Überblick
Beim Matching verknüpft Fybu Zahlungstransaktionen automatisch mit den passenden Rechnungen oder Gutschriften.
Je besser die Datenqualität und die Einstellungen, desto zuverlässiger funktioniert die automatische Zuordnung.
Drei Faktoren sind besonders wichtig:
Eindeutige Bestell- oder Zahlungs-IDs aus deinem ERP-System
Vollständige Rechnungen und Gutschriften für deine Geschäftsvorfälle
Richtig konfiguriertes Erweitertes Smart Matching in Fybu
ERP-System → Rechnungen & Bestell-IDs → Fybu ← Zahlungstransaktionen → Automatisches Matching“.
Voraussetzungen
Prüfe zunächst, ob die folgenden Voraussetzungen erfüllt sind:
- Dein ERP-System überträgt Rechnungen und Gutschriften an Fybu.
- Eindeutige Bestell- oder Zahlungs-IDs werden mit den Daten importiert.
- Deine relevanten Zahlungsanbieter und Marktplätze sind angebunden.
- Das Erweiterte Smart Matching ist für deine Anforderungen eingerichtet.
Schritt 1: Eindeutige Bestell- oder Zahlungs-IDs verwenden
Eine eindeutige ID ist die wichtigste Grundlage für zuverlässiges Matching.
Sorge dafür, dass dein ERP-System zu jeder Bestellung eine eindeutige Bestellnummer oder Zahlungs-ID bereitstellt, die auch an Fybu übertragen wird.
So geht's
Prüfe in deinem ERP-System, welche Bestellnummer oder Zahlungs-ID verwendet wird.
Kontrolliere, ob diese Information auch in Fybu bei der Rechnung sichtbar ist.
Vergleiche die ID mit den Angaben deiner Zahlungstransaktionen.
Beispiel:
ERP-Rechnung: Bestellnummer
100456PayPal-Zahlung: Bestellnummer
100456Fybu kann die gemeinsame Referenz für das automatische Matching verwenden.
Wichtig: Ist die Bestell- oder Zahlungs-ID in deinem ERP-System sichtbar, aber nicht in Fybu? Sprich uns direkt über den Chat an. Wir prüfen gemeinsam, ob und wie diese Information importiert werden kann.

Schritt 2: Rechnungen und Gutschriften vollständig erstellen
Erstelle für deine Geschäftsvorfälle konsequent Rechnungen und bei Bedarf Gutschriften.
Fehlende Dokumente sind eine häufige Ursache dafür, dass Zahlungen nicht automatisch zugeordnet werden können.
Besonders problematisch: Fehlende Rechnungen oder Gutschriften nachträglich zu erstellen, ist oft deutlich aufwendiger.
So geht's
Stelle sicher, dass für alle relevanten Verkäufe Rechnungen erstellt werden.
Erstelle bei Retouren und Erstattungen die entsprechenden Gutschriften.
Sorge dafür, dass beide Dokumentarten vollständig in Fybu importiert werden.
Tipp: Prüfe regelmäßig, ob Transaktionen ohne passende Rechnungen oder Gutschriften vorhanden sind.
Schritt 3: Erweitertes Smart Matching richtig konfigurieren
Mit dem Erweiterten Smart Matching kannst du die automatische Zuordnung gezielt optimieren.
Dabei sind vier Einstellungen besonders wichtig.
3.1 Zeitraum zwischen Rechnung und Zahlung
Lege fest, wie weit das Rechnungsdatum und das Datum der Zahlungstransaktion auseinanderliegen dürfen, damit sie beim Matching berücksichtigt werden.
Beispiel:
Zahlung am 28. Oktober
Rechnung am 3. November
Wenn der konfigurierte Zeitraum zu kurz ist, kann diese Rechnung bei der automatischen Zuordnung unberücksichtigt bleiben.
Tipp: Berücksichtige typische zeitliche Unterschiede zwischen Zahlungseingang und Rechnungsstellung in deinem Geschäftsmodell.
3.2 Richtiges Rechnungssystem auswählen
Achte darauf, dass die Zahlungstransaktionen dem passenden Rechnungssystem zugeordnet werden.
Besonders wichtig ist das, wenn du mehrere Shops, ERP-Systeme oder Rechnungsquellen verwendest.
Beispiel: Du erstellst Shopify-Rechnungen in einem anderen System als deine Amazon-Rechnungen. Das Matching sollte jeweils die passende Rechnungsquelle berücksichtigen.
3.3 Zahlungsart oder Marktplatz berücksichtigen
Konfiguriere das Matching passend zum jeweiligen Zahlungsanbieter oder Marktplatz.
So kannst du verhindern, dass unnötig Rechnungen aus unterschiedlichen Zahlungswegen miteinander verglichen werden.
Beispiel:
PayPal-Zahlungen mit den passenden PayPal-Rechnungen
Amazon-Transaktionen mit den zugehörigen Amazon-Rechnungen
3.4 Richtige Feldzuordnung und Matching-Methode wählen
Lege fest, welche Informationen für die Zuordnung verwendet werden sollen.
Dafür stehen zwei Ansätze zur Verfügung:
Regelbasiertes Matching
Die Zuordnung erfolgt anhand klar definierter Felder und Regeln, beispielsweise einer übereinstimmenden Bestellnummer oder Zahlungs-ID.
Prädiktives Matching (Ähnlichkeit)
Die Zuordnung berücksichtigt Ähnlichkeiten zwischen Feldinhalten. Das kann hilfreich sein, wenn Angaben nicht vollständig oder nicht exakt identisch sind.
Unsere Empfehlung:
Verwende möglichst eindeutige IDs und regelbasierte Zuordnungen. Ergänze bei Bedarf prädiktives Matching, um weitere passende Transaktionen zu erkennen.
Prüfe dabei, dass die gewählten Kriterien keine falschen Zuordnungen begünstigen.
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FAQ
Warum werden meine Zahlungen nicht automatisch zugeordnet?
Häufig fehlen eindeutige Bestell- oder Zahlungs-IDs, passende Rechnungen oder Gutschriften. Auch ein zu eng eingestellter Zeitraum oder eine ungeeignete Feldzuordnung kann die Ursache sein.
Meine Bestellnummer ist im ERP vorhanden, aber nicht in Fybu. Was tun?
Kontaktiere unseren Support über den Chat. Wir prüfen, ob die Bestellnummer bereits übertragen wird und wie sie für das Matching verfügbar gemacht werden kann.
Was ist besser: regelbasiertes oder prädiktives Matching?
Bei zuverlässigen, eindeutigen IDs ist regelbasiertes Matching meist die beste Grundlage. Prädiktives Matching kann ergänzend eingesetzt werden, wenn Feldinhalte voneinander abweichen.
Kann Fybu Zahlungen zuordnen, wenn die Rechnung später erstellt wird?
Ja, solche Fälle können beim Matching berücksichtigt werden. Entscheidend sind unter anderem die vorhandenen Referenzen und der konfigurierte Zeitraum.
Muss ich auch Gutschriften importieren?
Ja. Damit auch Erstattungen korrekt zugeordnet werden können, sollten die zugehörigen Gutschriften vollständig in Fybu vorhanden sein.
Begriffe erklärt
Matching: Automatische Zuordnung von Zahlungstransaktionen zu Rechnungen oder Gutschriften.
ERP-System: Software zur Verwaltung deiner Geschäftsprozesse, beispielsweise Bestellungen und Rechnungen.
Bestell- oder Zahlungs-ID: Eine eindeutige Referenz, mit der zusammengehörige Daten identifiziert werden können.
Regelbasiertes Matching: Zuordnung anhand definierter Felder und Bedingungen.
Prädiktives Matching: Zuordnung anhand von Ähnlichkeiten zwischen vorhandenen Daten.
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Weiterführende Themen
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