Fremde Software, gravierende Einschränkung – sauber automatisiert behoben.
WildWear nutzte ein extern entwickeltes Repricer-Tool für die Preissteuerung in JTL-Wawi. Das System hatte eine kritische Schwäche: Preise wurden nach Abverkauf nicht zurückgesetzt. Täglich entstanden so rund zwei Stunden manuelle Korrekturarbeit. HELDENTAT analysierte das Problem und beseitigte es per SQL-basierter JTL-Workflows – ohne Systemwechsel, ohne Neuentwicklung.
Die Ausgangssituation
Repricer im Einsatz –
mit einem systematischen Fehler.
WildWear hatte ein individuelles Repricer-Tool in Betrieb, das Artikelpreise in JTL-Wawi automatisiert anpasst. Im laufenden Betrieb zeigte sich jedoch eine kritische Schwäche: Wurden Artikel nach einer Preisanpassung ausverkauft, setzte das Tool die veränderten Preise anschließend nicht auf den Ursprungswert zurück.
Die Folge war ein täglich wiederkehrender manueller Aufwand von rund zwei Stunden: Preise prüfen, fehlerhafte Werte identifizieren, händisch korrigieren. Eine Aufgabe ohne Mehrwert – aber mit spürbarem Einfluss auf den operativen Alltag.
HELDENTAT übernahm die Analyse der bestehenden Lösung, grenzte das Fehlerverhalten systematisch ein und entwickelte einen Workaround innerhalb der JTL-Wawi-Logik – ohne das externe Tool ersetzen oder neu entwickeln zu müssen.
Projektverlauf
Analysiert. Verstanden.
Automatisiert gelöst.
April 2026
Phase 01
Analyse der bestehenden Lösung
April 2026
Phase 02
Fehlerverhalten eingrenzen
April 2026
Phase 03
SQL-basierter Workflow-Workaround
April 2026 – laufend
Phase 04
Laufende Begleitung
April 2026
Analyse der bestehenden Lösung
Zu Beginn stand die strukturierte Analyse des vorhandenen Repricer-Tools und seines Zusammenspiels mit JTL-Wawi. Ziel war es, das genaue Fehlerverhalten zu verstehen: unter welchen Bedingungen werden Preise nicht zurückgesetzt, welche Artikelgruppen sind betroffen, und wie verhält sich das System bei verschiedenen Lagerbestandsszenarien. Diese Grundlagenarbeit war entscheidend, um einen Workaround zu entwickeln, der tatsächlich greift.
April 2026
Fehlerverhalten eingrenzen
Nach der Analyse wurde das Fehlerverhalten präzise eingegrenzt: Der Repricer passte Preise korrekt an, verfügte jedoch über keine Logik zur Rücksetzung nach Abverkauf. JTL-Wawi selbst bot an dieser Stelle keinen nativen Automatismus. Die Lösung musste also innerhalb der JTL-Wawi-Workflow-Engine entwickelt werden – mit SQL-basierter Logik, die den Zustand der Artikel überwacht und Preiskorrekturen automatisch auslöst.
April 2026
SQL-basierter Workflow-Workaround
HELDENTAT entwickelte SQL-basierte JTL-Workflows sowie ergänzende Hilfsworkflows, die das Fehlerverhalten des Repricers kompensieren. Die Workflows prüfen nach Abverkauf den Preisstatus betroffener Artikel und setzen veränderte Werte automatisch auf den definierten Ursprungspreis zurück. Mehrere Abstimmungsrunden mit dem Kunden stellten sicher, dass alle Auslöselogiken korrekt konfiguriert und alle relevanten Artikelgruppen abgedeckt sind.
April 2026 – laufend
Laufende Begleitung
Nach der erfolgreichen Inbetriebnahme des Workarounds wird WildWear weiterhin operativ begleitet. Workflows werden bei neuen Anforderungen erweitert, Artikelstamm und Preislogiken laufend geprüft. Die tägliche Korrekturarbeit ist vollständig eliminiert – der Betrieb läuft stabiler, und das Team hat operative Kapazität zurückgewonnen.
Tools & Technologien
Ergebnisse
Zwei Stunden täglich –
automatisiert statt manuell.
Preisrücksetzung nach Abverkauf vollautomatisch – der systematische Fehler des externen Repricers wird zuverlässig kompensiert
SQL-basierte JTL-Workflows übernehmen die Preiskorrektur – ohne manuellen Eingriff, ohne tägliche Kontrollrunde
Rund 2 Stunden täglicher Korrekturaufwand eliminiert – operative Kapazität zurückgewonnen
Workaround innerhalb der bestehenden JTL-Wawi-Logik – kein Systemwechsel, keine neue externe Software
Laufende Begleitung: Workflows werden bei neuen Anforderungen erweitert und kontinuierlich optimiert
WildWear ist seit April 2026 aktiver Kunde – wir begleiten den Betrieb mit laufendem Support und Workflow-Optimierungen.
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