Mit Einblicken von Robert Bates, Spezialist für Datenwissenschaft
KI, maschinelles Lernen und große Sprachmodelle (LLMs) haben einen tiefgreifenden Einfluss auf die Einzelhandelsbranche und berühren alles, vom Kundensupport bis zur Lieferkette. Unter diesen Innovationen wird ein Bereich immer wieder unterschätzt: Preisgestaltung.
In unserer neuesten Folge des Retail Pricing Insights Podcast, 7Learnings CEO Felix Hoffmann setzte sich zusammen mit Robert Bates, ehemaliger Leiter der Abteilung Decision Sciences bei Currys, Leiter der Preisgestaltung bei Waitrose und John Lewis und ein erfahrener Experte mit einem Doktortitel in Physik. Sie untersuchten, wie Einzelhändler durch die Preisgestaltung echte geschäftliche Auswirkungen erzielen können und warum dies der beste Ort ist, um mit KI zu beginnen.
Warum die Preisgestaltung Ihr erster KI-Anwendungsfall sein sollte
Die meisten Einzelhändler arbeiten immer noch mit manuellen, regelbasierten Preissystemen. Das bedeutet, dass sie sich ein riesiges Margen- und Gewinnpotenzial entgehen lassen. Wie Robert beschrieben hat:
„Wenn Ihre Preisstrategie richtig ist, können Sie eine Menge Wert schaffen. Wenn Sie etwas daneben liegen, können Sie leicht ins Hintertreffen geraten - entweder werden Sie nicht wettbewerbsfähig oder Sie investieren zu viel.“
Die Preisgestaltung wirkt sich auf jeden Kundenkontaktpunkt aus, weshalb sie andere KI-Anwendungen im Einzelhandel durchweg übertrifft. Selbst Gartner stuft sie als die KI-Anwendungsfall mit der größten Auswirkungund liegt damit weit vor den gehypten Anwendungsfällen wie Chatbots.
Warum Entscheidungswissenschaft wichtiger ist als reine Datenwissenschaft
Robert leitete eine Funktion namens Entscheidungswissenschaftendie sich nicht nur auf die Erstellung von Modellen konzentrierte, sondern auch darauf, wie man bessere Entscheidungen treffen kann.
„Es geht nicht darum, das perfekte Modell zu bauen. Es geht darum, zu wissen, wo man ein System verändern muss, damit es besser funktioniert.“
Während seiner Arbeit bei Currys hat sein Team KI und maschinelles Lernen auf alles angewandt, von der Preisgestaltung und Verkaufsförderung bis hin zu Umsatzprognosen und dem Customer Lifetime Value. Die Philosophie war immer dieselbe: Konzentration auf praktische Entscheidungen mit großer Hebelwirkung.
Menschen + KI: Das gemischte Modell, das tatsächlich funktioniert
Einzelhändler fragen oft: Sollten wir die Preisgestaltung vollständig automatisieren? Roberts Antwort lautet nein. Der beste Ansatz ist erweiterte Entscheidungsfindung, wo die KI Empfehlungen gibt und die Kaufleute die letzte Entscheidung treffen. Letztendlich handeln die Maschinen im Auftrag der Kategorie-Teams, um die Ziele zu erreichen. Wenn diese nicht mitziehen, hilft Ihnen das beste Tool der Welt nicht weiter.
Um dieses Vertrauen aufzubauen, muss die KI ihre Logik klar erläutern. Sie muss zeigen, warum eine Preisempfehlung ausgesprochen wurde, wie sie in den Markt passt und wie sie mit den Zielen der Kategorie (Umsatz, Marge oder Bestandsoptimierung) übereinstimmt.
Wie man die Preisleistung misst
Im Gegensatz zu A/B-Tests im Marketing ist die Preisoptimierung schwierig zu validieren – vor allem offline. Robert und sein Team verwendeten digitale Zwillingsmodelle um zu simulieren, was mit einer anderen Preisstrategie passiert wäre. Sie können nicht immer einen reinen A/B-Test durchführen, aber Sie können durch Simulationen Vertrauen aufbauen. Fragen Sie: Was hätte das alternative Szenario gebracht?
Sowohl Robert als auch Felix sind sich einig: Wenn Sie kontrollierte Tests durchführen, wie z.B. produktbasierte Online-Splits, können Sie echte, messbare Gewinne sehen. 7Learnings hat festgestellt bis zu 50% Gewinnsteigerung für Einzelhändler mit niedrigen Margen, die von regelbasierter zu vorausschauender Preisgestaltung wechseln.
Sollten Sie eine Lösung zur Preisgestaltung entwickeln oder kaufen?
Das kommt darauf an. Wenn Ihr Preisfindungsprozess sehr individuell oder strategisch ist, ist es vielleicht der richtige Weg, ihn intern durchzuführen. Für die meisten Einzelhändler ist es jedoch sinnvoll, Teile des Prozesses auszulagern (z. B. die Verfolgung von Wettbewerbspreisen).
„Sie müssen sich darüber im Klaren sein: Was ist das Besondere an Ihrem Unternehmen, das nur schwer zu kopieren ist?“
Der größte Fehler? Das Ignorieren der menschlichen Faktoren. Selbst die beste Technologie scheitert ohne die richtige Governance und Teamausrichtung.
Erfahren Sie mehr in unserem Einkaufsführer für Preissoftware
Wie geht es weiter mit der Preisgestaltung im Einzelhandel?
Dank Cloud Computing und sich entwickelnder KI-Modelle können wir heute Probleme lösen, die noch vor wenigen Jahren unerreichbar waren.
Es kommen immer mehr KI-basierte Tools zum Einsatz, mit denen Sie feststellen können, wo es im Unternehmen Chancen gibt, was gut läuft und was nicht. Auf der einen Seite ist das wirklich aufregend. Es gibt so viele Möglichkeiten. Der etwas beängstigende Teil besteht darin, herauszufinden, wie Sie all diese Tools richtig mit dem Unternehmen interagieren lassen können.
Er empfiehlt, mit der Preisgestaltung zu beginnen, weil sie skalierbar und kontrollierbar ist und schnelle Ergebnisse liefert. Wir könnten nicht mehr zustimmen.
Wichtigste Erkenntnisse
- Die Preisgestaltung ist die Nummer 1 unter den KI-Anwendungen für den Einzelhandelund übertrifft damit Marketing, Personalisierung und Chatbots.
- KI sollte die menschliche Entscheidungsfindung ergänzenund nicht ersetzen.
- Der Erfolg hängt ab von klarer Logik, Steuerung und Akzeptanz der Merchandising-Teams ab.
- Digitale Zwillingssimulationen und kontrollierte Experimente helfen, Preisstrategien zu validieren.
- Einzelhändler müssen abwägen Bauen vs. Kaufen basierend auf ihren Fähigkeiten und strategischen Bedürfnissen.
Hören Sie sich die vollständige Folge an:
„Aufbau von KI-Preismodellen, denen Einzelhändler vertrauen und die sie nutzen“ mit Robert Bates
