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title: "Ladenhüter identifizieren: Welche Produkte verdienen ihren Lagerplatz nicht? | byrd"
description: Welche Produkte verkaufen kaum oder nie, wie viel Kapital binden sie und was machst Du damit? So findest Du Ladenhüter mit byrdAI in Claude oder ChatGPT, ohne Excel.
image: https://blog.getbyrd.com/hubfs/Slow-Mover%20Report%20byrdAI.png
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# Ladenhüter: Die Produkte, die still Dein Geld verbrennen

byrdAI macht die stillen Produkte und gebundenes Kaptial sichtbar

<https://blog.getbyrd.com/author/phillip-pitsch> [**Phillip Pitsch**](https://blog.getbyrd.com/author/phillip-pitsch)

 Veröffentlicht: Juli 29, 2026  Update: Juli 29, 2026

## Inhaltsverzeichnis

Jedes Sortiment hat sie. Produkte, die vor zwei Jahren eine gute Idee waren, seitdem im Regal liegen und drei Dinge tun: Lagerkosten verursachen, Kapital binden und in jeder Inventur Zeit fressen. Das Problem an Ladenhütern ist nicht, dass es sie gibt. Das Problem ist, dass sie unsichtbar sind: Kein Dashboard schlägt Alarm für ein Produkt, das einfach nichts tut.

Der Ladenhüter-Report von [byrdAI](https://www.getbyrd.com/byrd-ai) macht genau diese stillen Produkte sichtbar, sortiert nach dem Kapital, das sie binden. Und er beantwortet die Frage, die danach kommt: Was tun mit ihnen?

## **Das Problem: Nichtstun fällt niemandem auf**

**Ladenhüter lösen keinen Alarm aus.**   
Ein Stockout tut sofort weh, eine Retourenwelle auch. Ein Produkt, das seit 14 Monaten nicht bestellt wurde, tut gar nichts, und genau deshalb kümmert sich niemand darum.

**Die Kosten sind versteckt, aber real.**   
Jeder belegte Lagerplatz kostet Dich monatlich Geld. Dazu kommt das gebundene Kapital: Ware, die Du bezahlt hast und die sich nie in Umsatz zurückverwandelt, solange sie liegt.

**Bauchgefühl täuscht.**   
Gefragt nach ihren Ladenhütern nennen die meisten Händler zwei, drei Verdächtige. Der Report zeigt regelmäßig deutlich mehr bis hin zum x-fachen. Dazu gehören oft Produkte, die noch nie eine einzige Bestellung gesehen haben.

**So findest Du Deine Ladenhüter mit byrdAI**

Einmal verbunden, reicht in Claude oder ChatGPT z.B. die Frage:

„Welche Produkte haben sich in den letzten 90 Tagen nicht bewegt?"

byrdAI zieht Deine Live-Daten aus byrds Daten und liefert jedes betroffene Produkt mit Status, Bestand, letztem Versanddatum und gebundenem Warenwert. Mit dem fertigen Dashboard-Prompt von der [byrdAI-Seite](https://www.getbyrd.com/byrd-ai) wird daraus ein Live-Dashboard, das Deine stillen Produkte in drei ehrliche Kategorien teilt:

- **Nie verkauft:** seit Anlage keine einzige Bestellung. Die härtesten Fälle und meist die klarsten Entscheidungen.
- **Lange nicht verkauft:** früher bestellt, seit Monaten tot. Hier lohnt der Blick auf die Ursache: Preis, Sichtbarkeit, Saison?
- **Langsam:** es tröpfelt. Fünf Verkäufe im Halbjahr rechtfertigen selten einen eigenen Lagerplatz.

![Ladenhüter Report byrd AI](https://blog.getbyrd.com/hs-fs/hubfs/Screenshot%202026-07-21%20at%2017.29.46.png?width=1087&height=767&name=Screenshot%202026-07-21%20at%2017.29.46.png)

![byrdAI Ladenhüter](https://blog.getbyrd.com/hs-fs/hubfs/Screenshot%202026-07-21%20at%2017.30.11.png?width=1086&height=897&name=Screenshot%202026-07-21%20at%2017.30.11.png)

## **Welche Entscheidungen Du daraus ableitest**

**Nie-Verkäufer: raus.** Zurück an den Lieferanten, spenden, abschreiben oder als Beigabe nutzen. Alles ist besser als weitere zwölf Monate Lagerkosten für ein Produkt ohne einen einzigen Käufer.

**Hochwertige Langsamdreher: aktivieren statt abschreiben.** Produkte mit relevantem Warenwert gehören in ein Bundle mit einem Bestseller, in eine Rabattaktion oder in einen Marktplatz-Deal. Deine [ABC-Analyse](https://blog.getbyrd.com/abc-analyse-byrd-ai?hsLang=de) zeigt Dir, welche A-Artikel sich als Zugpferd fürs Bundle eignen.

**Den Rest konsequent bereinigen.** Sortimentsbereinigung ist kein Eingeständnis, sondern Hygiene: weniger SKUs bedeuten weniger Lagerplätze, weniger Zählaufwand und mehr Fokus auf die Produkte, die Dein Geschäft tragen.

**Expert-Tipp:**   
Prüfe vor jeder Delisting-Entscheidung zwei Dinge: Saisonalität (die Jacke verkauft im Juli fast nie) und Produktalter. Der Report klammert frisch angelegte Produkte bewusst aus, damit Neuheiten nicht fälschlich als Ladenhüter erscheinen. Trotzdem gilt: erst Ursache verstehen, dann entscheiden.

 

## Vom Ladenhüter-Report zur Routine

**Das Quartals-Review.**   
„Erstelle mir am ersten Montag jedes Quartals die Ladenhüter-Liste, sortiert nach gebundenem Kapital, mit einer Empfehlung pro Produkt: abverkaufen, bündeln oder delisten." Aus einem unangenehmen Ad-hoc-Projekt wird eine 20-Minuten-Routine.

**Der Bundle-Vorschlag.**  
 „Schlage für meine 10 wertvollsten Ladenhüter je ein Bundle mit einem passenden Bestseller vor, inklusive Preisvorschlag." Der Assistent kombiniert Ladenhüter-Report und Top-Mover-Daten in einer Antwort.

**Der Neuprodukt-Wächter.**   
„Melde Dich, wenn ein Produkt 120 Tage nach Anlage noch keine 5 Verkäufe hat." So erkennst Du Flops früh, solange der Bestand noch klein und das Problem noch billig ist.

**Die Abverkaufs-Kampagne.**   
Aus der Liste wird mit einem Folge-Prompt direkt ein Kampagnenentwurf: betroffene Produkte, Restbestand, empfohlener Rabatt, Textbaustein für den Newsletter.

## **Mach die stillen Produkte sichtbar**

Als byrd-Kunde verbindest Du byrdAI in rund 5 Minuten mit Claude oder ChatGPT und kopierst den Ladenhüter-Prompt von unserer [byrdAI-Seite](https://www.getbyrd.com/byrd-ai) oder unter diesem Abschnitt. Noch kein byrd-Kunde? byrdAI gibt es nur mit byrd-Fulfillment, als erster europäischer 3PL mit MCP-Server. [Sprich mit uns](https://www.getbyrd.com/byrd-ai#byrdai-cta).

### **Beispielprompt für den Ladenhüter-Report (passe ihn nach Belieben an).**

Build a live, persisted HTML dashboard artifact that shows the products I rarely or never sell, pulling fresh data from byrd every time it opens. Single self-contained HTML file, light mode only.

## Data source  
- Tool: report\_slow\_movers (byrd MCP).  
- On first load and whenever the sales window changes, call it with { days: <90 | 180 | 365, default 180>, max\_units\_sold: 5, min\_stock: 0, created\_before: <today minus 90 days as YYYY-MM-DD> }.  
- Row fields: product\_name, sku, movement\_status ("never\_sold" | "no\_recent\_sales" | "slow"), current\_stock, units\_sold, last\_outbound\_date, days\_since\_last\_outbound, created\_date, stock\_value (nullable, EUR at purchase cost). Cache per window so switching back is instant.

## Tech & style  
- Chart.js v4 and Grid.js v5 from the allowed CDN, no other libraries, system font stack.  
- Accent turquoise #62C2AF (#2F7A68 for links), text #293141, secondary #4E5664, borders #E5EAEE, page #FAFAFA, cards #fff.  
- Status colours: never sold = red #FD5C63, no recent sales = amber #F2A03D, slow = grey #9CA0A8.

## Layout (top to bottom)  
1. Header: uppercase eyebrow "Inventory health - slow & never-moving stock", H1 "Products you rarely or never sell", short turquoise accent rule, subtitle with active window + last-updated time. No logo.  
2. Controls card: sales-window buttons 90 days / 180 days / 12 months (re-fetches); status filter All / Never sold / No recent / Slow; min-stock-value select (Any / EUR 100+ / 500+ / 1,000+); "In-stock only" and "Hide test SKUs" checkboxes.  
3. Four KPI cards reflecting the filters: Products shown (of N), Tied-up stock value, Never sold count, Units on shelf.  
4. Two charts stacked vertically: "Where the stock value sits" (bar of value per status, custom legend with counts) and "Biggest tied-up capital (top 12)" (horizontal bars coloured by status, SKU on axis, product details in tooltip).  
5. Recommended actions: data-driven cards - delist/return never-sold stock, review items stalled >365 days, bundle high-value slow movers (value >= 500), clean up test SKUs, add missing cost prices. Each with icon, headline and impact numbers.  
6. Grid.js table (sortable, searchable, 12 rows/page) sorted by stock value desc: SKU (with hover copy-SKU button and open-in-byrd link to https://app.getbyrd.com/inventory/products/all?q=<sku>&fields=sku), Product, Status icon with tooltip, Stock, Sold, Last shipped ("Never" if never), Value. Above it: "Showing N products" plus a "Copy N SKUs" button (newline-separated).  
7. Footer explaining the definition (shipped <= 5 units in the window) and that stock value is a floor when cost prices are missing.

## Details  
- EUR whole numbers, thousands separators. Escape all dynamic HTML.  
- Use a custom positioned tooltip div driven by data-tip attributes (native title tooltips don't work in the sandbox).  
- Handle a missing connector gracefully; show loading and error states.

Finish by verifying the rows load and charts render without console errors.

## **Häufige Fragen zum Ladenhüter-Report mit byrdAI**

**Ab wann gilt ein Produkt als Ladenhüter?**   
Der Report nutzt als Standard: höchstens 5 verkaufte Einheiten im gewählten Zeitraum (90, 180 oder 365 Tage). Die Schwelle kannst Du per Prompt frei anpassen.

**Was ist der Unterschied zum Overstock-Report?**   
Der Ladenhüter-Report findet Produkte, die kaum oder nie verkaufen, ein Nachfrageproblem. Der [Overstock-Report](http://link-overstock-blog) findet Produkte, die sich gut verkaufen, von denen aber viel zu viel im Lager liegt, ein Einkaufsproblem. Beide zusammen zeigen Dir Dein gesamtes gebundenes Kapital.

**Was kostet byrdAI?**   
Während der Beta ist byrdAI für byrd-Kunden kostenlos im Konto enthalten.

 

## As seen on

  

  

  

  

  

  

  

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