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Überbestände überwinden: Wie Einzelhändler in unberechenbaren Märkten im Jahr 2023 gedeihen

Die Einzelhändler durchleben nie dagewesene Zeiten: Nach zwei Jahren, in denen das E-Commerce-Geschäft während der COVID-19-Pandemie boomte, sind die Kunden im Jahr 2023 viel zögerlicher, ihr Geld auszugeben. Eine Überschwemmung der Lagerbestände dämpft die Geschäftsergebnisse, während die Marktdynamik hoch bleibt. Wenn die Einzelhändler trotz dieser anhaltenden Unsicherheit weiter wachsen wollen, müssen sie neue Wege finden, um Bestände und Preise synchron zu optimieren.

Mit intelligenter Preisgestaltung durch Überbestände navigieren

Die Inflation ist eine der Hauptsorgen von Unternehmen und Kunden gleichermaßen. Die Verbraucher in ganz Europa haben mit steigenden Energiepreisen, stagnierenden Löhnen und steigenden Preisen für Güter des täglichen Bedarfs zu kämpfen.

Obwohl die Nachfrage in der zweiten Jahreshälfte 2023 langsam wieder anzieht, haben viele Einzelhändler mit einer deutlicheren Belebung der Verbrauchernachfrage gerechnet und mussten feststellen, dass ihre Lagerbestände zu hoch waren, da die Realität hinter den Prognosen zurückblieb. Ein Grund: der Preis. Laut einer weltweiten McKinsey-Studie zum Lebensmitteleinzelhandel suchen 53 % der Verbraucher nach Möglichkeiten, Geld zu sparen, was einem Anstieg von 12 % im Vergleich zu 2022 entspricht.

Die Einzelhändler senken ihre Preise, um den Verbrauchern entgegenzukommen, was auf Kosten ihrer Rentabilität geht. Folglich nennen 88 % der CEOs den Margendruck als das vorherrschende Thema des Jahres 2023. Da Preisgestaltung und Bestand untrennbar miteinander verbunden sind, müssen Einzelhändler die Preisgestaltung und den Bestand gemeinsam optimieren, wenn sie ihr Geschäft gesund erhalten wollen.

Neue Technologien: Verkaufen zu optimalen Preisen auf Autopilot

„Führende Unternehmen sind in der Regel datenorientiert und können schnell auf die sich verändernden Verbraucher reagieren.

2023 Ausblick auf die Einzelhandelsbranche, Deloitte

Eine gängige Lösung zur Maximierung des Umsatzes und zur Kontrolle der Lagerbestände ist die bestandsbezogene Preisgestaltung. Bei dieser dynamischen Preisstrategie passen die Einzelhändler den Preis der Produkte auf der Grundlage ihres verfügbaren Bestands an. Herkömmliche Technologien können jedoch nur eine begrenzte Anzahl von Faktoren berücksichtigen und aus früheren Lagerbeständen extrapolieren. Angesichts der immer komplexeren Marktsituationen ist dieser Ansatz immer weniger hilfreich.

Dank des technologischen Fortschritts der letzten Jahre haben Einzelhändler eine Alternative: bestandsbasierte Preisgestaltungslösungen, die maschinelles Lernen (ML) nutzen. Sie berücksichtigen viele verschiedene Faktoren, um den Gewinn nicht nur kurzfristig, sondern über die gesamte Saison hinweg zu maximieren.

Interne und externe Faktoren, die am häufigsten verwendet werden:

Die meisten fortschrittlichen Systeme wie 7 Learning berücksichtigen auch den Restwert des Lagerbestands am Ende der Saison, um kurzfristige Empfehlungen entsprechend den allgemeinen Geschäftszielen des Einzelhändlers zu geben.

Trotz dieser leistungsstarken Fortschritte investieren derzeit weniger als 13 % der Einzelhändler in ML-Pricing-Lösungen, so die neuen Daten der Boston Consulting Group. Die meisten konzentrieren sich auf kurzfristige Maßnahmen wie Marketingkampagnen und Preisanpassungen, um ihre Verkaufsziele zu erreichen oder Überbestände abzubauen.

Die gute Nachricht ist, dass diejenigen, die sich die neuen Möglichkeiten von ML zu eigen machen, davon profitieren werden, wenn sie sich frühzeitig darauf einlassen und dramatische Ergebnisse erzielen. Dress for less, ein Modeeinzelhändler, steigerte beispielsweise seinen Gewinn um 30 %, nachdem er die prädiktive bestandsbasierte Preisgestaltung von 7Learnings eingeführt hatte. Der Möbeleinzelhändler RAumschmiede, ein weiterer Kunde von 7Learnings, erzielte einen Anstieg der Punktespanne um 3 %.

Schnelleinstieg in die bestandsbasierte Preisgestaltung mit ML

So beeindruckend die Ergebnisse auch sein mögen, die Nutzung der bestandsabhängigen Preisgestaltung erfordert ein klares Verständnis ihrer Grundsätze und eine praktische Umsetzung. 

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