„Powered by AI“ – mit diesem Etikett versprechen die Softwarehersteller den Einzelhändlern noch nie dagewesene Möglichkeiten der Preisoptimierung. Das Problem ist, dass die Anwendungen oft nicht halten, was sie versprechen. Die KI-Algorithmen sind schlecht oder es ist überhaupt keine echte KI eingebaut. Daher sollten Einzelhändler bei der Auswahl eines Anbieters für KI-Preise genau hinsehen. Wir zeigen Ihnen, wie Sie die starken, echten KI-Anbieter unter den vielen schwarzen Schafen finden.

Wie künstliche Intelligenz bei Preisgestaltungslösungen funktioniert

Erstens sprechen die Entwickler in der Regel von maschinellem Lernen anstelle von KI, denn maschinelles Lernen ist die Teilmenge der Methoden, die in KI-basierter Preisoptimierungssoftware verwendet werden.

Komplexe Algorithmen für maschinelles Lernen in der Preisoptimierung sind in der Lage, riesige Datenmengen aus vielen verschiedenen Quellen zu analysieren, wie z.B. Bestand, Preis, Preise der Wettbewerber, Saison und Produktkategorie. Indem sie bestimmte Muster in den Daten erkennen, können die Algorithmen anzeigen, wie sich Preisänderungen auf die Nachfrage und den Gewinn auswirken würden. So können Einzelhändler datengesteuerte Preisstrategien umsetzen, die sich besser an ihren Geschäftszielen orientieren, wie z.B. die Maximierung des Umsatzes oder die Bereinigung der Lagerbestände. Allerdings ist es für die Nutzer nicht immer einfach zu beurteilen, wie gut die Algorithmen funktionieren und wie genau ihre Prognosen sind. Zumindest nicht, ohne mit den Entwicklern zu sprechen und ihren KI-Ansatz zu bewerten.

Wie die KI-gestützte Preisgestaltung von 7Learnings funktioniert

Schlüsselindikatoren für echte KI-Nutzung

Das Potenzial leistungsstarker KI-Algorithmen ist enorm, aber wie können Sie die Qualität eines KI-Tools zur Preisgestaltung überprüfen, bevor Sie eine Kaufentscheidung treffen? Nehmen Sie sich Zeit, um Ihre Fragen in einem persönlichen Gespräch beantwortet zu bekommen. Wenn der Anbieter von KI-Preisen nicht in der Lage ist, die benötigten Informationen zu liefern oder die Dokumente nicht offenlegen will, ist das ein deutliches Warnsignal.

Hier sind einige wichtige Aspekte, nach denen Sie fragen sollten:

1: Wie lernt die KI?

Lernt das Datenmodell durch überwachtes oder unüberwachtes Lernen? Viele unüberwachte Datenmodelle benötigen viel Zeit, bevor sie zuverlässige, qualitativ hochwertige Empfehlungen liefern können.

2: Welche Algorithmen werden verwendet?

BERT, XG, Q-Learning – jeder neue Algorithmus hat seine eigenen Stärken und Schwächen. Die Wahl des richtigen Algorithmus für den jeweiligen Anwendungsfall ist entscheidend für die Qualität der Preisempfehlungen.

3: Wie wird die Wirksamkeit des Datenmodells gemessen?

R-Quadrat-Score, F1-Score oder prozentuale Genauigkeit – es gibt viele Möglichkeiten, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit eines KI-Datenmodells zu messen.

4: Wie oft trainiert der Anbieter von KI-Preisen die KI-Modelle neu?

Wie jede Software sollte auch ein Datenmodell regelmäßig aktualisiert werden, um beispielsweise Verzerrungen zu beseitigen, die Sicherheit und Genauigkeit zu verbessern, neue Funktionen abzubilden und ressourceneffizienter zu arbeiten.

Bewertung der algorithmischen Transparenz

Viele Menschen sind zu begeistert von der Leistung von KI-Preissoftware, um zu hinterfragen, wie die Algorithmen eigentlich zu ihren Ergebnissen kommen. Allerdings ist das Geschäft kein Ort für blindes Vertrauen. Die Transparenz von KI sollte ein wichtiges Kriterium bei der Auswahl eines Anbieters von KI-Preisen sein.

Einzelhändler müssen die wichtigsten Fakten über den verwendeten Algorithmus kennen: Welche Daten werden verarbeitet und wie? Wie genau und zuverlässig sind die Ergebnisse? Nur so können Einzelhändler sicherstellen, dass das KI-Pricing-Tool im Einklang mit ihren Geschäftszielen und Unternehmenswerten funktioniert.

Wenn Sie mehr über die Herausforderungen des Vertrauens in KI lesen möchten, empfehlen wir Ihnen die Lektüre: Das Vertrauensproblem der KI von Harvard Business Review.

Analyse der Möglichkeiten zur Datenintegration und -analyse

Selbst der beste Algorithmus nützt wenig, wenn er nur auf einer kleinen Datenbank funktioniert und die Datenintegration fehleranfällig ist. Daher empfehlen wir Einzelhändlern, sich eingehend zu erkundigen, wie ihr zukünftiger Anbieter von KI-Preisen Daten verarbeitet.

Datenquellen

Fragen Sie, mit welchen Datenquellen gearbeitet wird. Sind alle relevanten Quellen enthalten? KI-Preissoftware sollte mit einem umfassenden Datensatz arbeiten, der historische Verkaufsdaten, Lagerbestände, Wetterdaten und Preise von Mitbewerbern enthält, um robuste und genaue Preisstrategien zu ermöglichen. Einige Lösungen wie 7Learnings enthalten sogar Marketingdaten, um die Cross-Optimierung von Vertriebs- und Performance-Marketing-Kampagnen.

Management der Datenqualität

Wie stellt der Anbieter sicher, dass die Daten korrekt, vollständig und konsistent sind? Ein professionelles Datenqualitätsmanagement umfasst die regelmäßige Bereinigung, Validierung und Aktualisierung der Daten, um die höchstmögliche Genauigkeit der KI-Vorhersagen zu erreichen.

Integrationsfähigkeit

Wie wird die Lösung in Ihre bestehenden Systeme integriert? Stellen Sie sicher, dass der Zugriff auf die Daten einfach ist und die Daten in Echtzeit fließen, um sofortige Preisanpassungen zu ermöglichen.

Sicherheit & Datenschutz

Fragen Sie sich, wie Ihr zukünftiger Anbieter von KI-Preisen mit der Datensicherheit umgeht und wie er sich an die Datenschutzbestimmungen hält. Wenn Daten Ihre Systeme verlassen, möchten Sie Ihre Compliance nicht riskieren und Ihre Unternehmensdaten so gut wie möglich schützen.

Skalierbarkeit

Wenn Sie auf Wachstumskurs sind, sollten Sie sich vergewissern, dass Ihr Anbieter von KI-Preisen auch mit einem massiven Anstieg der Datenmenge umgehen kann. Sie möchten eine skalierbare Lösung wählen, die große und komplexe Datenmengen ohne Leistungseinbußen verarbeiten kann.

Anforderung eines Leistungsnachweises für AI

Die Ergebnisse aus der Praxis sprechen für sich: Seriöse Anbieter von KI-Preisen integrieren nicht nur ein paar kurze Kundenangebote auf ihrer Website. Sie liefern Erfolgsgeschichten von Kunden aus verschiedenen Branchen, in denen die Unternehmen namentlich genannt und die Ergebnisse aufgelistet werden. Und sie sind bereit, darüber zu sprechen, wie sie die Leistung gemessen haben, damit die Einzelhändler einen realistischen Eindruck davon bekommen, wie die Ergebnisse zu interpretieren sind.

Mit 7Learnings zum Beispiel erzielen Unternehmen regelmäßig Gewinnsteigerungen im zweistelligen Prozentbereich – und das schon nach wenigen Wochen. INTERSPORT Krumholz verzeichnete nach der Einführung der vorausschauenden Preisgestaltung einen Gewinnanstieg von +118%, während der Schuhhersteller Tamaris seine Betriebszeit halbierte und die Rabatte um 5% reduzierte.

Möchten Sie weitere Beispiele dafür, was mit 7Learnings möglich ist? Lesen Sie mehr über unsere Kundenerfolge.

Die Bedeutung der Wahl der richtigen KI-Preissoftware

KI-Preissoftware ist eines der besten Anwendungsszenarien für künstliche Intelligenz in Unternehmen. Das liegt daran, dass die Unternehmen regelmäßig innerhalb kurzer Zeit zweistellige Umsatzzuwächse erzielen, wie die BCG. Während der Einsatz von KI in der Preisgestaltung vor zwei oder drei Jahren noch selten war, hat jetzt ein Ansturm auf die Technologie begonnen. Diejenigen, die nicht mithalten, laufen Gefahr, zurückzubleiben.

Doch KI ist nicht gleich KI: Unternehmen müssen zumindest ein grundlegendes Verständnis dafür entwickeln, wie KI-Tools zur Preisgestaltung funktionieren, um beurteilen zu können, wie gut ein KI-Anbieter wirklich ist. Schließlich herrscht in der Softwarewelt Goldgräberstimmung und viele Anbieter verkaufen unter dem Etikett KI minderwertige Qualität. Mit dem richtigen Anbieter von KI-Preisen an ihrer Seite profitieren Einzelhändler jedoch von verschiedenen Vorteilen: Sie stärken ihre Marktposition, steigern ihre Gewinne und verbessern ihre zukünftige Wettbewerbsfähigkeit in jeder Hinsicht.