Reporting Mode-Branche: KPIs, die Kollektionen steuern
Wir bauen dir ein Reporting für die Modebranche in Power BI, das Sell-in, Sell-out, Retouren und Lieferantenleistung in einem Steuerungsbild zusammenbringt.
- Vollpreisabverkauf je Artikel, Farbe, Größe
- Retouren nach Artikel, Größe, Grund
- Nachorder, Restanten, Lagerreichweite im Blick
Wenn Reporting fehlt, wird jede Nachorder zur Wette
In der Mode entscheidet ihr wöchentlich über Nachorder, Abschriften und Replenishment – oft mit Daten, die zu grob, zu spät oder nicht kanalübergreifend sind.
Die Folge: Sell-in ohne Sell-out-Transparenz, Retouren als Kostenblock und Größenprobleme, die erst im Gesamtdurchschnitt auffallen.
Was gutes Reporting in der Modebranche leisten muss
Damit du Kollektionen steuerst statt nur Vergangenes zu erklären, braucht dein Reporting klare Detailtiefe, saubere Datenlogik und kurze Wege zur Entscheidung.
Sell-out statt Bauchgefühl
Nachorderentscheidungen funktionieren nur, wenn Sell-in und Abverkauf je Kanal zusammenlaufen – bis auf Artikel-, Farb- und Größenebene.
Retouren wirklich verstehen
Retourenquoten müssen je Artikel und Größe sichtbar sein. Sonst bleiben Passform- und Qualitätsprobleme unsichtbar und wiederholen sich in jeder Kollektion.
Lieferanten vergleichbar machen
Liefertermintreue, Qualität und Audit-Status müssen lieferantenvergleichend abrufbar sein – sonst zahlst du mit Luftfracht, Fehlbeständen und Marge.
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 in der Modebranche?
Für Teams, die Abverkauf, Marge und Bestand wöchentlich steuern müssen – und dafür nicht mehr mit Excel-Inseln und widersprüchlichen Zahlen leben wollen.
Typisch: D2C + Wholesale, mehrere Kanäle/Marktplätze, viele SKUs/Varianten und ein ERP als Datenkern.
Was steckt im Paket?
Ein klar abgegrenzter Reporting-Umfang, der schnell produktiv wird – und danach sauber erweitert werden kann.
KPI-Set für Merch & Finance
Wir definieren ein gemeinsames KPI-Verständnis, z.B. Rohertrag je Artikel, Vollpreisabverkaufsquote, Abschriftenquote, Lagerreichweite und Restantenwert.
Datenmodell für Variantenlogik
Artikel, Farbe, Größe und Kanal werden sauber modelliert, damit du nicht nur „im Schnitt“ reportest, sondern wirklich steuerst.
Dashboards & Self-Service
Power-BI-Reports für Management, Merchandising und Einkauf – plus klare Drilldowns: von der Gesamtmarge bis zur einzelnen Größe.
Lieferanten- & Compliance-Transparenz
Liefertermintreue, Durchlaufzeit, Anteil Luftfracht, Beanstandungsquote und Status der Sozialaudits – in einer Sicht, die Entscheidungen unterstützt.
Du willst Mode-Reporting, das wirklich nutzbar ist?
- Scope klären: KPIs, Nutzer, Datenquellen
- Quick Check: was geht sofort, was später
- Nächster Schritt: Einführung oder Audit
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis, wie Reporting in der Modebranche aussehen kann.
D2C-Fashion: Retouren & Größenprobleme sichtbar gemacht
Ausgangslage
- Retouren nur als Gesamtkostenblock im Monatsabschluss
- Keine Auswertung nach Artikel, Größe und Retourengrund
- Größenverläufe im Shop nicht systematisch transparent
- Unterschiedliche Zahlenstände in Finance vs. E-Com
Ergebnis
- Power-BI-Reporting: Retourenquote je Artikel und Größe
- Drilldown: Retourengründe bis SKU-Variante
- Frühwarnsicht auf Fehlgrößenanteil und Verfügbarkeitsquote
- Ein KPI-Set, das Merch und Finance gemeinsam nutzen
Wholesale & Sourcing: Nachorder, Restanten und Lieferanten im Griff
Ausgangslage
- Sell-in vorhanden, Sell-out nur teilweise bekannt
- Nachorders basieren auf Vorwochenumsatz und Erfahrung
- Liefertermintreue und Qualität nicht lieferantenvergleichend
- Audit- und Materialdaten nicht artikelbezogen abrufbar
Ergebnis
- Reporting: Nachorderquote, Lagerreichweite, Restantenwert
- Vollpreisabverkaufsquote je Artikel, Farbe, Größe
- Lieferantenvergleich: Liefertermintreue, Luftfracht, Beanstandungen
- Governance mit Purview: klare Datenherkunft je KPI
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Eine Route, die dich schnell zum ersten Gipfel bringt – und danach sicher weiter skaliert.
Erstgespräch
Wir klären Use Cases und KPIs (z.B. Vollpreisabverkauf, Abschriften, Retouren, Lieferantenleistung) und grenzen den Scope so ab, dass das Projekt planbar bleibt.
Setup
Wir bauen Datenmodell und Reporting: Variantenlogik, Kanal- und Zeitlogik, Datenqualität und ein erstes produktives Power-BI-Dashboard.
Training
Wir machen dein Team fit: Kennzahlenverständnis, Self-Service-Regeln, Report-Nutzung im Alltag – damit das Reporting wirklich genutzt wird.
Skalierung
Wir erweitern sauber: neue Kanäle, neue Lieferantensichten, mehr Detailtiefe – und bei Bedarf mit Microsoft Fabric als Datenplattform.
So wird Reporting zur Steuerung
Du bekommst weniger Diskussionen über Zahlen – und mehr Klarheit, was nächste Woche zu tun ist.
- Nachorder nach Gefühl und Vorwochenumsatz
- Retouren nur als Gesamtwert sichtbar
- Größen- und Farbprobleme im Durchschnitt versteckt
- Abverkauf je Kanal nicht vergleichbar
- Lieferantenleistung schwer objektiv zu bewerten
- Nachorder mit Sell-out, Bestand und Marge begründet
- Retourenquote je Artikel und Größe steuerbar
- Vollpreisabverkauf bis Variante transparent
- Channel-KPIs: DB je Kanal, Verfügbarkeit, Abschriften
- Lieferantenvergleich inkl. Termine, Qualität, Audit-Status
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.
Investiere in Reporting, das Marge schützt
Du startest klein mit einem klaren KPI-Scope und erweiterst danach Schritt für Schritt.
- KPI-Workshop für Mode-Use-Cases
- Quellen-Check: ERP, Shop, Wholesale
- Zielbild für Datenmodell & Dashboards
- Backlog und nächste Schritte
- Datenmodell für Artikel/Farbe/Größe
- Power-BI-Report inkl. Drilldowns
- KPI-Definitionen und Berechnungslogik
- Enablement für Fachbereich
- Microsoft-Fabric-Grundlage (bei Bedarf)
- Mehrere Reports: Abverkauf, Retouren, Sourcing
- Governance & Datenkatalog mit Purview
- Betrieb & Weiterentwicklung anstoßen
Du willst Mode-Reporting, das wirklich nutzbar ist?
- Scope klären: KPIs, Nutzer, Datenquellen
- Quick Check: was geht sofort, was später
- Nächster Schritt: Einführung oder Audit
Häufige Fragen
Welche KPIs sind im Mode-Reporting typisch?
Typisch sind Rohertrag je Artikel, Vollpreisabverkaufsquote, Abschriftenquote, Lagerreichweite, Restantenwert, Retourenquote je Artikel und Größe, Deckungsbeitrag je Kanal, Nachorderquote sowie Liefertermintreue je Lieferant.
Geht das auch, wenn Sell-out-Daten nur teilweise vorliegen?
Ja. Wir starten mit dem, was zuverlässig da ist (z.B. ERP, Shop, Marktplätze) und bauen das Modell so, dass du fehlende Sell-out-Sichten nach und nach ergänzen kannst, ohne das Reporting neu zu bauen.
Wie stellt ihr sicher, dass alle dieselben Zahlen nutzen?
Über ein gemeinsames KPI-Glossar, ein sauberes Datenmodell und klare Berechnungslogiken in Power BI. Wenn Governance wichtig ist, ergänzen wir das mit Microsoft Purview für Herkunft und Verantwortlichkeiten.
Macht ihr nur Power BI oder auch die Datenplattform?
Beides – aber ausschließlich im Microsoft-Stack. Power BI für Standard-Reporting, Microsoft Fabric für Datenpipelines und Datenmanagement, und optional Copilot für Adhoc-Analyse im Microsoft-Ökosystem.