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So steigern Sie Ihre Adidas-Importeffizienz mit Mulebuy Spreadsheets

2025-05-30

Für professionelle Einkäufer auf Mulebuy.biz

Die perfekte Produktdatenbank erstellen

Eine detaillierte Tabelle sollte folgende Kerninformationen strukturiert erfassen:

  • Modellbezeichnung (z.B. Adidas Originals NMD_R1)
  • Farbvarianten (Schwarz/Weiß, Core Black usw.)
  • Verfügbare Größen (EU 39-47 mit Lagerbeständen)
  • Article-Codes und SKU-Nummern
  • Einkaufspreise pro Farbvariante

Filterfunktionen optimal nutzen

Mit integrierten Filtern lassen sich schnell alle weiß/roten Adidas Ultraboost in Größe 42 identifizieren. Fortgeschrittene Nutzer implementieren Auto-Filter per VBA-Code, die bei Artikelpflege neue Daten automatisch einfügen.

Vertriebsstrategien mit Pivot-Analysen entwickeln

Wertvolle Erkenntnisse liefert die Umsatzauswertung:

➤ Top-5-Modelle nach Lagerumschlag: Erkennt Trendartikel
➤ Margenvergleich pro Farbe/Größe: Identifiziert lukrative Varianten
➤ Saisonale Nachfragekurven: Ermöglicht strategische Vorabsortimentsplanung

Händlermanagement 4.0

Integrieren Sie Lieferantenbewertungskriterien wie:

  1. Durchschnittliche Lieferzeit (Tage)
  2. Preisstabilität (historische Preisentwicklung)
  3. Verfügbarkeitsquote (% der bestellten Artikel)

Erstellen Sie analog zur Produkttabelle eine separate Händlerdatenbank mit Kontaktinformationen und Spezialisierungen (z.B. bestimmte Modellreihen).

Automatisierte Bestandsoptimierung

Fortgeschrittene Lösungen umfassen:

  • Python-Skripte, die via Mulebuy API täglich Lagerstände abgleichen
  • Konditionelle Formatierungen bei Mindestbeständen (rote Hinterlegung)
  • Auto-Join-Funktionen zwischen Produkt- und Lieferantentabellen

Experten-Tipp:

Durch systematische Tabellennutzung senken professionelle Einkäufer Ihre Prozesskosten um bis zu 40% bei gleichzeitiger Reduzierung von Lagerengpässen. Der Schlüssel liegt in der Verknüpfung zwischen manueller Datenerfassung und strategischer Automatisierung.

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