Kürzlich, 7Learnings, Google Cloudund KPS AG versammelten sich in der Hamburger Google-Zentrale zu einer exklusiven Executive Session. Das Ziel war ehrgeizig: Es sollte erörtert werden, wie Führungskräfte im Einzelhandel von statischen, manuellen Regeln zu einer kontinuierlichen, datengesteuerten Optimierung übergehen.
Im Mittelpunkt des Nachmittags stand ein tiefer Einblick in GALERIAeiner der größten deutschen Kaufhausketten. Mit über 2 Millionen Artikeln und 83 Filialen bietet GALERIA eine Blaupause dafür, wie traditionelle Einzelhändler die agile Online-Konkurrenz ausstechen können.
Eindrücke von der Veranstaltung
Die Herausforderung: Befreien Sie sich von veralteten Zwängen
Die Diskussion, fachkundig moderiert von Paul Anderie (KPS AG)begann damit, die „Handarbeitsfalle“ zu beseitigen. Wie viele etablierte Einzelhändler verließ sich GALERIA zuvor auf Preisgestaltungsprozesse, die für die heutige Landschaft einfach zu langsam und unflexibel waren.
Diskussionsteilnehmer Eva Lukai (Google Cloud), Thomas Zielke (KPS AG)und Bert Middendorp (GALERIA) beleuchteten die spezifischen Schmerzpunkte, die diesen Wandel ausgelöst haben:
- Reaktionsfähigkeit bei der Preisgestaltung: Die manuelle Verwaltung von Millionen von Artikeln bedeutete, dass die Leistungsdaten oft nicht aktualisiert wurden, bevor die Preise angepasst werden konnten.
- Inkonsistenz der Kanäle: Diskrepanzen zwischen Produktkategorien und Kanälen beeinträchtigten die Konversionsraten und die Markenwahrnehmung.
- Das Größenproblem: Das schiere Volumen des Sortiments erforderte eine Lösung, die von Mode bis hin zu Lifestyle-Accessoires skalierbar war.
Die Lösung: Eine zukunftssichere KI-Grundlage
Um dieses Problem zu lösen, ist GALERIA eine Partnerschaft mit KPS um die 7Learnings‘ KI-gestützte Lösung zur Preisgestaltung. Die Strategie wurde auf drei technischen Säulen aufgebaut:
- Vorausschauende Maschine: Mithilfe von maschinellem Lernen können Sie Entscheidungen auf der Grundlage von internen Daten, Benchmarks von Wettbewerbern und Nachfragesignalen automatisieren.
- Simulation und Prognosen: Die Möglichkeit, Preise zu „testen“, bevor sie in Kraft treten, und Prognosen zu Umsatz, Gewinn und Volumen zu erstellen, um sicherzustellen, dass sie mit den übergeordneten Geschäftszielen übereinstimmen.
- Moderne Cloud-Infrastruktur: Die gesamte Lösung befindet sich auf der Google Cloud-Plattform, unter Verwendung von BigQuery für Hochgeschwindigkeits-Data-Warehousing und präzise Prognosen.
Bemerkenswerte Ergebnisse
Der Höhepunkt der Sitzung war die Offenlegung der Auswirkungen des Projekts. Durch die Umstellung von manuellen Regeln auf eine datengesteuerte Preisgestaltung in Echtzeit konnte GALERIA nicht nur inkrementelle Gewinne erzielen, sondern auch eine völlige Leistungsveränderung:
- +230% Umsatzsteigerung (im Vergleich zu Kontrollgruppen).
- +50% Margenverbesserung.
- 2-Monats-ROIund beweist, dass eine KI-Implementierung fast sofort Nutzen bringen kann.
Als unser Mitbegründer & CEO Felix Hoffmann bemerkte, stellt die Umstellung auf prädiktive Preisgestaltung eine grundlegende Veränderung in der Arbeitsweise eines Einzelhandelsunternehmens dar.
Wenn Sie einen tieferen Einblick in den gesamten Implementierungsprozess erhalten möchten, lesen Sie unsere Fallstudie mit Galeria hier.
