Einzelhändler sehen sich heute mit einer Reihe dynamischer Herausforderungen konfrontiert – unvorhersehbares Verbraucherverhalten, geopolitische Spannungen und Unterbrechungen der Lieferkette, um nur einige zu nennen. Eines der größten Probleme ergibt sich aus dem jüngsten Anstieg des elektronischen Handels während der Pandemie, der aufgrund des sich verändernden Kaufverhaltens im Jahr 2023 eine Korrektur erfuhr und dazu führte, dass die Einzelhändler mit überschüssigen Beständen zu kämpfen hatten. Inzwischen gibt es jedoch leistungsfähige Instrumente, die Einzelhändlern helfen, die Herausforderungen von Überbeständen (und Unterbeständen) zu bewältigen. Diese haben wir in unserem kürzlich veröffentlichten Whitepaper vorgestellt: Leitfaden für Einzelhändler zur Überwindung von Überbeständen.
Während die herkömmliche bestandsbezogene Preisgestaltung auf stabilen Märkten erfolgreich war, lässt ihre Wirksamkeit bei der heutigen Volatilität nach. Untersuchungen der Telsey Advisory Group haben ergeben, dass das Bestandswachstum im zweiten Quartal 2022 in allen Segmenten durchschnittlich 46 % betrug. In der Bekleidungsindustrie und im elektronischen Handel war diese Zahl mit 65,6 % für beide Sektoren deutlich höher. Es liegt auf der Hand, dass ein neuer, moderner Ansatz erforderlich ist, um diese Herausforderungen zu bewältigen.
Im Folgenden haben wir fünf der wichtigsten Erkenntnisse aus unserem Whitepaper darüber zusammengefasst, wie Einzelhändler die Herausforderungen von Überbeständen im Jahr 2023 und darüber hinaus bewältigen können.
Verständnis und Anpassung an den Markt
Der Einzelhandel sieht sich derzeit mit einem Markt konfrontiert, der in hohem Maße unvorhersehbar ist, angefangen bei Unterbrechungen der Lieferkette, die durch unerwartete Ereignisse wie die COVID-19-Pandemie ausgelöst werden, über geopolitische Spannungen wie die Konflikte in der Ukraine und im Gazastreifen bis hin zu eskalierenden Kosten, die durch die Inflation angeheizt werden. Folglich wird die Aufgabe der Nachfrageprognose und der Aufrechterhaltung optimaler Lagerbestände immer komplexer. In den Pandemiejahren kam es zu einem sprunghaften Anstieg des elektronischen Handels, was zu Lagerausfällen und einer raschen Anpassung der Lagerhaltungsstrategien führte. Anfang 2023 veränderte sich das Bild jedoch erneut, da ein Wiederaufleben der Einkäufe in den Geschäften, ein allgemeiner Rückgang der Verbraucherausgaben und veränderte Energiepreise das Kaufverhalten beeinflussten.
Viele Einzelhändler sehen sich mit überschüssigen Beständen und erschöpften Ressourcen konfrontiert, während andere in Erwartung der Unvorhersehbarkeit des Marktes auf Nummer sicher gingen und Verluste durch veraltete Bestände vermieden, aber Umsatz- und Wachstumsziele verfehlten. Angesichts dieser gewaltigen Herausforderungen benötigen Einzelhändler innovative Lösungen zur Synchronisierung von Preisen und Lagerbeständen, um optimale Geschäftsergebnisse zu erzielen.
Eine solche Lösung liegt im Bereich einer neuen Generation von bestandsabhängigen Preisen. Um diese dynamischen Marktveränderungen erfolgreich zu bewältigen, müssen Einzelhändler in hochentwickelte Software investieren, die in der Lage ist, Veränderungen zu analysieren und die für ein nachhaltiges Wachstum erforderliche Anpassungsfähigkeit zu bieten.
Überdenken Sie Ihre Preisstrategien
Moderne Herausforderungen erfordern moderne Lösungen. Die bestandsabhängige Preisgestaltung ist seit Jahrzehnten ein fester Bestandteil des Preisgestaltungsinstrumentariums. Einzelhändler, die diesen Ansatz verfolgen, legen die Produktpreise in Abhängigkeit von den Lagerbeständen fest, wobei sich die Reaktionen auf Bestandsveränderungen an den jeweiligen Geschäftszielen orientieren. Traditionell wird diese Methode manuell oder mit einfachen Tools wie Excel-Tabellen durchgeführt, wobei Anpassungen auf der Grundlage von historischen Daten, Jahreszeiten und Intuition vorgenommen werden. In der heutigen modernen Welt stellt sich die drängende Frage: Ist dieser manuelle Ansatz noch ausreichend für die Anforderungen des modernen Handels?
Eine leistungsstarke Lösung ist die bestandsbasierte Preisgestaltung, die durch künstliche Intelligenz (KI), insbesondere maschinelle Lernalgorithmen (ML), verstärkt wird. Dies wird auch als vorausschauende Preisgestaltung bezeichnet. Diese Algorithmen sind in der Lage, verschiedene wechselnde Einflussfaktoren zu berücksichtigen, um genaue Nachfragevorhersagen und Preisempfehlungen zu geben. Durch den Einsatz dieser Software können Einzelhändler zu einer Strategie übergehen, die auf genauen Prognosen beruht, anstatt sich auf Vermutungen und statische Regeln zu verlassen.
Analysieren Sie Ihre Daten
Einzelhändler verfügen über eine riesige Menge an internen und externen Daten, die für ihre Preisstrategie relevant sind, aber viele sind nicht in der Lage, diese Daten effektiv zu analysieren und zu nutzen – was zu Gewinneinbußen und Fehlbeständen führt. Diejenigen, die immer noch einem regelbasierten System folgen, im Gegensatz zu einem, das mit maschinellem Lernen verbessert wurde, machen einfach nicht das Beste aus ihren verfügbaren Daten.
Algorithmen des maschinellen Lernens sind in der Lage, eine große Menge historischer Daten zu analysieren, die ein breites Spektrum interner und externer Faktoren umfassen, darunter Preise von Wettbewerbern, Wetterbedingungen, Feiertage und Marketingausgaben. Innerhalb dieses Datensatzes erkennen diese Algorithmen Verhaltensmuster und können dementsprechend Preisanpassungen vornehmen, ohne die starren Regeln herkömmlicher Preisgestaltungsinstrumente zu beachten. Der Algorithmus erreicht nicht nur eine hohe Genauigkeit bei der Vorhersage der Nachfrage, sondern gibt auch Empfehlungen für Bestandsanpassungen.
Wichtig ist, dass diese Vorhersagen sowohl für die kurzfristige Präzision als auch für die langfristige Planung nützlich sind und selbst unter volatilen Marktbedingungen wertvolle Erkenntnisse liefern. Diese Fähigkeit zur proaktiven Beratung macht die Algorithmen des maschinellen Lernens zu unschätzbaren Werkzeugen, die eine neue Ära dynamischer und vorausschauender Preisstrategien einläuten werden.
Genaue Bestimmung der Preiselastizität
Im Mittelpunkt aller ML-Tools zur Preisgestaltung auf der Basis von Beständen steht das Konzept der Preiselastizität, eine entscheidende Kennzahl für effektive Preisempfehlungen. Die Preiselastizität gibt an, wie empfindlich die nachgefragte oder angebotene Menge eines Gutes auf Änderungen seines Preises reagiert, d. h. sie berechnet die prozentuale Änderung der Nachfrage oder des Angebots, die sich aus einer Preisänderung von einem Prozent ergibt. Diese Kennzahl hängt von Faktoren wie der Notwendigkeit des Produkts und der Verfügbarkeit von Ersatzprodukten ab.
Die Kenntnis der Preiselastizität eines Produkts ermöglicht es Einzelhändlern, fundierte Entscheidungen über Rabatte und Preiserhöhungen zu treffen. Dieses Wissen erleichtert die Optimierung der Preise für maximalen Gewinn. Darüber hinaus ist die Kenntnis der Elastizität die Grundlage für Entscheidungen über Preisnachlässe für saisonale Waren. Eine elastische Nachfrage kann zu einem kleinen Rabatt führen, um den Verkauf zu beschleunigen und zu verhindern, dass unverkaufte Bestände veralten. Umgekehrt kann bei einem unelastischen Produkt, wie z. B. einem Kleid, das aufgrund einer Prominentenwerbung stark nachgefragt wird, eine leichte Preiserhöhung die Trends nutzen und den Gewinn maximieren. Diese Anwendung der Preiselastizität ist ein Beispiel für die differenzierte Entscheidungsfindung, die durch moderne bestandsbasierte Preisgestaltungsinstrumente erleichtert wird.
Einführung einer bestandsbasierten Preisgestaltung mit maschinellem Lernen
Um auf dem dynamischen Markt von heute wettbewerbsfähig zu bleiben und lagerbezogene Herausforderungen wie Überbestände zu bewältigen, müssen Einzelhändler eine Lösung zur vorausschauenden Preisgestaltung wie 7Learnings einsetzen. Auf diese Weise erhalten sie die Möglichkeit, eindeutige Geschäftsziele festzulegen – sei es das Erreichen von Verkaufszielen oder der rasche Verkauf veralteter Artikel -, so dass der Algorithmus Preisentscheidungen entsprechend anpassen kann. Darüber hinaus ist es möglich, unternehmensspezifische Preisregeln festzulegen, die sicherstellen, dass KI-gesteuerte Anpassungen nahtlos mit der übergeordneten Unternehmensstrategie übereinstimmen.
Dieser vielschichtige Ansatz erhöht nicht nur die Präzision von Preisentscheidungen, sondern bietet Unternehmen auch die Möglichkeit, unterschiedliche Ziele zu erreichen. Damit ist Predictive Pricing eine umfassende Lösung für dynamische und zielorientierte Preisstrategien.
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Leitfaden für Einzelhändler zur Überwindung von Überbeständen
