Heutzutage gibt es zahlreiche Faktoren, die Einzelhändler bei der Festlegung optimaler Preise berücksichtigen müssen.
Dazu gehören große, wachsende Produktsortimente, massive Dateneingaben in der gesamten Lieferkette und die Leichtigkeit, mit der Verbraucher die Preistransparenz bei den Wettbewerbern erkennen können.
Und da sich die Markt- und Wettbewerbsbedingungen ändern, müssen Unternehmen ihre einmal festgelegten Preise ständig überprüfen und anpassen.
Nur so können sie ihr Gewinnpotenzial ausschöpfen und sich gegenüber der Konkurrenz behaupten.
Die Praxis der Preisfestsetzung ist nicht neu; sie war schon immer ein fester Bestandteil des Einzelhandelsgeschäfts.
Aber sie wird durch den digitalen Wandel immer schwieriger.
Laden Sie den Leitfaden zur vorausschauenden Preisgestaltung im PDF-Format herunter
Warum es sich lohnt, in Preisgestaltungstechnologie zu investieren
Die digitale Transformation beschleunigt das Tempo, mit dem sich die Geschäftsbedingungen verändern, und erhöht den wirtschaftlichen Druck auf die Einzelhändler aufgrund des globalen Wettbewerbs.
Einzelhändler, die auch in Zukunft wettbewerbsfähig bleiben wollen, müssen ihre bisherigen Geschäftsprozesse und Methoden in Frage stellen.
Doch die digitale Transformation stellt nicht nur Herausforderungen dar, sondern bietet auch Chancen.
Das Innovationstempo bei der Preisoptimierung hat in den letzten Jahren enorm zugenommen, angetrieben durch Veränderungen im Markt und neue technologische Möglichkeiten.
Vor allem drei Entwicklungen waren entscheidend:
Wachsende Transparenz
Nicht erst seit der Coronavirus-Krise sind die digitalen Kanäle für den Einzelhandel ein immer wichtigerer Vertriebsweg.
Aber das Internet ist nicht nur eine Chance: Kunden können beim Online-Einkauf viel leichter Preise vergleichen als im stationären Handel.
Mit nur wenigen Klicks können sie herausfinden, was die Konkurrenz für das gleiche oder ein ähnliches Produkt verlangt.
Darauf müssen die Einzelhändler unbedingt reagieren.
Sie müssen den Markt regelmäßiger beobachten und in der Lage sein, schnell auf Veränderungen bei der Konkurrenz zu reagieren, wenn sie trotz der erhöhten Preistransparenz die bestmöglichen Umsätze erzielen wollen.
Große Daten
Der Berg an digitalen Informationen ist in den letzten Jahren geradezu explodiert, vor allem im E-Commerce.
Einzelhändler sind in der Lage, riesige Datenmengen zu sammeln, da Kunden bei jedem Besuch der Website, jedem Kauf und jeder Zahlung eine digitale Datenspur hinterlassen.
Den Einzelhändlern steht also eine Fülle von Wissen zur Verfügung, das nur sehr wenige tatsächlich zur Optimierung ihrer Preise und Umsätze genutzt haben.
Maschinelles Lernen
Die Technologien des maschinellen Lernens haben sich in den letzten Jahren rasant entwickelt.
Heute sind sie so leistungsfähig, dass sie im Einzelhandel auf vielfältige Weise eingesetzt werden können.
Die Preisoptimierung gehört zu den attraktivsten Anwendungsfällen, denn die Hürden für die Implementierung sind niedrig und die Auswirkungen auf den Geschäftserfolg sind hoch.
Einzelhändler, die maschinelles Lernen einsetzen, übertreffen zuverlässig die Konkurrenz, die diese technologische Unterstützung nicht nutzt.
Die Entwicklung der Preisoptimierung: Von starren Regeln zu KI-gestützter
Digitale Technologien sind, wie bereits angesprochen, die Haupttreiber für Innovationen bei der Preisoptimierung im Einzelhandel.
Insbesondere maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz haben neue Möglichkeiten der Datenanalyse eröffnet.
Algorithmen sind in der Lage, riesige, komplexe Datensätze ohne menschliches Zutun zu analysieren und damit die Effizienz von Preisanpassungen erheblich zu steigern.
Um zu verstehen, welche quantifizierbaren Ergebnisse für Einzelhändler mit diesen neuen Technologien erzielbar sind, ist es hilfreich, die Entwicklung der Preisoptimierung zu verstehen.
Die erste Generation: Preisoptimierung durch Intuition
Die erste Generation der Preisoptimierung basierte hauptsächlich auf manuellen Preisanpassungen.
Oft basierte dies auf einer Kosten-Plus-Strategie.
Einzelhändler entwickelten Preisregeln, die feste Margen auf die Produktkosten aufschlugen.
Die Category Manager beobachten den Markt und passen die Preise dann manuell an, wobei sie sich oft hauptsächlich auf ihre Intuition stützen.
Gibt es einen saisonalen Anstieg der Nachfrage?
Hat die Konkurrenz ihre Preise gesenkt?
Da die Wettbewerbsanalyse mit einigem Aufwand verbunden ist, werden die Anpassungen nur selten vorgenommen – in der Regel nicht mehr als ein- oder zweimal im Jahr.
Diese manuelle Preisoptimierung macht es unmöglich, schnell auf Veränderungen im Markt zu reagieren.
Einige Einzelhändler wenden diesen Ansatz auch heute noch an.
Sie verlieren jedoch regelmäßig Kunden an Wettbewerber, die agiler und intelligenter sind.
Immer mehr Einzelhändler nutzen jetzt die dynamische Preisgestaltung.
Laut einer PwC-Studie kalkuliert bereits jedes fünfte Unternehmen seine Preise auf diese Weise.
Die Preise werden mehrmals pro Woche dynamisch an die sich ändernden Wettbewerbsbedingungen angepasst.
Allerdings gibt es große Unterschiede bei den Methoden der dynamischen Preisgestaltung.
Die zweite Generation: Regelbasierte dynamische Preisgestaltung
Bei der regelbasierten Preisgestaltung speichern die Einzelhändler individuelle Preisregeln in einer Anwendung, um ihre Gewinnspannen zu sichern.
In der Regel sind diese Regeln nach folgendem Schema formuliert: Wenn X eintritt, passen Sie den Preis um Y an oder halten Sie 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 sollten.
Die regelbasierte Preisoptimierung wird schnell sehr komplex.
Je größer der Datenbereich und je zahlreicher die Regeln sind, desto schwieriger ist es für Manager, den Überblick darüber 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. Laut einer McKinsey-Studie gelingt es Unternehmen mit regelbasierter Preisgestaltung in 30% der Fälle nicht, den besten Preis zu ermitteln.
Im Vergleich zur ersten Generation der Preisoptimierung bietet die regelbasierte Preisgestaltung jedoch viele Vorteile, die sich in höheren Umsätzen und Gewinnen für Unternehmen niederschlagen.
Auf einen Blick: Die Vorteile der dynamischen Preisgestaltung
- Flexiblere und agilere Anpassung der Preise an Marktveränderungen
- Automatisierte Preisänderungen
- Vereinfachte und zentralisierte Steuerung der Preisgestaltung
- Effiziente Festlegung von Kaufanreizen
Die Grenzen der regelbasierten Preisgestaltung
Der Omnichannel-Einzelhandel findet in einem sehr komplexen und dynamischen Umfeld statt.
Unterschiedliche Faktoren beeinflussen die Preisgestaltung: z.B. die eigenen Lagerbestände, Marketingaktivitäten, die Preise der Konkurrenz oder die Wetterbedingungen.
Die manuelle Erstellung von Preisgestaltungsregeln für Tausende von Produkten unter Berücksichtigung möglichst vieler Faktoren ist ein enorm zeit- und kostenaufwändiger Prozess.
Einmal erstellt, müssen die Regeln auch gepflegt werden.
Ein hohes Maß an manueller Überwachung ist erforderlich, um auf Schwankungen zu reagieren, zumindest bei den wichtigsten Faktoren.
Jede Regel muss einzeln geprüft werden.
Im besten Fall gibt es einen Prozess, bei dem die Preisregeln regelmäßig getestet werden (z.B. mit A/B-Tests).
Mit dem maschinellen Lernen erleben wir einen Leistungssprung bei der Preisoptimierung, der den Einzelhandel nachhaltig verändern wird.
Egal wie gut die Preisregeln formuliert sind, aufgrund dieses manuellen Ansatzes kann nur eine begrenzte Anzahl von Faktoren berücksichtigt werden.
Ansonsten wäre das System überhaupt nicht mehr pflegbar.
Durch diese Einschränkung bleiben wesentliche Faktoren, die für die Kaufbereitschaft entscheidend sind, unberücksichtigt.
Einzelhändlern entgeht dadurch ein erhebliches Umsatz- und Gewinnpotenzial.
Außerdem werden Preisregeln in der Regel nur für Produktkategorien formuliert, und eine Optimierung bis auf die Ebene des einzelnen Produkts ist mit dieser Methode nicht möglich.
Da die Preissensibilität innerhalb einer Kategorie oft sehr unterschiedlich ist, bleibt dadurch weiteres Umsatzpotenzial ungenutzt.
Viele Preisregeln beziehen sich auf Wettbewerber. Infolgedessen laufen die Einzelhändler Gefahr, in eine Abwärtsspirale bei der Preisgestaltung zu geraten, da ein Unternehmen versucht, das andere zu unterbieten. Aufgrund all dieser Schwächen ist die regelbasierte Preisgestaltung nicht die ideale Methode zur Preisoptimierung im Einzelhandel.
Einzelhändler verlieren nicht nur Umsatz, sondern auch Produktivität, weil sie viel Zeit in die Überwachung und Anpassung der Preise investieren müssen.
Seit einigen Jahren erobert eine neue Generation der Preisoptimierung den Markt.
Die auf maschinellem Lernen basierende Preisoptimierung überwindet die Schwächen der regelbasierten Anwendungen.
Mit maschinellem Lernen erleben wir einen Leistungssprung in der Preisoptimierung, der den Einzelhandel nachhaltig verändern wird.
Die dritte Generation der Preisoptimierung: Auf maschinellem Lernen basierende Anwendungen zur Preisgestaltung
Künstliche Intelligenz, KI, ist derzeit ein gesellschaftliches Top-Thema.
Vor allem in der Softwarewelt werben immer mehr Anbieter von Preisoptimierungstools mit dem Etikett „KI“.
Allerdings ist in den Anwendungen oft keine Intelligenz am Werk. Vielmehr führen die Programme manuell gespeicherte Anweisungen oder „Wenn-dann“-Formeln aus.
Im Wesentlichen handelt es sich dabei um die oben beschriebenen regelbasierten Systeme.
Käufer von KI-Software müssen genau hinsehen und die Logik der Preisoptimierung verstehen.
Die Bezeichnung KI wird in diesen Fällen aus gutem Grund verwendet: Schließlich verbindet sich mit dem Einsatz von KI die Hoffnung auf größere Effizienz, bessere Ergebnisse und Kosteneinsparungen.
Die Unternehmen erkennen, dass die Mitarbeiter nicht mehr alle Zusammenhänge des Marktgeschehens überblicken können.
Es liegt auf der Hand, dass künstliche Intelligenz in dieser Hinsicht der menschlichen Einschätzung und Fähigkeit überlegen ist.
Auf maschinellem Lernen basierende Preisfindungstools verwenden Algorithmen, die auf (halb-)automatische Weise aus ihren Ergebnissen lernen. Diese Anwendungen werden mit der Zeit immer besser darin, den optimalen Preispunkt für das Unternehmen zu finden, den Sweet Spot zwischen „zu billig“ und „zu teuer“.
Die neuesten Anwendungen für maschinelles Lernen berücksichtigen in ihren Algorithmen sowohl interne als auch externe Daten.
Sie können viel größere und heterogenere Datensätze verarbeiten als frühere Technologien.
Zu den Faktoren, die diese Algorithmen auswerten, gehören:
Anhand dieser Daten berechnen die Algorithmen des maschinellen Lernens die Preiselastizität, d.h. sie messen, wie sich die Nachfrage infolge von Änderungen der Rahmenbedingungen verändert.
Daraufhin passt die Software die Preise entsprechend an.
Diese Tools können auch verwendet werden, um herauszufinden, 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 selbst erkennt, welche Faktoren in welcher Form relevant sind, und ändert ihre Preisregeln entsprechend. Dadurch können die Unternehmen ihr Gewinnpotenzial voll ausschöpfen. Im Durchschnitt können Margensteigerungen von 3,9 Prozent erzielt werden (PwC-Studie, 2019).
Die erfolgreichsten Online-Händler setzen bereits konsequent auf dynamische Preisgestaltung.
Amazon, eBay und Zalando gehören zu den Nutzern, ebenso wie About You und Walmart.
Zu den Nutzern der Preisfindungstools gehören zwar bisher vor allem internationale Namen, aber die Zahl der Unternehmen wächst, und auch mittelständische Unternehmen greifen zunehmend auf die Technologie zurück.
Prädiktive Preisgestaltung: Die nächste Generation der Preisoptimierung
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 Ansatz prädiktive Preisgestaltung.
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.
Predictive Pricing kehrt den Prozess der Preisoptimierung um
Wie bei der auf maschinellem Lernen basierenden Preisgestaltung kann die Preisoptimierung mit Predictive Pricing bis auf die Produktebene hinunter differenziert werden. Auch wenig nachgefragte Produkte im Long Tail oder im Niedrigpreissegment können optimiert werden, da kein manueller Aufwand für die Überwachung erforderlich ist. Der Vorteil der vorausschauenden Preisgestaltung ist, dass die Preise im Voraus optimiert werden.
Wenn beispielsweise ein Produkt nicht mehr vorrätig ist, registriert die Anwendung dies frühzeitig und kann den Preis erhöhen, bevor es zu einem Lieferengpass kommt. Müssen Produktbestände abgebaut werden, weil bald neue Ware geliefert wird, greift die Predictive Pricing Software ebenfalls korrigierend ein, damit die definierten KPIs weiterhin erreicht werden.
Zusätzlich zu den übergeordneten Zielen können Unternehmen auch Ziele für einzelne Kategorien oder Produkte auswählen. Sollte ein Produkt beispielsweise eine bestimmte Durchverkaufsrate erreichen? Die KI-Anwendung erkennt Abweichungen von den gesetzten Verkaufszielen früher als herkömmliche Machine-Learning-Anwendungen und steuert die Preise so, dass das Produkt sein volles Gewinnpotenzial ausschöpft.
Mit Predictive Pricing profitieren Online-Händler von allen Vorteilen des maschinellen Lernens, ergänzt um die Vorteile genauer Prognosen. Denn die Anwendungen werten nicht nur aktuelle Daten aus, sondern antizipieren auch 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 jederzeit 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.
Mit Hilfe der intelligenten Preisoptimierung sparen Unternehmen Zeit und stärken ihr Wachstum: Sie erreichen ihre Umsatzziele schneller, stärken ihre Marke und bauen ihre Marktposition aus.
Die Ergebnisse der vorausschauenden Preisgestaltung sprechen für sich selbst. Mit Gewinnsteigerungen von mehr als 10 Prozent ist die KI-basierte Preisgestaltung auf dem besten Weg, sich als Goldstandard im Einzelhandel und Omnichannel-Handel zu etablieren.
Regelbasierte Preisgestaltung vs. Prädiktive Preisgestaltung
Die regelbasierte Preisgestaltung hat in der Vergangenheit zu höheren Gewinnen und Umsätzen in Unternehmen geführt, aber die vorausschauende Preisgestaltung ist der nächste Evolutionsschritt.
Lassen Sie uns die Unterschiede noch einmal zusammenfassen:
Preisregeln berücksichtigen nur einige wenige Parameter, die die Preiselastizität beeinflussen, was bedeutet, dass Unternehmen nicht die besten Margen erzielen können.
Wie die Anwendung auf Änderungen der Faktoren reagieren soll, muss im Voraus fest definiert werden.
Änderungen der Faktoren und die damit verbundenen Preisanpassungen müssen manuell von Mitarbeitern kontrolliert und verwaltet werden.
All dies kostet Zeit und Geld.
Predictive Pricing hingegen kann eine Vielzahl von Faktoren berücksichtigen und lernt automatisch, welche Faktoren relevant sind und welche weniger wichtig sind.
Die Anwendung kann zuverlässig vorhersagen, wie sich die Faktoren entwickeln werden, und kann frühzeitig im Preisfindungsprozess auf sie reagieren.
Sie orientiert sich an den vom Benutzer definierten Geschäftszielen und KPIs und wählt ohne menschliches Zutun aus, welche Preisanpassungen am besten geeignet sind, um die Ziele zu erreichen.
Manuelle Anpassungen sind nicht erforderlich, so dass sich der Verwaltungsaufwand auf einen Bruchteil des bisherigen Zeitaufwands reduziert.
Im Vergleich zu früheren Methoden ermöglicht die künstliche Intelligenz, die bei der vorausschauenden Preisgestaltung zum Einsatz kommt, eine ausgefeiltere und weitgehend automatisierte Preisoptimierung, die zu deutlich höheren Umsätzen und Gewinnen führt.
Auf einen Blick: Regelbasierte vs. prädiktive Preisgestaltung
Rule-basedPricing Tools | 7LearningsPredictive Pricing |
|
|---|---|---|
| Automation of pricing process | Administration & monitoring of price rules required | |
| Utilizes competitor prices | ||
| Learns automatically from past price changes & historic sales | ||
| Utilization of price elasticity | ||
| Goal-driven steering | ||
| Sales, revenue & profit forecast |
Umsatz und Gewinn sind bei prädiktiver Preisgestaltung im Durchschnitt 10% höher als bei regelbasierter Preisgestaltung.
Das zeigen 7Learnings A/B-Tests mit Kunden aus verschiedenen Branchen.
Vorausschauende Preisgestaltung mit 7Learnings
Wir sind ein Team von branchenführenden Preisfindungsexperten und Datenwissenschaftlern, die sich leidenschaftlich für die Wissenschaft der Preisfindung und deren Einsatz für den Erfolg von Unternehmen einsetzen.
Unser Ziel ist es, Einzelhändlern dabei zu helfen, von zeitaufwändigen Methoden des Preismanagements auf eine effektivere Software zur Preisvorhersage umzusteigen, die auf führender Technologie für maschinelles Lernen basiert.
Dank unseres innovativen Preisoptimierungstools können Einzelhändler auf zuverlässigere Prognosen zugreifen, die ihnen helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
7Learnings bietet Unternehmen eine einfache und intelligente Möglichkeit, ihre Preise zu optimieren. Mithilfe der neuesten Deep-Learning-Technologie sagt unsere Anwendung die Nachfrage, den Umsatz und die Preiselastizität für jedes Produkt voraus. Und mit nur einem Klick können unsere Kunden marktgerechte Preise generieren, die den Gewinn maximieren und gleichzeitig limitierende Faktoren wie den aktuellen Lagerbestand berücksichtigen. Unsere Software ist einfach zu bedienen und lässt sich nahtlos in Ihr Backend-System integrieren. So können Sie Ihre Abläufe rationalisieren und gleichzeitig unmittelbare Auswirkungen auf Ihr Geschäft erzielen.
Der Weg in die Zukunft der Preisoptimierung
E-Commerce kann ein lukrativer Umsatztreiber für Einzelhändler sein, vorausgesetzt, sie können sich in dem oft globalen Wettbewerbsumfeld behaupten.
Eine optimale Preisgestaltung ist dafür unerlässlich.
Die vorausschauende Preisgestaltung verschafft Einzelhändlern einen schwer einholbaren Wettbewerbsvorteil gegenüber Konkurrenten, die sich bei der Optimierung ihrer Preise auf veraltete Technologien verlassen.
Intelligente Algorithmen sind nicht nur regelbasierten Preisfindungstools überlegen, sondern auch einfachen Anwendungen für maschinelles Lernen.
Früher oder später werden KI-basierte Anwendungen zum Standard in der Preisgestaltung werden.
Je früher sich Unternehmen mit der Technologie vertraut machen, desto besser.
Bei vielen Entscheidungsträgern weckt das Schlagwort „künstliche Intelligenz“ die Assoziation, dass sie teuer und nur für Weltmarktführer erschwinglich ist.
Dies ist jedoch ein Missverständnis.
Es stimmt zwar, dass die interne Entwicklung von KI-basierten Preisgestaltungsanwendungen kostspielig sein kann, aber eine interne Entwicklung ist nicht notwendig, um die Vorteile dieser Technologie zu nutzen.
7Learnings verfügt über mehr als zehn Jahre Erfahrung in der Entwicklung von auf maschinellem Lernen basierenden Preisgestaltungsanwendungen.
Wir haben die Technologie zur vorausschauenden Preisgestaltung weiterentwickelt und eine einfach zu bedienende Software entwickelt, die es jedem Unternehmen ermöglicht, eine innovative, auf maschinellem Lernen basierende Preisoptimierung zu implementieren.
All dies ist unabhängig von der bisher verwendeten Backend-Infrastruktur möglich, und zwar zu einem Bruchteil der Zeit und der Kosten einer Eigenentwicklung.
Wenn Sie Fragen zum Einsatz von Predictive Pricing in Ihrem Unternehmen haben, können Sie uns gerne kontaktieren.
Bitte setzen Sie sich mit uns in Verbindung, um einen unverbindlichen Beratungstermin zu vereinbaren, bei dem wir Ihnen unser Pricing-Tool in einer Online-Demo vorstellen werden.
Erfolgsgeschichten von Kunden
Unsere Ergebnisse sprechen für sich selbst.
Hier finden Sie einige Einblicke in die Erfolgsgeschichten unserer Kunden:
Der in München ansässige Online-Händler Vitafy ist auf Fitness-, Gesundheits- und Ernährungsprodukte spezialisiert und bietet eine große Anzahl verschiedener Marken an, darunter drei Eigenmarken.
Ergebnisse:
>10%ige Steigerung des Gewinns
12% Anstieg der Einnahmen
18% Steigerung des Umsatzes
Apo.com ist eine der am schnellsten wachsenden Online-Apotheken in Europa und bietet mehr als 100.000 verschiedene Produkte für über 4 Millionen Kunden an. Zu ihren Marken gehören „apo-discounter.de“, „apo.com“, „apotheke.de“ und viele mehr.
Ergebnisse
Zweistellige Steigerung der Rentabilität bei gleichzeitiger Erhöhung der Einnahmen
Starke Vereinfachung des Preisgestaltungsprozesses durch Automatisierung der Preisoptimierung und der Nachfrageprognose
Unterstützung von Apo.com bei der Umsetzung der übergreifenden Strategie in den operativen Preisgestaltungsprozess
Warum unsere Kunden 7Learnings lieben
„Die Lösung von 7Learnings hat unsere Rentabilität erheblich gesteigert und den Preisfindungsprozess stark vereinfacht.“
„Als Online-Händler ist es sehr wichtig, die richtige Preisgestaltung zu finden.
7Learnings hat uns geholfen, >15% mehr Umsatz und >10% mehr Umsatz und Gewinn zu erzielen.“
