Laut einer Studie von Coresight verschenkt der Einzelhandel im Non-Food-Bereich allein im Jahr 2019 rund 300 Milliarden Dollar an Umsatz. Aber wussten Sie, dass Sie Ihre Abschlagsberechnungen optimieren und Rabatte effektiver nutzen können, um Ihren Bestand zu reduzieren und gleichzeitig Ihre Kapitalrendite zu optimieren? In diesem Artikel erklären wir Ihnen, wie das geht.

Rabatte im Modeeinzelhandel anbieten

Der Modehandel ist unbeständig und schnelllebig. Dank Rabattschlachten wie dem Mid-Season-Sale und der Shopping-Week scheint es, als würde das ganze Jahr zu einem einzigen großen Ausverkauf werden. Außerdem müssen die Preise aufgrund der großen Bandbreite an Produkttypen ständig optimiert werden. Hinzu kommt, dass saisonale Modeartikel einen extrem kurzen Lebenszyklus haben: Mäntel, die im Herbst aus den Regalen fliegen, sind im Frühjahr für die Kunden nicht mehr interessant.

Starke Preisnachlässe am Ende der Saison anzubieten, um Platz für neue Ware zu schaffen, ist fast nie rentabel. Dennoch spielen Preisnachlässe für Einzelhändler nach wie vor eine zentrale Rolle, um hohe Gewinnspannen und Gewinneinbußen zu vermeiden. Zum Glück können KI (künstliche Intelligenz), dynamische Preisgestaltung und Algorithmen des maschinellen Lernens helfen, indem sie optimierte Preise vorschlagen und so die Abschläge verringern. Nur wenn Sie die Höhe und den Zeitpunkt Ihrer Abschläge aufeinander abstimmen, können Sie die Risiken effektiv minimieren und die Gewinne maximieren.

Wie kann eine auf maschinellem Lernen basierende Software für dynamische Preisgestaltung bei der Optimierung von Preisnachlässen helfen?

Modehandelsriesen wie Zalando oder ABOUT YOU gehen mit gutem Beispiel voran: Sie haben ihre gesamten Preisfindungsprozesse mithilfe von künstlicher Intelligenz automatisiert. Dies hat es ihnen ermöglicht, kontinuierlich optimierte Preise für jedes Produkt in allen ihren Vertriebskanälen festzulegen. Wie das? Auf maschinellem Lernen basierende Preissetzungssoftware verwendet sogenannte Preisfindungsalgorithmen, die die Auswirkungen verschiedener Preissenkungen auf Umsatz und Gewinn prognostizieren. Moderne Preisgestaltungssoftware ist in der Lage, eine Vielzahl von Kriterien zu berücksichtigen, z. B. Produktgruppen oder -kategorien, aktuelle Lagerbestände, Wettbewerbsintensität, Preise der Konkurrenz, aktuelle Nachfrage, sich abzeichnende Trends und sogar das Wetter. Das System kann auch individuelle Rabatte für einzelne Regionen und Artikel generieren.

Auf der Grundlage der Preisprognosen des Algorithmus werden die Preise so optimiert, dass mit dem aktuellen Bestand die höchsten Gewinne erzielt werden und der Abverkauf innerhalb einer bestimmten Frist erfolgt. Die Ergebnisse der Preisprognose ermöglichen es dem Algorithmus, die Preise zu erhöhen und zu senken und so die Abschläge und Gewinne für einen bestimmten Artikel während seines gesamten Lebenszyklus automatisch zu optimieren. Die Einzelhändler bestimmen, wie oft die Preise aktualisiert werden sollen, wobei die Möglichkeiten von wöchentlich bis mehrmals täglich reichen. Omnichannel-Händler können auch die idealen Preise für ihre jeweiligen Touchpoints ermitteln, sei es in ihren Online-Shops, Shopping-Apps oder Ladengeschäften.

Auf maschinellem Lernen basierende Software für dynamische Preisgestaltung hat die einzigartige Fähigkeit, aus Rabattaktionen zu lernen und sich kontinuierlich anzupassen und zu verbessern. Die Software lernt nicht nur aus vergangenen Daten, sondern auch aus Kategorien und Marken.

Preisgestaltung: die Vorteile einer fortschrittlichen Preisgestaltungssoftware für Modehändler

  • Einsparung von Personal und Ressourcen
  • Umfassendes Bestandsmanagement, geringere Lagerbestände, niedrigere Kosten
  • Umsatz- und Gewinnsteigerung durch Verkaufsplanung mit optimierten Preispunkten
  • Schnelles Reagieren auf veränderte Situationen wie Einkaufsbedingungen, Wettbewerb, Wetter usw.
  • Perfektes Timing bei Rabatten und Preisnachlässen
  • Einfaches Omnichannel-Management
  • Software berücksichtigt automatisch die Lieferfähigkeit

Ideale Preisgestaltung mit fortschrittlicher Preissoftware

Dynamische Preisgestaltung auf der Grundlage von maschinellem Lernen ist kein Hirngespinst mehr: Sie ist schon seit einiger Zeit Realität, insbesondere für Marktführer. Zalando ist sogar noch einen Schritt weiter gegangen und nutzt KI-Fortschritte, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Stacia Carr, Director of Engineering, betont, wie wichtig es ist, „riesige Datenmengen und Technologien wie maschinelles Lernen zu nutzen, um zu zeigen, dass wir unsere Kunden besser kennen als jeder andere“.

So bietet der Online-Riese seinen Kunden mit Zalon, einem personalisierten Shopping-Service, auf Wunsch individuelle Outfit-Vorschläge. Dank Affiliate-Programmen können Drittanbieter den Zalando-Marktplatz als Vertriebskanal nutzen, so dass die Kunden von einer großen Auswahl an Marken und Artikeln profitieren können. Eine große Auswahl an preisreduzierten Artikeln verbessert das Kundenerlebnis zusätzlich. Hier spielt die dynamische Preisgestaltung eine zentrale Rolle und wäre ohne KI nicht kosteneffizient.