Sammlung und Normalisierung des wöchentlichen Management-Reportings aus 5 Quellen mit Qualitätsprüfungen und einer Vorlage für den Manager

Ausgangssituation – ich betreibe ein kleines E-Commerce-Unternehmen (D2C) und fasse jede Woche manuell Indikatoren aus verschiedenen Systemen zusammen, weshalb der Bericht verspätet und mit Fehlern erscheint. Sie müssen dies in eine nachhaltige Routine umwandeln, die jede Woche Checkliste für Checkliste wiederholt werden kann.

Technische Umgebung und Quellen – Google Workspace, Google Sheets, Looker Studio. Datenquellen: 1) Downloads von Bestellungen und Retouren von Shopify in CSV, 2) Werbeausgaben von Meta Ads und Google Ads über regelmäßige CSV-Exporte, 3) Lager und Einkauf in Airtable, 4) Zahlungen und Provisionen in Stripe CSV, 5) Gehalts- und Auftragnehmertabelle in Google Sheets.

Was getan werden muss, ist 1) ein einheitliches Datenformat und eine einheitliche Dateistruktur für den wöchentlichen Download-Batch zu entwickeln, damit alle neuen Downloads ohne manuelle Bearbeitung in den Bericht aufgenommen werden können, 2) ein Management-Reporting-Modell in Google Sheets mit Normalisierung und Abgleichen zu erstellen, 3) den Routineprozess als Schritt-für-Schritt-Anleitung zu beschreiben und eine Datenqualitätskontrolle zu implementieren.

Das erwartete Ergebnis ist eine Google Sheets-Datei mit den Registerkarten „Roh“, „Zuordnung“, „Normalisiert“, „Prüfungen“, „Bericht“, wobei „Raw“ Quell-CSV akzeptiert, ohne Formeln manuell zu bearbeiten, „Mapping“ Nachschlagewerke und Abgleichsregeln speichert, „Normalisiert“ bereinigte einheitliche Tabellen enthält, „Prüfungen“ Fehler und Abweichungen anzeigt und „Bericht“ endgültige Messwerte für die Woche und kumulativ für den Monat liefert. Plus eine kurze 2-4-seitige Anleitung in Google Docs – was in welcher Reihenfolge hochgeladen werden soll, wo eingefügt werden soll und wie Warnungen zu interpretieren sind.

Einschränkungen – kein Schreiben separater Dienste und kein Zugriff auf kostenpflichtige Connectors. Google Apps Script innerhalb einer Tabelle und Standardfunktionen von Google Sheets sind akzeptabel. Vertrauliche Daten – nur in meinem Google Drive arbeiten, Zugriff auf Einladung. Sie können keine Daten an Speichereinrichtungen Dritter übertragen.

Zu den Kennzahlen, die im Bericht enthalten sein sollten, gehören Umsatz und Rendite, Bruttogewinn nach Produkt und Kanal, Werbekosten, CAC und ROAS, Zahlungsprovisionen, COGS nach SKU, Salden und Umsatz, Betriebskosten, Marge nach Woche. Wenn die Quelldaten keine exakte Übereinstimmung zulassen, müssen die Annahmen und die Berechnungslogik klar dargelegt werden.

Qualitätsprüfungen – wöchentlicher Abgleich der Anzahl der Bestellungen und Beträge zwischen Shopify und Stripe, Kontrolle von Doppelbestellungen, Kontrolle negativer Margen, Kontrolle nicht übereinstimmender SKUs und unbekannter Werbekampagnen, Kontrolle fehlender Wochen in einer Reihe. Alle Prüfungen sollten klare Meldungen und eine Liste der zu korrigierenden Zeilen ergeben.

Akzeptanzkriterien – 1) Ich lade einen neuen CSV-Satz gemäß den Anweisungen herunter und erhalte einen aktualisierten Bericht, ohne Formeln manuell zu bearbeiten und ohne Bereiche zu korrigieren, 2) bei einem Testsatz der letzten 8 Wochen wird der Bericht korrekt und wiederholbar neu berechnet, 3) die Registerkarte „Prüfungen“ zeigt keine kritischen Fehler an oder zeigt bestimmte Zeilen an, in denen das Problem liegt, 4) die Zeit für die wöchentliche Berichtsvorbereitung nach der Implementierung beträgt meinerseits nicht mehr als 30 Minuten.

Materialien von mir – Zugriff auf bestehende Tabellen, Beispiele für Uploads der letzten Wochen, eine Liste von Metriken, die ich derzeit manuell berechne, ein kurzes Telefonat für 30 Minuten zu Beginn und am Ende.