Über uns · Salewise
Gebaut in London.
Nah am Gang.
Salewise baut den Assistenten, den ein Kunde vom Regal aus erreicht – und den Datensatz, den der Händler danach nutzen kann.
Warum es uns gibt
Der Moment mit der höchsten Kaufabsicht ist am schlechtesten besetzt.
Die meisten Retail-Systeme sind für die Zentrale gebaut. Der Laden bekommt, was übrig bleibt: ein Suchfeld, eine Bestandsabfrage, eine Warteschlange.
Ein Kunde, der mit einer Frage vor einem Produkt steht, ist der beste Moment, den ein Händler bekommt. Es ist aber auch der Moment, in dem der Laden am vollsten, die Schlange am längsten und die Person, die die Antwort kennt, im nächsten Gang beim Einräumen ist.
Hardware-first-Ansätze – Kioske, Smart Mirrors, elektronische Regaletiketten – machen aus einem Personalproblem ein Beschaffungsprojekt. Sie kosten Tausende pro Einheit, brauchen Monate für die Installation und jemanden, der sie wartet.
Das Smartphone ist bereits in der Hand des Kunden. Ein QR-Code kostet nichts in der Produktion. Es fehlte ein Agent, der gut genug war, um aus dem Katalog des Händlers in der Sprache des Kunden zu antworten, ohne einen Preis zu erfinden. Dieser Baustein ist heute gut genug.
Salewise ist der Kreislauf darum: scannen, fragen, entscheiden, an der Kasse zahlen – jede Frage erfasst und jeder zugeordnete Verkauf danach gekennzeichnet, wie er zugeordnet wurde.
Das Smartphone hilft. Die Kasse verkauft. Der Datensatz ist das Produkt.
Die Haltung von Salewise
Die Haltung
Fünf Positionen, die das Produkt prägen.
01
Software, keine Hardware
Der Kunde hat bereits ein leistungsfähiges Smartphone dabei. Kioske, Halterungen und Firmware sind eine Beschaffungsentscheidung, die der Laden nicht braucht.
02
Eine Antwort, kein Suchfeld
Kunden beschreiben eine Aufgabe. Der Agent fragt nach, ordnet ein und erklärt – wie eine gute Verkäuferin oder ein guter Verkäufer.
03
Fundiert, nicht generativ
Der Katalog ist die Quelle der Wahrheit. Das Modell wählt aus und formuliert; der Server rendert Preis, Bestand und Varianten.
04
Personal verstärkt
Routinefragen gehen an den Agenten. Menschen übernehmen die Momente, die Urteilsvermögen, Kontext und einen Menschen brauchen.
05
Ehrliche Messung
Exakte Treffer sind exakt. Modellierte Treffer werden als modelliert gekennzeichnet. Das Abonnement ist die einzige Gebühr.
London, konkret
London ist der Test, nicht der Markt.
Die ersten Einsätze sind hier, weil die Geschäfte hier sind, die POS-Landschaft zersplittert ist und wir in der Filiale sitzen und die erste Woche beobachten können.
London hat eine dichte Basis unabhängiger Händler, hohe Personalkosten und Kunden, die bereits scannen. Es ist ein schwieriger Ort, um ein Retail-Produkt zu bauen, und ein guter Ort, um zur Verantwortung gezogen zu werden.
Die Stadt ist auch der erste echte Test: nicht in einem Pitch, sondern an einem Regal an einem Samstag, mit einer Schlange an der Kasse und einem Kunden, der eine klare Antwort auf Passform, Bestand oder ein Geschenk unter £40 will.
GS1 Sunrise 2027 macht einen scanbaren 2D-Code auf jeder britischen Verpackung verpflichtend. Die QR-Gewohnheit wird zur Infrastruktur. Salewise wird für den Punkt gebaut, an dem der Code selbstverständlich und die Antwort der Unterschied ist.
Das Produkt ist London-first, solange es sich bewährt. Diese Fokussierung ist bewusst: eine Handelskultur, eine POS-Landschaft und ein Satz Kundenerwartungen, die stimmen müssen, bevor eine weitere dazukommt.
Was dieser Fokus bringt
- Katalog zuerst
- Jede Antwort wird gegen den Produktdatensatz des Händlers geprüft.
- Ein Kreislauf
- Scannen, fragen, vergleichen und an der Kasse zahlen – kein neuer Checkout.
- Ehrliche Kennzeichnung
- Exakte und modellierte Attribution werden unterschiedlich ausgewiesen.
- Ein kurzer Rollout
- Ein unterstützter Anbieter kann live gehen, sobald der Katalogzugriff gewährt ist.
Wie es gebaut ist
Das Modell ist gemietet. Der Kreislauf gehört uns.
Salewise ist ein Produktunternehmen, kein Modellunternehmen. Die Ingenieursarbeit steckt im Katalog, im Rendering und im Datensatz um die Antwort.
01
Retrieval vor Generierung
Der Server wählt Kandidatenprodukte aus dem Katalog des Händlers, bevor das Modell überhaupt gefragt wird. Das Modell darf nur aus dieser Menge wählen. Es durchsucht nie das offene Web.
02
Der Server besitzt die Zahlen
Preis, Bestand, Varianten und Angebote werden aus Katalogdatensätzen gerendert. Eine Zahl im Text des Modells ist nie die Quelle der Wahrheit.
03
Ein Adapter pro Anbieter
Jede POS-Integration ist eine Datei und ein Verzeichniseintrag mit ehrlichen Fähigkeitskennzeichnungen. Die Sage-Oberfläche rendert aus den Metadaten des Verzeichnisses, nicht aus einem fest codierten Switch.
04
Die Demo muss ohne Datenbank laufen
Ohne Datenbank läuft die API weiterhin auf einem geseedeten Repository; ohne Modellschlüssel meldet der Assistent, dass er nicht verfügbar ist. Die Produktion schlägt ohne ihre erforderlichen Geheimnisse geschlossen fehl.
Der Stack, schlicht
Fastify und TypeScript in der API, PostgreSQL oder Cloud Spanner hinter einer Repository-Schicht, React in der Kunden-PWA und der Sage-Konsole sowie ein gehostetes Modell über eine OpenAI-kompatible API. Ein Adapter pro Anbieter, ein Produkt über alle Filialen.
Ehrliche Grundlage
Wo wir stehen. Wo wir nicht stehen.
Ein junges Unternehmen sollte lesbar sein. Das ist die Version, die wir selbst lesen wollen.
Wo wir stehen
- Ein funktionierendes Produkt, im Einsatz bei Londoner Händlern.
- Native Salewise-Integration; vier POS-Adapter in Beta.
- 29 unterstützte Sprachen; alle in der Demo aktiviert.
- Gründergeführter Vertrieb und Onboarding.
- Keine Hardware, keine Kunden-App und keine Kartendaten.
Wo wir nicht stehen
- Kein zertifizierter Enterprise-Anbieter. Heute kein SOC 2 oder ISO 27001.
- Kein Zahlungsunternehmen. Keine Kartendaten, kein Checkout.
- Kein Hardwareunternehmen. Keine Kioske, Halterungen oder Firmware.
- Noch nicht in den USA. Das Produkt konzentriert sich heute auf den Londoner Handel.
- Keine Umsatzsteigerung, die wir nicht aus den Daten des Händlers selbst messen können.
Team
Gründergeführt, nah am Kunden.
Die Arbeit machen die Menschen, die auch Ihre E-Mail beantworten.
Akhil Raj Arimbra
Gründer, CEO & CTO
Heute bei Salewise. Verantwortet Produkt, Engineering, die Händlerbeziehung und das Geschäftsmodell – und baute Salewises erstes KI-MVP.
Vor Salewise. Über 7 Jahre Erfahrung mit Enterprise-Lösungen für KMU-Händler und Gastgewerbe bei Zensign Global. BSc Informatik. Skalierbares SaaS und angewandte KI.
Nicholas Anderson
Chief Operating Officer
Heute bei Salewise. Verantwortet Betrieb und Partnerschaften und sorgt dafür, dass jeder Einsatz messbaren Wert in der Filiale liefert.
Vor Salewise. 16 Jahre Erfahrung in B2B-Kommunikation und Partnerschaften bei E Seek Inc. (CA), mit Geschäftskunden und Channel-Partnern. BA, UNLV.
Für Unternehmensinformationen schreiben Sie an support@salewise.co.uk.
Wenn Sie ein Geschäft führen
Fangen Sie mit einem Gang an.
Legen Sie ein Konto an, verbinden Sie den Katalog und sehen Sie die ersten Fragen Ihrer Kunden. Wenn Sie lieber zuerst sprechen möchten, finden Sie das Team auf der Kontaktseite.