Berücksichtigung von Lagerbeständen im Pricing: Wie es funktioniert und was man dabei beachten muss

Inhaltsverzeichnis

Für die meisten Einzelhändler ist es empfehlenswert, ein Preissystem einzurichten, das rasch auf Bestandsänderungen reagieren kann. Durch unvorhersehbare Unterbrechungen der Lieferketten oder einen Nachfrageschub für bestimmte Produkte, wie z. B. während der Corona-Pandemie, können Lagerbestände zu einem kritischen Faktor bei der Preisgestaltung werden. Hier kommt die bestandsbasierte Preisgestaltung ins Spiel, die wir im folgenden Artikel näher beleuchten und erklären, wie man sie effektiv einsetzt.

Was ist bestandsbasierte Preisgestaltung?

Die lagerbestandsbasierte Preisgestaltung oder Inventory-based Pricing ist eine Form der dynamischen Preisgestaltung, bei der die Preise in Abhängigkeit von aktuellen bzw. prognostizierten Lagerbeständen angepasst werden. Während viele Faktoren den Preis eines Artikels bestimmen, darunter Saisonalität, der Wochentag, Preise des Wettbewerbs usw., ist die tatsächliche Menge eines bestimmten Produkts, welches Sie auf Lager haben, extrem wichtig für die erfolgreiche Preisberechnung. 

 

Die Bedingungen, die zur Preisbestimmung beitragen, können sich schnell ändern, insbesondere wenn der Bestand Schwankungen unterliegt. Als Beispiel schauen wir uns einen Einzelhändler an, der zu Beginn der Woche einen vollen Lagerbestand eines bestimmten Artikels hat. Da in diesem Fall mehr Produkte verfügbar sind als nötig, um die Marktnachfrage zu befriedigen, kann es von Vorteil für den Einzelhändler sein, den Preis für diesen Artikel zu senken. Mit sinkendem Lagerbestand müssen die Preise jedoch wieder steigen, um zu vermeiden, dass der Händler seinen gesamten Bestand verkauft und Artikel nicht mehr lieferfähig sind, obwohl weiterhin Nachfrage besteht. Steigt der Lagerbestand wieder, können auch die Preise wieder sinken usw. Kurz gesagt: Der Preis von Artikeln wird zumindest teilweise durch den aktuellen Lagerbestand bestimmt.

Wie funktioniert Preisfestsetzung nach Lagerbestand?

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, die Preise auf Grundlage des aktuellen Lagerbestands zu bestimmen, je nachdem, was Sie erreichen wollen. Im Folgenden finden Sie die gängigsten Strategien:

Preise senken, wenn der Bestand hoch ist: Wenn Sie Produkte am Ende der Saison schnell abverkaufen oder die Markenbekanntheit durch wettbewerbsfähige Preise erhöhen wollen, können niedrige Preise die Lösung sein. Ist der Bestand hoch, lassen sich so die Lager leeren und Kosten einsparen.

Preise erhöhen, wenn der Bestand niedrig ist: Wenn Ihr Lagerbestand knapp wird, können Sie die Preise anheben, um zu vermeiden, dass Ihnen die Waren ausgehen. Sie erhöhen zugleich Ihre Gewinnspanne, wenn das Angebot knapp ist. Das ist vor allem eine gute Lösung, wenn die Nachfrage hoch ist und andere Faktoren wie Logistik und Versorgung unsicher bleiben. 

Preise senken, wenn der Lagerbestand niedrig ist: Wenn klar ist, dass saisonale oder ältere Artikel ausgemustert werden müssen, um Platz für neue Bestände zu schaffen, sollten Sie eine Preissenkung in Betracht ziehen, um den Verkauf zu fördern. 

 Beim Standardpreis bleiben, wenn der Lagerbestand hoch ist: Manchmal ist es die beste Strategie, die Preise konstant zu halten. Wenn sich die Produkte voraussichtlich schnell abverkaufen, kann es besser sein, die Gewinnspanne hoch zu halten, als mit niedrigeren Preisen zu experimentieren.

Schon gewusst?

Laut Business Insider ändert Amazon seine Preise 2,5 Millionen Mal pro Tag. Das ist im Durchschnitt eine Preisänderung alle zehn Minuten! Der Lagerbestand ist nur ein Aspekt des riesigen Datensatzes, der zu diesen Änderungen beiträgt und Amazon hilft, seine Gewinne um ganze 25 % zu steigern.

Was sind die Vorteile einer bestandsbasierten Preisgestaltung?

Pricing-Lösungen, die agil auf Lagerbestände reagieren, sind ein wichtiger Teil jedes effektiven Online-Handelsgeschäfts. Die auf Lagerbeständen basierende Preisgestaltung sorgt dafür, dass Einzelhändler den Überblick behalten, ihre Gewinne steigern und sicherstellen, dass sie der Konkurrenz immer einen Schritt voraus sind.  

 

Wie uns die Corona-Krise gezeigt hat, können Probleme in der Lieferkette in Kombination mit einem Anstieg der Online-Verkäufe erhebliche Auswirkungen für Omnichannel-Händler haben. Artikel, die früher leicht zu bekommen waren, sind plötzlich sehr gefragt. Die Preise steigen. Gleichzeitig arbeiten Fabriken oder Logistikdienstleister womöglich nicht mit voller Kapazität. All das hat Auswirkungen darauf, wie schnell der Lagerbestand eines Einzelhändlers aufgefüllt oder ausgeliefert werden kann. Und es unterstreicht die Notwendigkeit, die Lagerbestände aktiv in die Preisgestaltung einzubeziehen, um schnell reagieren zu können, wenn sich die äußeren Umstände ändern.

 

Für Einzelhändler, die mit begrenzten Lagerbeständen arbeiten, ist eine bestandsbasierte Preisgestaltung umso wichtiger, um den Gewinn zu maximieren und den rechtzeitigen Abverkauf saisonaler Produkte sicherzustellen. Hier sind die Preise ein entscheidender Parameter, um die Nachfrage nach jedem einzelnen Artikel zu steuern. Einzelhändler machen oft den Fehler, mit Rabatten zu lange zu warten, was letztendlich zu hohen Lagerbeständen am Ende der Saison führt, die dann zu niedrigeren Preisen abverkauft werden müssen. Und das hat einen negativen Einfluss auf den Gewinn.

Whitepaper

Predictive Pricing

Die nächste Generation der Preisoptimierung für den Handel

Wie lässt sich bestandsbasierte Preisgestaltung implementiert?

Preisgestaltung ist ebenso komplex wie wichtig. Wenn es darum geht, eine bestandsbasierte Preisgestaltung zu implementieren, gibt es mehrere Faktoren zu berücksichtigen: Welche Preisstrategie verfolgen Sie als Händler? Welche Art von Technologie setzen Sie ein? Was sind die anderen Faktoren, die Ihre Preisgestaltung bestimmen? All dies und mehr hat Einfluss auf Ihren Ansatz.

  • Einzelhändler haben im Allgemeinen zwei Möglichkeiten, wenn sie eine bestandsbasierte Preisgestaltung installieren: Ein regelbasiertes Preissystem, bei dem die Pricing-Logik manuell festgelegt wird
  • Ein algorithmusbasiertes System, das auf maschinellem Lernen basiert

Wenn es um den Online-Handel geht, ist ein Ansatz mit maschinellem Lernen fast vollständig automatisiert, was zur Folge hat, dass er Preise auf einer graduellen Ebene berechnen und schneller reagieren kann als ein konventioneller Ansatz. Mit einem regelbasierten Preissystem sind Einzelhändler gezwungen, Preisregeln manuell festzulegen und ständig den Lagerbestand und andere sich ändernde Bedingungen zu überwachen, was Zeit und wertvolle Ressourcen kostet. Mit maschinell lernender Software können sich Einzelhändler auf intelligente Algorithmen verlassen, um ihre KPIs (Leistungskennzahlen) zu maximieren. 

Mit automatisierter Preissetzungssoftware haben Sie als Einzelhändler die vollständige Kontrolle über Ihren Bestand und können Strategien umsetzen, die Ihre Geschäftsziele fördern.

Ein auf Algorithmen basierendes System unterstützt verschiedene Ansätze, z. B.:

  • Zuweisung einer bestimmten Menge des Lagerbestands, der in einer bestimmten Zeitspanne abverkauft werden soll
  • Definition einer Abverkaufsrate als Ziel
  • Automatisches Verbinden von Daten aus der Supply-Chain-Abteilung (z. B. Lagerprognosen) mit dem Pricing-Algorithmus

So können Einzelhändlern ihre Preise nicht nur automatisch an veränderte Bedingungen anpassen, sondern verschaffen sich auch den nötigen Freiraum, um sich auf andere wichtige Aspekte ihres Geschäfts zu konzentrieren. Ein weiterer Vorteil ist, dass auf maschinellem Lernen basierende Lösungen oft „Nachfrageprognosen“ als zusätzliche Funktion liefern. Diese Prognosen können Einzelhändlern helfen, ihre Lagerbestände und Nachbestellungen effektiver zu verwalten. Und das führt zu höheren Umsätzen und Gewinnen.

Wie kann 7Learnings bei der dynamischen Preisgestaltung helfen?


Wenn es darum geht, Preise festzulegen, die alle Faktoren wie Lagerbestand, Saisonalität, Wettbewerb und mehr berücksichtigen, hat 7Learnings die Lösung für Sie. Mit unserer Software für dynamische Preisgestaltung haben wir einigen der führenden Online-Händler Europas geholfen, ihre Preisgestaltungsprozesse durch Machine Learning zu verbessern. Bestandsbasierte Preisgestaltung ist komplex, und unsere Softwarelösung hilft Ihnen, schnell auf alle Änderungen zu reagieren. Wenn Sie mehr über das Potenzial der dynamischen Preisgestaltung der nächsten Generation erfahren möchten, melden Sie sich noch heute für eine Demo