Was ich in meinem Arbitrage-Business automatisiert habe – und was bewusst nicht

„Wie schaffst du das alleine?" Das ist die Frage, die ich am häufigsten höre, wenn Zahlen auf den Tisch kommen: 1,5 Millionen Euro Umsatz in 2025, EU-weit auf allen Amazon-Marktplätzen, ohne einen einzigen Mitarbeiter. Zum Kontext: Ich mache Amazon-Arbitrage seit 2023, gestartet neben dem Job, seit 2025 in Vollzeit.

Die ehrliche Antwort lautet: Ich schaffe das nicht alleine. Ein Teil von mir arbeitet rund um die Uhr – der automatisierte. Während ich schlafe, beobachten Scripte Preise. Während ich Kartons packe, passt ein Repricer meine Angebote an. Ich bin Solo-Seller, aber ich arbeite nicht solo.

Trotzdem ist das hier kein Plädoyer für „automatisiere alles". Einige der wichtigsten Dinge in meinem Business mache ich bewusst von Hand – und das wird so bleiben. Die interessante Frage ist nicht, ob du automatisierst, sondern wo du die Grenze ziehst.

Die Regel, nach der ich entscheide

Ich habe über zehn Jahre als IT-System-Engineer gearbeitet, und wenn ich aus dieser Zeit eine Lektion mitgenommen habe, dann diese: Schlechte Automatisierung ist teurer als keine. Deshalb stelle ich vor jeder Automatisierung drei Fragen.

Erstens: Kommt die Aufgabe häufig vor? Was ich zweimal im Jahr mache, automatisiere ich nicht – der Aufwand rechnet sich nie.

Zweitens: Folgt sie klaren Regeln? Wenn ich eine Entscheidung nicht als Wenn-dann-Logik aufschreiben kann, kann ich sie auch keinem Script beibringen.

Drittens: Ist ein Fehler billig? Wenn ein Bug im schlimmsten Fall eine überflüssige Benachrichtigung schickt, ist das egal. Wenn er eine Bestellung im fünfstelligen Bereich auslösen kann, ist es das nicht.

Nur wenn alle drei Antworten Ja sind, wird automatisiert. Fehlt auch nur eine, bleibt die Aufgabe erstmal manuell. So sieht das für typische Aufgaben aus meinem Alltag aus:

Aufgabe	Häufig?	Klare Regeln?	Fehler billig?	Ergebnis
Deal- und Preis-Monitoring	Ja	Ja	Ja	automatisiert
Repricing bestehender Angebote	Ja	Ja	Ja, dank Preisgrenzen	automatisiert
Beschaffungskosten pflegen	Ja	Ja	Ja	automatisiert
Wochenzahlen zusammenstellen	Ja	Ja	Ja	automatisiert
Finale Kaufentscheidung	Ja	nur teilweise	Nein	manuell
Lieferantenverhandlungen	selten	Nein	Nein	manuell
Compliance bei neuen Kategorien	selten	teilweise	Nein	manuell

Wichtig dabei: „Manuell" ist keine Endstation, sondern heißt oft nur „manuell, bis ich die Regeln verstanden habe". Manche Aufgaben wandern mit der Zeit in die obere Hälfte der Tabelle. Andere werden das nie – und genau das ist Absicht.

Falls du das auf dein eigenes Business überträgst: Deine Tabelle wird anders aussehen als meine. Die drei Fragen bleiben die gleichen.

Was bei mir automatisiert läuft

Deal- und Preis-Monitoring

Ich suche nicht nach Deals, ich werde benachrichtigt. Eigene Scripte beobachten Preise und Verfügbarkeiten bei Händlern, gleichen sie mit meinen Kriterien ab und schicken Treffer als Nachricht in meinen Discord. Statt durch Shop-Kategorien zu scrollen, bewerte ich vorgefilterte Kandidaten.

Technisch ist das kein Hexenwerk: ein paar Scripte, ein Discord-Server, klare Kriterien. Der Wert liegt nicht im Code, sondern darin, dass die Kriterien aus drei Jahren Einkaufserfahrung kommen.

Wie viel Zeit das spart, kann ich ehrlicherweise nicht exakt beziffern. Grob gesagt: Aus stundenlangem Suchen ist ein Abarbeiten von Benachrichtigungen geworden – und gesucht wird auch nachts, wenn ich es sicher nicht tun würde.

Repricing nach Regeln

Meine Preisanpassungen laufen über BQool, rund um die Uhr und auf allen Marktplätzen. Das Tool ist dabei der langweilige Teil. Die eigentliche Arbeit steckt in den Regeln: Untergrenzen, die die Marge schützen, Verhalten je nach Buybox-Situation, Ausnahmen für Ware, die raus muss.

Ein Repricer ohne durchdachte Regeln ist gefährlicher als gar keiner. Er exekutiert zuverlässig, was du ihm sagst – auch den Unsinn.

Beschaffungskosten per Bulk statt Handarbeit

Ohne gepflegte Einkaufspreise ist jede Gewinnauswertung wertlos. Genau diese Pflege war bei mir lange eine Schwachstelle: laufend neue Einkäufe, wechselnde Konditionen, und die Aktualisierung Produkt für Produkt von Hand.

Also habe ich mir ein Browser-Tool gebaut, das Beschaffungskosten im Bulk aktualisiert. Daraus wurde später mein kostenloses Beschaffungskosten-Tool, das inzwischen über 500 Seller nutzen. Der Ursprung war kein Produktgedanke, sondern schlicht: keine Lust mehr auf Handarbeit, die ein Stück Software besser erledigt.

Standard-Reports

Meine Wochenzahlen suche ich nicht zusammen, sie kommen zu mir. Umsatz, Marge, Retouren und Auffälligkeiten landen aufbereitet an einem Ort, jede Woche im gleichen Format – zusammengeführt unter anderem aus Sellerboard und eigenen Auswertungen, verdrahtet über n8n.

Der größte Effekt ist dabei nicht die gesparte Zeit, sondern die Regelmäßigkeit. Reports, die man sich manuell zusammensuchen muss, schaut man sich irgendwann nicht mehr an.

Was bewusst manuell bleibt

Die finale Kaufentscheidung. Jeder Einkauf ist Kapital-Allokation, und Kapital-Allokation ist Chefsache. Meine Scripte schlagen vor, SellerAmp und Keepa liefern die Datenlage – aber den Knopf drücke ich. Hier laufen zu viele Faktoren zusammen, die nicht in saubere Regeln passen: Cashflow, Saisonalität, Erfahrung mit einer Marke, Klumpenrisiken im Lager.

Lieferantenbeziehungen und Verhandlungen. Konditionen entstehen zwischen Menschen. Eine automatisierte Mail verhandelt keinen besseren Einkaufspreis und merkt nicht, wenn zwischen den Zeilen ein Problem steht. Selten, keine klaren Regeln, Fehler teuer – dreimal Nein nach meiner Checkliste.

Sortiments- und Strategieentscheidungen. Welche Kategorien ich ausbaue, welche Marktplätze ich priorisiere, wie viel Kapital ins vierte Quartal fließt: Das sind wenige Entscheidungen pro Jahr mit großem Hebel. Also genau das Gegenteil von dem, was man automatisieren sollte.

Alles, wo ein Fehler richtig Geld kostet. Compliance-Fragen, Markenthemen, ungewöhnlich große Bestellungen. Der mögliche Schaden ist hier so asymmetrisch, dass ich lieber eine Stunde manuell prüfe, als einem Automatismus zu vertrauen, der meistens richtig liegt. „Meistens" reicht an diesen Stellen nicht.

Die KI-Schicht dazwischen

Zwischen „voll automatisiert" und „komplett manuell" ist bei mir eine dritte Ebene entstanden: KI als Zuarbeiter. Sie fasst Preislisten zusammen, strukturiert unordentliche Daten, markiert Auffälligkeiten in Reports und liefert Entwürfe für Texte, die ich sonst von Null schreiben müsste.

Ein Beispiel: Bevor ich eine größere Bestellung platziere, lasse ich mir die relevanten Informationen zusammenstellen – Absatzverlauf, Retourenquote, Konkurrenzsituation. Die Entscheidung selbst dauert danach nur noch wenige Minuten, weil die Vorarbeit erledigt ist.

Was KI bei mir nicht tut: entscheiden. Sie kauft nicht ein, ändert keine Preisgrenzen und sagt keinem Lieferanten zu.

Diese Grenze ist bewusst gezogen – nicht aus Nostalgie, sondern als Risikomanagement. KI-Ergebnisse sind nicht deterministisch; derselbe Input kann unterschiedliche Ausgaben liefern. Für Vorbereitung ist das verkraftbar, weil ich drüberschaue. Für Entscheidungen mit echtem Geld dahinter scheitert es an Frage zwei und drei meiner Regel: keine klaren Regeln, Fehler nicht billig.

Drei Fehler, die ich dabei gemacht habe

Zu früh automatisiert. Am Anfang, 2023, habe ich Prozesse in Scripte gegossen, die ich selbst noch nicht richtig verstanden hatte. Das Ergebnis war automatisiertes Halbwissen: Das Script tat zuverlässig das Falsche. Heute mache ich eine Aufgabe erst etliche Male von Hand, bevor ich sie automatisiere. Die manuelle Phase ist keine verlorene Zeit – sie ist die Anforderungsanalyse.

Eine Blackbox gebaut, die still kaputtging. Eines meiner Monitoring-Scripte lief scheinbar normal weiter, nachdem eine Änderung auf einer Händlerseite die Datenerfassung lahmgelegt hatte. Keine Fehlermeldung, keine Alerts – einfach keine Treffer mehr. Aufgefallen ist es mir erst, weil es verdächtig ruhig wurde. Seitdem hat jede meiner Automatisierungen ein Lebenszeichen eingebaut: Monitoring fürs Monitoring. Das klingt paranoid, ist aber die direkte Konsequenz aus verpassten Deals.

Dinge automatisiert, die ich hätte streichen sollen. Mein teuerster Denkfehler war „das nervt, also automatisiere ich es" – statt zu fragen, ob die Aufgabe überhaupt existieren muss. Ich habe einmal etliche Abende in die Automatisierung einer Auswertung gesteckt, die ich ein paar Monate später komplett abgeschafft habe, weil sie keine einzige Entscheidung beeinflusst hat. Automatisierung konserviert Prozesse – auch die überflüssigen.

Fazit

Erst den Prozess von Hand machen, bis du ihn wirklich verstehst. Dann Regeln definieren und nur das automatisieren, was häufig vorkommt, klaren Regeln folgt und bei Fehlern wenig kostet. Und die Entscheidungen, die dein Business wirklich bewegen, triffst du weiterhin selbst – genau dafür hält dir der ganze Rest den Rücken frei.