Die Steigerung des Umsatzes steht derzeit im Mittelpunkt der meisten Wachstumsstrategien im E-Commerce-Sektor. Die Unternehmen verweisen häufig auf beeindruckende Zuwächse bei Besucherzahlen, Konversionsraten und Bruttowarenwert (GMV). Erfahrene Einzelhändler wissen jedoch, dass hohe Umsätze bedeutungslos sind, wenn sie auf extrem geringen Gewinnspannen beruhen.

Allzu oft müssen E-Commerce-Marken feststellen, dass ihre Gewinnspannen leise dahinschwinden, weil sie sich immer noch auf veraltete Preisstrategien verlassen, nämlich auf einfache regelbasierte Preise oder intuitive „Bauchgefühle“.

In einer kürzlich erschienenen Folge des Ecommerce Kaffeepause Podcastsdiskutierte Felix Hoffmann, Mitbegründer und CEO von 7Learnings, darüber, warum traditionelle Preismodelle zusammenbrechen und wie KI-gesteuerte, vorausschauende Preisgestaltung das Spielfeld für Marken ebnet, die profitabel skalieren wollen.

Warum regelbasierte Preisgestaltung im modernen E-Commerce scheitert

Jahrelang war die regelbasierte Preisgestaltung das Standard-Automatisierungstool für mittelständische und große E-Commerce-Händler. Eine Marke würde einfach Regeln programmieren wie: A brand would simply program rules like: „Wenn Konkurrent X seinen Preis senkt, unterbieten Sie ihn um 2%“. oder „Legen Sie den Preis so fest, dass Sie eine konstante Bruttomarge von 30% erzielen.

Dieser Ansatz mag sich zwar wie Automatisierung anfühlen, aber Felix weist darauf hin, dass er zu einer massiven, unkontrollierten betrieblichen Komplexität führt. „Die Welt wird immer komplizierter“, erklärt Felix. „Wenn Sie Preisregeln verwenden, haben Sie wahrscheinlich eine ganze Menge davon… Sie werden verrückt vor Komplexität.“

Diese Komplexität wird in einer Multi-Channel-Umgebung noch verstärkt. Wenn Sie ein Direktvertriebsgeschäft (DTC) neben einer Präsenz auf Marktplätzen wie Amazon, eBay und Zalando verwalten, widerspricht sich ein starres Netz von Regeln schnell selbst und lässt Einzelhändler blind für die Gesamtauswirkungen auf die Rentabilität werden.

Preisanpassung durch Wettbewerber ist ein Wettlauf nach unten

Die gefährlichste Erscheinungsform der regelbasierten Preisgestaltung ist die automatische Anpassung an die Konkurrenz. Viele Marken tappen in die Falle, den Markt obsessiv zu verfolgen und sich dem niedrigsten verfügbaren Preis anzupassen.

Podcast-Moderator Claus Lauter zitiert Frank Berstein und stellt fest, dass dieser Ansatz oft bedeutet, dass „der Blinde dem Blinden folgt“. Felix pflichtet ihm bei und bezeichnet es als einen definitiven „Wettlauf nach unten“, der den Marktwert dauerhaft vernichtet.

„Niemand kann es sich leisten, für immer mit dem niedrigsten Preis auf dem Markt mitzuhalten, nicht einmal Amazon oder Zalando“, sagt Felix. „Sie folgen nicht blindlings. Große Unternehmen nutzen vorausschauende Preisgestaltung, um zu verstehen: Wenn ich mich nicht an den niedrigsten Preis halte, was bedeutet das dann für dieses bestimmte Produkt? Vielleicht haben Sie nicht einmal genug Bestand, um einen Preisnachlass zu rechtfertigen, so dass es eigentlich optimal ist, den Preis höher zu halten.“

Predictive Pricing ist die moderne Alternative zur regelbasierten Preisgestaltung

Wenn die regelbasierte Preisgestaltung versagt, was ist dann die Alternative? Die Antwort liegt in Prädiktive Preisgestaltungmit moderner KI und praktisch unbegrenzter Cloud-Rechenleistung.

Im Gegensatz zu reaktiven Regeln arbeitet die vorausschauende Preisgestaltung proaktiv. Sie nutzt fortschrittliche Algorithmen des maschinellen Lernens, um Szenarien in großem Maßstab zu simulieren und täglich Milliarden von Vorhersagen zu erstellen. Die KI berechnet genau, was mit der Nachfrage passiert, wenn ein Produkt mit einem Konkurrenten gleichgezogen wird, wenn es unterboten wird oder wenn der Preis um 5, 10 oder 20 % erhöht wird.

Durch die Analyse von Tausenden von Datenpunkten, einschließlich historischer Nachfrage, Konkurrenzbewegungen, saisonaler Trends, Produktattributen und sogar Wettermustern, identifiziert die KI die einzigartige Preiselastizität eines jeden Artikels über verschiedene Vertriebskanäle hinweg. So können Marken genau den „Sweet Spot“ finden, der entweder die Marge oder das Volumen maximiert, je nach ihren aktuellen Geschäftszielen.

Profitable Entscheidungen erfordern eine Kostenanalyse auf Transaktionsebene

Echte Rentabilität erfordert, dass Sie über die Durchschnittswerte hinausgehen und sich direkt mit den Kosten auf Transaktionsebene befassen. Um eine prädiktive Preisberechnungsmaschine effektiv zu füttern, müssen Einzelhändler die gesamte Kostenstruktur verstehen, die mit jedem einzelnen Verkauf verbunden ist. Diese Kosten umfassen:

  • Unterschiedliche Marktplatzprovisionen
  • Kosten für Logistik und Auftragsabwicklung
  • Rückgabequoten (und die damit verbundenen Betriebskosten)
  • Performance Marketing Ausgaben pro Transaktion

„Jeder Markt verlangt andere Gebühren und hat eine andere Kostenstruktur“, erklärt Felix. „Je besser Sie das verstehen, desto besser können Sie es vorhersagen und Entscheidungen in die richtige Richtung treffen.

Mit einem präzisen Überblick über die Transaktionskosten können Prognosemodelle sehr strategische Abwägungen vornehmen. Wenn eine Marke beispielsweise ihr Gesamtgeschäft um 10 % steigern möchte, kann die KI genau feststellen wobei um seine Margen zu investieren. Anstatt die Preise auf breiter Front zu senken, ermittelt es, ob ein Rabatt auf Ihrer DTC-Website, auf Amazon oder auf Zalando den besten Ertrag bringt, und schützt so den Gewinn, während es Marktanteile erobert.

Datenqualität ist der Türöffner für eine erfolgreiche Preisgestaltung

Die Umstellung auf ein KI-gesteuertes Preismodell führt zu erstaunlichen Ergebnissen. Rigorose A/B-Tests haben bewiesen, dass die Einführung einer vorausschauenden Preisgestaltung bei bestimmten Produktkategorien zu Gewinnsteigerungen von über 100 Prozent führen kann, während gleichzeitig Überbestände effizient abgebaut werden.

Um diese Ergebnisse freizusetzen, ist jedoch eine Basis an hochwertigen Daten erforderlich. Felix betont, dass die meisten CEOs zwar glauben, ihre Daten vollständig sortiert zu haben, die wahre Herausforderung aber darin liegt Attributionsreife.

„Die meisten Menschen kennen ihre Outbound-Kosten im Allgemeinen, aber kennen sie sie für jede einzelne Transaktion genau“, fragt Felix. Die direkte Verknüpfung von Performance-Marketing-Kampagnen mit den spezifischen Konversionen und Transaktionen, die sie generiert haben, ist oft die schwierigste Hausaufgabe, die eine E-Commerce-Marke machen muss, aber sie ist unerlässlich, damit die KI genaue Vorhersagen machen kann.

Predictive Pricing ist notwendig für das Überleben am Markt

Vor einem Jahrzehnt war eine dynamische, KI-optimierte Preisgestaltung eine Luxuswaffe, die ausschließlich für Unternehmensriesen wie Amazon und Zalando reserviert war. Heute hat sich die Technologie demokratisiert.

Da sich die Verbraucher zunehmend auf automatisierte Tools und KI-Assistenten verlassen, um ihre eigenen Kaufentscheidungen zu treffen, müssen Einzelhändler Technologie mit Technologie bekämpfen. Die Implementierung von KI-gesteuerter Preisgestaltung ist nicht länger eine optionale „Nice-to-have“-Innovation für die Zukunft, sondern eine aktive Voraussetzung für das Überleben am Markt.

Indem sie sich von starren Regeln und Bauchgefühlen lösen, ebnen prädiktive Preismodelle das Spielfeld. Sie geben mittelständischen und wachsenden Marken genau die gleichen analytischen Möglichkeiten wie den Branchenriesen und stellen sicher, dass jedes Produkt auf jedem Kanal immer perfekt bepreist ist, um Profit zu machen.

Möchten Sie sehen, wie die vorausschauende Preisgestaltung Ihre Gewinnspannen im E-Commerce verändern kann? Buchen Sie noch heute eine Demo mit dem 7Learnings-Team oder verbinden Sie sich mit Felix Hoffmann auf LinkedIn.