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Was ist 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.
Um den optimalen Preis für ein bestimmtes Produkt zu ermitteln, wertet die Pricing Solution Software relevante Faktoren wie Nachfrage, Bestand und Preise der Konkurrenz aus. Auf der Grundlage der Preisstrategie des Einzelhändlers passt der Algorithmus die Produktpreise an, um Umsatz und Gewinn zu steigern und/oder zu maximieren.
Statische vs. dynamische Preisgestaltung
Statische Preisgestaltung
Dynamische Preisgestaltung
Warum ist eine dynamische Preisgestaltung so wichtig?
Für jeden Omni-Channel-Händler hängt der optimale Preis für ein Produkt von einer Vielzahl von Faktoren ab, darunter Saisonalität, Wettbewerb und der aktuelle Bestand des Unternehmens.
Es gibt eine Fülle von Daten , die bei der Berechnung optimaler Preise berücksichtigt werden müssen, darunter große, wachsende Sortimente mit Tausenden von Produkten, die Geschwindigkeit von Marktveränderungen und die Preistransparenz, die Online-Käufer mit nur einem Klick einsehen können. Um nicht von der Konkurrenz abgehängt zu werden, müssen Einzelhändler auf dieses dynamische Marktumfeld reagieren und ihre Preise schnell an die sich ständig ändernden Bedingungen anpassen.
Manuelle Preisfindungsprozesse sind in der Regel zu langsam, um zu reagieren, und verfügen nicht über die große Menge an Daten, die für eine effektive Einzelhandelspreise zu optimieren.
This means that automation with the help of suitable pricing solutions is imperative. Fortschrittliche Lösungen für die Preisgestaltung nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens, um das volle Potenzial der verfügbaren Daten auszuschöpfen.
Was sind die Vorteile der dynamischen Preisgestaltung?
Wer eine Software zur dynamischen Preisgestaltung einsetzt, kann schneller auf einen sich schnell verändernden Markt reagieren.
Moderne Lösungen für die dynamische Preisgestaltung basieren auf intelligenten Algorithmen, die alle relevanten externen Faktoren berücksichtigen und sich nahtlos an die Marktbedingungen und die Strategie des Einzelhändlers anpassen.
Der Preisfindungsprozess ist fast vollständig automatisiert, so dass sich der Einzelhändler auf strategischere Aufgaben konzentrieren kann.
Das bedeutet, dass Einzelhändler wettbewerbsfähiger werden, ihre Rentabilität steigern, ihr Preisimage stärken und festgelegte KPIs (Key Performance Indicators) erfolgreich umsetzen können .
Die Vorteile der dynamischen Preisgestaltung auf einen Blick
Welche Rolle spielt die Preiselastizität?
Die meisten fortschrittlichen Lösungen zur Preisgestaltung verwenden die Preiselastizität, um optimale Preise zu ermitteln.
Einfach definiert ist die Preiselastizität die Veränderung der Nachfrage nach einem Produkt, wenn sich der Preis ändert.
Die Berechnung der Preiselastizität eines bestimmten Artikels wird kompliziert, wenn sich andere mildernde Faktoren wie Marketingausgaben oder Preise der Konkurrenz gleichzeitig mit dem Preis ändern.
Moderne Preisgestaltungslösungen können die Preiselastizität mit extremer Genauigkeit berechnen und vorhersagen, wie sich Preisänderungen auf den Umsatz auswirken könnten.
Welche Faktoren sind für die dynamische Preisgestaltung entscheidend?
Regelbasierte Ansätze zur Preisgestaltung (Rule Engines) berechnen oft nur Wettbewerbspreise (Preisanpassung) oder Kosten (Kosten-Plus-Preise).
Fortschrittliche Lösungen für die dynamische Preisgestaltung berücksichtigen eine Vielzahl von Faktoren, die die Preiselastizität und die Nachfrage beeinflussen. Dazu gehören:
Maschinelles Lernen: wichtige Datenquellen
Was ist eine regelbasierte Preisgestaltung?
Lange Zeit war die regelbasierte Preisgestaltung im Einzelhandel und im Online-Handel Stand der Technik.
Dabei handelt es sich um die statische Umsetzung bestimmter, vom Einzelhändler festgelegter Preisbildungsregeln, d.h. die Sicherstellung einer engen Bindung an den Preis des Wettbewerbers: der Preis von Turnschuh X sollte immer 5% günstiger sein als der des Wettbewerbers Y. Die Preise werden ständig überprüft und angepasst, d.h. sie können sich täglich oder sogar mehrmals pro Stunde ändern.
Der wettbewerbsfähige Preis ist der entscheidende Faktor…
Regelbasierte Preisgestaltungslösungen erlauben oft die Kombination verschiedener Preisgestaltungsregeln.
So ist es möglich, gleichzeitig eine Bindung an den Wettbewerbspreis und die Mindestmarge festzulegen.
Bei einer großen Produktpalette kann das Regelsystem jedoch sehr komplex werden.
Was sind die Nachteile einer regelbasierten Preisgestaltung?
Der Ominchannel-Handel ist eine hochkomplexe und dynamische Umgebung.
Die Verwaltung statischer Preisformeln erfordert einen immensen manuellen Aufwand – vor allem, um sicherzustellen, dass die festgelegten Regeln gute Ergebnisse liefern.
Dabei müssen Sie Preisentscheidungen für Tausende von Produkten treffen, den Wettbewerb und Einschränkungen wie Lagerbestände im Auge behalten und Einflussfaktoren wie Marketingaktivitäten oder Couponing berücksichtigen.
Darüber hinaus berücksichtigen Preisregeln oft eine kleine Anzahl von Parametern, die – obwohl sie leicht zu messen sind – keine genaue Messung des Kundenverhaltens und der Zahlungsbereitschaft ermöglichen.
Einzelhändler, die eine regelbasierte Preisgestaltung verwenden, verschenken somit Gewinn- und Umsatzpotenzial, da ihre Preisgestaltung nicht auf der Zahlungsbereitschaft ihrer Kunden basiert.
Darüber hinaus ist eine Differenzierung auf Produktebene bei einem großen Sortiment oft nicht möglich, so dass die Regeln für alle Produktkategorien gelten.
Infolgedessen bleibt zusätzliches Gewinnpotenzial ungenutzt.
Da sich die Preise oft am Wettbewerb orientieren, besteht die Gefahr einer Preisspirale nach unten, so dass sich die Einzelhändler gegenseitig unterbieten.
Folglich ist diese Methode nicht effizient, da die Systeme nicht aus neuen Daten lernen und sich flexibel anpassen können – im Gegensatz zu einer auf maschinellem Lernen basierenden Preisgestaltung.
Was sind die Vorteile einer auf maschinellem Lernen basierenden 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 kann die Preis-Nachfrage-Kurve für jeden Artikel vorhergesagt werden.
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.
Um die Preiselastizität von Produkten zu berechnen, werden auch Daten aus vergangenen Verkaufsaktivitäten ausgewertet.
Umsatz und Gewinn sowie alle relevanten Einflussparameter – von den Preisen der Konkurrenz bis hin zu Wetter und Saisonalität – werden von der Software bei der Berechnung der optimalen Preise berücksichtigt.
Sie kann auch verschiedene Preisszenarien simulieren und prognostiziert Umsatz-, Absatz- und Gewinnergebnisse für bestimmte Ziele.
Eine fortschrittliche Preisgestaltungssoftware kann verschiedene Strategien für ausgewählte Kategorien simulieren, bei denen z.B. ein schneller Verkauf erwünscht ist.
Im Vergleich zur herkömmlichen, regelbasierten Preisgestaltung bietet die dynamische Preisgestaltung sehr genaue Vorhersagen und ermöglicht eine differenzierte, intelligente Preisgestaltung, die wiederum zu höheren Umsätzen und Gewinnen führt.
Regelbasierte Preisgestaltung vs. auf maschinellem Lernen basierende Preisgestaltung
Welche Rolle spielen Big Data bei der dynamischen Preisgestaltung?
In den letzten Jahren haben wir ein explosionsartiges Wachstum der Datenerzeugung erlebt, und es ist wahrscheinlich, dass diese Wachstumsrate weiter zunehmen wird. Vor allem im Einzelhandel hinterlassen die Kunden bei jedem Online-Einkauf eine Datenspur. Darüber hinaus gibt es weitere Datenquellen wie Preise von Mitbewerbern, Wetterdaten und unternehmensinterne Daten, z.B. die Daten, die über die Marketingaktivitäten des Unternehmens gesammelt wurden.
Fortschrittliche Tools zur dynamischen Preisgestaltung ermöglichen es, diese enormen Datenmengen zu sammeln und für die Umsetzung einer umfassenden Strategie zu nutzen. Es geht nicht nur darum, eine große Menge an Daten zu sammeln, sondern die gesammelten Daten zu nutzen, um Ihre Preisgestaltung zu optimieren. Immer mehr Einzelhändler gehen dazu über, diese Fülle an Daten zu nutzen, um bessere Preisentscheidungen zu treffen und den Druck auf ihre Wettbewerber zu erhöhen. Die riesige Menge an verfügbaren Daten ist daher auch ein großer Treiber für die dynamische Preisgestaltung.
"Verbraucherbranchen wie der Einzelhandel und die High-Tech-Industrie werden tendenziell mehr Potenzial für KI-Anwendungen im Bereich Marketing und Vertrieb sehen, da häufige und digitale Interaktionen zwischen Unternehmen und Kunden größere Datensätze oder KI-Techniken generieren, auf die man zurückgreifen kann. Vor allem E-Commerce-Plattformen werden davon profitieren. Das liegt daran, dass diese Plattformen mit Leichtigkeit Kundeninformationen wie Klickdaten oder die auf einer Webseite verbrachte Zeit sammeln und dann dynamisch und in Echtzeit Werbeaktionen, Preise und Produkte für jeden Kunden anpassen können."
Welche Rolle spielen künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen und intelligente Algorithmen?
Big Data ist wie ein ungeschliffener Rohdiamant, und künstliche Intelligenz (KI) die Maschine, die ihn formt und poliert.
Ein selbstlernender Algorithmus erkennt Datenmuster und ist in der Lage, den idealen Preis für jeden Artikel auf der Grundlage der gesammelten Daten und Preisfindungsfaktoren, wie z. B. Preise der Wettbewerber oder Lagerbestände, zu berechnen.
Dabei berücksichtigt er alle zuvor definierten Ziele und Rahmenvorgaben.
Die Preise können kontinuierlich automatisch und in Echtzeit angepasst und optimiert werden.
Die Benutzer profitieren von einer einfachen und übersichtlichen Anwendung und haben jederzeit die volle Kontrolle über die Einstellungen, zu denen z.B. auch der Bestand des Benutzers gehört.
Die Verwendung eines Algorithmus für maschinelles Lernen führt auch zu einem höheren Grad an Automatisierung.
Warum?
Weil die Einflussfaktoren nicht auf einige wenige, leicht messbare Werte beschränkt sind (z.B. die Preise der Wettbewerber), sondern so gut wie alle verfügbaren Datenmerkmale berücksichtigen (z.B. vergangene Transaktionen, Rentabilitätsdaten usw.).
Bestimmung des gewinnoptimalen Preises
Wie kontrollieren Sie die Preise mit Algorithmen, die auf maschinellem Lernen basieren?
Die Steuerung von Preisen mit auf maschinellem Lernen basierenden Preisgestaltungslösungenunterscheidet sich grundlegend von traditionellen, regelbasierten Preisgestaltungsansätzen.
Bei der regelbasierten Preisgestaltung liegt der Schwerpunkt auf den Preisregeln.
Gerade die Definition optimaler Regelsätze erfordert einen enormen Aufwand und muss ständig verwaltet und überwacht werden.
Mit einer auf maschinellem Lernen basierenden Lösung können die Preise gezielt gesteuert werden.
Außerdem kann das Pricing-Tool eine Prognose darüber abgeben, wie sich bestimmte Preisentscheidungen auf Absatz, Umsatz und Gewinn auswirken werden.
Der Benutzer braucht sich nicht um die Festlegung von Regeln zu kümmern, sondern muss nur das Ziel definieren, das er erreichen möchte.
Darüber hinaus ist eine Anpassung der Preisregeln möglich, aber nicht notwendig, um optimale Preise zu erzielen . Der Manager kann sich auf die Definition einer bestimmten Strategie und von Geschäftszielen konzentrieren.
Pricing Manager können innerhalb weniger Minuten verschiedene Szenarien mit unterschiedlichen Zielen berechnen und diese anschließend mit dem Topmanagement abstimmen.
Wie hängen Marketing und dynamische Preisgestaltung zusammen?
Obwohl die Preisgestaltung Teil des Marketing-Mix ist , liegt die Verantwortung für die Preisgestaltung bei Einzelhändlern oft bei anderen Funktionen, wie z.B. der Einkaufsabteilung.
Dennoch gibt es eine enge Verbindung zwischen Marketingaktivitäten sowie SEA (Suchmaschinenwerbung), SEO (Suchmaschinenoptimierung) und Preisentscheidungen.
Diese müssen auch bei der dynamischen Preisgestaltung berücksichtigt werden.
Marketing und Preisgestaltung sind vor allem in zweierlei Hinsicht eng miteinander verbunden:
Die regelbasierte Preisgestaltung berücksichtigt Marketingaktivitäten nicht als Inputfaktor und kann daher deren Auswirkungen nicht herausfiltern.
Algorithmen, die auf maschinellem Lernen basieren, sind in der Lage, Preiselastizitäten zu messen.
Darüber hinaus können Sie die Auswirkungen verschiedener Marketingaktivitäten auf die Nachfrage bestimmen.
Damit haben Sie die Möglichkeit, die Ausgaben für Marketingaktivitäten mit den Ausgaben für Preisnachlässe zu vergleichen und entsprechend zu optimieren.
Was sind personalisierte Preise?
Personalisierte Preisgestaltung bezieht sich auf Preise, die je nach Kundensegment individuell variieren.
Zum Beispiel könnte eine Person, die einen Mac benutzt, weniger preissensibel sein und daher eine höhere Zahlungsbereitschaft haben als eine Person, die einen Windows-PC benutzt.
Viele Einzelhändler verwenden Coupons, um bestimmte Kundengruppen zum Kauf zu animieren, z. B. Neukunden.
Eine personalisierte Preisgestaltung, bei der alle Preise kundenspezifisch ausgespielt werden, kann leicht zu hoher Kundenunzufriedenheit führen . Wir bei 7Learnings empfehlen einen couponbasierten Ansatz – Sie können unsere Preisgestaltungslösung verwenden, um die optimalen Couponhöhen zu ermitteln.
Was sind die rechtlichen Grenzen der dynamischen Preisgestaltung?
Die meisten Anwendungen der dynamischen Preisgestaltung sind legal, weit verbreitet und eine akzeptierte Praxis.
Aber es gibt ein paar Grenzen für die dynamische Preisgestaltung:
- In den USA ist es illegal, die Preise für Grundbedürfnisse in einer Notsituation (z.B. während einer Naturkatastrophe) zu erhöhen.
Diese Praktiken werden als unmoralisch angesehen und sind illegal. - Ähnlich, Artikel 102 AEUV verbietet die Ausnutzung einer marktbeherrschenden Stellung zur Festsetzung unverhältnismäßiger Preise.
Da Einzelhändler normalerweise keine marktbeherrschende Stellung haben, ist dieser Fall äußerst selten. - In Europa wird die Allgemeine Datenschutzverordnung (DSGVO oder DS-GVO) anwendbar: Wenn ein Einzelhändler personenbezogene Daten für personalisierte Preise verwenden möchte, muss er die Zustimmung des Kunden einholen.
Wie kann 7Learnings Ihnen helfen, Ihre Preise zu optimieren?
7Learnings bietet eine intelligente SaaS-Lösung für die Optimierung Ihrer dynamischen Preisgestaltung. Unsere Software nutzt fortschrittliche Technologien des maschinellen Lernens zur Vorhersage von Umsatz und Preiselastizität. Der Algorithmus berücksichtigt alle relevanten Daten und wertet sie aus, um die aktuellen Nachfrage- und Preiselastizitätstreiber für Ihr gesamtes Sortiment zu identifizieren und so den Umsatz und den Ertrag für jedes einzelne Produkt zu optimieren.
Die Software prognostiziert Absatz, Umsatz und Gewinn genau. Mit nur einem Klick können unsere Kunden marktbasierte Preise generieren, die darauf ausgelegt sind, den angestrebten Umsatz zu maximieren und dabei Einschränkungen wie den aktuellen Bestand zu berücksichtigen.
Die einzigartige Preisstrategie Ihres Unternehmens und die vordefinierten KPIs werden verwendet, um den Algorithmus so einzurichten, dass Sie Ihre Gewinne maximieren, Ihren Marktanteil ausbauen und Ihre Unternehmensmarke stärken können.
Die Automatisierung von Preisen spart Ihnen Zeit und gibt Ihnen den Rücken frei, um sich auf spannendere Aufgaben zu konzentrieren.
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