Lieferantendaten für JTL vereinheitlichen: Artikeldaten, Preise und Bestände sauber importieren

Warum Lieferantendaten selten direkt in JTL-Wawi importiert werden können

Die Datei wurde normalerweise für das System und die Arbeitsweise des Lieferanten erstellt, nicht für die Importstruktur Ihres Unternehmens.

Typische Probleme sind:

• unterschiedliche Spaltenbezeichnungen
• fehlende eindeutige Artikelnummern
• doppelte Artikel
• unterschiedliche Dezimal- und Tausendertrennzeichen
• Brutto- und Nettopreise ohne klare Kennzeichnung
• Einheiten innerhalb der Werte
• mehrere Attribute in einer einzigen Spalte
• uneinheitliche Kategorien
• fehlende oder externe Bilder
• Zeichensatzfehler
• leere Pflichtfelder
• abweichende Aktualisierungsstände

Ein technisch möglicher Import ist deshalb nicht automatisch ein fachlich korrekter Import. Die Daten müssen zunächst verstanden, vereinheitlicht und auf ihre spätere Verwendung in JTL-Wawi geprüft werden.

Das Ziel der Datenaufbereitung festlegen

Vor der Bearbeitung muss bekannt sein, welche Daten in JTL-Wawi neu angelegt oder aktualisiert werden sollen.

Mögliche Ziele sind:

• neue Artikel anlegen
• bestehende Artikel aktualisieren
• Einkaufspreise aktualisieren
• Lieferantenbestände übernehmen
• Produktbeschreibungen ergänzen
• Merkmale und Filter aufbauen
• Kategorien zuordnen
• Bilder importieren
• Verkaufspreise berechnen
• Lieferantenartikelnummern pflegen

Ein erstmaliger Vollimport benötigt andere Felder und Prüfungen als eine tägliche Bestandsaktualisierung. Deshalb sollten Stammdaten, Bewegungsdaten und Preisupdates nicht ungeprüft in einem einzigen Prozess vermischt werden.

Stammdaten und regelmäßig wechselnde Daten trennen

Nicht alle Lieferantendaten verändern sich mit derselben Häufigkeit.

Diese Bereiche können aus unterschiedlichen Dateien stammen und benötigen häufig getrennte Aktualisierungsintervalle.

Mit einer vollständigen Dateianalyse beginnen

Vor der ersten Umwandlung sollte die Lieferantendatei technisch und fachlich analysiert werden.

Zu prüfen sind:

• Dateiformat
• Zeichensatz
• Trennzeichen
• Spaltenüberschriften
• Datentypen
• Anzahl der Datensätze
• leere Zeilen
• doppelte Datensätze
• Pflichtfelder
• Beispielwerte und Sonderfälle

Zusätzlich sollte geprüft werden, ob mehrere Tabellenblätter, versteckte Spalten, Formeln oder zusammengeführte Zellen vorhanden sind. Solche Strukturen erschweren einen automatisierten Import.

Originaldatei unverändert archivieren

Die Lieferantendatei sollte niemals direkt überschrieben oder als einzige Arbeitsdatei verwendet werden.

Sinnvoll ist eine Trennung in:

• unveränderte Originaldatei
• bereinigte Arbeitsdatei
• fertige JTL-Importdatei
• Fehlerprotokoll
• Dokumentation der Umwandlungsregeln

Dadurch lässt sich bei späteren Abweichungen feststellen, ob der Fehler bereits in den Quelldaten vorhanden war oder während der Verarbeitung entstand.

Ein verbindliches Zieldatenmodell definieren

Unterschiedliche Lieferanten sollten nicht jeweils eine eigene interne Artikelstruktur erzeugen.

Für jedes Zielfeld sollte festgelegt werden:

• interner Feldname
• fachliche Bedeutung
• Datentyp
• Pflichtfeld ja oder nein
• zulässiges Format
• führende Datenquelle
• Umwandlungsregel
• JTL-Zielfeld

Dieses Schema bildet die Grundlage für alle späteren Lieferantenimporte.

Spaltennamen vereinheitlichen

Derselbe Inhalt kann von verschiedenen Lieferanten unterschiedlich bezeichnet werden.

Beispiele sind:

• Artikelnummer, ArtNr, SKU oder Item Number
• EAN, GTIN, Barcode oder EAN13
• EK, Einkaufspreis, Dealer Price oder Net Cost
• Bestand, Stock, Available oder Quantity
• Gewicht, Weight oder Netto-Gewicht

Die Quellbezeichnungen werden über eine Feldzuordnung auf ein einheitliches internes Schema abgebildet. Dadurch bleibt die spätere JTL-Struktur unabhängig von der Benennung des jeweiligen Lieferanten.

Artikelnummern als zentrale Zuordnung prüfen

Für wiederkehrende Aktualisierungen wird eine stabile und eindeutige Kennung benötigt.

Geprüft werden sollten:

• Eindeutigkeit
• fehlende Werte
• führende Nullen
• Leerzeichen
• Groß- und Kleinschreibung
• Sonderzeichen
• Mehrfachverwendung bei Varianten
• Änderungen zwischen Lieferantendateien

Die Lieferantenartikelnummer kann als eigene Lieferantenkennung gepflegt werden. Sie muss jedoch nicht zwingend mit der internen JTL-Artikelnummer identisch sein.

Interne und externe Artikelnummern trennen

Eine eigene stabile Artikelnummer schützt vor Änderungen beim Lieferanten.

Sinnvoll kann eine Trennung sein zwischen:

• interner JTL-Artikelnummer
• Lieferantenartikelnummer
• Herstellerartikelnummer
• EAN oder GTIN
• interner Lieferanten-ID

Dadurch bleiben bestehende Artikel in JTL-Wawi eindeutig, auch wenn der Lieferant seine eigenen Nummern ändert oder ein zweiter Lieferant denselben Artikel anbietet.

EAN und GTIN als Text behandeln

Tabellenprogramme interpretieren lange Nummern häufig als Zahl und verändern dabei den Wert.

Typische Fehler sind:

• führende Nullen gehen verloren
• Darstellung in wissenschaftlicher Schreibweise
• Rundung langer Nummern
• automatische Umwandlung in ein Datum

EAN, Artikelnummern und andere Identifikatoren sollten deshalb als Text gespeichert und importiert werden.

EANs formal prüfen

Nicht jeder numerisch wirkende Wert ist eine gültige GTIN.

Kontrolliert werden können:

• Länge
• erlaubte Zeichen
• Prüfziffer
• Dubletten
• Zuordnung zu Varianten
• Platzhalterwerte

Werte wie 0000000000000, 1234567890123 oder mehrfach verwendete EANs sollten nicht ungeprüft übernommen werden.

Zahlenformate vereinheitlichen

Internationale Lieferanten verwenden unterschiedliche Dezimal- und Tausendertrennzeichen.

Mögliche Darstellungen sind:

• 12,50
• 12.50
• 1.250,00
• 1,250.00
• 12,50 EUR
• € 12,50

Vor dem Import müssen Währungssymbole, Leerzeichen und Tausendertrennzeichen kontrolliert entfernt oder umgewandelt werden. Das Zielformat muss für alle Datensätze eindeutig sein.

Preise nicht nur technisch, sondern fachlich prüfen

Ein korrekt formatiertes Zahlenfeld kann trotzdem den falschen Preis enthalten.

Zu klären sind:

• Ist der Preis netto oder brutto?
• Welche Währung wird verwendet?
• Ist bereits ein Rabatt berücksichtigt?
• Bezieht sich der Preis auf ein Stück oder eine Verpackungseinheit?
• Gilt eine Mindestabnahmemenge?
• Handelt es sich um UVP, EK oder Verkaufspreis?
• Ist der Preis zeitlich befristet?

Diese Informationen sollten nicht aus der Spaltenüberschrift geraten, sondern schriftlich mit dem Lieferanten geklärt werden.

Rabatte und Zuschläge transparent berechnen

Manche Lieferantendateien enthalten Listenpreise und separate Rabattgruppen.

Der tatsächliche Einkaufspreis kann entstehen aus:

• Listenpreis
• Rabattgruppe
• individuellem Kundenrabatt
• Mengenrabatt
• Teuerungszuschlag
• Fracht- oder Verpackungszuschlag

Die Kalkulation sollte dokumentiert und reproduzierbar sein. Manuell in der fertigen Importdatei überschriebene Einzelwerte führen bei der nächsten Aktualisierung erneut zu Abweichungen.

Verkaufspreise getrennt vom Einkaufspreis berechnen

Lieferantendaten liefern häufig nur die Grundlage für die eigene Preisberechnung.

Eine Verkaufspreiskalkulation kann berücksichtigen:

• Einkaufspreis
• Versand- und Beschaffungskosten
• Verpackungskosten
• Marktplatzprovision
• Zahlungsgebühren
• Mindestmarge
• Rundungsregeln
• Mindestverkaufspreis

Weitere Informationen bietet die Seite JTL-Preiskalkulation und Automatisierung.

Einheiten und Maße vereinheitlichen

Lieferanten geben Maße und Gewichte häufig in unterschiedlichen Einheiten an.

Beispiele sind:

• Millimeter, Zentimeter und Meter
• Gramm und Kilogramm
• Liter und Milliliter
• Zoll und Zentimeter
• Maße in einer kombinierten Textspalte

Für das interne Zieldatenmodell sollte pro Feld eine feste Einheit definiert werden. Die Umrechnung erfolgt anschließend automatisiert.

Zahlenwert und Einheit getrennt speichern

Werte wie „25 cm“ sind für Berechnung und Filterung schwieriger nutzbar als getrennte Daten.

Besser ist:

• Wert: 25
• Einheit: cm

Dadurch lassen sich Werte sortieren, umrechnen, validieren und für technische Berechnungen verwenden.

Gewicht und Versandgewicht unterscheiden

Das reine Produktgewicht entspricht nicht immer dem für den Versand relevanten Gewicht.

Unterschieden werden können:

• Nettogewicht des Produkts
• Verpackungsgewicht
• Versandgewicht
• Volumengewicht
• Gewicht einer Verpackungseinheit

Wenn das Versandgewicht aus mehreren Feldern berechnet wird, muss diese Formel dokumentiert und bei jeder Aktualisierung identisch angewendet werden.

Verpackungseinheiten sauber abbilden

Lieferanten verkaufen Produkte teilweise in Kartons, Sets oder Mindestmengen.

Zu prüfen sind:

• Stückzahl pro Verpackung
• Mindestbestellmenge
• Bestellintervall
• Preis pro Stück oder Einheit
• EAN der Einzelverpackung
• EAN des Kartons

Diese Angaben beeinflussen Einkauf, Verkauf, Bestand und gegebenenfalls Grundpreisangaben.

Bestandswerte fachlich einordnen

Ein Lieferantenbestand ist nicht zwingend sofort vollständig verkaufbar.

Mögliche Bestandsangaben sind:

• physischer Bestand
• frei verfügbarer Bestand
• reservierter Bestand
• Bestand aller Lager
• ungeprüfter Lieferantenbestand
• nur ein Verfügbarkeitsstatus

Vor der Übernahme muss geklärt werden, welcher Wert für die eigene Verkaufbarkeit verwendet werden darf.

Sicherheitsbestand berücksichtigen

Fremdbestände können sich zwischen Abruf und Bestellung verändern.

Mögliche Maßnahmen sind:

• fester Sicherheitsabzug
• prozentualer Sicherheitsbestand
• maximal angebotene Menge
• häufigere Aktualisierung
• keine Übernahme sehr kleiner Restbestände

Die passende Regel hängt von Aktualität, Zuverlässigkeit und Bestellprozess des Lieferanten ab.

Verfügbarkeitsangaben in ein einheitliches Schema umwandeln

Lieferanten verwenden unterschiedliche Texte und Codes.

Beispiele sind:

• sofort lieferbar
• auf Lager
• grün
• 1
• available
• in stock
• lieferbar in 5 bis 7 Tagen

Diese Werte sollten über eine Zuordnungstabelle in definierte interne Status und Lieferzeiten übersetzt werden.

Leere Bestände nicht automatisch als null interpretieren

Ein leeres Feld kann unterschiedliche Bedeutungen besitzen.

Möglich sind:

• kein Bestand
• Bestand unbekannt
• Artikel nicht mehr geführt
• Dateifehler
• Wert nur in einer anderen Datei vorhanden

Die Bedeutung muss mit dem Lieferanten geklärt und in der Importregel eindeutig behandelt werden.

Kategorien aus Lieferantendaten nicht ungeprüft übernehmen

Lieferantenkategorien dienen häufig interner Sortierung und nicht der Kundennavigation.

Typische Probleme sind:

• interne Nummern als Kategorienamen
• zu flache Struktur
• zu tiefe Struktur
• technische statt kundenorientierte Begriffe
• Sortierung nach Lieferantenorganisation
• mehrere unterschiedliche Strukturen in verschiedenen Dateien

Die Lieferantenkategorie kann als Ausgangsinformation dienen. Die endgültige JTL-Kategorie sollte jedoch zur eigenen Shop- und Sortimentsstruktur passen.

Eine Kategoriezuordnungstabelle verwenden

Lieferantenkategorien können über feste Regeln den eigenen Kategorien zugeordnet werden.

Eine Zuordnungstabelle kann enthalten:

• Lieferantenkategorie
• Lieferantenkategorie-ID
• eigene Hauptkategorie
• eigene Unterkategorie
• vollständiger Zielpfad
• Status der Zuordnung

Dadurch lassen sich neue Lieferantendateien wiederholt nach denselben Regeln verarbeiten.

Hersteller, Marke und Lieferant trennen

Diese Angaben werden in Lieferantendateien häufig vermischt.

Unterschieden werden sollten:

• Hersteller des Produkts
• sichtbare Marke
• aktueller Lieferant
• Großhändler
• Importeur

Ein Artikel kann von mehreren Lieferanten bezogen werden, ohne dass sich Hersteller oder Marke ändern.

Schreibweisen von Herstellern vereinheitlichen

Unterschiedliche Schreibweisen erzeugen doppelte Hersteller.

Beispiele sind:

• Steinel
• STEINEL
• Steinel GmbH
• Steinel Professional

Eine Referenztabelle kann diese Werte einem verbindlichen Herstellernamen zuordnen.

Attribute aus Sammelspalten aufteilen

Lieferanten liefern technische Daten häufig in einem einzigen langen Textfeld.

Ein Beispiel kann so aussehen:

Material: Leder; Farbe: Schwarz; Höhe: 43; Breite: 32; Laptopfach: 15 Zoll

Für eine strukturierte Nutzung müssen daraus einzelne Feldpaare entstehen:

• Attributname: Material – Attributwert: Leder
• Attributname: Farbe – Attributwert: Schwarz
• Attributname: Höhe – Attributwert: 43
• Attributname: Breite – Attributwert: 32
• Attributname: Laptopfach – Attributwert: 15 Zoll

Die Trennung kann regelbasiert erfolgen, wenn Namen, Werttrenner und Mehrfachwerte ausreichend einheitlich sind.

Mehrfachwerte getrennt behandeln

Manche Attribute enthalten mehrere Werte innerhalb eines Feldes.

Ein Beispiel:

Ausstattungsmerkmale: Schultergurt | Außentasche | Reißverschlussfach

Abhängig vom JTL-Ziel können diese Werte:

• als mehrere Merkmalswerte
• als einzelne Attribute
• als strukturierte Liste in der Beschreibung

weitergeführt werden.

Merkmale nach kaufentscheidender Relevanz auswählen

Nicht jede technische Lieferantenangabe benötigt einen sichtbaren Shopfilter.

Für Merkmale eignen sich besonders:

• Material
• Farbe
• Größe
• Kompatibilität
• Leistung
• Einsatzbereich
• relevante technische Zulassung

Interne Kennzeichen, Verpackungscodes und Lieferantensteuerungen sollten nicht ungeprüft als sichtbare Filterwerte übernommen werden.

Merkmalswerte vereinheitlichen

Filterqualität hängt von konsistenten Werten ab.

Vereinheitlicht werden sollten:

• Schreibweisen
• Groß- und Kleinschreibung
• Einheiten
• Synonyme
• Sprachen
• Abkürzungen
• leere und unbekannte Werte

Beispielsweise sollten „schwarz“, „Schwarz“, „BLACK“ und „black“ nicht als vier separate deutsche Filterwerte entstehen.

Produktnamen nach einer festen Struktur aufbauen

Lieferantenbezeichnungen sind häufig technisch, abgekürzt oder für interne Preislisten optimiert.

Ein einheitlicher Produktname kann enthalten:

• Marke oder Hersteller
• Produktart
• Modell oder Serie
• wichtige Ausführung
• relevante Größe oder Menge

Interne Lagercodes, unnötige Großschreibung und schwer verständliche Abkürzungen sollten entfernt oder ausgeschrieben werden.

Produktnamen nicht blind automatisch zusammensetzen

Eine feste Formel kann zu unverständlichen oder doppelten Bezeichnungen führen.

Beispiele für Probleme sind:

• Hersteller steht bereits im Produktnamen.
• Farbe wird bei Varianten doppelt genannt.
• Einheiten werden mehrfach ergänzt.
• interne Abkürzungen bleiben erhalten
• leere Felder erzeugen unnötige Trennzeichen

Automatische Namen sollten deshalb anhand repräsentativer Produktgruppen geprüft werden.

Beschreibungen technisch bereinigen

Lieferantenbeschreibungen enthalten häufig ungeeignetes HTML oder Formatierungsreste.

Geprüft werden sollten:

• Inline-CSS
• Tabellen
• feste Schriftgrößen
• absolute Bildpfade
• externe Links
• JavaScript
• Zeichensatzfehler
• unnötige Leerzeilen
• doppelte Überschriften

Der bereinigte Inhalt sollte responsiv funktionieren und sich in das neue Shopdesign einfügen.

Lieferantenbeschreibung und eigenen Content trennen

Automatische Aktualisierungen dürfen eigene optimierte Texte nicht überschreiben.

Eine mögliche Trennung ist:

• technische Lieferantenbeschreibung
• eigene verkaufsorientierte Beschreibung
• strukturierte technische Daten
• eigene SEO-Inhalte

Der regelmäßige Lieferantenimport sollte nur die dafür vorgesehenen Felder aktualisieren.

Zeichensatz und Sonderzeichen kontrollieren

Falsch interpretierte Zeichen können Beschreibungen, Namen und Kategorien unbrauchbar machen.

Typische Fehler sind:

• Umlaute werden als Platzhalter angezeigt.
• Akzente und Sonderzeichen gehen verloren.
• Anführungszeichen verändern die CSV-Struktur.
• Zeilenumbrüche teilen einen Datensatz.
• Trennzeichen erscheinen innerhalb des Textes.

Für CSV-Dateien sollte ein eindeutiger UTF-8-Zeichensatz und eine saubere Behandlung von Textbegrenzern und Zeilenumbrüchen verwendet werden.

CSV-Struktur vor dem Import technisch validieren

Jede Zeile muss dieselbe erwartete Spaltenstruktur besitzen.

Geprüft werden sollten:

• Anzahl der Spalten je Zeile
• korrekte Textbegrenzung
• Zeilenumbrüche innerhalb von Beschreibungen
• Trennzeichen innerhalb von Texten
• leere Abschlusszeilen
• unsichtbare Steuerzeichen

Produktbilder aus Lieferantendaten übernehmen

Lieferanten stellen Bilder häufig als URLs, ZIP-Archiv oder separate Medienstruktur bereit.

Für eine saubere Übernahme werden benötigt:

• eindeutige Artikelzuordnung
• Hauptbild
• weitere Bilder
• Variantenbilder
• Bildreihenfolge
• ausreichende Auflösung
• zulässige Nutzungsrechte

Externe URLs sollten nicht ohne Prüfung dauerhaft als Bildquelle verwendet werden. Dateien können später verschoben, gesperrt oder gelöscht werden.

Bilddateien lokal und nachvollziehbar speichern

Ein einheitliches Ablage- und Dateinamenschema erleichtert den Import.

Eine Bildliste kann enthalten:

• Artikelnummer
• Lieferantenartikelnummer
• Bildposition
• Quell-URL
• lokaler relativer Dateipfad
• Variantenbezug
• Importstatus

Der Beitrag Produktbilder bei einem Shopwechsel vollständig übernehmen erläutert die vollständige Aufbereitung und Kontrolle von Produktmedien.

Downloads und Datenblätter separat behandeln

PDFs und technische Dokumente benötigen eine eigene Zuordnung und Prüfung.

Zu kontrollieren sind:

• Datei vorhanden
• richtige Sprache
• aktueller Versionsstand
• eindeutige Artikelzuordnung
• Nutzungsrecht
• verständlicher Dateiname
• zukünftiger relativer Pfad

Veraltete oder falsch zugeordnete Datenblätter können Kunden zu falschen technischen Entscheidungen führen.

Varianten aus Lieferantendaten erkennen

Nicht jeder Lieferant kennzeichnet Vater- und Kindartikel eindeutig.

Hinweise können sein:

• gemeinsame Modellnummer
• separate Größen- oder Farbspalten
• gleicher Produktname mit unterschiedlicher Ausführung
• Gruppierungs-ID
• Parent-SKU
• abweichende Endungen in Artikelnummern

Diese Regeln müssen fachlich geprüft werden, bevor automatisch Vater-Kind-Strukturen in JTL-Wawi aufgebaut werden.

Variantenwerte vereinheitlichen

Unterschiedliche Schreibweisen führen sonst zu unnötig vielen Variationswerten.

Beispiele sind:

• schwarz, Schwarz und black
• XL, X-Large und Extra Large
• 10cm, 10 cm und 100 mm
• rot/blau und Rot-Blau

Die Werte sollten vor der Vater-Kind-Erstellung auf eine verbindliche Form gebracht werden.

Neue Artikel und Aktualisierungen unterscheiden

Ein regelmäßiger Lieferantenimport muss erkennen, welche Datensätze bereits in JTL-Wawi vorhanden sind.

Mögliche Status sind:

• neuer Artikel
• bestehender Artikel mit Änderungen
• unveränderter Artikel
• beim Lieferanten nicht mehr vorhanden
• Artikel mit fehlerhaften Pflichtdaten
• manuell gesperrter Artikel

Die Zuordnung erfolgt über eine stabile Kennung und eine dokumentierte Aktualisierungsregel.

Entfernte Lieferantenartikel nicht automatisch löschen

Fehlt ein Artikel in einer neuen Datei, kann dies verschiedene Ursachen haben.

Möglich sind:

• Artikel wurde ausgelistet.
• Datei ist unvollständig.
• Artikel befindet sich in einer anderen Datei.
• Lieferant hat seine Nummer geändert.
• Artikel ist nur vorübergehend nicht lieferbar.

Statt einer automatischen Löschung sollte zunächst ein Status oder Prüfbericht erzeugt werden.

Feldverantwortung eindeutig festlegen

Nicht jedes JTL-Feld darf durch den Lieferantenimport überschrieben werden.

Für jedes Feld sollte feststehen:

• Lieferant ist führend.
• Eigene Pflege ist führend.
• Wert wird nur beim erstmaligen Import übernommen.
• Wert wird regelmäßig aktualisiert.
• Änderung benötigt manuelle Freigabe.

So können beispielsweise Einkaufspreis und Bestand automatisch aktualisiert werden, während eigene Produkttexte und SEO-Daten geschützt bleiben.

Mehrere Lieferanten für denselben Artikel berücksichtigen

Ein Produkt kann von mehreren Bezugsquellen angeboten werden.

Dabei unterscheiden sich:

• Lieferantenartikelnummer
• Einkaufspreis
• Bestand
• Lieferzeit
• Mindestbestellmenge
• Verpackungseinheit
• Versandkosten

Die interne Artikelidentität sollte unabhängig vom jeweils günstigsten oder aktuell verfügbaren Lieferanten bestehen bleiben.

Prioritätsregeln für mehrere Lieferanten definieren

Der günstigste Einkaufspreis ist nicht immer die beste Bezugsquelle.

Berücksichtigt werden können:

• Einkaufspreis
• Verfügbarkeit
• Lieferzeit
• Mindestbestellmenge
• Versandkosten
• Zuverlässigkeit
• Retourenabwicklung

Die Entscheidung kann vollständig manuell, regelbasiert oder teilautomatisiert erfolgen.

Pflichtfelder vor dem Import prüfen

Unvollständige Artikel sollten nicht ungeprüft im produktiven Sortiment erscheinen.

Abhängig vom Prozess können Pflichtfelder sein:

• Artikelnummer
• Produktname
• Einkaufspreis
• Steuerklasse
• Hersteller
• Gewicht
• Kategorie
• Bild
• EAN
• Lieferstatus

Fehlende Werte können entweder ergänzt, als Fehler ausgegeben oder mit einem klar definierten Standardwert behandelt werden.

Plausibilitätsprüfungen einbauen

Formale Gültigkeit allein reicht nicht aus.

Sinnvolle Prüfungen sind:

• Einkaufspreis größer als null
• unerwartet starke Preisänderung
• negative Bestände
• unrealistische Gewichte
• fehlende Variantenkennungen
• doppelte EANs
• unbekannte Kategorien
• Bilddatei nicht erreichbar
• abweichende Währung

Grenzwerte sollten je Produktgruppe oder Lieferant angepasst werden können.

Starke Preisänderungen gesondert freigeben

Eine ungewöhnliche Preisabweichung kann eine echte Änderung oder ein Dateifehler sein.

Sinnvoll sind:

• prozentuale Warnschwelle
• absolute Warnschwelle
• Vergleich mit vorherigem Einkaufspreis
• separate Freigabeliste
• kein automatisches Überschreiben kritischer Werte

Fehlerdatei statt stiller Datenverluste erzeugen

Nicht verarbeitbare Datensätze müssen nachvollziehbar dokumentiert werden.

Ein Fehlerprotokoll kann enthalten:

• Lieferantenartikelnummer
• interne Artikelnummer
• betroffenes Feld
• ursprünglicher Wert
• Fehlergrund
• geplante Korrektur
• Bearbeitungsstatus

Dadurch können fehlerfreie Datensätze verarbeitet werden, während problematische Artikel gezielt geprüft werden.

Warnungen und Fehler unterscheiden

Nicht jede Abweichung muss den gesamten Import stoppen.

Testimport mit repräsentativen Artikeln durchführen

Der vollständige Datenbestand sollte nicht der erste Importversuch sein.

Die Testauswahl sollte enthalten:

• einfachen Artikel
• Variantenartikel
• Artikel mit mehreren Bildern
• Artikel mit mehreren Kategorien
• Artikel mit Sonderzeichen
• Artikel mit Mehrfachmerkmalen
• Artikel mit fehlendem Pflichtfeld
• Artikel mit ungewöhnlichem Preis

Dadurch werden verschiedene Datenstrukturen geprüft, bevor tausende Datensätze verarbeitet werden.

Import in einer Testumgebung prüfen

Neue Zuordnungen und Aktualisierungsregeln sollten nicht zuerst im produktiven Datenbestand getestet werden.

Zu kontrollieren sind:

• Artikelanlage
• Preise
• Lieferantenzuordnung
• Kategorien
• Merkmale
• Varianten
• Bilder
• Shopabgleich
• bestehende eigene Daten

Vorher-Nachher-Vergleich erstellen

Bei Aktualisierungen muss nachvollziehbar sein, welche Werte verändert werden.

Verglichen werden können:

• alter und neuer Einkaufspreis
• alter und neuer Bestand
• alte und neue Lieferzeit
• neue Artikel
• nicht mehr gelieferte Artikel
• geänderte EANs
• neue oder entfernte Bilder
• geänderte Kategorien

Eine Änderungsdatei erleichtert die fachliche Freigabe vor dem eigentlichen Import.

Importregeln dokumentieren

Eine einmal funktionierende Datenaufbereitung muss später nachvollziehbar wiederholt werden können.

Dokumentiert werden sollten:

• Quelldatei und Bezugsweg
• Feldzuordnung
• Umrechnungen
• Kategoriezuordnungen
• Standardwerte
• Fehlerregeln
• Importreihenfolge
• JTL-Importvorlage
• zuständige Personen

Regelmäßige Importe automatisieren

Wiederkehrende Preis- und Bestandsdateien sollten nicht dauerhaft manuell umgebaut werden.

Automatisierbar sind beispielsweise:

• Dateiabruf
• Entpacken von Archiven
• Spaltenzuordnung
• Einheitenumrechnung
• Preisberechnung
• Plausibilitätsprüfung
• Erstellung einer JTL-Importdatei
• Fehler- und Änderungsbericht

Die Seite Python-, BAT- und JTL-Automatisierung zeigt mögliche technische Ansätze für wiederkehrende Datenprozesse.

Automatisierung erst nach stabiler Regeldefinition

Ein unklarer manueller Prozess sollte nicht sofort automatisiert werden.

Vorher müssen feststehen:

• führende Datenquelle
• Zielfelder
• Umwandlungsregeln
• Fehlerbehandlung
• Freigabe kritischer Änderungen
• Verhalten bei fehlender oder beschädigter Datei

Weitere Grundlagen bietet die Seite E-Commerce-Prozessoptimierung.

Dateiversion und Aktualisierungszeitpunkt kontrollieren

Eine automatisierte Verarbeitung muss erkennen, ob tatsächlich eine neue Lieferantendatei vorliegt.

Mögliche Prüfwerte sind:

• Dateiname
• Erstellungsdatum
• Änderungsdatum
• Dateigröße
• Dateihash
• Versionsfeld innerhalb der Datei

Dadurch wird verhindert, dass dieselbe Datei unnötig erneut verarbeitet oder eine ältere Datei versehentlich als neuer Stand importiert wird.

Verhalten bei fehlender Datei festlegen

Ein nicht verfügbarer Lieferantenexport darf nicht automatisch alle Bestände auf null setzen.

Sinnvolle Reaktionen sind:

• Import abbrechen
• letzten gültigen Stand erhalten
• Administrator informieren
• nach einer definierten Zeit erneut versuchen
• erst nach manueller Freigabe Bestände reduzieren

Importreihenfolge festlegen

Zusammenhängende Datenbereiche müssen in einer kontrollierten Reihenfolge verarbeitet werden.

Eine mögliche Reihenfolge ist:

1. Hersteller und Lieferanten
2. Kategorien
3. Artikelstammdaten
4. Varianten
5. Merkmale und Attribute
6. Preise
7. Bestände
8. Bilder und Downloads

Die konkrete Reihenfolge hängt von JTL-Zielstruktur und verwendeter Importmethode ab.

JTL-Ameise gezielt vorbereiten

Die JTL-Ameise kann Daten importieren, benötigt aber eine eindeutige Feldzuordnung und passende Importoptionen.

Zu prüfen sind:

• Identifikationsfeld
• Importmodus
• Standardwerte
• Umgang mit leeren Feldern
• bestehende Artikel aktualisieren oder neu anlegen
• Importvorlage speichern
• Testlauf und Importprotokoll

Leere Felder dürfen insbesondere nicht ungeprüft bestehende Inhalte löschen.

Importvorlagen versionieren

Änderungen an Feldern und Regeln müssen nachvollziehbar bleiben.

Dokumentiert werden sollten:

• Versionsnummer
• Erstellungsdatum
• verwendete Quelldatei
• JTL-Wawi-Version
• geänderte Zuordnungen
• verantwortliche Person

Dadurch kann bei einem Fehler auf die vorherige stabile Konfiguration zurückgegriffen werden.

Backups vor umfangreichen Aktualisierungen

Große Preis-, Artikel- oder Merkmalsimporte können zahlreiche bestehende Datensätze verändern.

Vor dem Import sollten vorhanden sein:

• aktuelle Datenbanksicherung
• unveränderte Quelldatei
• fertige Importdatei
• gespeicherte Importvorlage
• Vorher-Nachher-Bericht
• Rückfallentscheidung

Datenschutz und Zugangsdaten berücksichtigen

Automatisierte Lieferantenimporte können FTP-, API- oder Portalzugänge benötigen.

Zugangsdaten sollten:

• nicht direkt in frei zugänglichen Skripten stehen
• nicht in Protokollen ausgegeben werden
• nur berechtigten Personen zugänglich sein
• kontrolliert austauschbar bleiben
• nach einem Mitarbeiterwechsel angepasst werden

Enthalten Lieferantendateien personenbezogene Informationen, müssen zusätzlich Zweck, Zugriff und Aufbewahrung geprüft werden.

Protokolle datensparsam führen

Für die Fehleranalyse reichen häufig technische Kennungen und Feldwerte.

Nicht notwendig sind normalerweise:

• vollständige Zugangsdaten
• komplette Dateiinhaltkopien
• unnötige personenbezogene Daten
• dauerhafte Speicherung jeder erfolgreichen Einzelzeile

Datenqualität regelmäßig messen

Ein Lieferantenfeed kann sich im Laufe der Zeit verändern.

Sinnvolle Kennzahlen sind:

• Anzahl Datensätze
• Anzahl neuer Artikel
• Anzahl fehlerhafter Datensätze
• Anzahl fehlender EANs
• Anzahl fehlender Bilder
• Anzahl unbekannter Kategorien
• Anzahl ungewöhnlicher Preisänderungen
• Anzahl nicht zugeordneter Merkmalswerte

Veränderungen dieser Werte können auf eine neue Lieferantenstruktur oder ein Problem im Export hinweisen.

Schemaänderungen früh erkennen

Lieferanten können Spalten umbenennen, entfernen oder ergänzen.

Der Import sollte deshalb prüfen:

• Sind alle erwarteten Pflichtspalten vorhanden?
• Sind unbekannte neue Spalten hinzugekommen?
• Hat sich die Reihenfolge geändert?
• Hat sich der Datentyp verändert?
• Wurden Werte anders formatiert?

Bei einer kritischen Änderung sollte der automatische Import stoppen und eine Prüfung anfordern.

Lieferanten frühzeitig in die Datenqualität einbeziehen

Nicht jedes Problem muss dauerhaft auf Händlerseite korrigiert werden.

Sinnvolle Rückfragen sind:

• Kann ein stabiler Feldaufbau bereitgestellt werden?
• Gibt es eine technische Dokumentation?
• Welche Felder sind eindeutig?
• Wie häufig wird die Datei aktualisiert?
• Wie werden ausgelistete Produkte gekennzeichnet?
• Gibt es einen Änderungsverlauf?
• Existiert eine API oder ein vollständiger Medienexport?

Ein verlässlicher Datenlieferant reduziert den eigenen Korrektur- und Wartungsaufwand erheblich.

Eine Datenanforderung für neue Lieferanten definieren

Vor der Aufnahme eines neuen Sortiments kann eine Mindestanforderung an die gelieferten Daten festgelegt werden.

Dazu gehören beispielsweise:

• eindeutige Artikelnummer
• EAN oder klare Kennzeichnung fehlender EAN
• Hersteller
• Produktname
• Einkaufspreis und Währung
• Bestand oder Verfügbarkeitsstatus
• Maße und Gewicht
• Kategorie
• Bilder in ausreichender Qualität
• technische Dokumentation der Felder

Typische Fehler bei der Aufbereitung von Lieferantendaten

Viele Probleme entstehen durch manuelle Einzelkorrekturen und fehlende Regeln.

Checkliste für importfähige Lieferantendaten

Vor dem JTL-Import sollten mindestens die folgenden Punkte geklärt sein.

1. Ist die Artikelkennung eindeutig und stabil?
2. Sind EANs und Artikelnummern als Text geschützt?
3. Sind Zahlen-, Preis- und Währungsformate vereinheitlicht?
4. Sind Einheiten und Verpackungsmengen eindeutig?
5. Wurden Kategorien auf die eigene Struktur abgebildet?
6. Sind Attribute und Mehrfachwerte getrennt?
7. Sind Bilder und Downloads eindeutig zugeordnet?
8. Ist für jedes Zielfeld die Datenverantwortung festgelegt?
9. Existieren Plausibilitäts- und Fehlerprüfungen?
10. Ist der gesamte Prozess dokumentiert und wiederholbar?

Ein sinnvoller Ablauf für Lieferantendaten in JTL

Eine strukturierte Vorgehensweise reduziert Importfehler und spätere manuelle Nacharbeit.

Wie Faymax Consulting Lieferantendaten für JTL aufbereitet

Faymax Consulting verbindet Datenanalyse, JTL-Struktur und wiederholbare technische Verarbeitung.

Die Leistungen können umfassen:

• Analyse von Excel-, CSV-, XML- und API-Daten
• Definition eines einheitlichen Zieldatenmodells
• Bereinigung von Artikelnummern und EANs
• Umwandlung von Zahlen, Einheiten und Währungen
• Trennung von Sammelattributen und Mehrfachwerten
• Aufbau von Merkmalen und Kategorien
• Berechnung von Einkaufs- und Verkaufspreisen
• Zuordnung von Bildern und Downloads
• Erstellung importfähiger CSV-Dateien
• Vorbereitung von JTL-Ameisenimporten
• Plausibilitäts- und Fehlerberichte
• Automatisierung wiederkehrender Lieferantenupdates

Ziel ist kein einmalig bearbeiteter Datenbestand, sondern ein nachvollziehbarer Prozess, der auch bei späteren Preis-, Bestands- und Sortimentsänderungen wiederverwendet werden kann.

Für die anschließende Betreuung steht zusätzlich JTL-Support und Betreuung zur Verfügung.

Häufige Fragen zu Lieferantendaten für JTL