Sortiments- und Nachfrageentscheidungen gehören zu den risikoreichsten Entscheidungen in der Modebranche. Wird zu viel eingekauft, bindet Kapital im Lager. Wird zu wenig eingekauft, wird Wachstum durch Out-of-Stock-Situationen begrenzt. Im D2C-Geschäft sind diese Entscheidungen noch komplexer geworden: Klassische Einkaufslogiken greifen nicht mehr, belastbare Prognosemodelle fehlen häufig.

Bei BENCHMARKED schaffen wir für jeden Kunden eine eigene, belastbare Datenbasis. Auf Grundlage eines BigQuery-basierten Data Warehouses verknüpfen wir Shop-Daten, ERP, Paid Media, CRM und Kanalperformance in einem zentralen System. So können wir Performance auf SKU-, Kollektions- und Saisonebene analysieren — inklusive Deckungsbeitrag nach Media-Kosten, eine Kennzahl, die Standard-Shop- oder Ad-Plattformen nicht abbilden.

Auf Basis dieser Daten klassifizieren wir Produkte entlang ihres Lebenszyklus, identifizieren aktuelle Performance-Treiber und erkennen frühzeitig, welche SKUs zukünftig skalierbar sind. Unsere Reports schaffen Transparenz über alle relevanten Bereiche hinweg — von Produkt und Einkauf über Marketing und Vertrieb bis ins Management. Das ermöglicht präzise Nachfrageprognosen, fundierte Einkaufsentscheidungen und klare Priorisierung. Das Ergebnis ist nicht nur bessere Planung, sondern ein System, das Risiko reduziert, DB2 verbessert und die Bestandsbasis schafft, die für profitables Wachstum notwendig ist.