Case Study Auspuffanlagen24: WooCommerce-Shop mit JTL-Wawi und automatisierter Pipeline
Ich bin Nick Vogel, IT-Systemadministrator und Entwickler aus Buxtehude, und baue mit Auspuffanlagen24 den zweiten Onlineshop der WheelieKidz OHG: einen Shop für Motorrad-Auspuffanlagen. Ich habe den kompletten Shop gebaut, mit JTL-Wawi verknüpft und die Pipeline entwickelt, die Artikel, Texte und Bestände automatisch pflegt.
Der Shop baut auf den Erfahrungen aus HamburgWheelieKidz auf: gleiche Warenwirtschaft, gleiches Layout, gleicher Fahrzeugfinder. Neu ist, dass Artikeldaten, Texte und Bestände nicht mehr von Hand gepflegt, sondern aus den Lieferantendaten erzeugt werden.
- Projekt
- Auspuffanlagen24
- Jahr
- 2026–
- Status
- laufend
- Stack
- WooCommerce · JTL-Wawi · Python
Ausgangslage
Die WheelieKidz OHG betreibt mit HamburgWheelieKidz bereits einen Shop für Motorrad-Ersatzteile. Mit Auspuffanlagen24 kommt ein zweiter Shop dazu, der sich auf ein Thema konzentriert: Auspuffanlagen, Endschalldämpfer und Krümmer.
Der Großhändler liefert sein Sortiment als Preis- und Bestandslisten, dazu Produktbilder und Fahrzeugzuordnungen. Die Beschreibungen sind überwiegend englisch, die Bestände ändern sich täglich. Ein Sortiment dieser Größe von Hand in Wawi und Shop zu pflegen, wäre weder bezahlbar noch fehlerfrei.
Dazu kommen Vorgaben, die jeder Artikel erfüllen muss: deutsche Texte mit ausschließlich belegten Fakten, ein klarer Hinweis bei Anlagen ohne Straßenzulassung und Sichtbarkeit im Shop nur mit Bild und Beschreibung.
Lösung
Die Lösung besteht aus dem Shop selbst und einer Pipeline in Python, die auf dem Windows-Server neben JTL-Wawi läuft. Die Pipeline ist lieferantenneutral aufgebaut, damit weitere Lieferanten später andocken können.
WooCommerce-Shop auf bewährter Basis
Den Shop habe ich auf einer frischen WordPress-Installation aufgebaut und Layout und Child Theme mit YOOtheme Pro aus HamburgWheelieKidz übernommen, ohne Kundendaten mitzuschleppen. Dazu gehören Checkout mit CheckoutWC, Rechtstexte und Preisangaben mit German Market, Cookie-Einwilligung mit Complianz und Kundenbewertungen. Die Kategorien gliedern das Sortiment nach Bauart, Hersteller und Motorradmarke.
In JTL-Wawi ist der Shop ein eigener Verkaufskanal und per JTL-Connector angebunden. Artikel, Bestände und Bestellungen laufen so zwischen Wawi und Shop, ohne doppelte Pflege.
Lieferantenlisten automatisch einlesen
Die Pipeline holt Preislisten, Bestände und Bilder per FTP vom Großhändler, filtert das Auspuff-Sortiment heraus und speichert alles in einer lokalen Datenbank. Jeder Lauf erzeugt einen Bericht mit den Änderungen. Schutzregeln stoppen den Lauf, wenn eine Liste plötzlich zu klein ist oder zu viele Artikel auf einmal verschwinden.
Import in JTL-Wawi per Ameise
Den Weg in die Warenwirtschaft übernimmt JTL-Ameise, das Import-Werkzeug von JTL-Wawi. Die Pipeline schreibt Artikelstamm, Kategorien, Bilder und Lieferantendaten als Importdateien, startet den Import und liest das Ergebnis danach wieder aus der Wawi zurück. Erst wenn dieser Abgleich passt, gilt ein Artikel als angelegt.
Jeder Artikel bekommt eine eigene, lieferantenneutrale Artikelnummer. Von der Wawi aus übernimmt der JTL-Connector die Artikel in den Shop, mehr dazu im Beitrag JTL-Wawi mit WooCommerce verbinden.
Nachtlauf für Preise und Bestände
Im Nachtlauf holt die Pipeline neue Listen, berechnet die Änderungen an Preisen und Beständen, spielt sie per Schnellabgleich in die Wawi und prüft das Ergebnis. Am Ende steht eine Zusammenfassung. Neue Artikel lege ich bewusst kontrolliert an, nicht automatisch über Nacht. Jeder Befehl rechnet standardmäßig nur zur Probe; geschrieben wird erst mit ausdrücklichem Schalter.
Dieses Vorgehen ist ein Beispiel für IT-Beratung und Automatisierung.
Deutsche Produkttexte mit Faktenschutz
Für die Produkttexte lädt die Pipeline technische Daten, Dokumente und Zulassungsinformationen direkt beim Hersteller. Daraus entsteht pro Artikel ein Textauftrag. Die Texte schreibe ich mit KI in Chargen nach einem festen Styleguide, danach prüft die Pipeline jedes Ergebnis streng: erlaubte HTML-Elemente, Längen und Zahlen mit Einheit nur, wenn sie in den Quelldaten stehen. Was durchfällt, wird verworfen statt veröffentlicht.
Auf dieselbe Weise entstehen Seitentitel, Meta-Beschreibung und Fokus-Keyword auf Basis echter Suchvolumen. Ein Zulassungshinweis erscheint nur, wenn die Daten das belegen; unklare Fälle landen zur Prüfung in einem Bericht. Passendes Zubehör verknüpft die Pipeline als Cross-Selling.
Fahrzeugfinder aus dem Bestandsshop
Layout und Fahrzeugfinder habe ich aus HamburgWheelieKidz übernommen. Die Pipeline exportiert dafür Marken, Fahrzeuge und die Zuordnung, welche Anlage an welches Motorrad passt, ein eigenes WordPress-Plugin spielt diese Daten in den Finder ein. Kunden wählen ihr Motorrad und sehen nur Teile, die dazu passen.
Wie so ein Shop entsteht, liest du unter Onlineshop erstellen.
Technik
Shop und Pipeline setzen auf diese Technik:
- Shop
- WooCommerce · WordPress · YOOtheme Pro · CheckoutWC · German Market · PHP Plugin Dev
- Warenwirtschaft
- JTL-Wawi · JTL-Ameise · JTL-Connector
- Pipeline
- Python · SQLite · Windows-Aufgabenplanung
- Content
- KI-Texte mit Styleguide · Hersteller-API · DataForSEO
Ergebnisse
Der Shop ist live, Artikelanlage, Texte und Abgleich laufen über die Pipeline. Weitere Bausteine wie die automatische Bestellung beim Großhändler sind in Arbeit.
- Artikel, Kategorien und Texte entstehen aus den Lieferantendaten, Preise und Bestände gleicht die Pipeline automatisch ab.
- Jeder Import wird gegen die Wawi zurückgelesen, Fehler fallen auf, bevor Kunden sie sehen.
- Produkttexte enthalten nur Zahlen, die in den Quelldaten belegt sind.
Was du für deinen Shop daraus mitnehmen kannst
Der Shop lebt von den Lieferantendaten
Wer ein großes Sortiment von einem Großhändler übernimmt, ist von dessen Daten abhängig. Je sauberer Listen, Bilder und Zuordnungen automatisch übernommen werden, desto weniger Zeit kostet jeder neue Artikel und desto seltener stimmt im Shop etwas nicht.
Probelauf als Standard
Ein Import, der tausende Datensätze ändert, sollte zuerst nur rechnen und berichten. Schutzregeln für leere oder unvollständige Lieferungen verhindern, dass ein kaputter Download das halbe Sortiment aus dem Shop nimmt.
KI-Texte brauchen Leitplanken
KI schreibt schnell, erfindet aber gern Details. Für Produkttexte heißt das: Fakten aus strukturierten Daten vorgeben und das Ergebnis maschinell prüfen, bevor es live geht. So bleiben Maße, Gewichte und Zulassungen korrekt.
Lieferantenneutral planen
Eigene Artikelnummern statt der Nummern eines Lieferanten machen es leicht, später einen zweiten Lieferanten an denselben Artikel zu hängen. Das kostet am Anfang etwas Planung und spart später einen Umbau des gesamten Artikelstamms.
Verwandte Leistungen
- Onlineshop erstellen: WooCommerce- und Shopify-Shops mit JTL-Wawi-Anbindung, Payment und Versand.
- IT-Beratung & Automatisierung: Prozesse automatisieren mit n8n, Make und Zapier, Microsoft 365 einrichten, Server und Netzwerke betreuen.
- Alle Projekte und Referenzen
Ein ähnliches Projekt?
Erzähl kurz, was du vorhast. Ich melde mich persönlich bei dir.