Was ist Dynamic Pricing bzw. dynamische Preisgestaltung?
Einfach ausgedrückt ist die dynamische Preisgestaltung eine Preisstrategie bei der Preise eines Produktes oder einer Dienstleistung regelmäßig angepasst werden. Oft erfolgt die Anpassung automatisch in Abhängigkeit von Einflussfaktoren aus dem Marktumfeld. In der Reisebranche ist sie eine feste Größe, da Unternehmen sie traditionell einsetzen, um die Preise für Flugtickets und Hotelzimmer anzupassen. Auch die Veranstaltungsbranche nutzt die dynamische Preisgestaltung seit Jahren, um passende Ticketpreise für Sportveranstaltungen und Konzerte zu generieren.
Im Bereich des Onlinehandels war Amazon ein Pionier und führend bei der Nutzung von Dynamic Pricing, um kontinuierlich Artikel im Preis anzupassen bzw. neue Preise zu gestalten. Der Wettbewerbsvorteil von Amazon beruht in hohem Maße auf der Fähigkeit des Unternehmens, die Preise für ein Sortiment von Millionen von Produkten alle paar Minuten anzupassen. Infolgedessen mussten viele andere E-Commerce-Händler die Technologie der dynamischen Preisgestaltung übernehmen, um mit Amazon konkurrenzfähig zu bleiben.
Die dynamische Preisgestaltung ist jedoch nicht auf große Branchen oder auf Einzelhandelsriesen beschränkt. Zunehmend setzen auch kleinere und mittlere Unternehmen sowie traditionelle Omnichannel-Einzelhändler dynamische Preisstrategien ein. Möglich macht dies die zunehmende Verfügbarkeit von Preisgestaltungstechnologie und Anbietern, die Unternehmen dabei helfen, dieses leistungsstarke Tool in ihre Preisgestaltungsstrategie zu integrieren.
Wodurch wird das Wachstum der dynamischen Preisgestaltung im E-Commerce-Handel beeinflusst?
Das starke Wachstum im Online-Handel geht einher mit einer rasanten technologischen Entwicklung. Führende E-Commerce-Unternehmen sind aber nicht einfach gewachsen, sondern haben zeitgleich innovative Strategien entwickelt, die ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen – eine dieser Strategien ist das Dynamic Pricing. Während Akteure wie Amazon zu den treibenden Kräften der Dynamic-Pricing-Technologie gehörten, sind die von ihnen entwickelten Methoden heute für alle Unternehmen leicht zugänglich und einfacher zu implementieren als je zuvor.
Wachsende Komplexität im Online-Handel
Today, it’s incredibly easy for online shoppers to compare prices. Heutzutage ist es für Online-Käufer sehr einfach, Preise zu vergleichen. Mit nur wenigen Klicks, mithilfe einer einfachen App oder eines Browser-Plugins kann ein Käufer schnell herausfinden, welcher E-Commerce-Händler einen bestimmten Artikel zum niedrigsten Preis anbietet. Und da sich der Trend zum Online-Einkauf fortsetzt – beeinflusst nicht zuletzt durch die Covid-Pandemie –, müssen Einzelhändler ihre Plattformen und die Methoden, mit denen sie ihre Produkte verkaufen, optimieren. Die Preisgestaltung wird zu einem immer wichtigeren Instrument für Anbieter im Internet, um wettbewerbsfähig zu bleiben. With just a few clicks, or by using a simple app or browser plugin, a shopper can quickly find out which ecommerce retailer sells a particular item at the lowest price. And with the trend continuing to shift towards consumers shopping online – influenced by the Covid pandemic and poised to continue – retailers must optimize their platforms and the methods by which they sell their products. As a result, pricing is an increasingly important tool which e-commerce retailers need to use to remain competitive.
Datenexplosion
Der E-Commerce-Einzelhandel hat die Einzelhandelslandschaft erweitert und gleichzeitig zu einem massiven Anstieg der Kundendaten beigetragen. Jedes Mal, wenn ein Verbraucher eine Website nutzt, einen Kauf tätigt oder sich für einen Newsletter anmeldet, werden Daten erzeugt. Während sich diese wachsende Datenmenge mit herkömmlichen, von Menschenhand gesteuerten Methoden nur schwer verwalten lässt, war sie für die Entwicklung fortschrittlicher Deep-Learning-Technologien von entscheidender Bedeutung.
Der Aufstieg der maschinellen Lerntechnologie
Technologien, die Künstliche Intelligenz nutzen, wie maschinelles Lernen und Deep Learning sind in einzigartiger Weise in der Lage, die riesigen Datenmengen zu verarbeiten, die durch den elektronischen Handel und andere digitale Verarbeitungsmedien erzeugt werden. Die Technologie des maschinellen Lernens hat heute einen hohen Reifegrad erreicht und erfährt vielfältige Anwendungen, auch im Einzelhandel. Die Optimierung von Preisen und Verkaufsförderungsmaßnahmen sind ein Bereich, in dem sich maschinelles Lernen als wirkungsvoll erweist, da es einfach zu implementieren ist und effektive Ergebnisse liefert.
Welche Formen der dynamischen Preisgestaltung gibt es?
Regelbasierte Preisgestaltung
In ihrer einfachsten Form basiert die dynamische Preisgestaltung auf einer Reihe von definierten Regeln, die der Benutzer festlegt, um zu bestimmen, wie und wann eine Preisanpassung vorgenommen wird. Die Preise werden auf der Grundlage fester Formeln berechnet. Beispielsweise wird eine Mindestmarge von 20 % oder einer Regel definiert, wonach die Preise immer mit denen des Wettbewerbers X übereinstimmen müssen.
Machine Learning-Preisgestaltung
Die auf maschinellem Lernen basierende Preisgestaltung nutzt die Möglichkeiten des Deep Learnings und der Automatisierung, um Preisgestaltung und -verwaltung zu erweitern. Modelle des maschinellen Lernens können die Preiselastizität messen und die gesamte Nachfragekurve für einzelne Produkte modellieren. Die Algorithmen, die zur Erstellung von maschinellen Lernmodellen verwendet werden, sind in der Lage, viel mehr Daten und Einflussfaktoren zu berücksichtigen, als dies bei herkömmlichen Preisfestsetzungsmethoden möglich ist. Das ermöglicht Einzelhändlern mehr Kontrolle über ihre Preise und die Bestimmung optimaler Preise z. B. zur Gewinnmaximierung.
Predictive Pricing
Predictive Pricing ist die neueste Entwicklung im Bereich der Preisoptimierung mit Hilfe maschinellen Lernens. Aufbauend auf den Fähigkeiten der Deep-Learning-Technologie nutzt Predictive Pricing Algorithmen, um hochpräzise Vorhersagen über die Auswirkungen von Preisänderungen auf die Geschäftsziele zu erstellen. So hat der Nutzer die volle Kontrolle. Er kann verschiedene Szenarien durchspielen und Ansätze testen, um die optimalen Preise zu ermitteln, bevor er mit den Anpassungen live geht. Dies ist besonders wichtig für Internet-Händler, die mit saisonalen oder wechselnden Produktsortimenten arbeiten, deren Verkaufszyklus mehrmals geändert werden muss.
Whitepaper
Predictive Pricing
Die nächste Generation der Preisoptimierung für den Handel
Wie wird die dynamische Preisgestaltung im Online-Handel eingesetzt?
Wie oben dargelegt, gibt es verschiedene Möglichkeiten für eine dynamische Preisgestaltung, die Online-Händler anwenden können. Dynamic Pricing wird zwar immer mehr zum Standard für das Preismanagement im E-Commerce, kann aber je nach Einzelhandelssegment auf unterschiedliche Weise eingesetzt werden.
Amazon hat auf maschinellem Lernen basierende Methoden der dynamischen Preisgestaltung bereits Jahre vor seinen Konkurrenten eingeführt. Hier werden Preise im Durchschnitt alle zehn Minuten geändert. Im Jahr 2020 stieg der Jahresumsatz des Unternehmens um 38 % auf 386 Milliarden US-Dollar, was einer jährlichen Steigerung von über 100 Milliarden US-Dollar entspricht. Der Nettogewinn von Amazon ist im Vergleich zum Vorjahr um 84 % gestiegen.
Der größte Einzelhändler in den USA ist noch vor Amazon Walmart, der Mitte der 2010er Jahre von seinem rein stationären Einzelhandelskonzept abrücken und zusätzlich auf den Onlinehandel setzen musste, um mit Amazon konkurrenzfähig zu bleiben. Heute ist Walmart intensiver Nutzer der dynamischen Preisgestaltung im Online-Handel und ändert seine Preise mehr als 50.000 Mal pro Monat . Im Jahr 2021 stieg der Gesamtumsatz von Walmart im ersten Quartal um 2,7 %. Der Umsatz in den USA wuchs um 5 %, befeuert von einer starken Leistung im E-Commerce, wo der Umsatz um 37 % zulegte. Inzwischen macht der Online-Handel bei Walmart über 12 % des Gesamtumsatzes aus.
Target ist ein weiterer großer Einzelhändler, der Dynamic Pricing nicht nur für Verkäufe im Internet, sondern auch in den Filialen einsetzt. Bei der dynamischen Preisgestaltung wird die Entfernung der Kunden zu einem Ladengeschäft als Maßstab für die Kaufabsicht herangezogen, und die Preise werden entsprechend angepasst. Die Preise werden auch in Abhängigkeit vom Standort des Nutzers festgelegt , z. B. je nach Stadt oder Vorort, in dem der Kunde wohnt, und von den wirtschaftlichen Bedingungen in diesem Gebiet. Im Jahr 2021 stieg der vergleichbare Umsatz von Target im ersten Quartal um 22,9 %, nachdem er im Vorjahr um 10,8 % gewachsen war. Die vergleichbaren Umsätze in den Geschäften stiegen um 18,0 %, während die Umsätze im digitalen Bereich um 50 % zulegten – zusätzlich zu einem Wachstum von 141 % im Jahr 2020.
Amazon, Walmart und Target haben Umsatz und Gewinn auf ihren Plattformen und in ihren Geschäften durch die Entwicklung und Implementierung eigener Dynamic Pricing-Technologien optimiert. Die gleichen Methoden, die diese Branchenriesen anwenden, sind heute auch für kleinere und mittlere Unternehmen verfügbar: mit fortschrittlicher Preisgestaltungssoftware.
Welche Vorteile bietet Dynamic Pricing im Online-Handel?
Eine dynamische Preisstrategie ist im Online-Handel einer statischen Preisgestaltung fast immer überlegen. Dynamic Pricing ermöglicht es E-Commerce-Einzelhändlern, flexibel zu reagieren und angesichts eines sich schnell verändernden Marktes wettbewerbsfähig zu bleiben.
Nicht alle Lösungen sind jedoch gleich, und es ist für Einzelhändler entscheidend, sicherzustellen, dass sie die neueste verfügbare Preisgestaltungstechnologie nutzen. Konventionelle oder regelbasierte dynamische Preisgestaltungsansätze (z. B. Reprciing) sind nicht in der Lage, die Komplexität der heutigen Marktbedingungen zu bewältigen. Wer sie dennoch einsetzt, verschenken systematisch potenzielle Gewinne. Im Gegensatz dazu verschaffen fortschrittliche Preisgestaltungsstrategien wie auf maschinellem Lernen basierende Preisgestaltung oder Predictive Pricing Einzelhändlern den nötigen Wettbewerbsvorteil. Und natürlich sind sie auch ein Gewinn für die Unternehmen selbst: Gewinnmaximierung auf Grundlage einer optimierten Preisgestaltung bedeutet, dass sich die Investition in fortschrittliches Dynamic Pricing schnell amortisiert.
Fortschrittliche dynamische Preisgestaltungstools sind vollständig oder teilweise automatisiert, was Mitarbeitern den manuellen Zeit- und Arbeitsaufwand für die Festlegung und Verwaltung von Preisregeln erspart. Sie sind in der Lage, zahlreiche interne und externe Einflussfaktoren zu messen, die sich auf die Zahlungsbereitschaft der Kunden auswirken können. Und sie vereinfachen den Preismanagementprozess, was Unternehmen mehr Flexibilität ermöglicht, um rasch auf Marktveränderungen und -schwankungen zu reagieren.
Schon gewusst?
Gewinnsteigerungen von durchschnittlich 10 % sind für Händler möglich, die eine auf Machine Learning basierende Preissoftware einsetzen. 7Learnings konnte das mit A/B-Tests für Online-Händler und andere Einzelhandelsbranchen nachweisen.
Was sind die neuesten Entwicklungen der dynamischen Preisgestaltung im E-Commerce?
Statt veralteter regelbasierte Preisgestaltung und Preisoptimierung ist fortschrittliche Dynamic Pricing-Software im Online-Handel der beste Ansatz für eine optimierte Preisstrategie. Die fortschrittlichen Algorithmen, die bei der auf Machine Learning basierender Preisgestaltung zum Einsatz kommen, sind in der Lage, sowohl interne als auch externe Daten zu berücksichtigen. Sie verarbeiten große Datensätze weitaus effizienter als ältere Technologien.
Die neueste Generation des Dynamic Pricing, das Predictive Pricing, fußt auf der auf maschinellem Lernen basierenden Preisgestaltung, indem sie leistungsstarke Prognose- und Optimierungsalgorithmen einsetzt. Mit diesen Algorithmen lassen sich noch mehr Informationen aus den vorhandenen Daten ziehen. Zu den Vorteilen des Predictive Pricing gehören:
Wie kann 7Learnings Sie bei der Implementierung von dynamischer Preisgestaltung im Online-Handel unterstützen?
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 sagt unsere Anwendung die Nachfrage, den Umsatz und die Preiselastizität für jedes Produkt voraus. Und mit nur einem Klick können unsere Kunden marktgerechte Preise generieren, die den Gewinn maximieren und gleichzeitig limitierende Faktoren wie den aktuellen Lagerbestand berücksichtigen.
Mit unseren innovativen Preisoptimierungstools erhalten Mitarbeiter die Informationen, die sie benötigen, um wirkungsvolle Geschäftsentscheidungen zu treffen. Unsere Software ist einfach zu bedienen und lässt sich nahtlos in Ihr Backend-System integrieren. So können Sie Ihre Abläufe rationalisieren und gleichzeitig unmittelbare Auswirkungen auf Ihre Geschäftsziele erreichen.
Predictive Pricing birgt ein großes Potenzial für Einzelhändler, denn es ermöglicht ihnen, ihre Preisstrategie zu verbessern, ihre Preise auf einfache Weise zu optimieren und ihr Gewinnpotenzial zu maximieren. Wir bei 7Learnings verfügen über mehr als zehn Jahre Erfahrung mit auf maschinellem Lernen basierender Preisgestaltungstechnologie, und führende europäische Einzelhändler nutzen unsere Technologie zur Optimierung ihrer Preise. Wenn Sie mehr über das Potenzial des Dynamic Pricing der nächsten Generation erfahren wollen, wenden Sie sich gerne an uns und vereinbaren Sie eine Produktdemo.
