Einführung
Die 12. DPC-Veranstaltung fand am 10. Oktober 2023 mit insgesamt 26 Teilnehmern statt, darunter Unternehmen wie Philips, BestSecret, Phoenix Group, flaschenpost.de, Contorion und Flaconi. Brandon Beckett, Senior Data Analyst in Pricing bei Flink, befasste sich mit den technischen Feinheiten des Preis-Benchmarking von Wettbewerbern bei Flink, einem führenden On-Demand-Schnelllieferdienst für Lebensmittel, der bei innovativen Preisstrategien eine Vorreiterrolle einnimmt.
Daten sind der Schlüssel
Brandon unterstreicht die grundlegende Bedeutung von Daten für eine wettbewerbsfähige Preisgestaltung. „Wenn Sie wissen wollen, wie Ihr Preis im Vergleich zu dem Ihrer Konkurrenten ist, müssen Sie Ihren Preis und den Preis Ihres Konkurrenten für das gleiche oder ein gleichwertiges Produkt kennen“, sagt Brandon. Die Beschaffung genauer und umfassender Produkt- und Preisdaten bildet den Eckpfeiler dieses Prozesses.
Produktabgleich
Beim Übergang zur Produktanpassung plädiert Brandon für einen mehrstufigen Ansatz. „Wir generieren Vektoreinbettungen über die API von OpenAI, um Produkte mit unseren Wettbewerbern anhand eines Produktnamens abzugleichen“, erklärt er. Mit dieser Methode lassen sich die meisten Treffer erzielen, aber zusätzliche Daten wie Barcode-Informationen können die Treffer weiter verfeinern.
Gewichtete Preisunterschiede
Im nächsten Schritt führt Brandon das Konzept der gewichteten Preisunterschiede ein. „Da sich einige Produkte weniger und andere sehr gut verkaufen, gewichten wir alle Preisunterschiede nach der tatsächlich verkauften Menge der einzelnen Produkte“, erläutert er. Dieser Ansatz gewährleistet einen nuancierten und genauen Vergleich, insbesondere für Unternehmen mit einem vielfältigen Produktportfolio.
Visualisierung und Analyse
Sobald die Daten verarbeitet sind, empfiehlt Brandon eine effektive Visualisierung und Analyse. „Um diese Daten zu visualisieren, können Sie die Daten nach verschiedenen Gruppen wie z. B. Kategorien segmentieren, was immer für Ihr Unternehmen sinnvoll ist“, schlägt er vor. Die Segmentierung ermöglicht es den Unternehmen, die Feinheiten ihrer Preisstrategie für verschiedene Produktgruppen zu verstehen.
Strategische Entscheidungsfindung
Auf der Grundlage der analysierten Daten können strategische Entscheidungen getroffen werden. Brandon gibt Beispiele dafür, wie Unternehmen ihre wichtigsten und nicht wichtigsten Wertgegenstände strategisch gegenüber der Konkurrenz positionieren können. „Sie können damit beginnen, einige strategische Entscheidungen zu treffen. Lassen Sie uns zum Beispiel die Preise für unsere wichtigsten Produkte 1 % unter und für unsere nicht wichtigen Produkte 5 % über denen von Konkurrent X ansetzen“, empfiehlt er. Dieser Schritt bietet eine konkrete Anwendung der aus dem Benchmarking-Prozess gewonnenen Erkenntnisse.
Auswirkungen auf die reale Welt
Abschließend stellt Brandon die praktischen Anwendungen dieses Instruments vor. Von der Verfolgung der Positionierung im Zeitverlauf bis hin zum Abgleich mit der Preisstimmungsanalyse bietet das Tool wertvolle Erkenntnisse für dynamische Preisentscheidungen.
Schlussfolgerung
Brandons Präsentation bietet einen umfassenden Plan für Unternehmen, um Daten bei der Gestaltung von Preisstrategien zu nutzen. Die Auswirkungen in der Praxis zeigen sich in der Preisstrategie von Flink in Deutschland, die den greifbaren Nutzen datengestützter Entscheidungen demonstriert. Die Erkenntnisse von Brandon dienen Unternehmen bei der Navigation durch die Wettbewerbslandschaft als Leitfaden für fundierte und strategische Preisentscheidungen.
FRAGEN UND ANTWORTEN
Q1 – Roland Haake (Direktor Preisgestaltung & Analyse bei BestSecret): Wie identifizieren Sie KVI-Elemente?
A1 – Brandon Beckett (leitender Datenanalyst für Preisgestaltung bei Flink)
Das ist eine sehr gute Frage. Eine der Millionen-Dollar-Fragen in diesem Zusammenhang ist die Schwierigkeit, die wichtigsten Werte zu ermitteln. Wir hatten viele verschiedene Analysten und viele verschiedene Diskussionen über viele Monate hinweg darüber, was die wichtigsten Werte sind, welche Produkte wir haben, die die wichtigsten Werte sind, und welche, die es nicht sind. Und ich denke, dass die Elastizität wahrscheinlich eine der besseren Möglichkeiten ist, um zu bestimmen, welche Ihrer Artikel die wichtigsten Wertartikel sind. Aber es ist eine Herausforderung. Es gibt viele verschiedene Faktoren, die dabei eine Rolle spielen können. Ich würde auch sagen, dass wir jetzt anfangen, uns mit so etwas wie Schlüsselwerten auf Benutzerebene zu befassen, denn vielleicht kenne ich den Preis für etwas ganz Bestimmtes sehr gut, aber niemand sonst kennt den Preis für diesen Artikel wirklich gut. Für mich ist es also eine Art Schlüsselwert, auch wenn es für die meisten Menschen nicht so ist. Ja, es kann also ein bisschen schwierig werden.
Q2 – Pravin Venkatraman (Produkt, Preisgestaltung und Monetarisierungsstrategie bei ReserMine Technology Solutions):
Meiner Erfahrung nach basierte die Definition des KVI auf den historischen Transaktionen, dem Volumen, das Sie berücksichtigen, und nehmen wir an, Sie haben beispielsweise die hundert wichtigsten Produkte, die sowohl ein hohes als auch ein gutes Volumen haben. Und das definiert die Preiswahrnehmung, das ist das Bild des Kunden, der in Ihr Geschäft kommt. Diese werden als hohe KVI-Positionen (HKVI) betrachtet. Dann würden Sie die verbleibende zweite Gruppe als KVI und die verbleibende Gruppe als nicht KVI einstufen. Es handelt sich also nur um eine Art Segmentierung.
A2 – Brandon: Ja, so etwas Ähnliches haben wir auch schon gemacht. Aber wir haben durch Preistests auch festgestellt, dass es bestimmte Artikel gab, von denen wir dachten, dass sie nicht zu den KVI gehören, die sich dann aber als sehr gute KVI herausstellten und umgekehrt. Versuchen Sie also wirklich, die Daten, die Sie haben, zu durchforsten, Impressionsdaten, Bestelldaten, je nachdem, welche Art von Daten Sie haben, können Sie vielleicht eine Art einzigartige Lösung finden, um Ihren Schlüsselwert zu identifizieren.
F3 – Pravin: Wenn ich darf, Brandon, wie definieren Sie den Spielstand?
A3 – Brandon: Die Trefferquote wird entweder durch einen manuellen Abgleich definiert, indem sie einfach manuell auf 100 gesetzt wird, oder durch einen Barcode-Abgleich, der, wie bereits erwähnt, manuell auf zehn gesetzt wird. Und dann gibt es noch diese andere Methode mit Open AI.
Q4 – Sebastian Dienemann (Head of Revenue Management bei flaschenpost SE): Wie nutzen Sie „Vector embeddings“ von Open AI für das Matching? Gibt es eine API, die Sie verwenden können?
A4 – Brandon: Sie verwenden also einfach OpenAI, um Ihren Produktnamen oder den Produktnamen Ihres Konkurrenten in eine Vektoreinbettung zu übersetzen. Und dann vergleicht man, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass die beiden Produktnamen tatsächlich übereinstimmen. Und ja, es gibt eine API, mit der Sie das tatsächlich erreichen können. Ich bin sicher, wenn Sie online etwas suchen. Ich erinnere mich an eine Online-Suche, und es gab ein ziemlich gutes Tutorial, wie man es für den Abgleich verwendet, weil die Leute es auch für den Abgleich von viel mehr als nur Produktnamen verwenden, aber für eine Menge von Suchmaschinen und verschiedene Anwendungsfälle wie das, gibt es viele Ressourcen für sie.
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