten, Tokens und Nutzungslimits
17:40 Erste Schritte: Wie baue ich Vertrauen in KI-Analysen auf?
20:00 Wirkung im Team: Wie KI die Arbeit verändert
22:50 Ausblick auf die nächste Lunch & Learn-Session
23:30 Verabschiedung
Die Recordings zu allen Lunch & Learn Session sowie die Termine zu den bevorstehenden Webinaren findest du hier:
"Mit dem minubo Co-Analyst können wir komplexe Sortiments-, Retouren- und Musteranalysen deutlich schneller und für das gesamte Team zugänglich durchführen. Besonders bei unseren Nachbestellungen auf Größenebene sparen wir dadurch wertvolle Zeit, die wir jetzt anderweitig einsetzen können – insgesamt entspricht das bei SugarShape rund 0,2 bis 0,3 Vollzeitstellen pro Jahr.“
DIE EXPERTEN HINTER DER KAMERA
ÜBER DIE SPEAKER
Sebastian Boguth ist seit knapp zehn Jahren CFO bei SugarShape. In dieser Zeit ist der Umsatz des Unternehmens deutlich gewachsen, die Personalstärke aber nicht im gleichen Maß. SugarShape ist Fit-Expert für Unterwäsche, Bademode und Sportmode mit großer Größen- und Passformvielfalt, im BH-Bereich bis 70+. Mehr als zwei Drittel aller Bestellungen laufen über den eigenen Webshop, ergänzt durch Marktplätze.
Zum LinkedIn Profil![]()
Lunch & Learn mit mofakult. Vom Außendienst bis zur Black Week: Wie mofakult mit KI sein Händlergeschäft neu denkt
JETZT ANMELDEN
AI-Ready Datenarchitektur. Wie Goldner Fashion seine Legacy-BI in eine AI-ready Datenarchitektur verwandelt.
ZUM PAPER![]()
Lieferanten Reporting. Relevante Kennzahlen und Zielgruppen-Insights für haar-shops Lieferanten.
ZUM PAPER
DEMO GEFÄLLIG? JETZT KOSTENLOS ANMELDEN.
Sprich mit unseren Datenexpert:innen und entdecke, wie minubo dich bei deinen individuellen Anforderungen weiterbringen kann. 30 Minuten. Via Google Meet. Kostenfrei. Lass dich inspirieren!


nach Wunsch auch mit Videocall