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Wenn Sie bereits an einigen Vorführungen von Preisgestaltungssoftware für den Einzelhandel teilgenommen haben, werden Ihnen sicherlich bekannte Muster auffallen. Jede Plattform verspricht höhere Margen, Automatisierung in Echtzeit und KI-Funktionen, und die Funktionslisten, G2-Bewertungen sowie die Anzahl der Integrationsmöglichkeiten sehen nahezu identisch aus. Was dabei jedoch nicht deutlich wird, ist, wie ein Tool tatsächlich einen Preis festlegt: ob es die Nachfrage vor der Preisgestaltung prognostiziert oder ob es Regeln nachträglich anwendet.
Dieser Unterschied, der als „Tiefe des maschinellen Lernens“ (ML) bezeichnet werden kann, unterscheidet Software, die auf Gewinnoptimierung ausgerichtet ist, von Software, die lediglich Reaktionen automatisiert. Anhand dieses Kriteriums werden in der folgenden Liste die sieben Plattformen bewertet.
Warum die Tiefe des maschinellen Lernens der richtige Maßstab für die Bewertung von Preisgestaltungssoftware im Einzelhandel ist
Jede Preismanagement-Software bewegt sich auf einem Spektrum zwischen zwei Architekturen. Ein regelbasiertes, entscheidungsorientiertes System trifft die Preisentscheidung anhand von Preisregeln, die Sie konfigurieren (z. B. „Wenn ein Wettbewerber unter einen Schwellenwert fällt, passen Sie den Preis an“), und erstellt möglicherweise anschließend eine Prognose, um zu erklären, was geschehen ist.
Ein „Prediction-First“-System kehrt hingegen die Reihenfolge um, indem es vor einer Preisentscheidung prognostiziert, wie sich die Nachfrage bei verschiedenen Preisniveaus entwickeln wird. Die Empfehlung ergibt sich aus den Modellergebnissen und nicht aus einer Regel. Darin liegt der wesentliche Unterschied zwischen regelbasierte und auf maschinellem Lernen basierende Preisgestaltung.
Zur Veranschaulichung: Die regelbasierte Preisgestaltung ist vergleichbar damit, selbst Auto zu fahren und anschließend von einer KI eine Bewertung zu erhalten, wie gut Sie sich geschlagen haben. Bei der „Prediction-First“-Preisgestaltung fährt das Auto selbstständig, wobei es sich auf ein Modell der vor Ihnen liegenden Strecke stützt.
Bei einem „Prediction-First“-System haben Sie den operativen Vorteil, dass Sie die voraussichtlichen Auswirkungen auf Gewinnmarge, Umsatz und Absatz bereits vor der Inkraftsetzung eines Preises kennen. Bei einem „Rule-First“-System erfahren Sie dies erst im Nachhinein.
Viele Tools, die sich selbst als „KI“ vermarkten, sind einen genaueren Blick wert, da sich diese Bezeichnung häufig eher auf eine Berichtsebene als auf die eigentliche Entscheidungsengine bezieht. Die entscheidende Frage lautet: Fragen Sie einen beliebigen Anbieter Die Frage ist ganz einfach: Kann das Tool eine Preisempfehlung ohne menschliches Eingreifen erstellen? Eine auf Vorhersagen basierende Engine wie die von 7Learnings kann dies; eine regelbasierte oder hybride Engine benötigt hingegen eine Person oder eine Regel, um zu einer Entscheidung zu gelangen.
Um die sieben Plattformen einheitlich miteinander vergleichen zu können, wird jede einzelne anhand von vier Dimensionen der ML-Tiefe bewertet:
- Entscheidungsarchitektur
Ob die Plattform die Nachfrage prognostiziert, bevor sie einen Preis festlegt, oder ob sie Regeln nachträglich anwendet. Dies entscheidet darüber, ob eine Plattform auf Gewinnoptimierung ausgerichtet ist oder lediglich auf den Markt reagiert. - Häufigkeit der Modell-Neutraining
Wie oft das Nachfragemodell anhand neuer Daten neu trainiert wird. Der Einzelhandel unterliegt täglichen Schwankungen, da Produkte auf den Markt kommen und abverkauft werden; daher legt ein täglich neu trainiertes Modell die Preise auf der Grundlage der aktuellen Nachfrage fest, während ein veraltetes Modell die Preise anhand der Muster des Vormonats berechnet. - Tiefe der Modellierung der Preiselastizität
Inwieweit die Plattform die Reaktion der Nachfrage auf den Preis genau einschätzt und in welchem Detaillierungsgrad. Ausführlicher Elastizitätsmodellierung auf SKU-Ebene, einschließlich produktübergreifender Effekte und Kannibalisierungseffekte, liefert genauere Gewinnprognosen als eine einzelne Elastizitätskurve. - Sicherheit
Wo Ihre Preis- und Transaktionsdaten gespeichert sind und wie diese geschützt werden. Dies ist vor allem für Unternehmenskunden von Bedeutung, die auf Zertifizierungen wie SOC 2 und ISO 27001 achten und eine Trennung ihrer Daten von denen anderer Kunden erwarten.
Die 7 besten Softwareplattformen für die Preisgestaltung im Einzelhandel, geordnet nach der Tiefe des maschinellen Lernens
Plattform | Entscheidungsarchitektur | Neutraining des Modells | Modellierung der Elastizität | Am besten geeignet für |
1. 7 Erkenntnisse | ML mit Schwerpunkt auf Vorhersagen, ohne Regel-Engine als Kernkomponente | Täglich | Gewinn auf Artikelebene, produktübergreifend, über die gesamte Saison hinweg | Großhandel für Unternehmen mit nachfrageorientierter Preisgestaltung; besonders stark bei saisonalen, variantenreichen und Eigenmarken-Sortimenten |
2. Competera | „Prediction-first“-Deep-Learning mit regelbasierten Leitplanken | Jeder Preisberechnungszyklus (täglich oder wöchentlich) | Über 20 Nachfragefaktoren, Kreuzelastizität | Große, in mehreren Kategorien tätige Einzelhändler, die eine umfassende Elastizitätsmodellierung über alle Vertriebskanäle hinweg anstreben |
3. Quicklizard | Hybrid – ML plus eine konfigurierbare Regel-Engine | Kontinuierliche Anpassung in Echtzeit | Flexibilität und Produktrollen, kombiniert mit Regeln | Schnelle Omnichannel-Umsetzung auf verschiedenen Marktplätzen |
4. RELEX Solutions | Nachfrageprognosegesteuert innerhalb einer Lieferketten-Suite | Kontinuierliche ML-Prognosen | Abhängig von Nachfrage und Lagerbestand, stark bei Preisnachlässen | Lebensmittel und Frischwaren; Preisgestaltung entsprechend Lagerbestand und Nachschub |
5. Revionics | Optimierung der ML-Nachfrage mithilfe einer Regel-Engine | Regelmäßige Fortbildung | Bayesianisch, Kreuzelastizität, Kannibalisierung | Preisgestaltung im Unternehmenslebenszyklus (Grundpreis, Sonderangebot, Preisnachlass) |
6. Omnia Retail | Regelbasiert (Preisstrategiebaum) sowie Wettbewerbsbeobachtung | Nicht modellbasiert; kontinuierliche Aktualisierung der Wettbewerberdaten | begrenzt, im Entstehen begriffen | Durch Marktplätze und DTC-Wettbewerber bedingte Preisanpassungen; Einhaltung der EU-Vorschriften |
7. Pricefx | Preismanagement und CPQ mit einem KI-Optimierungsmodul | Optimierungsmodul, das nicht zum Kern des Arbeitsablaufs gehört | Präsentation über das Optimierungsmodul; B2B-Segmentierung | B2B-Preisgestaltung und Angebotserstellung (Fertigung, Vertrieb) |
1. 7 Erkenntnisse
7Learnings ist eine auf Prognosen basierende Preisgestaltungsplattform. Das System prognostiziert die Nachfrage und die Preiselastizität auf SKU-Ebene und nutzt anschließend eine spezielle Optimierungs-Engine, die diese Prognosen in Preise umwandelt, die den geschäftlichen Zielen eines Einzelhändlers am besten entsprechen.
Die Zielsteuerung ist das Alleinstellungsmerkmal, da die Teams die kommerziellen Ziele festlegen, auf die die Preise ausgerichtet werden sollen. Dazu können beispielsweise eine Mindestmarge, eine Frist für den Abverkauf oder eine Umsatzuntergrenze gehören, und der Optimierer ermittelt die Preise, mit denen diese Ziele erreicht werden. Andererseits stehen regelbasierte Leitplanken wie beispielsweise eine Vorgabe zur Anpassung an die Preise der Wettbewerber für Teams zur Verfügung, die diese weiterhin nutzen möchten; sie ergänzen jedoch lediglich die Modelle, anstatt die Entscheidung maßgeblich zu bestimmen.
Was die Tiefe des maschinellen Lernens betrifft, so trainiert 7Learnings seine zugrunde liegenden Modelle täglich neu, sodass die Prognosen mit neuen Produkten und Umsätzen Schritt halten, sobald diese eintreten. Anschließend werden diese Prognosen mithilfe einer automatisierten Pipeline validiert, die jede Prognose anhand der tatsächlichen Ergebnisse nachträglich überprüft, um eine Vorausschauverzerrung zu beseitigen.
7Learnings modelliert die Preiselastizität auf der Ebene einzelner Artikel (SKU) kanalübergreifend. Der firmeneigene Optimierer ist speziell auf die nichtlinearen mathematischen Zusammenhänge der Nachfrage im Einzelhandel ausgelegt und benötigt etwa zwei Minuten für die Berechnung, während ein herkömmlicher linearer Optimierer dafür bis zu sechs Stunden benötigen kann. Dadurch können Teams „Was-wäre-wenn“-Szenarien vergleichen und die prognostizierte Auswirkungen auf den Gewinn bevor eine Preisentscheidung getroffen wird. Darüber hinaus ist jede Empfehlung nachvollziehbar. Die Plattform macht die Nachfrage- und Elastizitätsfaktoren sichtbar, die hinter jedem Preis stehen, anstatt lediglich eine Zahl anzugeben, sodass die Teams nachvollziehen können, warum der Optimierer zu diesem Ergebnis gelangt ist.
Was die Sicherheit betrifft, so isoliert 7Learnings jeden Kunden in einem eigenen Google Cloud-Projekt anstelle einer gemeinsam genutzten Multi-Tenant-Umgebung, verfügt über die Zertifizierungen SOC 2 Typ II und ISO 27001 und verschlüsselt Daten sowohl während der Übertragung als auch im Ruhezustand mit optionalen, vom Kunden verwalteten Schlüsseln.
Da die Modelle auf einem universellen Datenschema basieren, lässt sich die Lösung innerhalb von Tagen statt Monaten bei einem neuen Einzelhändler implementieren. Die Plattform wurde jedoch speziell für die nachfrageorientierte Preisgestaltung im Einzelhandel entwickelt und richtet sich daher nicht an Lebensmitteleinzelhändler, an Teams, die alles nach manuellen Regeln abwickeln möchten, oder an Einzelhändler, die eine in eine SAP-Implementierung integrierte Preisgestaltung benötigen.
Sehen Sie sich die Produktseite zur Preisoptimierung an für das gesamte Produktportfolio.
2. Competera
Competera ist eine Preisgestaltungsplattform für Unternehmen, die sich mittlerweile fest im Bereich „Prediction-First“ etabliert hat. Ihre „Contextual AI“-Modelle erfordern Flexibilität bei mehr als 20 preisbezogenen und nicht preisbezogenen Faktoren, prognostizieren die Auswirkungen einer Preisänderung, bevor eine Empfehlung umgesetzt wird, und sorgen dafür, dass die Preisgestaltungsteams durch übergeordnete Geschäftsregeln weiterhin eine aktive Rolle im Entscheidungsprozess spielen.
Die Engine von Competera nutzt Deep Learning anstelle einer einzelnen Elastizitätskurve, berücksichtigt dabei die Kreuzelastizität und die Rolle der einzelnen Produkte und trainiert ihre Modelle in jedem Preiszyklus – täglich oder wöchentlich – neu.
Die Modellierung der Preiselastizität ist eine echte Stärke, gepaart mit „Was-wäre-wenn“-Szenariosimulationen und Dashboards mit erklärbarer KI, die aufzeigen, warum ein bestimmter Preis empfohlen wurde. Die Alleinstellungsmerkmale sind die Breite des Angebots über Online- und stationäre Kanäle hinweg sowie die regionenübergreifende Konsistenz.
Rezensenten weisen auf mehrere Nachteile hin, darunter eine steilere Lernkurve während der Einrichtung. Die Integration in bestehende Systeme kann einige Zeit in Anspruch nehmen; außerdem wünschen sich einige Nutzer individuell anpassbarere Berichtsfunktionen.
3. Quicklizard
Quicklizard ist eine Preisplattform, die sich an Einzelhändler und DTC-Marken richtet, die ihre Preise gleichzeitig über viele Kanäle hinweg anpassen müssen. Das Unternehmen positioniert sich als transparente „Glasbox“-KI und unterstützt regelbasierte, KI-gesteuerte sowie gemischte Strategien nebeneinander, sodass verschiedene Kategorieteams so arbeiten können, wie sie es bevorzugen.
Aus architektonischer Sicht ist Quicklizard ein Hybrid: Mithilfe von maschinellem Lernen werden die Elastizität geschätzt und ermittelt, welche Maßnahmen der Wettbewerber tatsächlich die Nachfrage beeinflussen, während eine konfigurierbare Regel-Engine die Ausführung und die Sicherheitsvorkehrungen übernimmt.
Die Modelle passen sich an Echtzeit-Marktdaten an. Zu den Alleinstellungsmerkmalen zählen die Geschwindigkeit der Omnichannel-Abwicklung (Synchronisierung von E-Commerce, Marktplätzen und elektronischen Regaletiketten im Ladengeschäft), eine solide Governance, Prüfpfade und Erklärbarkeit sowie die Zertifizierung nach ISO 27001.
Die Benutzeroberfläche von Quicklizard weist jedoch eine erhebliche Einarbeitungszeit auf, und da Regeln und KI konzeptionell parallel laufen, stellt die Nachfrageprognose lediglich einen von mehreren Faktoren dar und ist nicht der Hauptfaktor für die Preisgestaltung.
4. RELEX Solutions
RELEX ist eine KI-basierte Plattform für die Lieferketten- und Einzelhandelsplanung, wobei die Preisgestaltung ein Modul dieser Plattform darstellt. Ihre Stärke liegt darin, Preisentscheidungen mit Nachfrageprognosen, Lagerbeständen und dem Nachschub zu verknüpfen, sodass eine Preisreduzierung sowohl die Preiselastizität als auch die tatsächlich abzupfländende Lagermenge berücksichtigt.
Die Prognosen von RELEX basieren auf maschinellem Lernen und modellieren die Preiselastizität sowie die Preisposition innerhalb einer Kategorie, was insbesondere für die zeitliche Abstimmung und den Umfang von Preisnachlässen von Nutzen ist. Das Alleinstellungsmerkmal des Systems ist die durchgängige Abstimmung: Preisgestaltung, Werbeaktionen, Lieferkette und Regalplanung fließen in eine einzige Prognose ein. Dadurch eignet sich das System besonders gut für den Lebensmitteleinzelhandel, den Frischebereich sowie für alle Einzelhändler, bei denen die Preisgestaltung nicht vom Lagerbestand getrennt betrachtet werden kann.
Andererseits handelt es sich bei der Preisgestaltung eher um ein Modul als um ein eigenständiges Fachgebiet, sodass sich der größte Nutzen erst dann entfaltet, wenn Sie die gesamte Plattform nutzen; zudem ist die Suite eher auf den Lebensmitteleinzelhandel und den von der Lieferkette geprägten Einzelhandel ausgerichtet als auf die Modebranche.
5. Revionics
Revionics (mittlerweile Teil von Aptos) ist eine auf den Einzelhandel spezialisierte Software zur Preisoptimierung, die auf einer leistungsstarken maschinellen Lerntechnologie basiert. Die Engine prognostiziert die Nachfragereaktion auf Preis- und Aktionsänderungen und optimiert anschließend unter Berücksichtigung der Ziele (Gewinn, Marge, Umsatz oder Stückzahlen) sowie der vom Einzelhändler vorgegebenen Rahmenbedingungen.
Was die Modellierung betrifft, gehört Revionics zu den umfassendsten Lösungen in dieser Liste. Das System nutzt einen hierarchischen Bayes’schen Ansatz, der die Beziehungen zwischen Produkten, Filialen und Segmenten des Kundenverhaltens berücksichtigt, Kreuzelastizität und Kannibalisierung modelliert und statistische Konfidenzintervalle für seine Elastizitätsschätzungen angibt.
Die Plattform verarbeitet spärliche Daten zu Artikeln mit geringem Umschlag mithilfe der „Like-Item“-Modellierung. Ihr Alleinstellungsmerkmal ist die Abdeckung des gesamten Lebenszyklus: Listen-, Aktions- und Ausverkaufspreise in einem System, wobei besonderer Wert auf Erklärbarkeit und Preisberatung gelegt wird.
Revionics wirft für Käufer Fragen hinsichtlich der Roadmap und der Abhängigkeit von Anbietern auf und setzt eine ausgereifte Dateninfrastruktur sowie eine Implementierung im Unternehmensmaßstab voraus. Das Unternehmen hat seine Wurzeln eher in den Bereichen Lebensmittelhandel, Massenmarkt und Heimwerkerbedarf als in der Modebranche.
6. Omnia Retail
Omnia ist eine Software für dynamische Preisgestaltung sowie eine bei europäischen Einzelhändlern und DTC-Marken, die über Marktplätze verkaufen, beliebte Plattform zur Wettbewerbsbeobachtung. Ihr Kernstück ist der „Pricing Strategy Tree“, ein visueller, no-code-basierter Editor zur Erstellung automatisierter Preisänderungsregeln, der mit Echtzeit-Wettbewerberpreisen gespeist wird, die von Marktplätzen und Preisvergleichsportalen erfasst werden.
Im Kern basiert Omnia auf Regeln. Das Unternehmen gibt offen zu, dass es die Zukunft als eine Kombination aus Regeln und KI sieht, und fügt derzeit zielorientierte Knoten hinzu, denen statistische oder KI-basierte Logik zugrunde liegt; die Entscheidungsengine stützt sich jedoch derzeit noch auf Regeln und Daten von Wettbewerbern und nicht auf Nachfrageprognosen.
Flexibilität und KI-Optimierung bilden eine zunehmend wichtige Ebene, die diesen regelbasierten Kern ergänzt. Die Alleinstellungsmerkmale von Omnia sind Transparenz (eine „Zeigen Sie mir, warum“-Erklärung für jeden Preis), die automatische Einhaltung der EU-Omnibus-Verordnung sowie eine leistungsstarke Überwachungsinfrastruktur.
Die Plattform eignet sich für Einzelhändler, deren Preisgestaltung tatsächlich vom Wettbewerb bestimmt wird, was ein Ansatz, bei dem möglicherweise Gewinnpotenzial ungenutzt bleibt, , wenn anhand von Nachfragedaten ein besserer Preis festgelegt werden könnte.
Zu den wenigen Nachteilen zählen eine im Vergleich zu „Prediction-First“-Tools eingeschränkte Nachfrageprognose sowie die Tatsache, dass der Regelbaum bei großem Umfang zunehmend komplexer wird und dessen Pflege aufwendig ist.
7. Pricefx
Pricefx ist eine cloud-native Plattform für Preismanagement und CPQ. Sie wird hier aufgeführt, da sie regelmäßig in Vergleichen von „Preisgestaltungssoftware“ auftaucht; ihr Schwerpunkt liegt jedoch eher auf der Preisgestaltung im B2B-Bereich (z. B. in der Fertigungs-, Vertriebs- und Prozessindustrie) als auf der Nachfrageoptimierung im Einzelhandel.
Pricefx bietet ein KI-Optimierungsmodul und einen GenAI-Assistenten an, doch das Herzstück der Plattform bilden das Preismanagement und der „Configure-Price-Quote“-Prozess: Rabatte, Verträge, Werbeaktionen, Angebotserstellung sowie der Schutz der Gewinnmarge vor Margenverlusten entlang der gesamten Preis-Wasserfall-Struktur. Die Elastizitätsmodellierung ist in diesem Optimierungsmodul integriert und stützt sich auf die Kundensegmentierung.
Die Alleinstellungsmerkmale von Pricefx sind die umfassende Abdeckung des gesamten „Quote-to-Cash“-Prozesses sowie die tiefe ERP- und CRM-Integration.
Nutzer haben jedoch angemerkt, dass die Plattform mit einer erheblichen Einarbeitungszeit und hohen Kosten verbunden ist und ihre Stärken eher in den Bereichen B2B-Konfiguration und Governance als in der Nachfrageprognose für den Einzelhandel liegen. Daher wird ein Einzelhändler, der Tausende von Verbraucher-SKUs nach der Nachfrage bepreist, diese Plattform als weniger benutzerfreundlich empfinden als die oben genannten Spezialisten für den Einzelhandel.
So wählen Sie die richtige Preisgestaltungssoftware für Ihr Unternehmen aus
Zwei Fragen helfen Ihnen dabei, die Auswahl schnell einzugrenzen. Erstens: Welchen Anteil Ihrer Preisentscheidungen möchten Sie lieber auf der Grundlage von Nachfrageprognosen als anhand manueller Regeln treffen? Wenn die ehrliche Antwort „die meisten“ lautet, scheiden regelbasierte und „Monitoring-First“-Tools aus, und Sie wählen unter den „Prediction-First“-Plattformen aus.
Zweitens: Weist Ihre Produktkategorie eine hohe Komplexität hinsichtlich Mode oder Saisonabhängigkeit auf (Größenauswahl, Eigenmarken, Absatzentwicklung über den gesamten Lebenszyklus hinweg), oder handelt es sich um Standardwaren mit stabilen Wettbewerbspreisen? Je stärker Ihre Marge von saisonaler Komplexität und Variantenvielfalt abhängt, desto eher ist ein Spezialist einer Generalisten-Lösung vorzuziehen.
Es ist auch hilfreich zu wissen, was Sie nicht auf der Suche nach. Tools wie Prisync sind für die Überwachung der Preise von Wettbewerbern konzipiert, und B2B-Plattformen wie Vendavo und Pricefx bewältigen die Komplexität von Verträgen, Rabatten und Angeboten. Keine der beiden Kategorien optimiert die Einzelhandelspreise auf der Grundlage der Nachfrage.
Die Abstimmung der Tool-Kategorie auf das tatsächliche Problem erspart Ihnen viele unnötige Demos, und ein strukturierter Ansatz bei der Auswahl eines KI-Preisberechnungstools wird die Fragen zutage fördern, die Marketingversprechen von der Architektur unterscheiden.
Sollte Ihre Antwort „größtenteils auf Prognosen basierend“ lauten und Ihre Kategorie eine modische oder saisonale Ausrichtung erfordern, ist die Liste der in Frage kommenden Tools begrenzt. 7Learnings prognostiziert die Nachfrage und bewältigt die Komplexität bei Größenauswahl und Abverkauf, die reine Nachfrageprognoseplattformen außer Acht lassen. Vereinbaren Sie eine Demo , um das Tool in Aktion zu sehen.
Häufig gestellte Fragen zur Software für die Preisgestaltung im Einzelhandel
Worin besteht der Unterschied zwischen regelbasierter und ML-basierter Software zur Preisgestaltung im Einzelhandel?
Regelbasierte Preisgestaltungssoftware wendet von Ihnen konfigurierte Logik an (z. B. Anpassung an einen Wettbewerber, Einhaltung einer festen Marge, Rabatte nach einem Zeitplan) und reagiert jeweils auf ein Signal. ML-basierte Software prognostiziert zunächst, wie sich die Nachfrage bei verschiedenen Preisniveaus entwickeln wird, und empfiehlt anschließend den Preis, der einem wirtschaftlichen Ziel am besten entspricht.
Der praktische Unterschied liegt im Zeitpunkt: Regelbasierte Tools zeigen Ihnen, was nach einer Preisänderung geschehen ist, während ML-basierte Tools Gewinn, Umsatz und Absatz prognostizieren, bevor der Preis in Kraft tritt. Die meisten Plattformen kombinieren beide Ansätze, sodass die eigentliche Frage lautet, welcher Ansatz die Entscheidung maßgeblich beeinflusst.
Welche Software zur Preisgestaltung eignet sich am besten für Modehändler?
Modehändler benötigen Software, die Größen- und Farbvarianten, Eigenmarkenartikel ohne Referenzpreise von Wettbewerbern sowie die Gewinnoptimierung über eine gesamte Saison hinweg statt eines schnellen Ausverkaufs bewältigt. Dies spricht eher für Spezialisten, bei denen Prognosen im Vordergrund stehen, als für allgemeine Softwarelösungen.
7Learnings wurde speziell für diese Komplexität entwickelt, und auch Competera und Revionics bieten umfassende Elastizitätsmodelle für saisonale Produktkategorien. Lieferkettenorientierte Plattformen wie RELEX eignen sich besser für Fälle, in denen die Preisgestaltung eng an den Lagerbestand gekoppelt bleiben muss, während Tools zur Wettbewerbsbeobachtung wie Omnia für Einzelhändler geeignet sind, deren Modesortiment wirklich preistransparent und wettbewerbsorientiert ist.
Wie oft sollte eine Preisgestaltungssoftware für den Einzelhandel ihre Modelle neu trainieren?
Tägliche Neuausrichtung ist im schnelllebigen Einzelhandel der Standard, da neue Produkte, neue Verkaufsaktionen und sich verändernde Nachfrage dazu führen, dass das Modell von gestern schnell überholt ist. 7Learnings führt täglich eine Neuausrichtung durch, während Competera dies bei jedem Preiszyklus tut, der täglich oder wöchentlich stattfinden kann.
Andere Plattformen passen sich kontinuierlich an Live-Daten an, anstatt nach einem festen Zeitplan zu arbeiten. Regelbasierte Tools werden überhaupt nicht neu trainiert; sie aktualisieren zwar die Daten der Wettbewerber, behalten jedoch dieselbe Logik bei. Wenn Sie eine Plattform bewerten, sollten Sie sich erkundigen, wie oft das zugrunde liegende Nachfragemodell aktualisiert wird, da dies wichtiger ist als die Häufigkeit von Preisänderungen.
Welches sind die zehn führenden Anbieter von Preisgestaltungssoftware für den E-Commerce im Unternehmensbereich?
Im Bereich des Unternehmens-E-Commerce werden am häufigsten die Plattformen 7Learnings, Competera, Quicklizard, RELEX Solutions, Revionics, Omnia Retail und Pricefx in die engere Wahl gezogen, neben B2B-orientierten Tools wie Vendavo und Zilliant sowie der Plattform zur Wettbewerbsbeobachtung Prisync.
Diese sind nicht austauschbar. „Prediction-First“-Plattformen optimieren Nachfrageprognosen, regelbasierte Plattformen automatisieren Reaktionen auf das Wettbewerbgeschehen, und B2B-Tools kümmern sich um Verträge und Angebotserstellung. Die richtige Vorauswahl hängt davon ab, ob Ihre Preisgestaltung von der Nachfrage, von Wettbewerbern oder von ausgehandelten Vereinbarungen bestimmt wird. Legen Sie dies zunächst fest und wählen Sie dann die entsprechende Kategorie aus.
Die meisten Preisgestaltungs-Softwareprogramme reagieren lediglich. 7Learnings erstellt Prognosen anhand von Modellen, die täglich neu trainiert werden, und trifft Entscheidungen auf der Grundlage von Nachfrageprognosen statt anhand von Regeln. Vereinbaren Sie eine Vorführung und erfahren Sie, welche Empfehlungen ein „Prediction-First“-Ansatz für Ihr eigenes Sortiment bereithält.
