Angesichts der rasanten Marktdynamik und des scharfen Wettbewerbs stößt die traditionelle Preisgestaltung der Wettbewerber an ihre Grenzen. KI-Lösungen sind jedoch wie geschaffen für die Bewältigung von Komplexität. In diesem Artikel gehen wir der Frage nach, wie Sie die Preisgestaltung Ihrer Wettbewerber mit KI verbessern und die einst überlegenen Konkurrenten übertreffen können.

Einführung in wettbewerbsfähige Preisstrategien

Die Preisgestaltung durch Wettbewerber ist eine der beliebtesten Methoden zur Preisoptimierung. Sie ist effektiv, denn Preise sind ein wichtiger Entscheidungsfaktor für Verbraucher. 87% der Kunden wollen beim Kauf ein gutes Geschäft machen, so eine Google Retail Studie.

Die traditionelle Preisgestaltung der Wettbewerber erfolgt jedoch manuell oder regelbasiert, und beide Methoden können mit der aktuellen Technologie nicht mehr mithalten. Lassen Sie uns einen genaueren Blick darauf werfen.

Manuelle Preisoptimierung: Wenn Preisoptimierung manuell durchgeführt wird, behalten die Einzelhändler ihre Hauptkonkurrenten im Auge und versuchen, die Preise für wichtige Produkte leicht zu senken, um neue Kunden anzulocken und trotzdem eine gute Marge zu erzielen. Zumindest versuchen Einzelhändler, für identische Produkte die gleichen Preise zu verlangen wie ihre Konkurrenten. Aber vor allem beim Online-Verkauf ist es unmöglich, ohne technologische Hilfe alle relevanten Akteure zu überwachen.

Regelbasierte Preisgestaltung: Hier bieten regelbasierte Preisgestaltungstools eine Lösung: Einzelhändler fügen hinzu, welche Einzelhändler sie überwachen wollen und legen feste Regeln fest, wie sie auf Preisänderungen reagieren sollen, z.B.: „Wenn Einzelhändler A Produkt B rabattiert, dann senken wir unseren Preis für Produkt B und geben weitere 2% dazu.“

Allerdings reagieren diese Tools nur langsam auf Marktveränderungen, was bedeutet, dass Rabatte unnötig lange laufen können. Die Tools wurden für eine Zeit entwickelt, in der Preisanpassungen monatlich, vielleicht wöchentlich vorgenommen wurden, aber nicht für unsere Zeit, in der sich die Preise auf Online-Marktplätzen wie Amazon automatisch alle zehn Minuten ändern. Außerdem fehlt der Rate der Preiserhöhung oder -senkung eine solide Datengrundlage, was unnötige Gewinneinbußen bedeutet. Mit dem Erreichen eines soliden Reifegrads der KI erhalten Einzelhändler eine bessere Möglichkeit, die Preisgestaltung für Wettbewerber durchzuführen.

Einführung in KI bei der Preisgestaltung im Einzelhandel

Lassen Sie uns kurz rekapitulieren, was künstliche Intelligenz, oder KI, eigentlich ist. KI-Software arbeitet mit Algorithmen, die die menschliche Entscheidungsfindung imitieren. Sie können riesige Datenmengen nahezu in Echtzeit analysieren, was für Menschen unmöglich ist, und Zusammenhänge erkennen, die Menschen übersehen. Auf diese Weise können KI-Lösungen Entscheidungen optimieren und vorhersagen, wie sich verschiedene Entscheidungen auf die Zukunft auswirken werden.

Bei der Preisgestaltung werden KI-Tools zur Analyse aller Arten relevanter interner und externer Daten eingesetzt, um die besten Preise zu ermitteln, die ein Gleichgewicht zwischen der Zahlungsbereitschaft der Kunden und dem Interesse des Einzelhändlers an Gewinnsteigerungen herstellen. Algorithmen zur vorausschauenden Preisgestaltung berechnen die Preiselastizität und können auf der Grundlage historischer Daten vorhersagen, wie sich Preisänderungen auf die Nachfrage, den Bestand oder den Umsatz auswirken werden. KI kann die Preise sogar auf Autopilot steuern, wenn ein bestimmtes Geschäftsziel vorgegeben ist.

Kurz gesagt: KI nimmt dem Rätselraten bei der Preisgestaltung ein Ende und ermöglicht es Einzelhändlern, ihre Gewinne zuverlässig und effizient zu maximieren. Sehen Sie unser kostenloses Webinar über KI in der Preisgestaltung im Einzelhandelin dem unser CEO die Vorteile der vorausschauenden Preisgestaltung näher erläutert.

Schlüsselrollen der KI bei der Preisgestaltung im Wettbewerb

Angesichts der zunehmenden Komplexität der Märkte und der Geschwindigkeit der Marktveränderungen ist der Einsatz von KI in der Preisgestaltung eine schiere Notwendigkeit, um wettbewerbsfähig zu bleiben, und die Integration von KI in die Preisgestaltung ist der beste Weg, um die Oberhand zu behalten. Werfen wir einen genaueren Blick darauf, wo und wie künstliche Intelligenz den Erfolg bei der Preisgestaltung im Vergleich zu traditionellen Methoden steigert.

Datenerfassung & Analyse

Ohne KI waren Marktanalysen durch die Menge der Daten, die in angemessener Zeit verarbeitet werden konnten, und durch die Kapazitäten der regelbasierten Preisgestaltungstools begrenzt. Die Preisgestaltungssoftware konnte nur einige wenige Schlüsselmetriken berücksichtigen, um optimale Preispunkte zu berechnen, und war nicht in der Lage, ihren Dateninput häufig zu aktualisieren, was große Verzögerungen bei Preisanpassungen an die Marktdynamik bedeutete.

KI-Algorithmen verändern das Spiel: Sie sind problemlos in der Lage, Hunderte und Tausende von Datenpunkten aus verschiedenen Quellen in Sekundenschnelle zu analysieren, z.B. die Preise der Wettbewerber, Markttrends und das Kundenverhalten. Einzelhändler müssen nicht mehr wissen, welche Veränderungen in den Variablen sich auf ihre Nachfrage oder ihren Umsatz auswirken, sondern können sich auf die KI-Software verlassen, um die Zusammenhänge zu erkennen und die Preise anzupassen, damit die Gewinne hoch bleiben. Laut einem Bericht von Accenturekönnen Unternehmen, die KI strategisch in ihre Organisation einbinden, bis 2035 mit einer Steigerung der Rentabilität von durchschnittlich 38 Prozent rechnen.

Dynamische Preisgestaltung

Die dynamische Preisgestaltung ist eine der stärksten Veränderungen in der Preisgestaltung, die durch KI ermöglicht wird. Die Algorithmen des maschinellen Lernens beobachten den Markt kontinuierlich und aktualisieren ihre Berechnungen der Preiselastizität nahezu in Echtzeit. So können Einzelhändler selbst kleine Zeitfenster nutzen, die sich auf dem Markt ergeben.

Fortschrittliche KI-Lösungen für die Preisgestaltung aktualisieren die Berechnungen nicht nur schnell, sondern können die Preise auch automatisch anpassen, um vordefinierte Ziele zu erreichen, z. B. bestimmte Verkaufszahlen, Lagerbestände oder das Verhältnis zu den Preisen der Wettbewerber. Ohne KI-basierte Automatisierung sind Einzelhändler einfach nicht schnell genug, um die Vorteile der Situation zu nutzen. Die Ergebnisse der dynamischen Preisgestaltung sind beeindruckend. Nach dem Feedback unserer Kunden und einer pwc-Studiekönnen Einzelhändler mit einer durchschnittlichen Umsatzsteigerung von 8-10 Prozent rechnen.

Prädiktive Analytik

Prädiktive Analytik ist die nächste Stufe der KI-basierten Preisgestaltung. Durch die Analyse historischer Daten können KI-Algorithmen vorhersagen, wie sich Preisänderungen auf wichtige Geschäftskennzahlen wie Nachfrage, Umsatz, Lagerbestände usw. auswirken werden. Während herkömmliche Prognosen auf linearen Annahmen beruhen, kann KI nicht-lineare Zusammenhänge erkennen und viel mehr Variablen in ihre Berechnungen einbeziehen, was ihre Prognosen sehr genau macht – zusätzlich zu ihrer besseren Kosteneffizienz und Arbeitsgeschwindigkeit.

Für Einzelhändler ist die vorausschauende Preisgestaltung ein unschätzbarer Vorteil. Strategisch eingesetzt, hilft es Unternehmen, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein und den Herausforderungen des Marktes gut vorbereitet zu begegnen. Mit dem Wissen über künftige Trends wird es auch viel einfacher, sich auf Änderungen der Kundenpräferenzen vorzubereiten und immer das zu liefern, was gefragt ist. Ein zusätzlicher Gewinnschub inbegriffen.

Für weitere Details lesen Sie unseren Leitfaden zur Preisvorhersage

Preisoptimierung

Die KI-gestützte Preisoptimierung ermittelt die Zahlungsbereitschaft der Kunden für ein bestimmtes Produkt auf der Grundlage historischer Daten. Algorithmen des maschinellen Lernens berechnen die Preiselastizität, also das optimale Gleichgewicht zwischen Nachfrage und Angebot. Im Gegensatz zu traditionellen Methoden ist die Datengrundlage der KI-gestützten Preisgestaltung viel breiter und bietet Einzelhändlern eine ganzheitlichere Sicht.

Je nach KI-Lösung können Einzelhändler auch funktionsübergreifend optimieren, z. B. Marketing und Preisgestaltung gemeinsam optimieren, um sicherzustellen, dass Rabatte die Rentabilität nicht sabotieren. Sie können zwischen langfristigen und kurzfristigen Prognosen wählen und die Preise vorausschauender anpassen.

Vorteile von KI-unterstützten Preisstrategien

Im Vergleich zur Preisgestaltung der Konkurrenz bietet die KI-basierte Preisgestaltung mehr Möglichkeiten, die Preise an Ihre individuelle Geschäftssituation und Ihre Ziele anzupassen. Als BCG hat erwähntDie Preisgestaltung ist einer der besten Anknüpfungspunkte für die Integration von KI in jedem Unternehmen. Lassen Sie uns die Vorteile einer KI-basierten Preisgestaltung zusammenfassen.

Erhöhte Genauigkeit und Effizienz

KI reduziert manuelle Fehler erheblich und beschleunigt Marktanalysen, da sie 80 Prozent der manuellen Arbeit überflüssig macht, die bis vor kurzem für die Festlegung optimaler Preise erforderlich war. Außerdem sorgen KI-Algorithmen für zuverlässige Prognosen, die nicht nur kurzfristig, sondern auch langfristig funktionieren und eine Preisoptimierung ermöglichen, die den gesamten Lebenszyklus eines Produkts berücksichtigt.

Gesteigerte Wettbewerbsfähigkeit

KI ist bei der Preisgestaltung noch nicht Standard. Im Moment haben Einzelhändler, die fortschrittliche KI zur Preisoptimierung einsetzen, einen unschlagbaren Vorteil gegenüber ihrer KI-losen Konkurrenz – und werden ihren Erfolg wahrscheinlich in einem zweistelligen Gewinnanstieg sehen.

Maximierte Gewinnspannen

Schnellere Preisanpassungen, genauere Prognosen und Marketingüberwachung fast in Echtzeit – es gibt viele Möglichkeiten, wie Einzelhändler mit KI ihre Gewinne steigern können. Bei unseren Kunden haben wir eine Umsatz- und Gewinnsteigerung von bis zu 10 Prozent innerhalb weniger Wochen beobachtet.

Was sind die Herausforderungen, die bei der Verbesserung der Preisgestaltung von Wettbewerbern durch KI zu bewältigen sind?

Die beste KI-Lösung für die Preisgestaltung kann die Erwartungen erfüllen, wenn sie mit einer soliden Datengrundlage arbeitet. Einzelhändler müssen in die Verbesserung ihrer Datenverwaltung investieren, insbesondere in die Zugänglichkeit und Qualität ihrer Daten. Ungenaue Daten führen zu fehlerhaften KI-Berechnungen und in der Folge zu Entscheidungen, die sich negativ auf die Kundenzufriedenheit und den Umsatz auswirken können.

Daher sollten Einzelhändler die einzelnen Anbieter genau unter die Lupe nehmen: Es gibt große Unterschiede bei den Anforderungen, die KI-Lösungen an die Daten stellen, um zuverlässig gute Ergebnisse zu erzielen. 7Learnings zum Beispiel kann mit einer vergleichsweise kleinen Datenbank arbeiten und unterstützt Kunden bei der Bereinigung und Aggregation ihrer Daten.

Eine weitere Herausforderung bei der Implementierung von KI-gestützter Preisgestaltung ist die Integration der neuen Preisgestaltungslösung in bestehende Systeme. Im Idealfall finden Sie eine Lösung, die Sie nicht dazu zwingt, in API-Programmierung zu investieren, sondern mehrere Konnektoren bietet, so dass Sie mit wenigen Klicks nahtlose Datenpipelines aufbauen können.

Reale Ergebnisse von KI-gestützter Preisgestaltung bei Wettbewerbern

Die Regeln für eine erfolgreiche Preisgestaltung haben sich geändert

Wir haben schon oft über das Potenzial von KI bei der Preisgestaltung gesprochen. Schauen wir uns zwei unserer Kunden an, um zu sehen, was Unternehmen mit 7Learnings tatsächlich erreicht haben.

Westwing ist einer der führenden Premium-E-Commerce-Händler im Bereich Home & Living. Das Unternehmen ist in einem hart umkämpften Markt tätig. Niedrige Preise sind notwendig, um Marktanteile zu halten, aber es besteht immer die Gefahr, die Preise unnötig zu senken. Mit 7Learnings konnte Westwing seine Preise optimieren, um seine Gewinne deutlich zu steigern und gleichzeitig keine Marktanteile zu verlieren.

Mit Hilfe von KI-Analysen und Automatisierungen war Westwing außerdem in der Lage, die Preisgestaltung erfolgreich an regionale Unterschiede, Vertriebskanäle und Produktattribute anzupassen – und dabei die Betriebszeit zu halbieren.

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Der Sportmodehändler INTERSPORT ist eines der bekanntesten Unternehmen der Branche in Deutschland und verkauft sowohl online als auch offline. Das umfangreiche Sortiment mit stark saisonalen Produkten macht die Preisoptimierung zu einer Herausforderung. Mit 7Learnings verknüpfte INTERSPORT seine zahlreichen unterschiedlichen Datenquellen und machte sie für Analysen zugänglich. Die KI beschleunigte und automatisierte den Prozess der Preisanpassung und ermöglichte eine Genauigkeit bei der Optimierung, die mit den zuvor verwendeten manuellen Mitteln nicht möglich war. Die Ergebnisse sind verblüffend: Nach einigen Wochen erzielte INTERSPORT eine Umsatzsteigerung von 53 Prozent und einen Gewinnanstieg von sogar 115 Prozent.

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Mit künstlicher Intelligenz hat die Preisoptimierung eine neue Ära erreicht. Einzelhändler können die Preise mit minimalem manuellem Aufwand und maximaler Voraussicht schnell anpassen und ihre Gewinne auf eine Art und Weise steigern, die früher unmöglich war. Angesichts der hohen Marktdynamik, des harten Wettbewerbs und der unklaren wirtschaftlichen Aussichten ist KI ein wirksamer Schutz für Geschäftserfolg und Wachstum.

So beeindruckend es auch sein mag, wir haben bisher nur einen schwachen Vorgeschmack auf die Auswirkungen gesehen, die KI-Lösungen in den kommenden Jahren für Unternehmen haben werden. Einzelhändler sollten sich jetzt so schnell wie möglich mit den neuen Technologien und Arbeitsabläufen vertraut machen, um für zukünftige technologische Entwicklungen anpassungsfähig zu bleiben. Der Mensch kann eine geschickt eingesetzte KI nicht übertreffen. Der einzige Weg, um in Zukunft wettbewerbsfähig zu bleiben, ist also, sich KI zu eigen zu machen und sie zu beherrschen. In der Preisgestaltung und in jeder anderen Abteilung Ihres Unternehmens.