Inventar-App für Boutique-Bekleidungsgeschäfte

Kunde: Ein mittelständischer Betreiber von 25 Mode-Boutiquen an der Westküste der USA. Herausforderung: Das bestehende On-Premise-System war veraltet, stürzte häufig ab und verhinderte eine zuverlässige Datensynchronisation, weshalb dringend eine moderne Inventar-App für Boutique-Bekleidungsgeschäfte benötigt wurde. Lösung: Unser augmentiertes Team aus drei Senior Python-Entwicklern analysierte die Legacy-Codebasis und entwarf eine Migrationsstrategie zu einer cloud-basierten Architektur unter Verwendung von AWS und Django. Innerhalb von vier Monaten entwickelten sie eine skalierbare API-Schicht, die alle Filialen in Echtzeit vernetzte. Das Team implementierte zudem automatisierte Testroutinen, um die Datenintegrität während der Migration sicherzustellen, und schulte das interne IT-Personal des Kunden in der Wartung des neuen Stacks. Ergebnis: Die neue Lösung führte zu einer 99,9%igen Systemverfügbarkeit und eliminierte Synchronisationsfehler vollständig. Die Mitarbeiter in den Boutiquen können nun Bestände in Echtzeit abrufen, was Fehlverkäufe verhinderte und die Kundenzufriedenheit signifikant steigerte. Die Betriebskosten für die IT-Infrastruktur sanken zudem um 25%.

Kunde: Eine schnell wachsende Direct-to-Consumer (D2C) Modemarke mit starker Online-Präsenz und fünf Flagship-Stores. Herausforderung: Kunden kauften online Artikel, die im physischen Laden bereits verkauft waren, da die bestehende Lösung keine echte Inventar-App für Boutique-Bekleidungsgeschäfte mit Echtzeit-Abgleich war. Lösung: Smartbrain stellte zwei spezialisierte Python-Backend-Entwickler zur Verfügung, die sich nahtlos in das Produktteam des Kunden integrierten. Sie entwickelten einen hochperformanten Middleware-Service auf Basis von FastAPI, der als zentrale Schnittstelle zwischen dem Shopify-Onlineshop und dem lokalen POS-System fungierte. Durch den Einsatz von Webhooks und asynchroner Verarbeitung wurde sichergestellt, dass jede Bestandsänderung im Millisekundenbereich über alle Kanäle hinweg aktualisiert wurde. Ergebnis: Die Überverkäufe wurden auf 0% reduziert. Das Vertrauen der Kunden in die Verfügbarkeitsanzeige im Webshop stieg, was zu einer höheren Conversion-Rate führte. Zudem wurde der manuelle Aufwand für Bestandsabgleiche durch das Lagerpersonal komplett eliminiert, was wöchentlich ca. 20 Arbeitsstunden einspart.

Kunde: Ein exklusiver Vintage-Reseller mit einem hohen Umschlag an Einzelstücken und mehreren Lagerstandorten. Herausforderung: Es fehlte an Übersicht über die Lagerbestände und Verkaufstrends, weshalb die Entwicklung einer intelligenten Inventar-App für Boutique-Bekleidungsgeschäfte mit Analysefunktionen notwendig war. Lösung: Wir verstärkten das Team des Kunden mit einem Python-Entwickler, der auf Data Science spezialisiert war, und einem Backend-Ingenieur. Gemeinsam bauten sie ein Analyse-Dashboard, das historische Verkaufsdaten auswertete und mit saisonalen Trends abglich. Die Anwendung nutzte Python-Bibliotheken wie Pandas und Scikit-learn, um Vorhersagen über die Nachfrage bestimmter Kategorien zu treffen und automatische Nachbestellungsvorschläge für Basis-Artikel zu generieren. Ergebnis: Die Lagerumschlagsgeschwindigkeit wurde um 35% erhöht. Durch die präziseren Vorhersagen konnte der Kunde 'totes Kapital' in Form von Ladenhütern drastisch reduzieren und den Fokus auf schnelldrehende Ware legen. Die App ermöglichte zudem eine dynamische Preisgestaltung basierend auf der aktuellen Nachfrage.