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:
- Durchschnittliche Lieferzeit (Tage)
- Preisstabilität (historische Preisentwicklung)
- 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:
Individuelle Arbeitsvorlagen für Mulebuy-Nutzer finden Sie im Business Toolkit von Mulebuy
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.