Draaiboek: wekelijkse GOOS/OOS lijst via een Claude-project

Waarom dit draaiboek bestaat

Bij de meeste bol-verkopers die ik spreek is de wekelijkse GOOS/OOS-check nog handwerk in Excel.

Iemand is elke maandag 1 tot 2 uur bezig met filteren, sorteren en kleuren. En dan nog: OOS-situaties worden gemiddeld 5 tot 10 dagen te laat opgemerkt.

Elke dag OOS op een A-SKU kost bij mijn klanten tussen de 40 en 300 euro omzet, plus verlies van zoekpositie op Bol die je er drie tot zes weken later pas weer terug hebt.

Dit draaiboek is precies hoe ik het bij drie bol-verkopers heb neergezet. 200+ SKU's, één Claude-project, elke maandag om 9 uur een verse lijst met acties per SKU. Iemand die het proces doet is nu 15 minuten per week bezig in plaats van 90.

Wat je krijgt: de complete setup van het Claude-project, de exacte prompts, de kolomdefinities, de drempelwaardes waar ik na 8 maanden op ben uitgekomen, en de beslisregels voor prijs en ads bij OOS.

Wat je zelf blijft doen: de wekelijkse export uit Bol en je eigen voorraadsysteem, en de eindbeoordeling van twijfelgevallen. De rest doet het project.

Alles hieronder kan je vandaag zelf bouwen in je eigen Claude-account, zonder developer. Aan het eind leg ik uit hoe je dezelfde flow later volledig automatiseert via de Bol Retailer API, maar daar hoef je nu nog niets mee.

1. De bronsheet: één plek waar alles samenkomt

Je hebt drie databronnen nodig, en die moeten in één sheet komen voordat Claude er iets mee kan.

Ik gebruik Google Sheets omdat het gratis is en Claude er via een simpele CSV-download bij kan. Airtable werkt ook, maar de meerprijs (24 euro per gebruiker per maand) is voor deze use case niet nodig.

De drie bronnen:

• → Voorraad LVB: uit Bol partnerplatform, tabblad "Voorraad", exporteer als CSV. Kolommen die je nodig hebt: EAN, productnaam, voorraad LVB, in transit naar LVB.
• → Voorraad eigen locatie: uit je voorraadsysteem (Picqer, Exact, of gewoon een tweede Google Sheet als je klein begint). Kolommen: EAN, voorraad eigen locatie.
• → Verkoophistorie: uit Bol partnerplatform, tabblad "Verkopen", exporteer de laatste 8 weken. Kolommen: EAN, datum, aantal verkocht.

Deze drie exports plak je elke maandagochtend in drie vaste tabbladen: voorraad_lvb, voorraad_eigen, verkopen_8w.

In een vierde tabblad master maak je met VLOOKUP een regel per EAN met:

EAN | productnaam | voorraad_lvb | voorraad_eigen | in_transit | verkopen_wk1..wk8 | gem_per_week

De gem_per_week is simpel: =AVERAGE(G2:N2), waar kolom G tot N je acht weken zijn.

Waarom niet mediaan of gewogen gemiddelde: bij minder dan 50 verkopen per week per SKU is de mediaan te grillig. Een simpel gemiddelde over 8 weken vangt seizoenspieken van 1 week af zonder trage reactie op nieuwe trends. Voor SKU's met minder dan 3 verkopen per week negeer ik de formule en zet ik handmatig een minimumvoorraad van 20 stuks.

2. Het Claude-project opzetten

Ga naar claude.ai, klik linksboven op "Projects", "Create project". Noem het Voorraad-GOOS-OOS.

Je hebt drie dingen nodig in dit project: de kennisbank (documenten die altijd meegaan), de system prompt (instructies), en een chatvenster waar je elke week de nieuwe CSV in gooit.

Kennisbank

Upload deze bestanden naar het project (rechterkant, "Add content"):

• → productnamen.csv: mapping van EAN naar productnaam en categorie. Zodat Claude weet dat EAN 8712345678901 "Bureaustoel Ergo Zwart" is en in categorie "Kantoor" valt.
• → leverancierslead.csv: per EAN de leadtime in dagen van je leverancier. Voorbeeld: 8712345678901,42. Dit gebruikt Claude om de GOOS-drempel per SKU aan te passen (zie hoofdstuk 3).
• → actieregels.md: het document met de beslisregels. Deze schrijf ik uit in hoofdstuk 4 en die kopieer je in dit bestand.

System prompt

Zet dit in de "Custom instructions" van het project:

Je bent de voorraad-analist voor een bol-verkoper met 200+ SKU's.
Elke maandag krijg je een CSV met de master-tabel: EAN, productnaam,
voorraad_lvb, voorraad_eigen, in_transit, verkopen_wk1..wk8, gem_per_week.

Je taak:
1. Bereken per SKU: dagen_voorraad = (voorraad_lvb + voorraad_eigen) / (gem_per_week / 7)
2. Bepaal status: OOS als voorraad_lvb=0 EN voorraad_eigen=0.
   GOOS als dagen_voorraad < leadtime + 7 (uit leverancierslead.csv).
   OK als anders.
3. Vergelijk met de vorige week (die krijg je als tweede CSV).
   Markeer NIEUW als de SKU vorige week nog OK was.
   Markeer HERSTEL als hij vorige week GOOS/OOS was en nu OK.
4. Bepaal actie per SKU volgens actieregels.md.
5. Output: markdown-tabel gesorteerd op status (OOS eerst, dan GOOS-NIEUW,
   dan GOOS-bestaand, dan HERSTEL). Kolommen: EAN, productnaam, status,
   dagen_voorraad, actie, prio (1-3).

Geen inleiding, geen samenvatting achteraf. Alleen de tabel plus
onderaan een blok "Aandachtspunten" met max 5 bullets over
opvallende dingen (bijv. een categorie waar 40% van de SKU's in GOOS zit).

Waarom deze prompt zo strak: als je Claude ruimte geeft voor een inleiding of samenvatting, krijg je elke week 300 woorden verkoopmotivatie erbij die niemand leest. Je wilt de tabel, punt.

3. GOOS-drempel per SKU

De standaarddrempel "minder dan 2 weken voorraad" is een goede vuistregel, maar te grof voor 200+ SKU's.

Waarom: een SKU met 42 dagen leadtime bij een Chinese leverancier moet al bij 7 weken voorraad op GOOS staan. Een SKU die je zelf produceert met 3 dagen leadtime pas bij 10 dagen.

De formule die ik gebruik: GOOS = dagen_voorraad < (leadtime_dagen + 7). De +7 is een buffer voor de verwerking bij Bol (LVB inbound duurt 2 tot 5 werkdagen) plus een marge voor verkoopvariatie.

Voorbeelden uit mijn eigen data:

• → Bureaustoel uit China, leadtime 42 dagen: drempel = 49 dagen voorraad.
• → Tafelkleed uit Nederland, leadtime 5 dagen: drempel = 12 dagen voorraad.
• → Kaars die je zelf giet, leadtime 2 dagen: drempel = 9 dagen voorraad.

Zet de leadtimes één keer in leverancierslead.csv. Update ze per kwartaal als je nieuwe leveranciersafspraken hebt.

Grens: voor SKU's met minder dan 3 verkopen per week werkt deze formule niet. Daar rekent Claude met een minimum van 20 stuks voorraad, ongeacht dagen. Anders zit je constant "GOOS" te melden op producten waar je 60 stuks van hebt en er 1 per maand verkoopt.

4. Actieregels: wat moet er per SKU gebeuren

Dit is de inhoud van actieregels.md. Kopieer letterlijk in je Claude-project.

STATUS: OOS (voorraad_lvb=0 EN voorraad_eigen=0)
- Actie: PRIJS +8% verhogen, ads pauzeren, spoedbestelling plaatsen
- Prio: 1
- Toelichting: bij OOS wil je niet meer verkopen dan je aankan.
  Prijs omhoog remt de verkoop en beschermt je marge op de
  restvoorraad die alsnog binnenkomt via retouren.

STATUS: GOOS-NIEUW (nieuw op de lijst deze week)
- Actie: leverancier bellen voor versnelling, ads budget -30%
- Prio: 1
- Toelichting: als een SKU nieuw op GOOS komt, is er iets veranderd
  (verkoop-piek, vertraagde levering). Direct actie voorkomt OOS
  binnen 7 tot 14 dagen.

STATUS: GOOS-BESTAAND (stond vorige week ook op de lijst)
- Actie: bijbestelling status checken, geen prijs- of ads-aanpassing
- Prio: 2
- Toelichting: als hij vorige week ook al GOOS was en de bestelling
  loopt, is er niks nieuws te doen. Alleen checken of de levering
  op schema ligt.

STATUS: HERSTEL (vorige week GOOS/OOS, nu OK)
- Actie: prijs terug naar baseline, ads budget herstellen naar 100%
- Prio: 2
- Toelichting: vergeet dit niet. Ik ben klanten tegengekomen die
  weken na herstel nog +8% prijs hadden staan, met omzetverlies
  van 15 tot 25% als gevolg.

STATUS: OK
- Actie: geen
- Prio: 3
- Niet in de output opnemen tenzij hij van GOOS naar OK is gegaan.

Waarom +8% en niet +15%: getest bij een klant met 340 SKU's. Bij +15% zakte de conversie zo hard dat er nauwelijks meer werd verkocht (wat je wilt bij OOS-dreiging), maar we verloren ook onze buy-box positie. Bij +8% remt hij genoeg zonder dat Bol je uit de buy-box gooit. Voor jouw categorie kan het anders liggen, test het met 3 SKU's een week lang.

5. De wekelijkse routine

Elke maandag, geblokt in de agenda tussen 9:00 en 9:15. Wijs één iemand aan die dit doet, anders gebeurt het niet.

Stap 1 (3 min): download de drie exports uit Bol en je voorraadsysteem. Plak ze in de vaste tabbladen voorraad_lvb, voorraad_eigen, verkopen_8w.

Stap 2 (1 min): kopieer het tabblad master als CSV. Open de vorige week's lijst uit de map /GOOS-OOS-archief/ (die je aanmaakt in Drive).

Stap 3 (2 min): open het Claude-project, start een nieuwe chat. Upload beide CSV's (deze week + vorige week). Typ: "Draai de wekelijkse analyse."

Stap 4 (5 min): Claude geeft de tabel terug. Loop de OOS en GOOS-NIEUW regels langs (meestal 5 tot 20 stuks). Bevestig of pas de actie handmatig aan waar Claude iets miste (bijvoorbeeld: leverancier zit in bouwvak, geen versnelling mogelijk).

Stap 5 (3 min): kopieer de tabel als markdown. Plak in Slack-kanaal #voorraad of mail naar de commerciële manager en de leverancierscontacten.

Stap 6 (1 min): sla de CSV op in /GOOS-OOS-archief/YYYY-WW.csv. Deze wordt volgende week de "vorige week" file.

Totaal: 15 minuten. Was 90 minuten.

6. Wat je nodig hebt

• → Claude Pro abonnement: 20 dollar per maand. Free tier gaat je niet redden bij 200+ SKU's, dan tikt de contextlimiet aan.
• → Google Sheets: gratis. Airtable of Excel Online werkt ook.
• → Eenmalige setup: 3 uur (kennisbank vullen, prompt fine-tunen op jouw categorie, twee testruns).
• → Wekelijks: 15 minuten van degene die het proces draait.

Totale kosten: 20 dollar per maand plus die eerste 3 uur.

7. Valkuilen die ik zelf ben tegengekomen

Valkuil 1: verkoophistorie van 4 weken in plaats van 8. Klinkt logisch (recenter is beter), maar bij seizoensproducten of promo-pieken krijg je een compleet verstoord gemiddelde. 8 weken is de sweet spot: recent genoeg, maar met genoeg data om ruis te dempen.

Valkuil 2: Claude vergeet de vorige week te vergelijken. Als je alleen deze week's CSV uploadt, kan Claude niet zien wat nieuw is. Altijd beide uploaden, en in de prompt letterlijk zeggen "vergelijk deze twee". De system prompt hierboven doet dat al.

Valkuil 3: geen archief bijhouden. Na 3 weken weet niemand meer welke SKU's chronisch GOOS zijn versus incidenteel. Bewaar de wekelijkse CSV's minimaal 6 maanden. Na een half jaar zie je patronen (bijv. altijd GOOS in week 47 door Black Friday).

Valkuil 4: de prijsverhoging vergeten terug te draaien. Dit is de nummer 1 fout die ik zie. Bij een klant die het handmatig deed, stond in maart 2026 nog steeds een prijsverhoging uit november 2025 actief. Geschat omzetverlies: 4.200 euro. Zet minimaal een handmatige check in de wekelijkse routine (kolom prijs_baseline in je master-sheet, zodat je altijd terug kan naar het startpunt).

Valkuil 5: Claude vertrouwen zonder tegenlezen. Ik heb één keer meegemaakt dat Claude een decimaalteken verkeerd interpreteerde in de export (komma versus punt), en 40 SKU's onterecht als OOS meldde. Formatteer je CSV consistent (punt als decimaal) en laat degene die het draait altijd 30 seconden naar de top-5 kijken voordat de acties uitgaan.

8. Wat dit draaiboek NIET oplost

Eerlijk zijn helpt.

Dit voorspelt geen vraag-pieken. Als jouw SKU op maandag viraal gaat op TikTok, staat hij vrijdag OOS zonder dat het systeem het zag aankomen. Daar heb je een aparte trend-alert voor nodig (bijvoorbeeld op je Google Trends of Bol zoekvolume-data).

Dit vervangt geen lange-termijn planning. Voor kwartaal-forecasts en capaciteitsplanning bij je leverancier heb je een ander soort model nodig. Deze lijst is puur operationeel voor de komende 1 tot 3 weken.

Dit werkt niet volledig autonoom. Iemand moet die 15 minuten per week doen en de twijfelgevallen beoordelen. Zonder check heb ik het geprobeerd bij één klant, resultaat: na 6 weken werd een leverancier gebeld die failliet was gegaan, en een prijsverhoging doorgevoerd op een SKU die uit assortiment ging. Menselijke check blijft.

9. De volgende stap: van handmatig naar volledig automatisch

Alles hierboven werkt zonder één regel code. Wekelijks 15 minuten menselijke tijd, en de acties gaan handmatig het Bol partnerplatform in.

De volgende stap is dat die acties zichzelf uitvoeren. Prijs +8% bij OOS, ads afschalen bij GOOS-NIEUW, prijs terug naar baseline bij HERSTEL. Alles zonder dat iemand nog inlogt in Bol.

Technisch loopt dat via de Bol Retailer API voor de prijsmutaties, gekoppeld aan een orchestrator met Claude als beslislaag ertussen. De ads-kant is complexer omdat Bol Sponsored Products geen open API heeft, daar hoort een aparte flow omheen.

Ik ga hier bewust geen volledige bouwhandleiding voor geven. Reden: de setup vraagt authenticatie, error-handling bij rate limits, een fallback als een call faalt, en logging zodat je terug kan zien welke prijs wanneer is gewijzigd. Dat werkt alleen als het goed gebouwd is, anders krijg je stille fouten die je pas ontdekt als er 300 euro per dag omzet weglekt.

Dit is wat wij standaard inbouwen in ons automation-ecosysteem bij bol-klanten. Naast deze GOOS/OOS-flow zitten daar meestal ook automatische reviews-monitoring, retour-analyses en pricing-agents in. Als je wilt weten of dat bij jouw setup past, plan hieronder een gesprek. Dan bekijken we samen welke automations bij jouw SKU-volume en marges de moeite waard zijn.

← Terug naar de kennisbank