Großhändler → Shopify: Lagerbestands-Sync
Ein Shop verkaufte Produkte, die beim Großhändler längst ausverkauft waren. Wir haben den Live-Bestandsfeed des Lieferanten mit Shopify verbunden – tausende Produkte bleiben korrekt, ohne dass jemand eingreift.
3.599 Produkte in einem Durchlauf korrigiert, null Fehler; Preise und Inhalte werden nie verändert.
Kurz gesagt
- 3.599 Produkte in einem einzigen Durchlauf aktualisiert, 0 Fehler.
- Verändert wird nur der Lagerbestand – nie Preise, Inhalte oder Produkte.
- Sicher gebaut: exakter Abgleich der Artikelnummern, Probelauf-Modus und ein vollständiges Protokoll pro Lauf.
Das Problem
Der Shop verkauft tausende Produkte, die ein großer US-Großhändler direkt versendet. Die Lagerbestände in Shopify wurden ab und zu von Hand aktualisiert. Dazwischen konnten Kund:innen Artikel bestellen, die im Lager längst ausverkauft waren. Jede dieser Bestellungen bedeutete eine Stornierung, eine Erstattung, eine Entschuldigungs-Mail – und eine etwas weniger treue Kundin.
Was wir gebaut haben
Eine kleine, fokussierte Integration zwischen dem Datenfeed des Großhändlers und der Shopify Admin API, die nach Zeitplan läuft.
So funktioniert es
- 1Den Lieferantenfeed laden. Der Großhändler veröffentlicht einen Live-Feed (JSON und CSV) mit jeder Artikelnummer und ihrem verfügbaren Bestand. Das Skript macht daraus eine Zuordnung Artikelnummer → Menge.
- 2Den Shopify-Katalog lesen. Alle Produkte und Varianten kommen über die Admin REST API, 250 pro Seite, mit kurzen Pausen, um die Ratenbegrenzung einzuhalten.
- 3Einen Plan erstellen. Für jede Shopify-Variante gilt:
- nicht im Lieferantenfeed → nicht anfassen,
- Artikelnummer kommt in Shopify doppelt vor → als mehrdeutig überspringen,
- Bestand in Shopify nicht geführt → überspringen,
- Menge stimmt bereits → nichts tun,
- sonst → Aktualisierung von der aktuellen auf die Zielmenge vormerken.
- 4Probelauf (optional).
--dry-runzeigt den Plan und die ersten 20 Änderungen, ohne etwas zu schreiben. - 5In Paketen schreiben. Die Änderungen laufen über die GraphQL-Mutation
inventorySetQuantities, 250 Artikel pro Aufruf, am Hauptlager des Shops, mit dem Grundcorrection. - 6Protokollieren. Jeder Lauf schreibt ein Protokoll mit Zeitstempel (Aktualisierungen, bereits korrekt, übersprungen und warum, Fehler pro Paket) und eine Statusdatei mit Zeit und Anzahl des letzten Laufs.
Unter der Haube
| Entscheidung | Warum |
|---|---|
| Nur Lagerbestand | Preise und Inhalte gehören dem Team der Kundin. Der Sync darf ihre Arbeit nie überschreiben. |
| Nur exakter Abgleich | Unscharfe Zuordnung bei einem Katalog dieser Größe ist der sichere Weg, das falsche Produkt zu verkaufen. |
| Doppelte Artikelnummern überspringen | Gibt es eine Nummer zweimal, gibt es keine sichere Antwort – also melden statt raten. |
| GraphQL-Massenänderung | Ein Aufruf pro 250 Artikel statt 3.599 einzelner Aufrufe. Ein kompletter Lauf dauert Sekunden. |
| Zugangsdaten in einer Umgebungsdatei | Shop-Domain und Admin-Token bleiben aus dem Code und aus Git heraus. |
Einfaches Python + requests | Kein Framework, nichts zu warten. Läuft mit jedem Zeitplaner. |
Ergebnisse
| Kennzahl | Wert |
|---|---|
| Artikel im Lieferantenfeed | 18.429 |
| Produkte im Shopify-Store | 19.029 |
| Bereits korrekt | 8.376 |
| Als mehrdeutig übersprungen (doppelte Nummer) | 307 |
| In einem Lauf korrigiert (12. Okt. 2026) | 3.599 |
| Pakete / Pakete mit Fehlern | 15 / 0 |
| Schreibphase / ganzer Lauf | ~27 Sekunden / ~3,5 Minuten (meist das Lesen des Katalogs) |
| Nötige manuelle Bestandspflege | Keine |
Was wir gelernt haben
- *Die meiste Arbeit ist die Entscheidung, was man nicht* anfasst.** Der eigentliche Sync sind ein paar Dutzend Zeilen. Die Sicherheitsregeln drumherum sorgen dafür, dass eine Kundin ihm in einem Live-Shop vertraut.
- Probeläufe verkaufen das Projekt. Der Kundin genau zu zeigen, welche Produkte sich ändern würden, bevor sich etwas ändert, machte aus einem nervösen „Ja“ ein überzeugtes.
Verwandte Projekte
- Kundin geführt in → Artikuno OS
- Dasselbe Shopify-Admin-API-Werkzeug wie → F1-Boxenstopp
- Solche Sync-Jobs tauchen regelmäßig im Feed der → Upwork-Demo-Fabrik auf
Bilder.
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