JTL-Wawi Datenanalyse Tipps – so gewinnst du echte Erkenntnisse aus deinen Daten
In der JTL-Wawi laufen täglich große Mengen an Daten zusammen: Verkäufe, Lagerbewegungen, Kundeninformationen und Preise. Der eigentliche Mehrwert entsteht jedoch erst dann, wenn diese Daten richtig analysiert und interpretiert werden.
Viele Unternehmen haben Zugriff auf ihre JTL-Daten, nutzen sie aber nur eingeschränkt. Der Grund liegt selten an fehlenden Daten, sondern an der Frage:
Wie analysiere ich meine JTL-Wawi-Daten sinnvoll und effizient?
Die folgenden 7 JTL-Wawi Datenanalyse Tipps helfen dabei, typische Fehler zu vermeiden und den Nutzen der vorhandenen Daten deutlich zu steigern.
Mit konkreten Fragestellungen starten
Ein häufiger Fehler in der Datenanalyse ist es, mit Zahlen zu beginnen statt mit Fragen.
„Ich schaue mir mal den Umsatz an"
- „Welche Artikel haben diese Woche an Marge verloren?"
- „Welche Kunden kaufen viel, aber wenig profitabel?"
- „Wo ist aktuell am meisten Kapital im Lager gebunden?"
Datenanalyse dient immer einer Entscheidung. Eine klare Fragestellung führt zu relevanteren Ergebnissen als ein allgemeiner Blick auf Kennzahlen.
Umsatz allein reicht nicht aus
Viele JTL-Wawi Analysen konzentrieren sich stark auf den Umsatz. Dabei bleiben wichtige Zusammenhänge unbeachtet.
Ein Artikel mit hohem Umsatz, aber niedriger Marge kann langfristig problematischer sein als ein Artikel mit geringerem Umsatz und stabiler Profitabilität.
Zeitvergleiche konsequent nutzen
Einzelne Momentaufnahmen liefern wenig Erkenntnisse. Erst Vergleiche über Zeiträume machen Entwicklungen sichtbar.
So lassen sich Trends frühzeitig erkennen, bevor sie sich negativ auswirken.
Lagerdaten aktiv in die Analyse einbeziehen
Lagerbestände werden oft isoliert betrachtet. Für eine ganzheitliche Datenanalyse sollten sie immer mit Verkaufs- und Margendaten kombiniert werden.
Typische Analysefragen:
- •Welche Artikel liegen lange im Lager und verkaufen sich schlecht?
- •Wo entstehen Überbestände?
- •Welche Artikel binden besonders viel Kapital?
Das Ergebnis ist eine bessere Abstimmung zwischen Einkauf, Lager und Vertrieb.
Regelmäßige Analysen statt einmaliger Reports
Datenanalyse ist kein einmaliges Projekt, sondern ein fortlaufender Prozess.
- Feste Analyse-Routinen (z. B. wöchentlich)
- Wiederkehrende Fragestellungen
- Vergleichbare Zeiträume
So entsteht mit der Zeit ein belastbares Verständnis für das eigene Geschäft.
Technische Hürden reduzieren
Viele Analyseansätze scheitern nicht am Willen, sondern an der Umsetzung.
Typische Stolpersteine:
- •Zu komplexe Reports
- •SQL-Abfragen
- •Manuelle Exporte
Je einfacher der Zugang zur Analyse ist, desto häufiger wird sie genutzt – insbesondere durch Geschäftsführung und Fachabteilungen.
Ergebnisse verstehen, nicht nur anzeigen
Eine gute JTL-Wawi Datenanalyse endet nicht bei Zahlen. Entscheidend ist die Einordnung.
Die wichtigen Fragen:
- 1.Warum entwickelt sich eine Kennzahl so?
- 2.Welche Ursachen sind wahrscheinlich?
- 3.Welche Handlung folgt daraus?
Fazit: JTL-Wawi Datenanalyse strukturiert angehen
Eine erfolgreiche JTL-Wawi Datenanalyse basiert auf:
Unternehmen, die diese Grundsätze beachten, nutzen ihre Daten effektiver und treffen fundiertere Entscheidungen.
JTL-Wawi Datenanalyse im Alltag vereinfachen
Moderne Analyseansätze setzen darauf, JTL-Wawi-Daten direkt und verständlich nutzbar zu machen. Statt komplexe Reports vorzubereiten, werden konkrete Fragen gestellt und sofort ausgewertet.
Ein Beispiel für diesen Ansatz ist askJan: askJan ermöglicht es, JTL-Wawi-Daten per natürlicher Sprache zu analysieren und präzise Antworten zu erhalten – ohne SQL, ohne Exporte und ohne technische Hürden.
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Jetzt kostenlos testenGeschrieben von Alena Müller-Möll
Zuletzt aktualisiert am: 09. Januar 2025