Reporting Großhandel: klare KPIs statt Excel-Chaos
Wir bauen dir ein Power BI Reporting, das Vertrieb, Einkauf und Management täglich sauber steuert – bis auf Produktebene, über Channels und Länder.
- Umsatz, Absatz, Marge, Deckungsbeitrag
- Bis Artikel- und Kundenebene drilldown
- Plan/Ist/Vorjahr: gestern auf einen Blick
Wenn Reporting im Großhandel bremst, kostet es Umsatz
Außendienst, Einkauf und Geschäftsführung brauchen dieselbe Wahrheit – aber oft liegen Daten in ERP, Shop, CRM und Excel verteilt. Ergebnis: Diskussionen statt Entscheidungen.
Typische Symptome: keine Transparenz vor dem Kundengespräch, Cross-Selling bleibt liegen, Kanäle und Länder sind nicht vergleichbar, Rabatte und Deckungsbeiträge werden je nach Quelle unterschiedlich gerechnet.
Warum DatenPioniere: pragmatisch, Microsoft-only, strukturiert
Wir bringen Power BI wirklich zum Laufen – mit klaren Use Cases, sauberem Datenmodell und einem Vorgehen, das Teams mitnimmt.
Planungssicherheit statt Bauchgefühl
Wir schneiden das Reporting auf klar abgegrenzte Use Cases zu. Dadurch ist häufig ein Festpreis möglich – mit sauberem Scope und wenig Projektrisiko.
Polarstern-Methodik
Strategie/Governance, Architektur, Visualisierung und Kultur greifen bei uns zusammen. So wird Reporting im Großhandel zur Steuerungsplattform – nicht zum Lizenzgrab.
Microsoft-Stack – keine Tool-Debatten
Power BI, Microsoft Fabric, Copilot und Purview. Ein Ökosystem, eine Verantwortlichkeit, weniger Reibung im Betrieb.
Ehrliche Partnerschaften führen zu erfolgreichen Datenprojekten.
Seit Jahren realisieren wir skalierbare Lösungen mit Microsoft Power BI, Fabric und Copilot.
Zertifizierungen
Projekte
zufriedenheit
Für wen lohnt sich Reporting im Großhandel besonders?
Wenn du mehrere Brands/Lieferanten steuerst, unterschiedliche Vertriebskanäle (z.B. Außendienst, Filialen, eCommerce) vergleichst oder international reportest, brauchst du ein konsistentes KPI-Set und ein belastbares Datenmodell.
Das Setup passt besonders, wenn du im Kundengespräch bis auf Produktebene analysieren willst (Vor-/Nachorder, Kaufhistorie, Rabatt, Deckungsbeitrag) und das Management täglich eine schnelle Sicht auf „gestern vs. Plan/Vorjahr“ braucht.
Was steckt im Paket?
Ein Reporting-Paket, das vom Datenmodell bis zum Dashboard trägt.
KPI-Design für Großhandel
Gemeinsame Definitionen für Umsatz, Absatz, Marge, Deckungsbeitrag, Rabatt, Einkaufskosten und NOI (Net Order Intake) – damit Vertrieb und Finance dieselbe Logik nutzen.
Datenmodell & Historie
Modellierung, die auch komplexe Historien abbildet (z.B. Artikelnummern-Konflikte zwischen Einkauf und Verkauf) und Auswertungen über mehrere Jahre tragfähig macht.
Power BI Dashboards
Management-Übersicht, Channel-/Länder-Vergleich, Brand-/Lieferanten-Steuerung und Vertriebsansichten für Kundentermine – mit Drilldowns bis auf Produkt- und Kundenebene.
Governance & Enablement
Rollen, Datenzugriffe, Namenskonventionen und ein schlanker Betrieb. Optional: Schulung für Fachbereiche, damit Self-Service funktioniert ohne Wildwuchs.
Bereit für Reporting, das Vertrieb und Einkauf wirklich nutzen?
- Use Cases konkretisieren und priorisieren
- KPI-Logik und Datenquellen klären
- Nächste Schritte als Route festziehen
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis, wie Großhandel-Reporting aussehen kann.
Außendienst-Reporting bis auf Produktebene
Ausgangslage
- Kundengespräche ohne transparente Kaufhistorie
- Cross-Selling abhängig von Bauchgefühl
- Rabatt und Deckungsbeitrag je Team anders gerechnet
- Produktdrilldown mit vielen Excel-Exports
Ergebnis
- Power BI Kundenprofil mit Produkt- und Zeitdrilldown
- Vor-/Nachorder-Analyse je Kunde und Artikelgruppe
- Einheitliche KPI-Definitionen für Rabatt und DB
- Außendienst nutzt eine Sicht für Vorbereitung und Termin
Channel- und Ländersteuerung mit täglichem Management-Board
Ausgangslage
- Keine konsolidierte Sicht über Länder und Channels
- „Gestern“ vs. Plan/Vorjahr nur mit manuellen Reports
- eCommerce braucht NOI statt fakturierter Umsatz
- Unklare Datenzugriffe und Berichts-Wildwuchs
Ergebnis
- Management-Dashboard für gestern/Plan/Vorjahr
- Channel-Vergleich inkl. NOI-Logik für eCommerce
- Länder- und Top-Standort-Analysen in einer Plattform
- Purview-basierte Transparenz zu Datenquellen und Zuständigkeiten
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Deine Wanderroute zum belastbaren Großhandel-Reporting – ohne Umwege.
Erstgespräch
Wir klären Use Cases (Außendienst, Einkauf, Management), KPIs und Datenquellen. Ergebnis: eine klare Prioritätenliste und ein Scope, der trägt.
Setup
Wir bauen Datenmodell, KPI-Logik und Reporting-Struktur in Power BI. Bei Bedarf setzen wir Microsoft Fabric für Pipelines und saubere Datenbereitstellung auf.
Training
Wir übergeben nicht nur Dashboards, sondern auch Wissen: Nutzung, Interpretation der KPIs, und Regeln für Self-Service ohne Chaos.
Skalierung
Wir erweitern Schritt für Schritt: weitere Länder, Channels, Brands/Lieferanten, Aktionen-Tracking und zusätzliche Detailanalysen – mit Governance, damit alles wartbar bleibt.
So wird aus Reporting eine Steuerungsplattform
Du merkst den Unterschied, wenn alle Ebenen mit denselben Zahlen arbeiten – und Entscheidungen schneller fallen.
- KPIs werden je Bereich unterschiedlich interpretiert
- Reports sind langsam, manuell und fehleranfällig
- Außendienst startet Termine ohne Datengrundlage
- Channel- und Länder-Vergleiche sind schwer möglich
- Historie ist da, aber nicht nutzbar modelliert
- Ein KPI-Set für Umsatz, Marge, DB, Rabatt
- Power BI Dashboards mit klaren Drilldown-Pfaden
- Mehr Transparenz vor Kundengesprächen
- Management steuert täglich nach Plan/Vorjahr
- Historische Analysen über Jahre sind stabil
Wir lassen unsere Kunden für uns sprechen
SANHA GmbH & Co. KG
Ausgangssituation:
- Absatz- und Produktionsplanung auf Basis von Erfahrung statt Daten
- Unzureichende Transparenz über Nachfrageentwicklung am Markt führte zu Planungsunsicherheit
Ergebnis:
- KI-basierte Absatzprognosen als Grundlage für die Produktionssteuerung
- Effiziente Ressourcennutzung und frühzeitig erkennbare Nachfrageentwicklung
GBG Unternehmensgruppe
Ausgangssituation:
- Fragmentierte BI-Landschaft mit Tools wie Snowflake und Tableau
- Strategischer Wunsch nach Microsoft-Integration zur Vereinheitlichung
Ergebnis:
- Integration in das Microsoft-Ökosystem reduziert Systembrüche und vereinfacht die Datenarchitektur
- Unternehmensweite Migration von Tableau und Snowflake zu Power BI und Fabric
EW GROUP GmbH
Ausgangssituation:
- Daten aus zahlreichen internationalen Tochtergesellschaften waren verteilt und schwer vergleichbar
- Management hatte keinen konsolidierten Überblick über zentrale KPIs der einzelnen Gesellschaften.
Ergebnis:
- Zentrale Daten- und Reportingplattform schafft Transparenz über Kennzahlen aller Gesellschaften.
- Fundierte Managemententscheidungen auf Basis konsolidierter Daten statt isolierter Einzelreports.
Preise, die sich am Business Value orientieren
Du startest klein und skalierst, sobald Reporting im Großhandel nachweislich genutzt wird.
- Prototyping-Workshop und Zielbild skizzieren
- Datencheck der wichtigsten Quellen
- Power BI Modell + erstes Dashboard
- Übergabe inkl. Nächste-Schritte-Plan
- 2–3 Use Cases (z.B. Vertrieb, Einkauf)
- Sauberes Datenmodell mit Historienlogik
- Dashboards für Steuerung und Drilldown
- Governance-Basics + Enablement-Session
- Management-Board + Channel/Länder-Vergleich
- Microsoft Fabric Setup für Datenpipelines
- Purview-gestützte Governance und Transparenz
- Betriebs- und Skalierungsplan für Rollout
Bereit für Reporting, das Vertrieb und Einkauf wirklich nutzen?
- Use Cases konkretisieren und priorisieren
- KPI-Logik und Datenquellen klären
- Nächste Schritte als Route festziehen
Häufige Fragen
Welche KPIs deckt ein Großhandel-Reporting typischerweise ab?
Häufig starten wir mit Umsatz, Absatz, Marge, Deckungsbeitrag, gewährtem Rabatt und Einkaufskosten. Für eCommerce kommt oft NOI (Net Order Intake) dazu. Wichtig ist, dass die Definitionen gemeinsam abgestimmt sind – sonst vergleicht ihr Äpfel mit Birnen.
Können wir bis auf Kunden- und Produktebene analysieren?
Ja, genau dafür ist Power BI stark. Entscheidend ist ein sauberes Datenmodell, damit Drilldowns (Kunde → Sortiment → Artikel) performant bleiben und historisch korrekt funktionieren.
Was ist, wenn wir sehr lange Historien haben (z.B. bis 2012)?
Das ist machbar, braucht aber klare Modellregeln. Gerade wenn Artikelnummern im Einkauf und Verkauf nicht eindeutig sind, trennen wir die Logiken sauber und bauen die Historie so, dass Auswertungen über mehrere Jahre stabil bleiben.
Macht ihr auch Datenplattform-Themen oder nur Dashboards?
Beides – aber immer im Microsoft-Stack. Wenn Datenquellen und Transformationen komplex sind, setzen wir Microsoft Fabric (Lakehouse, Pipelines, Governance) als Fundament ein und bauen darauf das Power BI Reporting auf.