Optimierte Long-Tail-Preise mit maschineller Lerntechnologie

Inhaltsverzeichnis

Was ist die "Long-Tail-Theorie"?

Warum also beschäftigen sich Unternehmen mit der Komplexität großer Sortimente und bieten ihren Kunden alle möglichen Nischenprodukte an? Die Antwort auf diese Frage wurde vom Chefredakteur von Wired, Chris Anderson, ins Leben gerufen. Anderson stellte die These auf, dass sich die Verbraucher in der modernen Wirtschaft zunehmend von einer kleineren Anzahl beliebter Produkte abwenden. Stattdessen kaufen immer mehr Menschen individualisierte Nischenprodukte. Dies ist möglich, weil in einer zunehmend globalisierten Wirtschaft die Produktionskosten niedriger sind, so dass es einfacher ist, Artikel in kleineren Gruppen zu produzieren. Außerdem ist das Internet ein wichtiger Faktor. Weniger Geschäfte müssen sich auf die Grenzen der Regalfläche beschränken und können eine breite Palette von Artikeln vorrätig halten. Letztendlich hat der Verbraucher dadurch mehr Auswahlmöglichkeiten, die er zweifellos auch findet. Laut dem Journalisten Malcolm Gladwell bietet das Internet daher die ideale Grundlage für den Erfolg von Nischenprodukten im Sinne des Long Tail.

Wenn Sie ein Diagramm Ihrer Verkäufe nach Produkten erstellen, werden Sie in der Regel feststellen, dass die überwiegende Mehrheit der Verkäufe auf nur wenige Produkte zurückzuführen ist. Diese Produkte sind in der Regel die „Knüller“ in Ihrem Sortiment. Je weiter Sie in der Tabelle nach unten gehen, desto mehr Produkte mit geringem Umsatzvolumen werden Sie finden.

Das Problem der manuellen Preisgestaltung bei Nischenprodukten

Die Standardmethode für die Preisgestaltung ist die regelbasierte Preisgestaltung. Obwohl diese Regeln eine gewisse Kontrolle bieten, führen sie bei zunehmender Komplexität – wie bei Nischenprodukten – oft zu suboptimalen Ergebnissen. Dies liegt daran, dass sich die Analyse des historischen Verhaltens bei Preisänderungen und die Festlegung entsprechender Preisregeln im Laufe der Zeit als ineffizient und problematisch erwiesen haben. Die Unternehmen müssen einen enormen Zeit- und Personalaufwand betreiben, um die Preisentwicklung mit unterschiedlichem Erfolg zu überwachen. Außerdem führt dies häufig zu Preisen, die den aktuellen Marktbedingungen und der Zahlungsbereitschaft der Kunden nicht entsprechen.

Ganz zu schweigen davon, dass die Einzelhändler aufgrund der zeitaufwändigen Natur und der Komplexität des Prozesses oft in die Enge getrieben werden. Sie sind gezwungen, auf der Grundlage ihrer Produkte Prioritäten zu setzen, da es menschlich unmöglich ist, dies für ein ganzes Sortiment zu tun. Folglich werden Nischenprodukte bei diesem Prozess vernachlässigt.

Um dem entgegenzuwirken, können einige Unternehmen die Regeln, die sie für ihre High-Seller eingeführt haben, auf ihre Long-Tail-Produkte anwenden (z. B. Preisanpassungsregeln). Andere Unternehmen nehmen die Kosten der Artikel und fügen eine angemessene Marge oder einen festen Prozentsatz hinzu, der jährlich erhöht wird. In beiden Fällen würden sie sich große Chancen entgehen lassen, da sie die Preise potenziell um einen größeren Betrag erhöhen könnten, ohne dass die Gefahr besteht, dass Kunden abwandern.

Der heilige Gral: Eine fortschrittliche Lösung für die Preisgestaltung

Um die Preisgestaltung richtig anzugehen, müssen Einzelhändler eine fortschrittliche Preisgestaltungslösung implementieren.

Anstatt beispielsweise aggressive allgemeine Abschläge zu verwenden, können sie von prädiktiven Nachfrage- und Elastizitätsmodellen profitieren, die es ihnen ermöglichen, den besten Preis für jedes Produkt oder jede Dienstleistung zu ermitteln, ohne eines zu vernachlässigen.

Darüber hinaus können fortschrittliche Algorithmen des maschinellen Lernens cluster- und kategorieübergreifend lernen. Das bedeutet, dass sie Ihre Produkte analysieren und sie in Relation zu anderen Artikeln aus verschiedenen Gruppierungen setzen. Zum Beispiel lernt es etwas über Nike Sneakers und nicht nur über Air Jordans. Auf diese Weise können sich Einzelhändler ein vollständiges Bild von der Umgebung jedes ihrer Produkte machen.

Darüber hinaus kann es durch diese gründliche Analyse eine Preiselastizität pro Artikel ableiten. Dies gibt Einzelhändlern die Möglichkeit, die Preise dynamisch zu halten, um unter schwankenden Marktbedingungen maximale Rentabilität zu erzielen. Die Software hilft Ihnen, das Kundenverhalten und die Zahlungsbereitschaft der Kunden zu analysieren, indem sie die Preise senkt, wo es nötig ist, und erhöht, wo es möglich ist.

Durch diesen automatisierten Prozess werden die Preise für jedes Produkt kontinuierlich optimiert, was Managern und Einzelhändlern die Möglichkeit gibt, in Echtzeit optimale Entscheidungen zu treffen.

Und schließlich ist es wichtig zu erwähnen, dass all dies zu vernünftigen Kosten geschieht. Der Einsatz einer fortschrittlichen Technologie hat sich in den meisten Fällen als lohnende Investition und als geringeres Risiko erwiesen. Mit anderen Worten: Was man investiert, bekommt man zurück.

 

Optimierungsbeispiel für ein Produkt


Die Quintessenz

Ähnlich wie in anderen Sektoren ist KI – insbesondere maschinelles Lernen – schnell zu einem unverzichtbaren Aktivposten geworden, der Einzelhändlern hilft, ihre Preisgestaltung weitaus effizienter zu optimieren und zu automatisieren, als es ein Mensch könnte. Es ist besonders wichtig, eine fortschrittliche Long-Tail-Pricing-Strategie zu implementieren, da diese Produkte in der Regel in mühsamen und zeitaufwändigen manuellen Methoden vernachlässigt werden. Dies hilft Einzelhändlern, ihre Rentabilität zu maximieren und ihre Geschäftsziele mit Leichtigkeit zu erreichen.

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