Business Intelligence im eCommerce - Interview mit Florian Althoff

Du sitzt auf Bergen von JTL-Daten, bekommst aber keine klaren Antworten auf Fragen wie Welche Produkte machen wirklich Gewinn, welche Kanäle skalieren profitabel und wo frisst dir das Lager die Marge auf.

In diesem Interview erklärt Florian Althoff, wie du die Macht deiner Daten im Zusammenspiel mit JTL-Wawi, JTL-Shop und Marktplätzen über JTL-eazyAuction freisetzt - von der sauberen Datengrundlage bis zum entscheidungsreifen Dashboard. Du erfährst, wie Business Intelligence dir hilft, Margen zu erhöhen, Bestände schlanker zu steuern und Marketingbudget gezielt zu allokieren.

Darum geht es im Interview

Florian zeigt praxisnah, wie du aus JTL-Daten echte Steuerungsinformationen machst: klare KPI-Definitionen für eCommerce, Aufbau eines robusten Reporting-Setups mit Power BI oder ähnlichen Tools, saubere Datennutzung aus JTL-Wawi via Exporte und SQL, plus die Verbindung von Shop- und Marktplatzumsätzen zu einem konsistenten Bild. Im Fokus stehen wiederkehrende Fragestellungen von JTL-Händlern - von Deckungsbeitrag pro SKU über Retouren- und Lagerkennzahlen bis hin zur kanalübergreifenden Performancebewertung.

Dein Nutzen als JTL-Händler

Du lernst, wie du mit JTL schnell zu aussagekräftigen Reports kommst, die du nicht nur anschaust, sondern für bessere Entscheidungen nutzt. Dazu gehören belastbare Kennzahlen wie DB1-DB3 pro Artikel und Kanal, Lagerreichweite und Out-of-Stock-Risiken, RFM- und Wiederkaufraten je Kundensegment, sowie Marketing-Attribution über JTL-Shop und Marktplätze. Mit einem sauberen Datenmodell siehst du, welche Sortimente Margen treiben, wo Kapital gebunden ist und welche Kampagnen wirklich profitabel skalieren.

Das nimmst du konkret mit

Ein praxiserprobtes Vorgehen, um JTL-Daten für BI aufzubereiten - von Stammdaten- und Kategorienpflege in JTL-Wawi über automatisierte Exporte bis zur Visualisierung. Ein kompaktes KPI-Set für eCommerce mit JTL als Datenbasis, das du dem Management, Einkauf, Marketing und Operations bereitstellen kannst. Handlungsempfehlungen, wie du mit JTL-Workflows Erkenntnisse automatisierst - etwa Preis- und Sortimentsanpassungen, Nachbestellpunkte, Retourenprävention und Servicepriorisierung. Und ein klarer Fahrplan, wie du klein startest und dein BI Schritt für Schritt erweiterst, ohne den Betrieb zu stören.

Wenn du JTL als Herzstück deines Shops nutzt und endlich datengetrieben skalieren willst, liefert dir dieses Interview die Abkürzung - strukturiert, umsetzbar und direkt auf deinen JTL-Stack zugeschnitten.