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Hoodie Hoo Agency: Controlling mit Moss API | Kundengeschichte

Case Studies - Das sagen unsere Kunden

Für die meisten Finanzteams ist Transparenz das Ziel. Für Johannes Laß, Co-Founder der Hoodie Hoo Agency, war sie nur der Anfang.

Die Hoodie Hoo Agency aus Essen ist ein Mode- und Fulfillment-Unternehmen. Sie entwickelt und produziert Textilprodukte, betreibt E-Commerce-Shops für ihre Kundschaft und übernimmt das Fulfillment von Anfang bis Ende. Mit eigener Produktion in der Türkei, Beschaffung in mehreren Ländern und Projekten, die von einzelnen Produkten bis zur Komplettbetreuung reichen, ist die Kostenstruktur entsprechend komplex. Je nach Projekt kommen Produktion, Einkauf, Bemusterung, Logistik und Personal in ganz unterschiedlichen Kombinationen zusammen. Ob ein Projekt tatsächlich profitabel war, ließ sich deshalb lange nur mit viel manueller Arbeit herausfinden. Daten mussten aus mehreren Systemen zusammengetragen werden, die nicht miteinander verbunden waren.

Moss war bei Hoodie Hoo bereits die zentrale Lösung für Ausgaben und Rechnungsprozesse. Was noch fehlte, war ein einfacher Weg, die Daten aus Moss weiterzuverwenden. 

Vor der API wusste Johannes genau, wofür Geld ausgegeben wurde. Was diese Ausgaben für einzelne Projekte bedeuteten, ließ sich jedoch nur schwer beantworten. Rechnungen wurden in Moss hochgeladen, verarbeitet und für die Steuerberatung nach DATEV exportiert. Die Daten waren korrekt. Sie blieben allerdings dort, wo sie waren.

Die zentrale Herausforderung war das Controlling auf Projektebene. Projektnummern sind bei Hoodie Hoo das verbindende Element im gesamten Betrieb: Jeder Produktionslauf, jeder Einkauf und jedes Shop-Setup gehört zu einem Projekt. Moss unterstützte bereits benutzerdefinierte Dimensionen, und Johannes hatte dafür eine eigene Dimension für Projektnummern angelegt. Die Pflege blieb jedoch manuell. Die Projektnummern lagen im ERP und mussten von Hand in Moss übertragen werden. Das kostete Zeit, war fehleranfällig und hing davon ab, dass die richtige Person die Zuordnung rechtzeitig vornahm.

Die Folgen waren erheblich. Wenn Projektnummern fehlten oder falsch zugeordnet waren, ließ sich nicht zuverlässig auswerten, welche Projekte tatsächlich profitabel waren. Vertriebsentscheidungen basierten deshalb oft eher auf Erfahrung und Bauchgefühl als auf belastbaren Zahlen.

Mit dem API-Zugang baute Johannes das, was er einen Data Hub nennt: ein System, das Transaktions- und Rechnungsdaten aus Moss abruft, sie mit ERP-Daten zusammenführt und Kosten auf Projektebene sichtbar macht, klassifiziert und zuordnet.

Der erste Schritt war ein Sync-Tool, das Projektnummern automatisch aus dem ERP in die passende Dimension in Moss überträgt. Wer eine Rechnung hochlädt, kann jetzt sofort die richtige Projektnummer auswählen. Aus einem manuellen und fehleranfälligen Prozess wurde ein automatischer.

Von da an wuchs das System weiter. Johannes entwickelte auf Basis der Moss-Daten ein Klassifizierungsmodell, mit dem sich jede Transaktion nicht nur einer Projektnummer, sondern auch einer Kostenart, einem Vertriebskanal und weiteren benutzerdefinierten Attributen zuordnen lässt. So bildet das System die tatsächlichen Abläufe bei Hoodie Hoo deutlich genauer ab. 

Nicht bei jeder Ausgabe ist beim Bezahlen bereits klar, welchem Projekt oder Zweck sie zugeordnet werden soll. Deshalb ergänzte Johannes einen Aufgaben-Workflow. Fehlt bei einer Rechnung wichtiger Kontext, erstellt das System automatisch eine Aufgabe, sendet sie per Slack an die zuständige Person und zeigt die Rechnung in einer eigenen Ansicht an. Dort kann sie direkt klassifiziert werden.

Das Ergebnis ist ein System, das Daten entlang verschiedener Dimension des Unternehmens bündeln kann: nach Projekt, Kundschaft, Mitarbeitenden oder Kreditor. Auch komplexe Projekte, die sechs bis zwölf Monate laufen und Bemusterung, Einkauf, Produktion, Fulfillment und Shop-Management umfassen, lassen sich dadurch am Ende sauber auswerten.

Als Nächstes stehen automatische Klassifizierungsregeln für wiederkehrende Kosten auf dem Plan, die keine manuelle Prüfung brauchen. So bleibt mehr Zeit für die Ausnahmen, bei denen es darauf ankommt. Sobald Webhooks verfügbar sind, soll außerdem das Polling-System ersetzt werden, das Johannes bisher als Übergangslösung nutzt. Statt Daten regelmäßig abzufragen, könnten Aktualisierungen dann in Echtzeit verarbeitet werden. 

Für Johannes geht es dabei vor allem um die Möglichkeiten, die entstehen, wenn Finanzdaten nicht länger in einer einzelnen Plattform bleiben.

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