JTL-Wawi enthält viele Daten. Die operative Frage ist nicht, ob die Zahlen da sind, sondern welche davon täglich entscheidbar werden.
Die eingebauten Statistiken zeigen solide Grundzahlen, sind aber auf vordefinierte Sichten begrenzt. Sobald eine Frage quer zu diesen Sichten liegt, etwa Umsatz nach Retouren je Plattform oder Reichweite je Warengruppe, beginnt die Handarbeit in Excel. Genau dort entstehen Fehler und veraltete Stände.
Entscheidbar wird ein Tag mit wenigen, klaren Kennzahlen statt mit hundert Diagrammen. In der Praxis bewähren sich:
| Kennzahl | Was sie beantwortet |
|---|---|
| Netto-Umsatz nach Retouren | echter Abverkauf statt Bruttoumsatz |
| Bestand und Reichweite je Artikel | was kritisch wird, bevor es ausgeht |
| Sortiments-Klassifizierung (Renner/Penner) | welche Artikel Kapital binden, welche tragen |
| Plattform-Mix | wo Umsatz entsteht und wo er sich verschiebt |
| Ads-Kennzahlen bis auf Artikelebene | ob Werbekosten auf lieferbare, margenstarke Artikel gehen |
Genau diese Kennzahlen liefert das upbox JTL-Dashboard fertig: Es setzt direkt auf den JTL-Wawi-Daten auf, rechnet Netto-Umsatz nach Retouren, ABC/XYZ, Lager-Reichweite, Plattform-Mix und Ads bis auf Artikelebene und aktualisiert täglich, ohne Excel-Export. Die Rechenlogik je Auswertung ist offen dokumentiert.
Der direkte Weg führt über SQL auf der Wawi-Datenbank oder über eine vorgelagerte Auswertungsschicht, die die Daten täglich aufbereitet. So entstehen Custom-Reports, die genau die eigenen Fragen beantworten, statt sich an die Standard-Sichten anzupassen.
upbox baut solche Custom-Reports direkt auf der Wawi-Datenbank oder liefert sie fertig im JTL-Dashboard, je nachdem, ob Sie selbst auswerten oder eine abgenommene Lösung möchten.
Ein Excel-Report ist eine Momentaufnahme, die jemand von Hand zusammenbaut und die ab dem nächsten Tag veraltet. Ein Dashboard ist eine laufende, immer aktuelle Sicht mit konsistenter Rechenlogik. Der Gewinn liegt darin, dass alle auf denselben, nachvollziehbaren Wert schauen.
Ein Excel-Report zeigt den Bruttoumsatz einer Plattform - ab dem nächsten Tag veraltet. Das Dashboard rechnet denselben Umsatz täglich neu, zieht Retouren stück- und wertbasiert je Artikel und Plattform ab und zeigt den Netto-Abverkauf. Ein Artikel mit hohem Umsatz, aber riesigem Bestand und kurzer Reichweite wird zum Renner; derselbe Umsatz bei langer Reichweite bindet Kapital und ist ein Penner. Alle schauen auf denselben, nachvollziehbaren Wert - statt jeder auf eine eigene Excel-Version.
Automatisieren lässt sich das Sammeln, Rechnen und Aktualisieren der Kennzahlen. Die Interpretation, also welche Maßnahme aus einer Zahl folgt, bleibt menschlich. Gute Auswertungen nehmen die Fleißarbeit ab und machen die Entscheidung leichter, sie ersetzen sie nicht.
Ja. Es gibt fertige Auswertungs-Dashboards, die direkt auf den JTL-Wawi-Daten aufsetzen und Umsatz, Lager, Sortiment, Plattformen und Ads auf einen Blick zeigen, ohne Excel-Export. Alternativ lassen sich eigene SQL-Auswertungen direkt auf der Datenbank bauen.
Über Custom-Reports direkt auf der Wawi-Datenbank (SQL) oder eine vorgelagerte Auswertungsschicht, die täglich aktualisiert. So lassen sich Kennzahlen abbilden, die die Standard-Statistik nicht kennt.
Indem Retouren stück- und wertbasiert je Artikel und Plattform gegengerechnet werden, statt nur den Bruttoumsatz zu betrachten. Erst dann zeigt sich der echte Netto-Abverkauf.
Über die Kombination aus Abverkauf, Bestand und Reichweite, nicht nur über den Umsatz. Ein Artikel mit hohem Umsatz, aber riesigem Bestand bindet Kapital, ein kleiner Schnelldreher kann wichtiger sein.
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Reporting-Bedarf besprechen →Stand: Juni 2026 · zuletzt aktualisiert
