Die Verkaufsquote ist der Prozentsatz des Shopify-Bestands, den Sie tatsächlich verkauft haben - nicht nur, wie viele Einheiten sich bewegt haben, sondern wie viel von dem, was Sie eingekauft haben, sich tatsächlich in Verkäufe verwandelt hat.
Sie rufen die Verkaufsquote für ein Shopify-Produkt auf, und sie zeigt 100%. Alles, was Sie eingekauft haben, ist weg. Der Instinkt sagt Ihnen, das sei ein Erfolg - Sie haben die Nachfrage richtig eingeschätzt und keine einzige Einheit unverkauft gelassen.
Doch dieselben 100% können auch das Gegenteil bedeuten: Sie haben zu wenig bestellt, sind Wochen vor Saisonende ausverkauft, und jeder Tag mit leerem Regal war ein Tag Nachfrage, die Sie nie einfangen konnten. Die Verkaufsquote allein sagt Ihnen, dass Angebot und Nachfrage sich irgendwann getroffen haben. Sie sagt Ihnen nicht, ob der Bestand zu früh ausging oder genau richtig lag.
Was die Verkaufsquote misst
Die Verkaufsquote wird wie folgt berechnet:
Verkaufsquote = Verkauft ÷ (Verkauft + Endbestand)
Sie verbindet zwei Zahlen: wie viele Einheiten Sie tatsächlich verkauft haben und wie viele Sie überhaupt zum Verkauf zur Verfügung hatten. Das unterscheidet sie von einer reinen Verkaufszahl - 100 verkaufte Einheiten bedeuten etwas ganz anderes, wenn Sie die Saison mit 100 Einheiten begonnen haben, als wenn Sie mit 1.000 begonnen haben.
Zwei Inhaber, eine Zahl, zwei verschiedene Geschichten
Stellen Sie sich zwei Shop-Betreiber vor, die am Ende einer Saison auf dasselbe Ergebnis blicken: „Wir haben 100% dessen verkauft, was wir eingekauft haben.“
Der Erste hat gut geplant. Er hat die Nachfrage prognostiziert, in etwa so viel bestellt, wie der Markt tatsächlich aufnehmen würde, und die letzte Einheit genau dann verkauft, als die Saison endete. Kein Restbestand, der Kapital bindet, kein wochenlang leeres Regal davor. So funktioniert ein Einkauf, wie er soll.
Der Zweite hat zu niedrig geschätzt. Er war drei, vier, sechs Wochen vor Saisonende ausverkauft und wurde ständig nach einem Produkt gefragt, das es nicht mehr gab. Jede dieser Wochen war verlorener Umsatz, der in einer Verkaufsquotenberechnung nie auftaucht, weil die Verkaufsquote nur zählt, was Sie tatsächlich verkauft haben, gegenüber dem, was Sie tatsächlich hatten - sie hat keine Spalte für die Nachfrage, die abgewandert ist, weil das Regal leer war.
Beide Betreiber dürfen „100%“ in dieselbe Tabellenzelle schreiben. Nur einer von beiden sollte sich darüber freuen.
Warum das Datum, an dem Sie den Bestand prüfen, die Antwort verändert
Der Teil, der die meisten stolpern lässt, ist, welchen Restbestand Sie in dieser Formel verwenden.
Wenn Sie Ihren aktuellen Lagerbestand jetzt gerade prüfen, um herauszufinden, was letzten Monat passiert ist, erhalten Sie eine Zahl, die sich je nachdem verschiebt, wann Sie gerade hinschauen. Prüfen Sie es im August, erhalten Sie eine Verkaufsquote für Juli. Prüfen Sie dieselbe Berechnung im September, ändert sie sich erneut - nicht weil sich etwas am Juli geändert hätte, sondern weil Ihre heutige Bestandslage nicht dieselbe ist wie Ihre Bestandslage am Ende des Juli.
Es gibt tatsächlich zwei legitime Versionen dieser Kennzahl, und sie beantworten unterschiedliche Fragen. Die eine ist historisch: Wie hat sich dieser bestimmte Zeitraum entwickelt, unter Verwendung des Bestands, wie er am Ende dieses Zeitraums stand - eine einzelne Momentaufnahme zu einem bestimmten Zeitpunkt, nicht die heutige Zahl. Die andere ist live: Wie entwickelt sich der aktuelle Zeitraum gerade jetzt, unter Verwendung des heutigen Bestands, damit Sie das Bild sehen, während es sich entwickelt, statt auf den Abschluss des Zeitraums zu warten.
Genau das ist die Unterscheidung, die für die Berechnung zählt: Bestand „zum Stichtag“ eines bestimmten Datums - eine Momentaufnahme, die nahe Mitternacht am letzten Tag des Zeitraums erfasst wird, nicht die Summe jeder an diesem Tag protokollierten Bestandszählung, und nicht der Lagerstand, der zufällig galt, als der Bericht ausgeführt wurde. (Für den größeren Überblick darüber, was Momentaufnahme- und Historienberichte in Shopify allgemein abdecken, siehe unseren Überblick über Bestandsberichte - dieser Abschnitt behandelt nur die eine spezifische Art, wie diese Wahl eine Verkaufsquotenberechnung beeinflusst.)
Verschiedene Teams meinen mit „Verkaufsquote“ auch unterschiedliche Dinge. Ein Einkäufer, der fragt „Haben wir die richtige Menge bestellt“, berechnet eigentlich Verkauft gegenüber dem, was für die Saison erhalten wurde. Ein Merchandiser, der fragt „Wie schnell hat sich das verkauft“, berechnet Verkauft gegenüber dem, was zu Beginn des Zeitraums vorrätig war. Und „Wie viel von dem, was wir am Ende hatten, haben wir tatsächlich umgesetzt“ ist Verkauft gegenüber dem, was am Ende übrig war. Alle drei brauchen einen auf ein bestimmtes Datum festgelegten Bestand, um überhaupt etwas zu bedeuten - nicht das, was Ihr Bestandszähler gerade heute anzeigt.
Der Test, der die beiden Szenarien wirklich unterscheidet
Der Verkaufsquoten-Prozentsatz allein sagt Ihnen nicht, welcher Betreiber Sie sind. Sie müssen sich ansehen, was passiert ist, während das Regal leer war.
- Finden Sie das Datum des letzten Verkaufs, bevor der Bestand des Produkts auf null fiel.
- Zählen Sie ab diesem Datum, wie viele Tage der Artikel bei null Bestand verharrte.
- Sehen Sie sich die Verkaufsdynamik für dasselbe Produkt im Zeitraum vor dem Ausverkauf an - ein gleitendes Fenster, 90 Tage sind ein vernünftiger Standard, oder welches Fenster auch immer zu Ihrem Verkaufszyklus passt.
- Multiplizieren Sie die Tage ohne Bestand mit dieser Verkaufsrate pro Tag vor dem Ausverkauf - das Ergebnis ist eine Schätzung der Nachfrage, die nie erfasst wurde.
Eine hohe Verkaufsquote gepaart mit einer langen Phase ohne Bestand und einer soliden Verkaufsrate vor dem Ausverkauf ist das Muster einer Unterbestellung, nicht eines gut getimten Ausverkaufs. Eine hohe Verkaufsquote, bei der die letzte Einheit genau dann verkauft wurde, als die Saison natürlich auslief, ohne nennenswerte Phase mit leerem Regal davor, ist das Muster eines Einkaufs, der tatsächlich funktioniert hat.
Das ist eine andere Frage als die Lagerreichweite, die Ihnen sagt, wie lange Ihr aktueller Bestand künftig reichen wird. Der Test hier blickt zurück, auf Bestand, der Ihnen bereits ausgegangen ist, um die Nachfrage einzuschätzen, die Sie bereits verpasst haben.
Ein veranschaulichendes Beispiel (kein echter Fall)
Um die Rechnung greifbar zu machen, hier ein erfundenes Szenario - kein echter Mipler-Kunde, nur Zahlen, die gewählt wurden, um zu zeigen, wie die Methode funktioniert.
Angenommen, der letzte Verkauf eines Produkts vor dem Nullbestand war an Tag 100 einer 120-tägigen Saison. Es bleibt für die restlichen 20 Tage bei null Bestand. In den 90 Tagen vor diesem Ausverkauf verkaufte es sich im Schnitt 4 Einheiten pro Tag.
| Tage ohne Bestand | Verkaufsrate vor Ausverkauf | Verkaufspreis | Geschätzte verpasste Einheiten | Geschätzter verpasster Umsatz |
|---|---|---|---|---|
| 20 | 4 / Tag | $35 | ~80 | ~$2.800 |
Das sind rund 80 Einheiten Nachfrage, die wahrscheinlich bestand, aber nie erfüllt wurde - einfach weil nichts mehr zu verkaufen war - oder umgerechnet etwa $2.800 an Umsatz, den eine reine 100%-Verkaufsquote niemals aufgedeckt hätte.
Behandeln Sie diese Zahl als Obergrenze, nicht als Messwert. Die Nachfrage hält selten 20 Tage lang perfekt konstant, und in einem echten Katalog verschiebt sich ein Teil davon still zu einem ähnlichen Produkt, das noch vorrätig ist, statt einfach zu verschwinden. Die tatsächliche Zahl liegt wahrscheinlich niedriger - aber die Richtung und die Größenordnung sind das, was für die Entscheidung zählt, wie viel mehr Sie bestellen sollten.
Der Sinn der Übung sind nicht die konkreten Zahlen - sie sind zur Veranschaulichung erfunden. Es geht um die Form der Berechnung: Tage ohne Bestand, multipliziert damit, wie schnell sich das Produkt tatsächlich verkaufte, kurz bevor es ausging.
Was Mipler Ihnen schon heute zeigen kann
Bereits in Mipler
Ein Verkaufsquoten-Bericht, den Shopify-Händler genau für diese Art von Bestand-gegen-Verkäufe-Ansicht nutzen. Das verlinkte Beispiel läuft auf einem Demo-Shop mit Platzhalterdaten, nicht mit den Zahlen eines echten Kunden. Wenn Sie die Rohdaten lieber zunächst selbst in einer Tabelle zusammenstellen möchten, führt Sie dieses Tutorial durch das Übertragen desselben Berichts nach Google Sheets - dieser Artikel setzt genau dort an, sobald Sie die Zahl haben und wissen wollen, was sie eigentlich aussagt.
Was wir für Sie erstellen können
Die oben beschriebene Berechnung „Tage ohne Bestand mal Verkaufsrate vor dem Ausverkauf“ ist kein einzelner vorgefertigter Bericht. Bringen Sie die Logik zum Mipler-Team, und es richtet sie für Ihren Shopify-Shop ein, abgestimmt auf Ihren eigenen Produktkatalog und Ihre Bestellhistorie. Sie können sie auch gerne selbst über Miplers Custom-Report-Builder erstellen, indem Sie Bestandsdaten und Verkaufsdaten für die SKUs verknüpfen, die Sie interessieren - in beiden Fällen beginnen Sie mit denselben Schritten:
- Öffnen Sie den Report-Builder.
- Verknüpfen Sie Bestands- und Verkaufsdaten für die SKUs, die Sie interessieren.
- Fügen Sie ein berechnetes Feld für Tage seit dem letzten Verkauf hinzu, bei dem der aktuelle Bestand null ist.
- Fügen Sie die Verkaufsrate vor dem Ausverkauf über das von Ihnen gewählte gleitende Fenster hinzu.
- Multiplizieren Sie beide, um die geschätzte verpasste Nachfrage zu erhalten.
Es gibt auch eine echte Einschränkung, die Sie kennen sollten, bevor Sie danach suchen: Mipler beginnt mit der Erfassung der Bestandshistorie ab dem Moment, in dem die App in Ihrem Shop installiert wird. Wenn Sie Mipler schon eine Weile nutzen, ist diese Historie vorhanden, um die Verknüpfung darauf aufzubauen. Wenn Ihr Shop neu dabei ist, gibt es keine historischen Bestandsdaten von vor der Installation - sie wurden schlicht noch nicht erfasst.
Für einen neu verbundenen Shop ohne diese Historie gibt es dennoch eine praktikable Abkürzung: Prüfen Sie den aktuellen Bestand des Produkts, und wenn er bei null liegt, verwenden Sie das Datum der letzten Bestellung als ungefähres Ausverkaufsdatum. Das ist nicht so präzise wie eine vollständige Bestands-Historie, kommt aber nah genug heran, um zu erkennen, welche Produkte früh ausverkauft waren und welche planmäßig durchverkauft wurden.
Was als „gute“ Verkaufsquote gilt, hängt davon ab, was Sie verkaufen
Nichts davon ersetzt den obigen Test - ein Kategorie-Benchmark kann Ihnen nicht sagen, ob ein bestimmtes Produkt früh ausverkauft war oder planmäßig durchverkauft wurde, das kann nur der Test mit den Tagen bei null Bestand. Was Ihnen ein Benchmark gibt, ist eine schnellere zweite Einschätzung: welchen allgemeinen Bereich Sie erwarten sollten, bevor Sie tiefer graben, warum.
Als allgemeine Faustregel liegt eine komfortable Verkaufsquote irgendwo bei 50-70%. Das ist kein feststehender Branchenstandard und verschiebt sich je nachdem, was Sie verkaufen:
- Bekleidung und Fast Fashion: 50-70% für die Saison ist ein gesunder Bereich.
- Elektronik und Technik: 60-80% sind angemessener, da diese Produkte schnell an Relevanz verlieren.
- Lebensmittel und andere FMCG: 85% und darüber, bedingt durch begrenzte Haltbarkeit - Sie wollen keinen Bestand, der über sein Nutzungsfenster hinaus herumliegt.
- Luxusgüter: 40-50% sind hier tatsächlich normal, da Knappheit und Exklusivität Teil des Werts sind.
Die beiden Enden des Bereichs deuten auf zwei unterschiedliche Probleme hin. Eine Verkaufsquote unter etwa 40% signalisiert meist Überbestand: Kapital steckt in Bestand fest, der sich nicht bewegt, und die Lagerkosten steigen, je länger er liegen bleibt. Eine Verkaufsquote über etwa 80% signalisiert meist das Gegenteil: Sie laufen in Ausverkäufe hinein, das Produkt verkauft sich schneller, als Sie nachbestellen können, und Sie verlieren potenziellen Gewinn durch unerfüllte Nachfrage.
Die Lösung hängt davon ab, auf welcher Seite Sie stehen. Wenn die Verkaufsquote zu niedrig ist, liegt der Hebel bei der Nachfrage: Starten Sie einen Rabatt, setzen Sie mehr Marketing hinter das Produkt oder überarbeiten Sie das Listing selbst, wenn es im Verhältnis zum vorhandenen Bestand zu wenig verkauft. Wenn die Verkaufsquote zu hoch ist, weil Sie tatsächlich in Ausverkäufe hineinlaufen, liegt der Hebel beim Angebot: Unsere Aufschlüsselung zur Berechnung des Nachbestellpunkts behandelt die Timing-Seite dieser Entscheidung. Oder, wenn die Nachfrage stark genug ist, dass Angebotsengpässe der Marke nicht schaden, erhöhen Sie den Preis, um mehr Marge auf die Einheiten zu erzielen, die Sie tatsächlich haben.
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Wenn Sie das nächste Mal eine Verkaufsquote von 100% sehen
Rufen Sie das Produkt auf, prüfen Sie, wie viele Tage es bei null Bestand lag, bevor der Zeitraum endete, und sehen Sie sich an, was es pro Tag verkaufte, kurz bevor das geschah. Wenn diese beiden Zahlen multipliziert etwas Bedeutsames ergeben, ist das die Größe der Bestellung, die Sie unterschätzt haben - und die Zahl, die Sie erhöhen sollten, bevor dieselbe Saison wiederkommt. Miplers Bestandsplanungs-Bericht kann helfen, diese Zahl in eine tatsächliche Bestellmenge umzusetzen, ausgehend von Ihrer eigenen Verkaufsdynamik und Bestandsreichweite. Wenn das Regal erst genau dann leer wurde, als die Nachfrage natürlich auslief, dann ist diese 100% tatsächlich der Erfolg, nach dem sie aussieht. Der einzige Weg zu wissen, in welcher Geschichte Sie stecken, ist zu prüfen.
FAQ
Ist eine 100%ige Verkaufsquote immer ein gutes Zeichen?
Nein. Es bedeutet, dass alles, was Sie eingekauft haben, verkauft wurde, aber es sagt Ihnen nicht, ob das daran liegt, dass Sie die richtige Menge bestellt haben, oder daran, dass Sie zu wenig bestellt haben und früh ausverkauft waren. Prüfen Sie, wie viele Tage das Produkt bei null Bestand lag, bevor Sie in die eine oder andere Richtung schließen.
Was ist der Unterschied zwischen Verkaufsquote und Verkaufsdynamik?
Die Verkaufsquote ist ein Prozentsatz - wie viel von dem Bestand, mit dem Sie gestartet sind, über einen Zeitraum tatsächlich verkauft wurde. Die Verkaufsdynamik ist ein Tempo - wie viele Einheiten Sie pro Tag verkaufen, unabhängig davon, wie viel Sie zu Beginn hatten. Ein Produkt kann eine starke Verkaufsdynamik haben und trotzdem eine niedrige Verkaufsquote zeigen, wenn Sie viel Bestand führen, oder eine hohe Verkaufsquote bei schwacher Dynamik, wenn Sie einfach nicht viel bestellt haben. Der Test in diesem Artikel nutzt beide zusammen: Die Verkaufsdynamik sagt Ihnen, wie schnell sich das Produkt verkaufte, bevor es auf null fiel, und die Verkaufsquote sagt Ihnen, welchen Anteil des gesamten Einkaufs das darstellt.
Was ist der Unterschied zwischen einer Verkaufsquote, die auf dem aktuellen Bestand berechnet wird, und einer, die auf einer Momentaufnahme basiert?
Der aktuelle Bestand gibt Ihnen ein bewegliches Ziel - die Verkaufsquote desselben vergangenen Zeitraums ändert sich ständig, je nachdem, wann Sie sie prüfen. Eine Momentaufnahme legt den Restbestand auf ein bestimmtes Datum fest, sodass die Zahl für einen abgeschlossenen Zeitraum gleich bleibt, egal wann Sie sie nachschlagen.
Wie viele Tage Verkaufshistorie sollte ich für die Verkaufsrate vor dem Ausverkauf verwenden?
90 Tage sind ein vernünftiger Standard, aber verwenden Sie das gleitende Fenster, das zu Ihrem Verkaufszyklus passt - ein schnell drehendes Produkt braucht vielleicht ein kürzeres Fenster, ein saisonales ein längeres.
Was gilt als gute Verkaufsquote?
Das hängt von der Kategorie ab, und es ist ein allgemeiner Benchmark, kein Ersatz für die Prüfung Ihrer eigenen Tage bei null Bestand. Bekleidung und Fast Fashion liegen für die Saison typischerweise bei 50-70%, Elektronik und Technik bei 60-80%, Lebensmittel und andere FMCG bei 85% und darüber, und Luxusgüter bei 40-50%. Unter etwa 40% signalisiert meist Überbestand; über etwa 80% signalisiert meist Ausverkäufe.
Kann ich diese Analyse durchführen, wenn ich Mipler gerade erst installiert habe und noch keine Bestandshistorie habe?
Nicht mit voller Präzision, aber es gibt eine praktikable Abkürzung: Wenn der aktuelle Bestand eines Produkts null ist, verwenden Sie das Datum seiner letzten Bestellung als ungefähres Ausverkaufsdatum. Das ist weniger präzise als eine vollständige Bestands-Historie, reicht aber aus, um zu erkennen, welche Produkte früh ausverkauft waren.
