Warum Sie bei der Preisgestaltung im Einzelhandel nicht nur an Automatisierung, sondern auch an Optimierung denken sollten

Der Einzelhandelsmarkt hat sich in den Jahren 2021 und 2022 aufgrund der Auswirkungen der Pandemie, des Krieges und der Versorgungsprobleme dramatisch verändert. Die richtige Preisstrategie ist in diesem Umfeld noch wichtiger als zuvor. Die Preisgestaltung ist einer der wichtigsten Hebel zur Steigerung der Rentabilität im Einzelhandel. Tatsächlich führt eine Preisverbesserung von 1 % im Durchschnitt zu 6 % Gewinn. Die richtige Preisstrategie zu finden, ist nicht nur eine Option für Sie als Einzelhändler. Es ist eine Notwendigkeit. “ Wie können Sie sicherstellen, dass Ihre Preisstrategie stark genug ist, um den wirtschaftlichen Schwankungen zu trotzen?“ oder „Gibt es einen goldenen Standard für die Preisgestaltung im Einzelhandel?“ sind die typischen Rätsel, denen ein Preisgestaltungsmanager häufig begegnet. Um diese Fragen zu beantworten, werden wir die beiden Säulen der Preisgestaltung unter die Lupe nehmen: Automatisierung und Optimierung.

Mehr denn je ist Anpassungsfähigkeit im Einzelhandel von größter Bedeutung. Daher sollte Ihre Preisstrategie dynamisch werden.Dynamische Preisgestaltung“ ist eine Preisstrategie, bei der die Preise häufig entsprechend den Veränderungen des Marktumfelds angepasst werden. Mit der dynamischen Preisgestaltung stieg der Bedarf an Automatisierung drastisch an. Zeit zu sparen und gleichzeitig bessere Ergebnisse zu erzielen, klingt nach einer idealen Situation. Aber das ist nicht die ganze Geschichte. Automatisierung ohne Optimierung der dynamischen Preisgestaltung lässt ein erhebliches Gewinnpotenzial unangetastet.

Ist die Automatisierung ein Allheilmittel für die Preisgestaltung im Einzelhandel?

Die einfache Antwort lautet „Nein“, wenn Sie die Automatisierung von der Optimierung abkoppeln. Zur Erklärung, Die Automatisierung selbst bedeutet nicht, dass die Entscheidungen optimiert werden. Häufig führt die Automatisierungstechnik nicht zu einer Optimierung. Viele Einzelhändler machen den häufigen Fehler, die Preisgestaltung mit einem einzigen oder einer Reihe ineffizienter und nicht optimaler regelbasierter Ansätze zu automatisieren.

Beliebte regelbasierte Preisstrategien

Kostenbasierte Preisgestaltung

• Bei der kostenorientierten Preisgestaltung werden die Produktions- oder Materialkosten als Grundlage für die Preisstrategie verwendet.
• Um die richtigen Preise festzulegen, ist eine bestimmte Gewinnhöhe oder Mindestmarge erforderlich.
• Auf der Grundlage der Kosten werden eine Preisuntergrenze und eine Preisobergrenze festgelegt.

Wettbewerbsorientierte Preisgestaltung

• Bei der Preisgestaltung im elektronischen Handel für ein Produkt oder eine Dienstleistung werden die Preise der Konkurrenz berücksichtigt.
• Typischerweise verwenden Unternehmen diese Methode, wenn Wettbewerber ähnliche oder gleiche Produkte verkaufen.
• Die Preise basieren auf Preisregeln, die eine feste Spanne (z. B. immer 5 % billiger) oder eine bestimmte Rangfolge (z. B. unter den drei günstigsten) im Vergleich zur Konkurrenz festlegen.
• Diese Preisstrategie erfordert ein tiefes Verständnis der Bedeutung der verschiedenen Wettbewerber und ihrer Preisänderungen für ihren Absatz.

Die regelbasierte Preisgestaltung berücksichtigt nur ausgewählte Preisfaktoren, ohne eine systematische Messung der Zahlungsbereitschaft vorzunehmen. Je mehr Produkte im Sortiment sind, desto komplexer wird das Regelsystem und desto höher ist der Aufwand, es zu pflegen. Zum Beispiel werden diese Regelsätze mit zunehmender Komplexität (z. B. mehr SKUs, Bestandseinschränkungen, Saisonabhängigkeit) unhandlich.

Diese traditionellen Preisfindungsmethoden wurden in den letzten Jahren durch die Explosion des elektronischen Handels und die allgemeine Digitalisierung des Marktes weiter beeinträchtigt. Dies hat zu einem massiven Anstieg der verbraucher- und verkaufsbezogenen Daten geführt, mit denen sich die Einzelhändler auseinandersetzen müssen. Die schiere Menge der verfügbaren Daten macht es für Einzelhändler immer schwieriger, diese korrekt und kontinuierlich auszuwerten.

Wie macht man automatisierte Preisgestaltung richtig?

Zunächst ist es wichtig zu erkennen, dass Automatisierung nicht gleichbedeutend mit Optimierung ist. Mit einem regelbasierten Preisgestaltungsansatz automatisieren Einzelhändler den Preisgestaltungsprozess, erzielen aber nicht unbedingt optimale Ergebnisse. Nur zur Erinnerung: Mit einer Verbesserung der Preisgestaltung um nur 1 % kann Ihr Unternehmen 8 % mehr Gewinn erzielen. Um sicherzustellen, dass die Preisregeln den aktuellen Marktbedingungen entsprechen, müssen die Einzelhändler ihre Leistung regelmäßig überprüfen (z. B. mit AB-Tests). Dieser Prozess kostet die Unternehmen viel Zeit und Mühe, um ihn effektiv zu verwalten. Noch schlimmer ist, dass viele Unternehmen nicht über ein gutes Überwachungsverfahren verfügen. Diese Unternehmen entscheiden sich für die zweitbeste Lösung und lassen ein erhebliches Margenpotenzial liegen. Anstatt nach der richtigen Preisautomatisierung zu suchen, sollten Sie nach einer optimalen Preisstrategie suchen, die automatisierbar ist.

Eine automatisierte dynamische Preisgestaltung wirkt Wunder, wenn die Preise kontinuierlich an den volatilen Markt angepasst werden. Bei der dynamischen Preisgestaltung kommt es darauf an, die Fülle der Daten, die einem Unternehmen zur Verfügung stehen, umfassend zu analysieren und zu verstehen. Qualitativ hochwertige Daten, vor allem aber gute Analysen, können Unternehmen dabei helfen, häufig übersehene Faktoren – wie die allgemeine makroökonomische Situation, das Kaufverhalten der Verbraucher und externe Einflüsse – zu ermitteln und aufzuzeigen, was die optimalen Preise für die einzelnen Kundensegmente und Produkte bestimmt. Neue Fortschritte in der Preisoptimierungstechnologie ermöglichen es Einzelhändlern, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen und gleichzeitig die Preise so festzulegen, dass ihre KPIs maximiert werden. Damit ist der Preisfindungsprozess nicht nur automatisiert, sondern auch optimiert.

Wie die vorausschauende Preisgestaltung Automatisierung und Optimierung kombiniert

Unsere Software zur vorausschauenden Preisgestaltung verarbeitet Informationen über Saisonalität, Inflation, Lagerbestand, Wettbewerb, Nachfrage und mehr, um einen Preis zu prognostizieren, der dem Einzelhändler den höchsten Gewinn einbringt. Und im Gegensatz zu anderen Preisstrategien besteht der Vorteil der vorausschauenden Preisgestaltung darin, dass die Preise im Voraus optimiert werden und die Einzelhändler ihre Auswirkungen kennen, bevor sie in Kraft treten. Aus diesem Grund nennen wir bei 7Learnings diesen Ansatz “ Predictive Pricing“.

Die Technologie führt regelmäßig verschiedene Szenarien und Testansätze durch, um die optimalen Preise zu ermitteln, bevor sie in Betrieb genommen wird, um sicherzustellen, dass jede Änderung positiv ist. Das Testen von Szenarien ist für herkömmliche E-Commerce-Händler von Vorteil, da sie häufig mit häufigen Änderungen zu tun haben, wie z. B. saisonalen oder wechselnden Produktsortimenten, die im Laufe des Verkaufszyklus mehrmals geändert werden.

Mit Predictive Pricing profitieren Online-Händler von allen Vorteilen des maschinellen Lernens, genauen Prognosen und leistungsstarken Optimierungsalgorithmen. Die Anwendungen werten aktuelle Daten aus und antizipieren deren Entwicklung, so dass Preisanpassungen früher als bei anderen verfügbaren Methoden vorgenommen werden. Während solche Zukunftsszenarien und deren Auswirkungen bisher manuell angeregt werden mussten, reduziert sich nun der Managementaufwand dafür und die Qualität der Preisoptimierung steigt.

Automatische Optimierung auf Unternehmensziele

Die ML-basierte Preisgestaltungsanwendung beobachtet den Markt und optimiert kontinuierlich verschiedene Preise, ohne dass ein manuelles Eingreifen der Preisgestaltungsmanager erforderlich ist. Bei großen Sortimenten und allen damit verbundenen Datenpunkten ist es für Unternehmen zu teuer und zeitaufwändig, Tausende von Produkten manuell zu analysieren. Predictive Pricing kann enge Segmente identifizieren, bestimmen, was den Wert jedes einzelnen Segments ausmacht, und dies mit historischen Transaktionsdaten abgleichen. Dies ermöglicht es den Unternehmen, optimale Preise auf der Grundlage von Daten für Produktgruppen und Segmente festzulegen. Die Automatisierung macht es auch viel einfacher, Analysen zu wiederholen und zu optimieren, so dass man nicht jedes Mal bei Null anfangen muss, da der Preisfindungsalgorithmus im Laufe der Zeit lernt und sich an die Daten anpasst.

Wenn Ihr Unternehmen eine bestimmte Gewinnspanne oder ein bestimmtes Bestandsniveau anstrebt, passt die Preisgestaltungsanwendung die Preise für die einzelnen Produkte automatisch an, um diese Ziele zu erreichen. Die ML-basierte Preisgestaltungsanwendung beobachtet den Markt und optimiert kontinuierlich verschiedene Preise, ohne dass ein manuelles Eingreifen der Preisgestaltungsmanager erforderlich ist. Algorithmen des maschinellen Lernens in der vorausschauenden Preisgestaltung werten Datenbanken aus, um Muster zu erkennen, Schlussfolgerungen abzuleiten und schließlich Lösungen für zuvor definierte Probleme zu finden. Sie brauchen keine ausdrücklichen Anweisungen, um das Problem zu lösen. Die Nutzer müssen sich nicht blind auf die Preisempfehlungen des Algorithmus verlassen, da sie immer die Kontrolle behalten. Manager können ihre gespeicherten Unternehmensziele variieren und simulieren, wie sich Preisanpassungen auf alle relevanten KPIs auswirken werden. Auch vollständig manuelle Preisoptimierungen bleiben möglich. Die Ergebnisse der vorausschauenden Preisgestaltung sprechen für sich selbst.

Vorausschauende Preisgestaltung – der Goldstandard für erfolgreiche Geschäfte

Die auf maschinellem Lernen basierende vorausschauende Preisgestaltung hat bewiesen, dass Automatisierung und Optimierung Hand in Hand gehen können. Mit seiner Hilfe können Online-Händler den Aufwand für die Anwendungskonfiguration und -überwachung deutlich reduzieren, mehr Faktoren in die Berechnung optimaler Preise einbeziehen und valide Prognosen für verschiedene Ereignisse ermitteln. Unternehmen, die diese Technologie in einigen Branchen nicht nutzen, haben bereits einen Wettbewerbsnachteil. Dieser Trend wird auch auf andere Sektoren übergreifen.