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# Lagerausfall-Verlust
> Schätze den Umsatz, den du verpasst hast, während Produkte ausverkauft waren, und erhalte eine nach entgangenem Umsatz gereifte Nachfüll-Prioritätsliste.
Der Bericht Lagerausfall-Verlust schätzt den Umsatz, den du verpasst hast, während SKUs nicht verfügbar waren. Er macht Ausverkaufsphasen zu einer Zahl, auf die du reagieren kannst, und gibt dir eine Rangliste, welche Produkte zuerst nachgefüllt werden sollten.
**Was du damit bewirken kannst:** keine Umsätze mehr durch vermeidbare Ausverkäufe verlieren, die richtigen SKUs vor einem Spitzenzeitraum auffüllen und genau die Produkte und Kategorien benennen, bei denen Verfügbarkeit dich am meisten kostet.
Dieser Bericht benötigt Bestellhistorie (um die Verkaufsgeschwindigkeit jedes Produkts zu lernen) und Bestandsdaten (um zu wissen, wann Produkte ausverkauft waren). Die Zahl des entgangenen Umsatzes ist eine Schätzung auf Basis der historischen Nachfrage.
## Kennzahlen
| Kennzahl | Was sie dir sagt |
| ---------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Geschätzter entgangener Umsatz** | Verkäufe, die du wahrscheinlich verpasst hast, während Produkte ausverkauft waren – basierend auf der durchschnittlichen täglichen Verkaufsrate jedes Produkts. |
| **Betroffene SKUs** | Wie viele Produkte im Zeitraum ausverkauft waren. |
| **Ausverkauf-Tage** | Gesamte Ausverkauf-Tage über alle Produkte – ein Maß für den Gesamtverfügbarkeitsdruck. |
| **Durchschnittliche Tage pro SKU** | Wie lange Produkte typischerweise nicht verfügbar bleiben, wenn sie ausverkauft sind. |
### Was gut aussieht
Es gibt keinen universellen Benchmark für „akzeptable" Ausverkäufe – ein Fashion-Retailer geht damit anders um als ein Händler mit nachfüllbaren Waren. Aber diese Richtwerte gelten weitgehend:
| Durchschnittliche Tage pro SKU | Signal |
| ------------------------------ | -------------------------------------------------------------------------------- |
| Unter 3 Tage | Gut – schnelle Nachfüllung oder geringe Nachfrage für diese SKUs |
| 3 – 7 Tage | Moderat – Nachbestellauslöser überprüfen |
| 7 – 14 Tage | Erhöht – Lieferzeiten oder Bedarfsplanung brauchen wahrscheinlich Aufmerksamkeit |
| 14+ Tage | Bedenklich – anhaltende Nichtverfügbarkeit kostet aktiv Umsatz |
Die Nachfüll-Prioritätstabelle verwendet integrierte Schweregrad-Schwellenwerte für die Triage:
| Status | Kriterium |
| -------------- | ---------------------------------------------------------------- |
| **Kritisch** | Geschätzter entgangener Umsatz ≥ 500 €, oder 14+ Ausverkauf-Tage |
| **Gefährdet** | Geschätzter entgangener Umsatz ≥ 100 €, oder 5+ Ausverkauf-Tage |
| **Beobachten** | Unterhalb dieser Schwellen, aber trotzdem betroffen |
## Diagramme und Tabellen
* **Entgangener Umsatz über die Zeit** – wann Ausverkäufe dich am meisten kosten, damit du Verluste mit Nachfragespitzen oder saisonalen Spitzen verknüpfen kannst.
* **Täglich ausverkaufte SKUs** – (wenn verfügbar) wie viele Produkte gleichzeitig täglich nicht verfügbar waren. Eine steigende Anzahl signalisiert ein systemisches Nachfüll-Problem statt isolierter SKU-Probleme.
* **Entgangener Umsatz nach Kategorie** – die Kategorien, bei denen Verfügbarkeit am meisten schadet. Nutze dies, um zu priorisieren, welche Kategorie zuerst behoben werden soll.
* **Nachfüll-Priorität** – eine gereifte Tabelle der nachzufüllenden Produkte mit ihrem Schweregrad-Status (**Kritisch**, **Gefährdet**, **Beobachten**), durchschnittlich verkauften Einheiten pro Tag, Ausverkauf-Tagen und geschätztem entgangenem Umsatz. Als CSV exportieren, um ihn mit einem Einkäufer oder Lagerteam zu teilen.
Kombiniere dies mit [Zeitmuster](/de/analytics/time-patterns). Die Top-SKUs vor einem bekannten Spitzenzeitfenster aufzufüllen schützt den Umsatz, den du sonst verlieren würdest – die Kombination aus Geschwindigkeitsdaten und Timing ist leistungsstärker als jedes Einzelelement.
## Ergebnisse lesen
* **Wenige SKUs machen den Großteil des entgangenen Umsatzes aus** – das ist das übliche Muster. Deine Top-5-bis-10 ausverkauften Produkte machen häufig über die Hälfte des gesamten geschätzten Verlustes aus. Konzentriere die Nachfüll-Prioritätstabelle zuerst auf kritische Elemente.
* **Entgangener Umsatz häuft sich um ein bestimmtes Datum** – dies entspricht in der Regel einem Nachfrageereignis (Aktion, externer Traffic-Spike, saisonale Spitze), das den Bestand schneller erschöpft hat als erwartet. Nutze [Zeitmuster](/de/analytics/time-patterns), um diese Fenster nächstes Mal vorauszusehen.
* **Viele betroffene SKUs, aber geringer Gesamtverlust** – die ausverkauften Produkte sind Langsamdreher. Geringe Dringlichkeit, aber es lohnt sich, Nachbestellmengen zu überprüfen, damit sie passiv verfügbar bleiben.
* **Eine ganze Kategorie im Rot** – wahrscheinlich ein Lieferanten- oder Lieferzeitproblem, das die Kategorie als Ganzes betrifft, statt individueller SKU-Fehlplanung.
## Handeln
Öffne jedes kritische Produkt aus der Nachfüll-Prioritätstabelle und aktualisiere die Lagerbestände. Nutze [Massenbearbeitung: Bestand aktualisieren](/de/essentials/bulk-editing/update-stock), um aktualisierte Mengen kanalübergreifend auf einmal zu übertragen. Für wiederkehrende Top-Seller richte einen Niedrigbestand-Automations-Alert ein, damit du benachrichtigt wirst, bevor sie ausverkaufen – siehe [Automations](/de/automations/overview). **Ergebnis:** Verfügbarkeit deiner umsatzstärksten SKUs wiederherstellen und den täglichen Umsatzverlust stoppen, den sie verursachen.
Filtere die Nachfüll-Prioritätstabelle nach Kategorie (oder nutze das Diagramm „Entgangener Umsatz nach Kategorie") und überprüfe Nachbestellauslöser für diese Gruppe. Eine systemische Lücke bedeutet häufig, dass der Nachbestellpunkt zu niedrig gesetzt ist oder sich die Lieferzeiten geändert haben. Mengen in bulk mit [Massenbearbeitung: Bestand aktualisieren](/de/essentials/bulk-editing/update-stock) anpassen. **Ergebnis:** Verfügbarkeitsfehler auf Kategorieebene reduzieren, statt einzelne SKUs einzeln nachzujagen.
Mit [Zeitmuster](/de/analytics/time-patterns) abgleichen, um Saisonalität zu bestätigen, dann einen Vor-Saison-Puffer aufbauen. Mit [Automations](/de/automations/overview) kannst du einen Nachbestellauslöser vor der Spitze automatisieren. **Ergebnis:** vorhersehbare saisonale Ausverkäufe verhindern, bevor sie auftreten.
Anhaltende Nichtverfügbarkeit signalisiert in der Regel ein Lieferketten- oder Lieferzeitproblem statt ein Planungsproblem. Überprüfe Lieferantenlieferzeiten in deinen Integrationen und erwäge Sicherheitspuffer für deine schnelldrehenden Linien. Verbinde oder überprüfe deine Bestandsfeeds unter [Integrationen](/de/integrations/supported-platforms), um sicherzustellen, dass Lagerbestände nahezu in Echtzeit synchronisiert werden. **Ergebnis:** durchschnittliche Ausfallzeit pro SKU reduzieren, damit jedes Ausverkauf-Ereignis kürzer und weniger kostspielig wird.
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