Einleitung
Black Weekend, Black Friday, Cyber Monday (BFCM) – dank der Schnäppchentage verzeichnen viele Unternehmen im November die umsatzstärkten Wochen des Jahres. Millionen von Kunden motivieren die hohen Rabatte zu einem vorgezogenen Weihnachtsshopping, doch gilt das auch während der Corona-Pandemie?
Händler gehen ins zweite Jahr von BCFM unter Pandemie-Bedingungen. 2G und Abstandsregelungen könnten die Lust auf einen Einkaufsbummel durch die Städte trüben und die Schnäppchenjagd aufs Digitale beschränken. Analysen des ersten Corona-Jahr geben Unternehmen dennoch Grund zur Zuversicht.
Wir stellen die Ergebnisse zum BFCM 2020 vor und geben Ihnen Tipps, wie Sie mit smarten Strategien das dies jährige Black Friday Wochenende zum vielleicht erfolgreichsten Ihrer Unternehmensgeschichte machen.
Rückblick: Black Friday & Cyber Monday 2020
BFCM in den USA
Die USA sind das Heimatland von Black Friday und Cyber Monday. Hier wurden die Shoppingtage erfunden und hier stehen Kunden traditionell in langen Schlangen vor den Geschäften, um die volle Schnäppchenvielfalt zu begutachten. Im ersten Pandemie-Jahr hatten Kunden allerdings kein Warten und kein Gedränge zu befürchten, wie eine Studie von Adobe Analytics feststellt. Umsätze bei den Shoppingtagen wurden in den USA 2020 vorwiegend digital gemacht.
Die Analyse zeigt auch, dass die Online-Umsätze bereits zu Beginn der Pandemie Höchststände erreichten. Im April und Mai 2020 gaben US-Verbraucher rund 10,5 Milliarden US-Dollar mehr in Online-Shops aus als in den Einkaufsmonaten November und Dezember 2019.
Obwohl die Geschäfte wieder öffneten, hielt der Trend zum Shoppen aus der heimischen Wohnung an: Mit 14,13 Milliarden US-Dollar Umsatz wurde der Black Friday 2020 zum zweitstärksten Online-Shopping-Tag in der Geschichte der USA. Besser schnitt nur der Cyber Monday 2020 ab, der zum erfolgreichsten digitalen Verkaufsevent aller Zeiten wurde. 10,8 Milliarden US-Dollar wechselten an diesem Tag die Besitzer – ein Plus von 15 Prozent im Vergleich zu 2019.
BFCM in Deutschland
In Deutschland ist der Black Friday ein vergleichsweise neues Phänomen. Er fand erstmals 2013 statt und ging 2020 in seine achte Runde. Laut Deutschem Handelsverband gaben Verbraucher in diesem Jahr 3,7 Milliarden Euro an Black Friday und Cyber Monday aus.
Die Verunsicherung durch die Corona-Pandemie schien die Einkaufsstimmung der Deutschen nicht zu trüben. Laut einer Befragung der Black Friday GmbH planten 38,6 Prozent der Verbraucher mehr als 300 Euro auszugeben, 29,9 Prozent wollten für 101 bis 300 Euro shoppen. Nur 10,7 Prozent hatten den sparsamen Vorsatz für maximal 100 Euro einzukaufen.
Mittlerweile haben sich die Shoppingtage hierzulande etabliert: 75 Prozent der Befragten hatten bereits einmal beim BFCM gekauft, 53 Prozent von ihnen waren mit dem Kauf rückblickend zufrieden oder sehr zufrieden.
Im europäischen Vergleich lag die Kaufbereitschaft in Deutschland zum Black Friday und Cyber Monday 2020 im Mittelfeld, wie die Grafik von Statista zeigt.
Learnings aus Black Friday und Cyber Monday 2020
Um mit einer zufriedenstellenden Bilanz aus dem Shoppingwochenende zu gehen, sollte Unternehmen aus ihren Erfahrungen in früheren Jahren lernen und neue Analysen zu veränderten Shoppinggewohnheiten in der Corona-Zeit berücksichtigen. Aus dem BFCM 2020 lassen sich – aus unserer Sicht – vier Learnings ableiten.
Die Zeit von langen Schlangen vor Geschäften ist in den USA vorbei – und in Deutschland nicht zu erwarten.
In den USA schlugen hartgesottene Shoppingfans bereits am Abend des Thanksgiving-Tags ihre Lager vor den Shopping Malls auf. Jahrzehntelang gehörte das Bild des amerikanischen Black Friday. Öffneten sich die Türen der Geschäfte, stürmten Menschenmengen in Richtung Schmuck, Elektronik und Spielzeug. Diese Shoppinghysterie ist mittlerweile Vergangenheit.
Der Begriff Black Friday scheint 2021 in den Medien präsenter denn je, aber das Einkaufserlebnis vor Ort wird wohl auch dieses Jahr eine untergeordnete Rolle spielen. Marktbeobachter rechnen damit, dass sich der Trend von 2020 fortsetzt: Der Hauptumsatz wird online gemacht. Einerseits, weil Verbraucher wegen der Corona-Pandemie von sich aus Menschenansammlungen meiden und lieber sicher von der heimischen Couch shoppen, andererseits, weil womöglich Vorschriften zu Abstand und Kundengrenzen eine hohe Umsatzfrequenz behindern.
Nach dem Ende des letzten Lockdowns war ein kurzzeitig Anstieg von In-Store-Shopping zu beobachten. Nach einer Accenture-Prognose werden 43 Prozent der Kunden 2021 allerdings online statt im Geschäft einkaufen.
Der Trend setzt sich fort, den Black Friday auszuweiten
Was mit dem Black Friday begann, hat sich längst zu einem Monat voller Rabatt-Tage entwickelt: Auch am Cyber Monday, dem Small Business Saturday und dem Single Day locken Unternehmen Kunden mit außergewöhnlichen Rabatten an die (digitalen) Kassen. Statt alle Aktivitäten auf einen Tag zu konzentrieren, haben Kunden mehr Zeit für ihre Kaufentscheidungen.
2020 war diese Entwicklung zum Black November besonders auffällig. Der Katalysator: die Corona-Pandemie. Angesichts von Social Distancing und Krisenstimmung fürchteten Händler ein schwaches Weihnachtsgeschäft und starteten ihre Rabattaktionen deutlich früher als bisher. In den USA boten Konzerne wie Walmart und Target bereits im Oktober Schnäppchen und Amazon verlegte seinen jährlichen Prime Day direkt in den Juni statt ihn wie gewöhnlich im Oktober oder November abzuhalten.
Der Trend, immer früher in die Schnäppchen-Saison einzusteigen, deutete sich bereits vor der Pandemie an. Die Gründe sind vielfältig. Je länger die Shoppingzeit dauert, desto größer ist potenziell die Chance, dass Kunden ihr Urlaubsgeld an der Ladenkasse ausgeben. Seitdem einige große Unternehmen ihre Rabattaktionen vorgezogen hatten, steigt der Druck auf die Wettbewerber, mitzugehen.
Gleichzeitig entspannt die längere Sales-Zeit die Belastung der Mitarbeiter. Wenn sich die Nachfrage auf mehrere Angebotszeiträume verteilt, können Unternehmen diese trotz höherer Krankenstände bewältigen. Konzentrieren sich Rabattaktionen auf ein oder zwei Tage sind beliebte Produkte außerdem schnell ausverkauft. Längere Zeiträume vereinfachen es, für Nachlieferungen zu sorgen und mehr Umsatz zu realisieren.
Innovative Technologie verbessert die Kundenerfahrung
Vor der Pandemie haben Einzelhändler künstliche Intelligenz (KI) und virtuelle Realität nur zögerlich in ihre Prozesse integriert. Die anhaltende Corona-Pandemie und der Trend hin zum Online-Shopping hat aber einen Gezeitenwechsel eingeleitet: Die Investitionen von Unternehmen in KI und neue Technologien sind sprunghaft gestiegen. Händler wollen sichergehen, dass sie die erhöhte Online-Nachfrage effizient bedienen können, in der ungewissen Lage Kosten senken und Kunden mit einer erstklassigen Nutzererfahrung im Netz überzeugen.
Lagen die Investitionen des Handels in KI 2018 weltweit noch bei 2 Milliarden US-Dollar, werden sie sich einer Juniper-Prognose zufolge 2022 wohl mehr als verdreifachen und auf rund 7,3 Milliarden US-Dollar steigen. Experten schätzen, dass die Pandemie die Entwicklung des Online-Shoppings um rund fünf Jahre beschleunigt hat.
Zwei Technologien standen bei den Investitionen der Unternehmen 2020 besonders im Fokus: Augmented Reality und Chatbots.
Augmented Reality (AR)
Mit AR verschmelzen physische und virtuelle Realität. Kunden können zum Beispiel eine neue Brille oder ein Kleidungsstück dank Smartphone und AR-Technologie im eigenen Wohnzimmer anprobieren. Ob das neue Bett sich gut im Haus macht? Auch das lässt sich über Augmented Reality herausfinden.
Führende Marken wie Ikea, Adidas, Sephora und Gucci nutzen die Technologie bereits, um ihren Kunden die Kaufentscheidung im Netz zu vereinfachen. Erste Marktforschung zeigt, dass sich die Investition auszahlt: Produkte, die zuvor mithilfe von AR visualisiert wurden, erzielen eine um 94 Prozent höhere Konversionsrate als Produkte, die ohne AR beworben wurden.
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Chatbots
Beratung und Support spielen im Online-Shopping eine immer wichtigere Rolle. Kunden erwarten zeitnahe und individuelle Antworten auf ihre Fragen, im Idealfall eine 24/7-Kundensupport. Angesichts vielfach ähnlicher Angebote wird der Service zum Unterscheidungsmerkmal. Nicht nur die Ansprüche der Kunden sind in den letzten Jahren gestiegen, auch das reine Aufkommen von Nachrichten.
Händler sind daher auf neue Technologien wie Chatbots angewiesen. Eine Gartner-Studie geht davon aus, dass Chatbots 2022 bereits 70 Prozent der Kommunikation mit Kunden übernehmen werden. Um vom Wettbewerb nicht überholt zu werden, müssen Unternehmen jetzt in Chatbots investieren. Entscheidend ist allerdings, dass die Kommunikation möglichst menschlich abläuft und Anliegen effektiv beantwortet, um den Kaufabschluss zu unterstützen und die Kundentreue zu verbessern.
Das Zeitalter des Omnichannel Shoppings beginnt
2020 waren Black Friday und Cyber Monday vor allem Online-Shopping-Ereignisse. Mit den gelockerten Corona-Regeln kehren die Kunden allerdings wieder vermehrt in die Geschäfte zurück. Viele Kunden wollen bewusst im lokalen Einzelhandel shoppen, nach der langen Zeit der Einschränkungen. Für 2021 werden die erfolgreichsten Unternehmen daher einen Omnichannel-Ansatz verfolgen: Die neu entwickelten Strategien für mehr Online-Umsatz bleiben, werden allerdings ergänzt um das Kauferlebnis im Geschäft.
Kunden haben jederzeit die Wahl von einem digitalen Kanal zu einem anderen zu wechseln oder ihren Kaufprozess im stationären Einzelhandel fortzusetzen. Marketing und Sales stellen das Kundenbedürfnis in den Mittelpunkt und passen ihre Strategien agil an.
Beispiel: Eine Werbeanzeige in Social Media animiert einen Kunden zum Besuch des Online-Shops. Dort findet er ein Hemd, das allerdings nicht mehr in seiner Größe verfügbar ist. Mit einem Klick kann der Kunde das gewünschte Kleidungsstück aber in einer Filiale reservieren. Omnichannel heißt auch, dass Kunden Produkte vom Smartphone aus in ihren Online-Warenkorb legen und sie ihren Kauf nahtlos vom Tablet fortsetzen können, ohne Produkte erneut auswählen zu müssen.
Der lokale Einzelhandel verliert nicht an Bedeutung, sondern verändert sich. Mit seinen Abhol- und Rückgabe-Möglichkeiten spielt er nach wie vor eine zentrale Rolle.
Wie können sich Unternehmen auf das Black-Friday-Wochenende 2021 vorbereiten?
Kalkulieren Sie Lieferengpässe ein
Aufgrund der Pandemie kämpfen Unternehmen weltweit mit Lieferschwierigkeiten. Denn Hersteller und Zulieferer geraten wegen hohen Krankenständen in Verzug, Container gehen mit Verspätung auf die Reise zum Einzelhandel. Für Unternehmen heißt das: Wollen sie sicherstellen, dass ihre Kunden aus einem vollen Sortiment in der Vorweihnachtszeit wählen können, müssen sie teils deutlich höhere Herstellungs- und Lieferkosten in Kauf nehmen. Der Umsatz am BFCM wird in diesem Jahr weniger vom Preis bestimmt als von der Verfügbarkeit.
Unternehmen sind gefragt, sich frühzeitig und strategisch vorzubereiten. Denn die Kaufstimmung ist gut. Trotz oder wegen der Corona-Pandemie. Nach Analysen von Deloitte ist mit einem Anstieg der Nachfrage um 5 Prozent im Vergleich zum Vorjahr zu rechnen. Im Durchschnitt wird ein Haushalt in der Weihnachtszeit 2021 1463 US-Dollar ausgeben.
Um das mögliche Umsatzpotenzial zu realisieren, haben viele Einzelhändler bereits jetzt im November die Schnäppchensaison eröffnet. Mithilfe von KI-Software und Anwendungen zur Prozessoptimierung können Unternehmen die zukünftige Nachfrage realistisch abschätzen und ihre Rabatt-Aktionen darauf abstimmen.
Predictive-Analytics-Anwendungen zur Nachfrageprognose basieren auf komplexen Algorithmen, die vergangene Markttrends, historische Verkaufszahlen und zukünftige Ereigniswahrscheinlichkeiten berücksichtigen, um Nachfrage für einen beliebigen Zeitpunkt in der Zukunft zu berechnen. Die Prognosen können in vielen Geschäftsprozessen eingesetzt werden, zum Beispiel in der Lagerplanung, der Produktion, der Finanzplanung und im Risikomanagement.
Der Hauptnutzen: Niedrige oder zu hohe Lagerbestände werden vermieden, genauso Stillstände in der Produktion und Wartezeiten in der Lieferkette. All das senkt Kosten, erhöht Effizienz und verbessert die Shoppingerfahrung für Kunden.
Wenn Sie mehr über bestandsbasierte Preisgestaltung erfahren möchten, lesen Sie unseren Blogartikel: https://7learnings.com/blog/inventory-based-pricing/
Vermeiden Sie drastische Rabatte und Werbeaktionen
Der harte Wettbewerb um den Black Friday herum kann Unternehmen dazu verleiten, sich bis zur Kannibalisierung ihrer Marge im Preis zu unterbieten. Erliegen Sie nicht der Versuchung, ohne Strategie und Limit radikal zu reduzieren.
Aktionen à la „30 Prozent auf das gesamte Sortiment“ schaden mehr als zu nutzen. Besonders in diesem Jahr, in dem Lieferengpässe zu Enttäuschung führen könnten. Davon unabhängig ziehen diese Pauschalrabatte zwar Käufer an, wirken sich aber dauerhaft auf die Erwartungshaltung der Kunden aus. Diese rechnen in Zukunft regelmäßig mit solchen Aktionen und machen den Rabatt- gedanklich zu ihrem Normalpreis.
Wenn Sie Kunden zum Besuch in Ihrem Online-Shop oder Geschäft motivieren möchten, beschränken Sie solche Rabatte auf einzelne Produkte oder Produktkategorien, die bei Kunden beliebt sind und bei denen Sie auch in diesem Jahr sicher sind, dass der Lagerbestand ausreicht oder die Lieferung problemlos sein wird. Darüber hinaus gilt: Planen Sie Ihre Rabattaktionen strategisch als Teil einer übergeordneten Marketingstrategie.
Sortimentweite Pauschalrabatte einzuführen, ist nicht mehr zeitgemäß. Dank künstlicher Intelligenz haben wir heute Technologie, um Preise dynamisch an das Kundenverhalten anzupassen und Gewinne nicht unnötig zu beschneiden. Angesichts der angespannten Situation in der Supply Chain ist es außerdem essentiell, zu berücksichtigen, wie Rabatte die Bestände beeinflussen, sodass Sie den richtigen Zeitpunkt für Nachbestellungen nicht verpassen. KI-basierter Pricing Software ist in der Lage die Auswirkungen verschiedener Preispunkte zu simulieren und Unternehmen sicher durch eine turbulente Weihnachtssaison zu steuern.
Da im Black November 2021 ein Großteil des Umsatzes wohl wieder online gemacht wird, sind Unternehmen im Vorteil, die auf diese smarte Technologie zurückgreifen. Sie können schneller reagieren, auf übermäßiges Rabattieren verzichten und optimieren Ihr Angebot auf Gewinn.
Smarte Preisgestaltung mit 7Learnings
7Learnings bietet Unternehmen eine einfache und intelligente Möglichkeit, ihre Preise zu optimieren. Mit unserer Predictive Pricing Software haben wir einigen der führenden E-Commerce-Händler in Europa geholfen, ihre Preisgestaltungsprozesse durch Machine Learning zu verbessern. Mithilfe der neuesten Deep-Learning-Technologie prognostiziert unsere Anwendung Nachfrage, Umsatz und Preiselastizität für jedes Produkt. Mit nur einem Klick können unsere Kunden marktgerechte Preise generieren, die den Gewinn maximieren und gleichzeitig limitierende Faktoren wie den aktuellen Lagerbestand berücksichtigen.
Möchten Sie mehr erfahren? https://7learnings.com/blog/price-optimization-with-machine-learning-what-every-retailer-should-know/
Prognostizieren Sie die Nachfrage und steuern Sie Ihren Gewinn
Mit den richtigen Strategien stehen Unternehmen heute so viele und so detaillierte Informationen über ihre Kunden zur Verfügung wie nie. Online ist es einfach, Verhalten und Vorlieben von Kunden zu ermitteln und zu analysieren.
Mit der richtigen Software erkennen Händler, welche Altersgruppe welche Produkte bevorzugt im Online-Shop betrachtet, welche Werbeanzeigen in Suchmaschinen am effektivsten für Umsatz sorgen und auch die Auswertung von Support-Anfragen und die Verkaufshistorie geben Aufschluss über Umsatzchancen. Neben den eigenen Daten lassen sich Insights außerdem aus allgemeinen Suchtrends im Netz ableiten und aus der Interaktion der Zielgruppe auf Social Media.
Mithilfe von fortgeschrittener KI-Anwendungen sind Unternehmen noch besser in der Lage vorherzusagen, welche Kunden welche Produkte zu welchem Preis kaufen werden. Auf diese Weise können sie ihre Prozesse punktgenau steuern. Ist zum Beispiel absehbar, dass bestimmte Produkte aufgrund der Wetterlage oder regionaler Ereignisse kaum noch nachgefragt sein werden, kann ein Unternehmen Bestellungen senken, Lieferkosten sparen und Lager mit attraktiveren Produkten auslasten.
Künstliche Intelligenz kann jedoch auch vorhandene Produkte so positionieren, dass sie die bestmöglichen Verkaufschancen haben. Dabei wird die individuelle Verhaltenshistorie des Kunden berücksichtigt. Hat ein Kunde mehrfach ein schwarzes T-Shirt in den Warenkorb gelegt, aber nicht zur Kasse gebracht, kann er über Preisanpassungen und alternative Produktvorschläge doch noch zum Kauf motiviert werden.
Im Einzelhandel konnten Verkäufer zögernde Kunden überzeugen. Im Netz geht die persönliche Ansprache verloren. Hier übernehmen KI-Anwendungen mit ihren individuellen Hinweisen und Angeboten die nötige Kaufermutigung.
Prognostizieren Sie die Nachfrage mit 7Learnings
Wir von 7Learnings unterstützen Einzelhändler nicht nur dabei, die Nachfrage zu prognostizieren, sondern auch wichtige KPIs wie Retourenquoten, Outbound- und Inbound-Kosten abzuschätzen. Denn nur so ist eine möglichst genaue Vorhersage für zukünftige Gewinne möglich. Dabei ergeben sich besondere Herausforderungen. Denn es gilt, sowohl die Nachfrage im gesamten Geschäft als auch auf Produktebene vorherzusagen.
Erfahren Sie mehr: https://7learnings.com/blog/demand-forecasting-a-new-use-for-machine-learning-in-retail/
Bieten Sie personalisierte Shoppingerfahrungen
Dass Unternehmen über ihre Online-Kanäle Kundendaten sammeln, akzeptieren die meisten Nutzer. Allerdings erwarten sie im Gegenzug personalisierte Shoppingerfahrungen. Laut einer Braze-Umfrage sind Kunden bereit, ihre E-Mail-Adresse (72 Prozent), persönliche Interessen (37 Prozent), ihre Postleitzahl oder Adresse (33 Prozent) und ihre Telefonnummer (35 Prozent) zu teilen, wenn sie dafür von einer individualisierten Produktauswahl und exklusiven Angeboten profitieren.
Um das Angebot besser auf potenzielle Kunden abzustimmen, sind Unternehmen aber nicht mehr nur auf eigene Daten angewiesen. Früher wurden Produktempfehlungen in Online-Shops ausschließlich aus der Kaufhistorie des jeweiligen Nutzers abgeleitet. Amazon machte diese Technologie bekannt. Mittlerweile hat sie sich etabliert und weiterentwickelt: Anwendungen greifen heute auf diverse externe Datenquellen zurück. Sie berücksichtigen Daten wie Alter, Lebenssituation und Wohnort, um aus allen Informationen noch passendere Empfehlungen abzuleiten.
Wer sich mithilfe verschiedener Tools eine gutes Bild seiner Kunden gemacht hat, kann mit Pay-per-Click-Anzeige sowohl Kosten sparen als auch die Konversionen verbessern. Ein Großteil der Online-Händler setzt derzeit auf diese Werbeanzeigen bei Google und Facebook. Ausgeklügelte Algorithmen spielen die Anzeigen treffsicher an die Zielgruppe aus. Wer auf die Anzeige klickt, hat ein hohes Kaufinteresse.
Rund um den Black Friday und Cyber Monday schießen die Zahl dieser Anzeigen in die Höhe – aus gutem Grund. Der Modehändler River Island führte zum Beispiel 82 Prozent seiner Verkäufe am Black Friday auf Anzeigen zurück, die in Echtzeit durch Verkaufsdaten optimiert wurden. Für Unternehmen lohnt es sich, sich mit datengetriebenen Werbeformaten vertraut zu machen, nicht nur für BFCM.
Optimieren Sie Ihre Marketing-Maßnahmen
Retargeting, Suchmaschinenoptimierung, E-Mail-Marketing – das sind nur ein paar Werkzeuge aus der Toolbox des Online-Marketings. Wenn Unternehmen einzelne Aktivitäten an einer übergeordneten Marketingstrategie ausrichten und die Effektivität von Maßnahmen regelmäßig prüfen, werden sie nicht nur am BFCM bessere Ergebnisse als ihre Mitbewerber erzielen.
Dank fortgeschrittener Technologie haben Unternehmen heute alle Möglichkeiten, die Bedürfnisse und Wünsche ihrer Zielgruppe kennenzulernen und Kampagnen zu entwickeln, die diese gezielt ansprechen. Dass immer mehr Einzelhändler auf diese Tools setzen, zeigen die steigenden Konversionsraten: Die durchschnittliche Konversionsrate beim Black Friday lag 2020 weltweit bei 4,5 Prozent, 2019 hatte sie noch 3,8 Prozent betragen.
Die datengetriebene Ansprache über organischen Suchmaschinen-Ergebnissen oder PPC-Anzeigen gehört zu den effizientesten Wegen, um sich als Einzelhändler in der Anbieter- und Rabattvielfalt von den richtigen Kunden wahrgenommen zu werden.
Cross-Marketing-Optimierung mit 7Learnings
Die innovative Predictive-Pricing-Technologie von 7Learnings gibt Einzelhändlern die Möglichkeit, die Auswirkungen ihrer Preisentscheidungen auf Gewinn, Umsatz und andere wichtige Geschäftsziele zu prognostizieren. Aus unserer Erfahrung wissen wir, dass vielen Unternehmen bisher eine Schlüsselfunktion fehlt: Sie können die Auswirkungen ihrer Marketingaktivitäten auf Gewinn und Umsatz durch die Brille der Preisgestaltung effektiv und genau zu bestimmen. Mit unserer Technologie schließen wir diese Lücke.
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Prozesse optimieren? Gewinn maximieren? So unterstützt Sie 7Learnings!
Mit der Predictive-Pricing-Anwendung von 7Learnings können Sie Marketing- und Lieferaktivitäten sowie Preisentscheidungen aus einem einzigen Tool heraus optimieren.
Vorteile unseres Optimierungstools für Einzelhändler:
- Fortgeschrittene Deep-Learning-Technologie: Das maschinelle Lernen hat die Preisgestaltung im Einzelhandel verändert. Mit der leistungsstarken, auf maschinellem Lernen basierenden Software von 7Learnings haben Sie Zugriff auf eine agile, anpassungsfähige Technologie, mit der Sie mit Ihren Wettbewerbern Schritt halten können.
- Smarte Marketing- und Preisstrategien: Schöpfen Sie das volle Potenzial Ihrer Daten aus und optimieren Sie Ihre Marketingaktivitäten und Preisentscheidungen ganzheitlich, indem Sie korrelierende und einflussreiche Faktoren berücksichtigen.
- Höchstgrad an Automatisierung: Unsere intelligente Software nimmt Ihnen das Rätselraten bei der Preisgestaltung ab und reduziert den manuellen Aufwand. Mit nur wenigen Klicks können Sie die Auswirkungen von Preisänderungen auf Ihre Geschäftsziele prognostizieren. Eine intuitivere Methode zur Preisoptimierung gibt es nicht!
- Treffsichere Prognose der Nachfrage: Mit unserer Software können Sie nicht nur die Nachfrage prognostizieren, sondern auch wichtige KPIs wie Retourenrate und Kosten, um eine möglichst genaue Vorhersage für zukünftige Gewinne zu erhalten und Ihre Lieferkette zu optimieren.
- Einfachheit der Preisgestaltung: Mit Predictive Pricing müssen Einzelhändler nicht mehr ein komplexes Regelwerk für die Preisgestaltung verwalten. Stattdessen legen sie ihre Ziele fest und die Technologie bestimmt, mit welchen Preisen sie diese so schnell wie möglich erreichen.
- Wissensvorsprung durch Branchenexperten: Unser Team aus Data Scientists verfügt über umfangreiche Erfahrung in der Preisgestaltung im Einzelhandel und kennt die besonderen Herausforderungen und Bedürfnisse der Branche.
7Learnings unterstützt führende europäische Einzelhändler, ihre Preise mit KI-basierter Software zu optimieren. Dank unserer mehr als 10-jährigen Erfahrung im Machine Learning konnten wir die Gewinne unserer Kunden im Durchschnitt um mehr als 10 % steigern und dies durch A/B-Tests nachweisen.
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