Die Wahl des richtigen Tools für die Preisgestaltung ist entscheidend, um den Gewinn zu steigern, wettbewerbsfähig zu bleiben und den manuellen Arbeitsaufwand zu reduzieren. Im Jahr 2025 wird sich die Softwarelandschaft für die Preisgestaltung in prädiktive KI und regelbasierte Tools aufteilen. Dieser Artikel vergleicht 11 führende Tools zur Preisgestaltung: 6, die prädiktive KI verwenden, und 5, die auf regelbasierter Logik beruhen.
Wir erklären die wichtigsten Unterschiede, die Logik hinter der Kategorisierung und welches Tool je nach Reifegrad, Produktsortiment und Zielen das richtige für Ihr Unternehmen sein könnte. Die Informationen wurden auf der Grundlage unseres Expertenwissens und öffentlich zugänglicher Informationen zusammengestellt.
Die Unterschiede zwischen prädiktiver KI und regelbasierter Preisgestaltung
Bevor wir die Tools vergleichen, ist es wichtig zu verstehen, wie Tools zur Preisvorhersage sich unterscheiden von regelbasierten Preisfindungstools.
Rule-based pricing | Predictive AI pricing |
|
|---|---|---|
| Kernlogik | Verwendet vordefinierte Regeln (z. B. wenn Marge < x, dann Rabatt) | Verwendet maschinelle Lernmodelle zur Prognose von Ergebnissen |
| Prognosefähigkeit | Eingeschränkt oder keine | Prognostiziert Auswirkungen auf Nachfrage, Umsatz, Marge |
| Elastizitätsmodellierung | Nicht unterstützt | Kernfunktion (Preiselastizität pro Produkt) |
| Optimierungs-Engine | Führt statische Regeln aus | Findet den optimalen Preis für Ihre Ziele |
| Entscheidungsautomatisierung | Eingeschränkt oder keine | Hoch |
| Am besten geeignet | Einzelhändler mit stabilen, einfachen Preisgestaltungsanforderungen | Einzelhändler mit großem Sortiment und dynamischen Märkten |
Prädiktive KI-Tools zur Preisgestaltung
7Learnings
- Übersicht: Predictive Pricing-Plattform mit Schwerpunkt auf der Optimierung des gesamten Sortiments für B2C-Einzelhändler.
- Wesentliche Merkmale: Nachfrageprognose, Modellierung der Preiselastizität, Gewinn- und Umsatzsimulation, automatische Preisempfehlungen.
- Am besten für: Mode, Haus & Wohnen, Schönheit und Multichannel-Einzelhändler.
- Website: 7learnings.com
Competera
- Übersicht: KI-gestützte Preisgestaltungsplattform für Einzelhandelsunternehmen aller Branchen.
- Wesentliche Merkmale: Nachfragemodellierung, Preiselastizität, wettbewerbsfähige Preisgestaltung und Optimierung unter Berücksichtigung des Lebenszyklus.
- Website: competera.ai
Blue Yonder (ehemals JDA Software)
- Übersicht: Die Preisgestaltungslösung von Blue Yonder ist Teil einer umfassenden KI-Suite für den Einzelhandel und hilft bei der Optimierung von Preisen mithilfe fortschrittlicher ML.
- Wesentliche Merkmale: Nachfrageorientierte Preisgestaltung, Optimierung von Preisnachlässen und Werbeaktionen, Omnichannel-Preismessung.
- Website: blueyonder.com
Höchststand
- Übersicht: Decision Intelligence-Plattform, die von Einzelhandels- und CPG-Marken zur Preisoptimierung mithilfe von KI eingesetzt wird.
- Wesentliche Merkmale: Nachfrageprognose in Echtzeit, Elastizitätsmodellierung und Automatisierung von Preisentscheidungen.
- Website: peak.ai
Buynomics
- Übersicht: Verwendet „Virtual Shopper“-Simulationen, um vorherzusagen, wie verschiedene Kundensegmente auf Preis- und Aktionsänderungen reagieren werden.
- Wesentliche Merkmale: Elastizitätssimulation, Modellierung der Produktkannibalisierung, Optimierung der Preisstrategie in großem Maßstab.
- Website: buynomics.com
SYMSON
- Übersicht: Eine Plattform zur Preisgestaltung, die maschinelles Lernen mit erklärender KI kombiniert, um Preise vorherzusagen und zu optimieren.
- Wesentliche Merkmale: Elastizitätsanalyse, Szenarienplanung, prädiktive Simulationen und Automatisierung der Preisgestaltung.
- Website: symson.de
Regelbasierte Preisfindungstools
Diese Tools führen statische Regeln (z.B. den niedrigsten Preis des Mitbewerbers angleichen, Margenuntergrenze einhalten), um Preisentscheidungen zu automatisieren. Sie können keine Ergebnisse vorhersagen oder auf der Grundlage von Nachfragekurven optimieren, aber sie sind nützlich für die Kontrolle und die operative Geschwindigkeit.
Prisync
- Übersicht: Preisüberwachung und konkurrenzbasierte Preisanpassung.
- Wesentliche Merkmale: Dynamische Preisregeln, Wettbewerbsverfolgung, grundlegende Automatisierung.
- Website: prisync.com
Price2Spy
- Übersicht: Ein regelbasiertes Tool, das sich auf die Analyse von Wettbewerbern und die Überwachung von MAP (Minimum Advertised Price) konzentriert.
- Wesentliche Merkmale: Preisabfragen, Preiswarnungen, Regelautomatisierung.
- Website: price2spy.com
Omnia Retail (Modul Regeln)
- Übersicht: Automatisierungsplattform mit einer speziellen regelbasierten Engine für die Preisgestaltung.
- Wesentliche Merkmale: Manuelle Regelkonfiguration, Ober- und Untergrenzen, Wettbewerbslogik.
- Website: omniaretail.com
Quicklizard
- Übersicht: Konfigurierbare Plattform für die regelbasierte oder hybride Automatisierung der Preisgestaltung.
- Wesentliche Merkmale: Benutzerdefinierte Preisregeln, Margenkontrolle und Werbelogik.
- Website: quicklizard.com
Rupio Preisgestaltung
- Übersicht: Entwickelt für die regelbasierte Preisgestaltung und Margenoptimierung in großen Mengen.
- Wesentliche Merkmale: Regelkonfiguration nach Marge, Kosten oder Wettbewerber-Benchmarks; keine prädiktive Logik.
- Website: oraya.io/rupio-pricing
Warum wir glauben, dass 7Learnings unter den KI-Tools für die Preisgestaltung herausragt
Mehrere Tools in dieser Liste bieten zwar Vorhersagefunktionen, 7Learnings zeichnet sich durch seinen Fokus, seine Benutzerfreundlichkeit und seine nachweislichen Auswirkungen auf den Gewinn aus-besonders für Einzelhändler mit komplexen Sortimenten und sich schnell ändernder Nachfrage.
Hier sehen Sie, was 7Learnings von anderen Tools zur Preisvorhersage unterscheidet:
- Modellierung der echten Preiselastizität pro Produkt: Im Gegensatz zu einigen „Blackbox“-Tools gibt Ihnen 7Learnings Einblick und Kontrolle darüber, wie jedes Produkt auf Preisänderungen reagiert.
- Prognosen über KPIs hinweg: Sie können die Auswirkungen von Preisstrategien auf Umsatz, Gewinn und Verkaufsvolumen simulieren, bevor Sie sie anwenden.
- Selbstbedienungs-Optimierung: Die Plattform ermöglicht es den Pricing-Teams, Kampagnen, Simulationen und Optimierungen durchzuführen, ohne auf Berater oder Datenwissenschaftler angewiesen zu sein.
- Fokus Einzelhandel: Speziell für den B2C-Einzelhandel in den Bereichen Mode, Schönheit, Elektronik und Möbel entwickelt, mit Kunden wie Bonprix, Mister Spex und Westwing.
- Geschwindigkeit zu Wert: Viele Kunden gehen in weniger als 6 Wochen in Betrieb und berichten von einem Gewinnanstieg von +10% oder mehr durch Preisoptimierungen.
- Skalierbare und erklärbare KI: Kombiniert leistungsstarkes maschinelles Lernen mit Erklärbarkeit, so dass Teams verstehen, warum jede Empfehlung ausgesprochen wurde.
Wenn Sie sich mit Predictive Pricing Tools befassen und sehen möchten, wie diese in der Praxis abschneiden, buchen Sie eine kostenlose Demo bei 7Learnings oder sehen Sie sich unsere neuesten Fallstudien.
