Glossar zur Preisgestaltung

Ein Glossar für Einzelhändler, in dem sie sich über wichtige Begriffe, Trends und Themen der Preisgestaltung informieren können. Erfahren Sie mehr über dynamische Preisgestaltung, Preiselastizität, Nachfrageprognosen und vieles mehr.

Wissenschaftliche Preisgestaltung

Strategie der Preisgestaltung

Die Preisstrategie bezieht sich auf die Art und Weise, wie ein Unternehmen die Preisgestaltung einsetzt, um seine strategischen Ziele zu erreichen, z. B. indem es niedrigere Preise anbietet, um das Verkaufsvolumen zu steigern, oder höhere Preise, um den Rückstand zu verringern. Trotz gewisser Unterschiede überschneiden sich Preispolitik und -strategie in der Regel, und die verschiedenen Ansätze und Methoden schließen sich nicht gegenseitig aus.

  • Preispolitik: Die Preispolitik bezieht sich darauf, wie ein Unternehmen die Preise für seine Produkte und Dienstleistungen auf der Grundlage von Kosten, Wert, Nachfrage und Wettbewerb festlegt.
  • Diskriminierung: Preisdiskriminierung liegt vor, wenn ein Einzelhändler bestimmte Produkte bei starker Nachfrage von preissensiblen Kunden zu einem niedrigeren Preis verkauft und den Preis in Zeiten hoher Nachfrage erhöht, um an preisunempfindliche Kunden zu verkaufen.
  • Coupons/Gutscheine: Coupons oder Gutscheine sind auf Codes basierende, einmalige Preisnachlässe, die von Einzelhändlern an Kunden vergeben werden, in der Regel auf einer segmentierten Basis.
Preis Einstellung

Die Festlegung und Zuordnung von Preisen zu bestimmten Produkten, Kategorien oder Sortimenten.

Preisoptimierung
Die Bestimmung und Festsetzung von Preisen, die am besten geeignet sind, um die gesetzten Geschäftsziele eines Unternehmens zu erreichen – dies kann die Maximierung von Gewinn und Umsatz, der Verkauf einer bestimmten Menge an Lagerbeständen, der Verkauf einer bestimmten Menge innerhalb einer bestimmten Zeitspanne usw. sein.
Statische Preisgestaltung
  • Ein von einem Einzelhändler festgelegter Preis, der zu keinem Zeitpunkt im Lebenszyklus des Produkts geändert wird.

Dynamische Preisgestaltung

  • Dynamische Preisgestaltung ist eine Methode, bei der Einzelhändler die Preise ihrer Produkte kontinuierlich und (halb-)automatisch an die Marktnachfrage anpassen, um die Absatzchancen zu erhöhen und die Gewinne zu optimieren. Mit anderen Worten, es werden variable Preise anstelle von Festpreisen verwendet.
  • Die Software für Preisgestaltungslösungen wertet relevante Faktoren wie Nachfrage, Bestand und Preise der Konkurrenz aus, um den optimalen Preis für ein bestimmtes Produkt zu ermitteln. Auf der Grundlage der Preisstrategie des Einzelhändlers passt der Algorithmus die Produktpreise an, um Umsatz und Gewinn zu steigern und/oder zu maximieren.

Regelbasierte Preisgestaltung

  • Wettbewerbsorientierte Preisgestaltung ist eine Form der regelbasierten Preisgestaltung, bei der es darum geht, den Preis eines Wettbewerbers für einen bestimmten Artikel zu erreichen oder zu unterbieten.
  • Kosten plus Preisgestaltung: Der Kostenaufschlag ist die einfachste Methode der Preisermittlung und verkörpert den Grundgedanken des Geschäftslebens. Sie stellen etwas her und verkaufen es für mehr, als Sie für die Herstellung ausgegeben haben (weil Sie durch die Bereitstellung des Produkts einen Mehrwert geschaffen haben). Viele Unternehmen setzen bei der Markteinführung von Produkten in erster Linie auf die Kostenaufschlagsmethode.
Auf maschinellem Lernen basierende Preisgestaltung
  • Moderne Preisgestaltungslösungen verwenden Algorithmen des maschinellen Lernens, um optimale Preise zu ermitteln. Diese können die Zahlungsbereitschaft der Kunden anhand der Preiselastizität für ein bestimmtes Produkt messen. In Kombination mit Prognosealgorithmen können Algorithmen des maschinellen Lernens die Preis-Nachfrage-Kurve für jeden Artikel vorhersagen. Auf dieser Grundlage können Unternehmen die Preise automatisch auf ihre KPIs (Geschäftsziele) ausrichten. Da die Preisgestaltung dynamisch und automatisch auf eine Änderung des Kundenverhaltens reagiert, können Rabatte differenzierter und intelligenter eingesetzt werden.
  • Zur Berechnung der Preiselastizität von Produkten werden Daten aus vergangenen Verkaufsaktivitäten ausgewertet. Bei der Berechnung der optimalen Preise berücksichtigt die Software Umsatz und Gewinn sowie alle relevanten Einflussgrößen – von den Preisen der Wettbewerber bis hin zu Wetter und Saisonalität. Außerdem können verschiedene Preisszenarien simuliert und Umsatz-, Absatz- und Gewinnergebnisse für bestimmte Ziele prognostiziert werden. Eine fortschrittliche Preisgestaltungssoftware kann verschiedene Strategien für ausgewählte Kategorien beeinflussen, bei denen beispielsweise ein schneller Verkauf erwünscht ist.
Prädiktive Preisgestaltung
  • Der neue Standard in der Preisfindungstechnologie sind auf maschinellem Lernen basierende Preisfindungsmethoden, die fortschrittliche Algorithmen verwenden, die auf (halb-)automatische Weise aus ihren Ergebnissen lernen. Diese Lösungen können sich im Laufe der Zeit verbessern, indem sie durch kontinuierliches Lernen die optimalen Preispunkte für die Ziele eines Unternehmens finden.
  • Ein weiterer Vorteil von auf maschinellem Lernen basierenden Preisgestaltungsanwendungen ist, dass sie interne und externe Daten in ihren Algorithmen berücksichtigen können. Sie können auch umfangreichere und heterogenere Datensätze verarbeiten als frühere, eher begrenzte Technologien.
  • Die neueste Generation der fortschrittlichen Technologie für dynamische Preisgestaltung, prädiktive Preisgestaltungwird durch seine robusten Vorhersage- und Optimierungsalgorithmen noch verstärkt. Damit kann diese Technologie einen noch größeren Wert aus den vorhandenen Daten ziehen.
Preiskommunikation

Die Art und Weise, wie ein Einzelhändler den Verbrauchern seine Preise mitteilt (entweder durch die Methode oder den geteilten Wert).

Nachfrageprognose
  • Nachfrageprognose, ein Teil der prädiktiven Analytik, zielt darauf ab, die Unternehmensführung zu verbessern und gleichzeitig kritische KPIs zu erfüllen, indem diese Daten genutzt werden, um die Kundennachfrage zu verstehen und vorherzusagen. Auf der Grundlage historischer Verkaufsdaten, neuester statistischer Verfahren und Algorithmen ist es möglich, mit Hilfe von Nachfrageprognosen den künftigen Absatz abzuschätzen.
  • So können die Unternehmen das künftige Leistungsniveau genau definieren und ihre Preise so anpassen, dass sie ihre Ziele im Einklang mit Gewinn und Umsatz erreichen.

Preiselastizität

  • Preiselastizität ist ein wesentlicher Faktor bei der Festlegung optimaler Preise. Die Preiselastizität misst, wie sich die Nachfrage nach einem Produkt nach einer Preisanpassung verändert. Die Preiselastizität kann mit einer mathematischen Formel berechnet werden, um eine Nachfragefunktion in Form einer Nachfragekurve zu erstellen, die zeigt, wie oft ein Produkt zu welchem Preis verkauft wird. Gleichzeitig kann mit Hilfe der Nachfragefunktion (oder Nachfragekurve) ermittelt werden, wie sich die Nachfrage nach einem Produkt ändert, wenn der Preis angepasst wird. Es handelt sich also um eine Frage der Preiselastizität der Nachfrage.
  • Die meisten Kunden und die meisten Märkte reagieren empfindlich auf Preisänderungen. Eine Preiserhöhung führt in der Regel zu einem Nachfragerückgang, da die Kunden nicht bereit sind, mehr Geld für ein Produkt oder eine Dienstleistung auszugeben. Eine Preissenkung hingegen führt in der Regel zu einem Anstieg der Nachfrage. Diese Nachfrage wird als Preiselastizität bezeichnet, da sie in Abhängigkeit vom Preis schwanken kann.

Daten und Einflussfaktoren

Datenpunkte, die zur Ermittlung der Kaufbereitschaft der Kunden, der Nachfrage und allgemein zur Gestaltung optimaler Preise verwendet werden. Zu den verwendeten Daten können gehören:

Interne Daten

Produkt-Eigenschaften: Dazu gehören wichtige Informationen wie Kosten, Höchstspanne, Grundpreis und MAP-Preis. Produktattribute (oder Produktstammdaten) sind die digitale Darstellung des Sortiments eines Einzelhändlers und ein wesentliches Instrument für die dynamische Preisoptimierung. Zu diesen Datenpunkten gehören häufig die Produkt-ID, die Zuordnung der Stammvariante, der aktuelle Preis, die UVP, die untere und obere Preisgrenze, die saisonale Kennzeichnung, die Marke, die Farbe, die Größe, der Lagerbestand, das Verfallsdatum oder das Zielverkaufsdatum und vieles mehr. Die Gruppierung dieser Attribute nach Kategorien ist für die Nutzung dieser Art von Daten entscheidend. Für die Modelle ist es oft schwierig, allein aus den Daten einzelner Produkte zu lernen, daher ist die Verwendung und das Lernen aus den Daten auf Kategorieebene entscheidend.
  • Vorratsmengen: Dies sind wichtige Daten, die Aufschluss über die aktuellen Lagerbestände und das Gesamtangebot geben. Das vorhandene Angebot wird (über die Bestandsverfolgung) mit der vorhandenen Nachfrage kombiniert, was eine wesentliche Determinante dafür ist, wie eine Software zur dynamischen Preisgestaltung die optimalen, marktgerechten Preise berechnet
  • Transaktionsdaten: Dazu gehören alle Transaktionen, verkaufte Einheiten, Preisentwicklung und Umwandlungen. Dies liefert auch Informationen über den Käufer und die Herstellungs- oder Beschaffungskosten. Jede auf maschinellem Lernen basierende Software für dynamische Preisgestaltung benötigt die Verkaufs- und Transaktionsdaten eines Unternehmens, um die Nachfrage für jedes Produkt in Ihrem Sortiment zu berechnen. Dies bildet die Grundlage für jede Preisentscheidung der KI. Zumindest sind alle Verkaufsinformationen erforderlich, z. B. welche Artikel zu welchem Preis verkauft wurden.

Externe Daten

  • Daten der Wettbewerber: Die Daten der Mitbewerber können weitreichend sein, aber sie können auch Listenpreise, Lieferpreise, Buy-Box-Preise, FBA, vergriffene Bestände, geografische Daten sowie Produktrezensionen und -bewertungen umfassen. Diese Daten können durch Crawling-Software (auch „Scraping“ genannt) gesammelt werden, die Informationen aus öffentlich zugänglichen Quellen sammelt. Die Unternehmen werden immer raffinierter bei dem Versuch, die Möglichkeiten ihrer Konkurrenten, diese Daten zu sammeln, einzuschränken.
  • Tage der Woche: Die Wochentage beeinflussen die Verbrauchernachfrage. Je nach Geschäftsmodell eines Unternehmens wird der Umsatz je nach Tag steigen oder sinken. Vielleicht sind sie eher ein Wochentags- oder ein Wochenend-Geschäft. Eine dynamische Preisstrategie kann diese Daten nutzen und die Preise am Wochenende entsprechend der Nachfrage an diesen Tagen erhöhen oder senken. Mit Preisoptimierungslösungen können Unternehmen benutzerdefinierte Zeitrahmen für die genaue Umsetzung einmaliger, laufender oder zeitlich begrenzter Preisänderungen erstellen.
  • Feiertage: Die bevorstehenden Feiertage werden die Nachfrage nach bestimmten Artikeln erhöhen, z. B. Geschenkpapier vor Weihnachten oder Blumen zum Muttertag. Durch die Verwendung historischer Transaktionsdaten, die mit den Feiertagen verglichen werden, können Einzelhändler genau feststellen, welche Artikel in ihrem Sortiment zu welchem Zeitpunkt eine erhöhte Nachfrage aufweisen. Anhand dieser Daten kann ein dynamischer Preisfindungsalgorithmus die Nachfrage vorhersagen und einen optimalen Preis für diese einzelnen Artikel festlegen.
  • Regionale Trends: Der auf dem elektronischen Handel basierende Einzelhandel hat den Vorteil, dass er über online-basierte Plattformen und Marketing ein viel größeres Publikum erreichen kann. Allerdings können lokale Faktoren und Bedingungen die Nachfrage verschiedener regionaler oder geografischer Segmente beeinflussen, je nachdem, was in ihrem Gebiet geschieht. So kann eine Region beispielsweise ein Fest oder ein Ereignis feiern, was die Nachfrage nach bestimmten Produkten anregt. Die Verwendung von Daten zur Messung dieser regionalen Unterschiede kann bei der Entwicklung von Preisstrategien und Unterscheidungen bis hin zur regionalen Ebene helfen, falls dies gewünscht wird.
  • Wetter und saisonale Daten: Das Wetter kann sich auf den Absatz auswirken, und zwar sowohl im Allgemeinen als auch bei bestimmten Produkten. Zum Beispiel ist gutes Wetter schlecht für den Online-Handel, während die Menschen zu Hause bleiben und online einkaufen, wenn das Wetter draußen nicht angenehm ist. Aus der Produktperspektive betrachtet, werden die Verbraucher bei steigenden Temperaturen nach Standventilatoren suchen und diese mit höherer Wahrscheinlichkeit kaufen (z. B. höhere Konversionswahrscheinlichkeit). Ein weiterer Fall, in dem Wetterdaten wertvoll sein könnten, ist der nahende Winter. Wenn die Temperaturen sinken, steigt das Suchvolumen nach Skiern. Temperatur- und Wettervorhersagedaten können helfen, die Nachfrage vorherzusagen und die Preise entsprechend zu optimieren.

Preisgestaltung im Einzelhandel

Elektronischer Geschäftsverkehr

E-Commerce ist der Einzelhandel über Online-Kanäle, wie eine Website oder andere Online-Einzelhandelsplattformen.

Omnikanal

Omnichannel ist der Einzelhandel, der sowohl online/e-commerce als auch stationäre/physische Standorte umfasst.

B2B: Einzelhandel von Unternehmen zu Unternehmen

Anders als bei Konsumgütern kann es sich dabei um Spezialprodukte, Teile, Komponenten, Software oder andere Waren und Dienstleistungen handeln, die zwischen Unternehmen und nicht direkt an Verbraucher verkauft werden.

DTC oder direkt an den Verbraucher gerichteter Einzelhandel

Eine Marke vermarktet ihre Produkte und verkauft sie über ihre Kanäle, nicht über Dritte. Die Herstellung kann durch einen Dritten erfolgen, muss es aber nicht.

Eigenmarke

Eigenmarkenprodukte werden von einer dritten Partei hergestellt, dann von einem Einzelhändler mit seiner Marke versehen und unter seinem Label und über seine Einzelhandelskanäle verkauft.

Technologieführerschaft

7Learnings unterstützt die Geschäftsabläufe von Einzelhändlern mit branchenführenden Preisoptimierungstools, die den Teams die nötigen Einblicke geben, um bessere und wirkungsvollere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Maschinelles Lernen

  • Tiefes Lernen: Beim Deep Learning lernen Computer über neuronale Netze. Die Systeme müssen nicht von Menschen trainiert werden oder weniger intensiv trainiert werden. Deep-Learning-Systeme können auch größere Datenmengen verarbeiten.
  • Im Gegensatz zum traditionellen maschinellen Lernen können Deep-Learning-Systeme unstrukturierte Daten verarbeiten, d. h. Sprache und nicht kategorisierte Bilder, Texte und Videos. Die Einstiegshürde für Deep Learning ist also niedriger, und der Zeitaufwand für die Wartung des Systems ist wesentlich geringer. Gleichzeitig ist die Qualität der Vorhersagen und Empfehlungen viel präziser und genauer als bei herkömmlichen ML-Systemen.
  • Während maschinelles Lernen gute Ergebnisse bei der Mustererkennung liefert, spielt Deep Learning seine Stärken bei Vorhersagen und Handlungsempfehlungen aus. Dies ist auch ein Schwerpunkt der KI-Forschung. Denn smarte Anwendungen, die Menschen vor Fehlentscheidungen bewahren und sie bei besseren strategischen Entscheidungen unterstützen, bieten einen besseren Mehrwert als eine einfache KI-Datenauswertung.

Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz, kurz KI, ist nicht einheitlich definiert. Da es sich bei der künstlichen Intelligenz um ein interdisziplinäres Forschungsgebiet der Informatik, der Kognitionswissenschaft und der Ingenieurwissenschaften handelt, variieren die Definitionen von KI je nach Fachgebiet. Die folgende allgemeine Definition hat sich für die praktische Anwendung als hilfreich erwiesen: Künstliche Intelligenz bezieht sich auf Computer, Roboter oder andere Maschinen, die die menschliche Intelligenz nachahmen und intelligente Verhaltensweisen zeigen.

Im Handel wird KI für Anwendungen wie die Unterstützung von Managemententscheidungen, die vorausschauende Wartung von Maschinen, Chatbots im Kundensupport, die Optimierung von Lieferwegen, die Preisoptimierung und vieles mehr eingesetzt.

Beim maschinellen Lernen werden Algorithmen zur Lösung bestimmter Probleme entwickelt und mit großen Datensätzen gefüttert. Je größer die Datenbank ist, desto besser erkennen die Systeme Muster und desto präzisere Ergebnisse können sie liefern bzw. desto genauere Empfehlungen und Vorhersagen können sie machen.

In der Regel müssen die Systeme von Menschen trainiert werden, damit sie lernen, wenn sie unpassende/bewertete Daten haben, und um ihre Effizienz zu verbessern. In einigen Fällen lernen die Systeme auch aus den Ergebnissen, die sie erzielen, und passen ihren Algorithmus selbst an. Typische Anwendungsfälle sind Bilderkennung oder automatisierte Aktienkäufe zur Portfoliooptimierung.

Der Unterschied zwischen KI, maschinellem Lernen und Deep Learning

  • Künstliche Intelligenz bezeichnet alle Technologien, die es Systemen ermöglichen, intelligent zu handeln. Es können einfache Methoden wie Wenn-dann-Regeln oder Entscheidungsbäume verwendet werden, aber auch komplexere Methoden wie maschinelle Lernalgorithmen oder Deep Learning.
  • Beim maschinellen Lernen, werden IT-Systeme mit Hilfe von großen Mengen an Beispieldaten oder Erfahrungswerten so programmiert, dass sie einen bestimmten Prozess immer besser durchführen, weil sie ihre Entscheidungskriterien optimieren.
  • Deep Learning, wiederum ist eine Form des maschinellen Lernens, bei der Computer mit Hilfe von künstlichen neuronalen Netzen selbstständig aus ihren Erfahrungen lernen.

Optimierungs-Technologie

  • Regelbasierte dynamische Preisgestaltung: Bei der regelbasierten Preisgestaltung speichern Einzelhändler individuelle Preisregeln in einer Anwendung, um Gewinnspannen zu sichern. In der Regel sind diese Regeln nach folgendem Schema formuliert: Wenn X eintritt, passe den Preis um Y an oder behalte den Preis auf dem Niveau X im Vergleich zur Variable Y. Die Anwendung durchsucht mehrmals täglich Datenquellen (z.B. Google Shopping, Vergleichsplattformen, Online-Shops von Wettbewerbern), um die Preise zu ändern, wenn die Marktdaten dies erfordern.
  • Regelbasierte Preisoptimierung wird schnell sehr komplex. Je umfangreicher der Datenbereich und je zahlreicher die Regeln sind, desto schwieriger ist es für die Verantwortlichen, den Überblick zu behalten, ob die Regeln noch grundsätzlich richtig sind oder ob sich die Anweisungen widersprechen oder gegenseitig blockieren. Dies gilt umso mehr, als viele Unternehmen ihre Regeln immer noch in Excel verwalten und keine benutzerfreundliche Software verwenden.
  • Auf maschinellem Lernen basierende dynamische Preisgestaltung: Auf maschinellem Lernen basierende Preisfindungstools verwenden Algorithmen, die auf (halb-)automatische Weise aus ihren Ergebnissen lernen. Diese Anwendungen verbessern sich im Laufe der Zeit zum optimalen Preispunkt für das Unternehmen und finden den Sweet Spot zwischen „zu billig“ und „zu teuer“. Die neuesten Anwendungen für maschinelles Lernen berücksichtigen in ihren Algorithmen interne und externe Daten. Sie können viel größere und heterogenere Datensätze verarbeiten als bisherige Technologien.
  • Algorithmen des maschinellen Lernens berechnen die Preiselastizität, d. h. sie messen, wie sich die Nachfrage aufgrund von Änderungen der Rahmenbedingungen verändert. Die Software passt dann die Preise im Online-Shop entsprechend an. Mit diesen Tools lässt sich auch feststellen, welche Produkte besonders nachfragestabil sind und sich daher für eine Margenoptimierung eignen oder welche Produkte eine kritische Rolle für den Gesamtumsatz spielen und nur vorsichtig angepasst werden sollten.
  • Auf der Grundlage der Preiselastizität geben Algorithmen des maschinellen Lernens Empfehlungen zur Preisoptimierung. Die Einzelhändler müssen keine Regeln aufstellen, und eine regelmäßige manuelle Überwachung ist nicht erforderlich. Die Anwendung erkennt, welche Faktoren in welcher Form relevant sind, und ändert ihre Preisregeln entsprechend. Dadurch können die Unternehmen ihr Gewinnpotenzial voll ausschöpfen.

  • Software für dynamische Preisgestaltung:
    Software, die häufig auf maschinellem Lernen basiert, hilft bei der Umsetzung eines dynamischen Preismanagements.
  • Intelligente Algorithmen: Diese Algorithmen lernen anhand von Trainingsdaten, um die Auswirkungen des Preises auf Absatz, Umsatz und Gewinn vorherzusagen. Auf der Grundlage dieser Prognose können Optimierungen vorgenommen werden, um die Geschäftsziele zu erreichen. Dieser Algorithmus und seine Logik der Vorhersage sind nicht explizit programmiert. Der Algorithmus lernt ständig aus neuen Daten.
  • Prädiktive Preisgestaltung: 7Learnings geht mit seiner Preisoptimierungslösung noch einen Schritt weiter. Wir verwenden Preiselastizitäts- und Prognosealgorithmen, um die Auswirkungen von Preisänderungen auf die vom Unternehmen definierten KPIs vorherzusagen. Manager können die Preise für das gesamte Sortiment intuitiv und zielorientiert steuern. Wir nennen diesen prädiktiven Ansatz Preisgestaltung.
  • Vorhersage + Vorhersagealgorithmen: Mit Predictive Pricing profitieren Online-Händler von allen Vorteilen des maschinellen Lernens, ergänzt durch präzise Prognosen. Denn die Anwendungen werten aktuelle Daten aus und antizipieren deren Entwicklung, so dass Preisanpassungen früher als bei anderen verfügbaren Methoden vorgenommen werden. Mussten solche Zukunftsszenarien und deren Auswirkungen bisher manuell simuliert werden, reduziert sich nun der Verwaltungsaufwand dafür, während die Qualität der Preisoptimierung steigt.
  • Die Nutzer müssen sich jedoch nicht blind auf die Preisempfehlungen des Algorithmus verlassen, da sie immer die Kontrolle behalten. Manager können ihre Ziele variieren und simulieren, wie sich die daraus resultierenden Preisanpassungen auf alle relevanten KPIs auswirken werden. Auch vollständig manuelle Preisoptimierungen bleiben möglich.
  • Zielgerichtete Preissteuerung (Target Steering): Predictive Pricing stellt den bisherigen Prozess der Preisgestaltung auf den Kopf: Einzelhändler müssen nicht mehr ein komplexes Regelwerk für die Preisgestaltung aufstellen, in der Hoffnung, ihre KPIs zu optimieren. Stattdessen definieren sie ihre Ziele, und die Technologie bestimmt, welche Preise ihnen helfen, diese Ziele so schnell wie möglich zu erreichen.

Vereinfachung

7Learnings unterstützt seine Kunden mit einfachen, intuitiven Lösungen, die ihnen Zeit und Mühe ersparen, ihre Geschäftsabläufe rationalisieren und ihnen zu Wachstum und Gewinn verhelfen. Einfachheit ist das Ergebnis der Kombination unserer
Expertise und Technologieführerschaft.

Automatisierung

Automatisierung ist ein Begriff für technologische Anwendungen, bei denen der menschliche Einsatz auf ein Minimum reduziert ist. Dazu gehören die Automatisierung von Geschäftsprozessen (BPA), die IT-Automatisierung, persönliche Anwendungen wie die Heimautomatisierung und vieles mehr.

Die komplexeste Stufe der Automatisierung ist die Automatisierung mit künstlicher Intelligenz (KI). Die Hinzufügung von KI bedeutet, dass Maschinen „lernen“ und Entscheidungen auf der Grundlage früherer Situationen treffen können, denen sie begegnet sind und die sie analysiert haben. So können virtuelle Assistenten beispielsweise die Kosten im Kundenservice senken und gleichzeitig den Kunden und den menschlichen Mitarbeitern helfen, einen optimalen Kundenservice zu bieten.

Vorteile

  • Höhere Rentabilität: Unsere Preisoptimierungssoftware steigert die Umsätze und Gewinne im Einzelhandel um bis zu 10 %. Spürbare Vorteile innerhalb weniger Wochen – nicht Monate oder Jahre.
  • Die höchste Stufe der Automatisierung: Unsere intelligente Software nimmt dem Rätselraten bei der Preisgestaltung ein Ende und reduziert den manuellen Aufwand. Mit wenigen Klicks können Sie die Auswirkungen von Preisänderungen auf Ihre Geschäftsziele prognostizieren. Es ist die intuitivste Methode der Preissteuerung!
  • Intuitive Zielführung: Legen Sie Ihr Umsatz- oder Gewinnziel fest und optimieren Sie die Preisgestaltung mit unserer Software. Unsere Software kalkuliert innerhalb von Minuten die Preise, die Ihre Geschäftsziele maximieren werden. Mit unserer Plattform können Sie problemlos verschiedene Geschäftsszenarien anpassen, um die Auswirkungen unterschiedlicher Ziele zu bewerten. Noch nie war die Preisgestaltung so einfach und intuitiv.
  • Prognostizieren Sie die Auswirkungen der Preisgestaltung: Gewinnen Sie Kontrolle und Sicherheit, indem Sie Preisentscheidungen prognostizieren, bevor sie in Kraft treten, verschiedene Preisszenarien durchspielen und Ihre Preisstrategie für den Einzelhandel verfeinern.
  • Cross-Optimierung von Marketingaktivitäten: Die innovative Technologie von 7Learnings beschränkt sich nicht nur auf die Preisoptimierung – sie kann auch Rabatte und SEA-Ausgaben für Sie optimieren. Dies ermöglicht eine leistungsstarke Cross-Marketing-Optimierung. Mit diesen Tools können Sie feststellen, welche Strategie das meiste Wachstum und die höchste Rentabilität bringt: Erhöhung oder Reduzierung der Rabatte, der Couponsätze und der SEA-Ausgaben.
  • Arbeiten Sie mit Branchenexperten: Unsere Datenwissenschaftler verfügen über umfassende Erfahrung in der Preisgestaltung im Einzelhandel und kennen die besonderen Herausforderungen und Bedürfnisse der Branche.