Lage der Preisgestaltungssoftware im Jahr 2026: Während die frühen 2020er Jahre von der Automatisierung manueller Aufgaben geprägt waren, steht der aktuelle Markt im Zeichen der prädiktiven KI. Modehändler wenden sich von starren, regelbasierten Systemen ab, die lediglich auf Wettbewerber reagieren, und bevorzugen „zielorientierte“ Plattformen, die die Nachfrage vorhersagen und die Genauigkeit bei Nettogewinn, Umsatz und Absatz optimieren können. Dieser Leitfaden bewertet die besten Preisgestaltungssoftware-Lösungen, die Modehändlern im Jahr 2026 zur Verfügung stehen, und unterscheidet dabei zwischen veralteten, regelbasierten Tools und der nächsten Generation prädiktiver Plattformen wie 7Learnings.

Es gibt inzwischen Dutzende von Preisgestaltungslösungen auf dem Markt, was die Auswahl der richtigen Lösung für Ihr Unternehmen zu einer mühsamen Aufgabe machen kann. Dies gilt umso mehr, als viele Anbieter behaupten, KI, Automatisierung und Optimierung zu bieten, obwohl sie sich in ihren Fähigkeiten unterscheiden. Hier erfahren Sie, worauf Sie achten müssen und wie die besten Preisgestaltungs-Tools im Vergleich zueinander aussehen.

Dieser Leitfaden hilft Ihnen dabei:

  • Die wichtigsten Kriterien zur Bewertung von Preisgestaltungssoftware für Modehändler
  • Ein detaillierter Vergleich zwischen 7Learnings und anderen Tools
  • Ein Überblick über weitere Softwarelösungen zur Preisgestaltung, die Sie in Betracht ziehen sollten

Zur Erstellung dieses Leitfadens haben wir öffentlich zugängliche Informationen analysiert, einschließlich Daten aus öffentlich zugänglichen Bewertungen, Rankings und Erfahrungsberichten.

Ganz gleich, ob Sie von einem regelbasierten System umsteigen oder zum ersten Mal in Preisgestaltungstechnologie investieren – diese Informationsquelle hilft Ihnen dabei, die beste Preisgestaltungssoftware für Ihr Modeeinzelhandelsunternehmen zu finden und eine fundierte Entscheidung zu treffen.

Was Modehändler tatsächlich von KI-basierter Preisgestaltungssoftware benötigen

Die Preisgestaltung im Modebereich stellt ein anderes Problem dar als in den meisten anderen Einzelhandelskategorien. Aus diesem Grund kann ein universell einsetzbares Tool zwar im Test gute Ergebnisse erzielen, bei Ihrem Sortiment jedoch dennoch hinter den Erwartungen zurückbleiben.

Eine Jacke beispielsweise ist ein Artikel, der in einer Vielzahl von Größen und Farben angeboten wird, wobei sich jede Variante zu einem eigenen Preis verkauft. Ein Großteil des Sortiments besteht aus Eigenmarken oder Exklusivartikeln, sodass es keine Konkurrenzpreise gibt, an denen man sich orientieren könnte. Die Nachfrage ist saisonabhängig – ein Pullover, der im September seinen ursprünglichen Preis halten soll, muss vor der Einführung der Frühjahrskollektion abverkauft werden. Dieser Preis hängt von der Lagerreichweite, der Verkaufsquote und der verbleibenden Marge ab.

McKinseys „State of Fashion“ Stellt Bestandsdisziplin und Margensicherung ganz oben auf die Agenda für 2026, da nun auch der Zoll-Druck die Einstandskosten erhöht. Die Preisgestaltung ist einer der wenigen Hebel, mit denen sich beide Aspekte dieses Problems gleichzeitig angehen lassen.

Warum generische Preisberechnungstools der Komplexität der Modebranche nicht gerecht werden

Die meisten Preisgestaltungstools wurden für Branchen entwickelt, in denen es für fast alle Produkte einen Wettbewerbspreis gibt und die Nachfrage relativ stabil ist.

Bei Modesortimenten treten häufig zwei Probleme auf. Das Tool stützt sich auf Daten von Wettbewerbern, die jedoch für Eigenmarken und exklusive Produktlinien fehlen, und es behandelt jede Preissenkung als einmalige Entscheidung und nicht als Schritt innerhalb einer Saison, die mit einem Ausverkauf endet. Das Ergebnis sind Preise, die für sich genommen angemessen erscheinen, über die gesamte Saison hinweg jedoch Gewinnpotenzial ungenutzt lassen.

Umgang mit Größen- und Farbvarianten, Eigenmarkenartikeln sowie Saisonausverkauf Genau das ist es, was eine für die Modebranche optimierte Preisberechnungs-Engine von einer allgemeinen unterscheidet. Hier liegt auch der Der Markt bietet noch Spielraum: 64 % der Einzelhändler beschreiben ihre Preisgestaltung als „weitgehend manuell und erfahrungsbasiert“, und nur 4 % setzen eine vollständig prädiktive, automatisierte Preisgestaltung ein.

„Prediction-first“ vs. „Rules-first“: Die entscheidende Frage

Bevor Sie sich mit einem Funktionsvergleich befassen, sollten Sie zunächst eine Frage zur Architektur klären. Prognostiziert die Plattform, was passieren wird, bevor sich ein Kurs ändert, oder reagiert sie erst im Nachhinein?

Ein „Rules-First“-Tool wendet die von Ihnen vorgegebene Logik an (Anpassung an den günstigsten Wettbewerber, Preissenkung um 20 % nach sechs Wochen) und berichtet anschließend, wie dies verlaufen ist. Ein „Prediction-First“-Tool prognostiziert die Auswirkungen einer Preis- oder Rabattanpassung auf Gewinn, Umsatz und Absatz, bevor diese umgesetzt wird, und legt die Preise entsprechend dem von Ihnen gewählten Ziel fest.

Denken Sie an den Unterschied zwischen dem selbstständigen Befahren einer Strecke und der anschließenden Bewertung Ihrer Leistung einerseits und einem System andererseits, das die vor Ihnen liegende Strecke modelliert und entsprechend lenkt.

Die Kriterien, die Modehändler bei der Bewertung von KI-basierter Preisgestaltungssoftware berücksichtigen sollten

Neun Faktoren lassen sich als Indikatoren dafür heranziehen, ob eine Plattform bei einem Modesortiment erfolgreich sein wird. Zusammen bestimmen sie, was eine gute Preisanalyse ausmacht und Preisoptimierung So sieht es in dieser Kategorie aus. Nutzen Sie diese Punkte, um Ihre Bewertung zu strukturieren.

  1. Entscheidungsarchitektur. Ob die Plattform Ergebnisse prognostiziert, bevor sich die Preise ändern, oder ob sie feste Regeln anwendet und erst im Nachhinein Bericht erstattet. Dies ist der wichtigste Faktor dafür, ob die Preisgestaltung angesichts von Sortiments- und Saisonänderungen weiterhin proaktiv bleibt.
  2. Modell-Eingaben und kontinuierliches Lernen. Welche Daten die Modelle verwenden und ob sie kontinuierlich aus Ihren Verkaufszahlen lernen. Ein modebereites Tool wird umso präziser, je mehr Daten aus Ihrer eigenen Historie es verarbeitet, anstatt jede Saison manuell neu kalibriert werden zu müssen.
  3. Modellierung der Preiselastizität. Ob die Plattform modelliert, wie die Nachfrage auf der SKU-Ebene auf Preisänderungen reagiert, auch bei Eigenmarkenartikeln ohne Referenzpreise von Wettbewerbern. Das Thema Preiselastizität wird mittlerweile in den Führungsgremien diskutiert, sodass Sie auch dann selbstbewusst Preise festlegen können, wenn es keinen Marktpreis gibt, an dem Sie sich orientieren können.
  4. Berücksichtigung aller Kosten. Ob Retouren, Versandkosten und Gemeinkosten in die Gewinnberechnung einfließen oder nur die Bruttomarge. In der Modebranche können allein die Retourenquoten einen scheinbar optimierten Preis in einen Verlust verwandeln.
  5. Zielorientierte Optimierung. Ob Sie ein geschäftliches Ziel festlegen können – beispielsweise den Saisongewinn, den Umsatz oder die Verkaufsquote – und das System die Preise ermitteln lassen, oder ob Sie die Regeln manuell festlegen müssen, um dieses Ziel zu erreichen. Dies ist der Unterschied zwischen einer ergebnisorientierten Steuerung und der Mikromanagement-Methode bei den Eingabeparametern.
  6. Detaillierte Prognosen. Ob die Plattform Kosten, Erlöse und Umsätze auf Produkt- und Tagesebene prognostiziert und damit zuverlässige Was-wäre-wenn-Simulationen sowie die zeitliche Planung von Preisnachlässen ermöglicht.
  7. Datenaufnahme und -integration. Wie flexibel sich die Plattform in Ihre Systeme einbinden lässt und wie schnell sie in Betrieb genommen werden kann. Eine starre Einmalintegration kann dazu führen, dass es Monate dauert, bis Sie einen Nutzen daraus ziehen können.
  8. Unterstützungsmodell. Mit wem arbeiten Sie tatsächlich zusammen: mit einem engagierten Spezialisten, der sich mit Preisgestaltung auskennt, oder mit einer allgemeinen Support-Warteschlange? Fragen zur Preisgestaltung in der Modebranche sind technischer Natur, und die Qualität der Antwort hängt davon ab, wer Ihren Anruf entgegennimmt.
  9. Sicherheit. Wie Ihre Preis- und Transaktionsdaten geschützt und isoliert werden und welche unabhängigen Zertifizierungen dies belegen, beispielsweise SOC 2 Typ II und ISO/IEC 27001. Die Einkaufsausschüsse von Unternehmen legen zunehmend Wert darauf; klären Sie dies daher frühzeitig ab.

Wie sich 7Learnings im Vergleich zu anderen Preisplattformen für den Einzelhandel darstellt

Mode-Teams setzen diese Plattformen am häufigsten auf ihre Auswahlliste. Betrachten Sie die Tabelle als Übersicht darüber, wie die einzelnen Plattformen die oben genannten Kriterien erfüllen; die nachfolgenden Beschreibungen liefern weitere Einzelheiten, darunter auch, in welchen Bereichen die Erfolgsbilanz eines Tools in der Modebranche nachgewiesen ist und in welchen nicht.

In dieser Kategorie werden Sie auch auf Namen wie Competera, Pricefx und Prisync stoßen, die sich jeweils mit der Beobachtung von Wettbewerbern, dem B2B-Preismanagement und der Preisverfolgung befassen. Diese Lösungen sind einen Blick wert, falls einer dieser Bereiche Ihr Hauptanliegen ist, sie sind jedoch nicht in dem unten stehenden direkten Vergleich enthalten.

Es lohnt sich auch, zu prüfen, was tatsächlich dahintersteckt, , wenn ein Anbieter von „KI“ spricht, da dieser Begriff mittlerweile alles umfasst – von einer Regel-Engine bis hin zur vollständigen Nachfrageprognose.

Kriterium

7Learnings

Quicklizard

Omnia Einzelhandel

Symson

Buynomics

Revionics

Entscheidungsarchitektur

„Prediction-first“-Maschinelles Lernen; Regeln als Leitplanken

KI-gestützt, umsetzungsorientiert und regelbasiert

Regelbasierter Entscheidungsbaum + Überwachung

Hybride KI + Geschäftsregeln

Simulation an erster Stelle (virtuelle Käufer)

KI/Wissenschaft mit Wurzeln in der traditionellen Regelbasierung

Modelleingaben und kontinuierliches Lernen

Erhält täglich aktuelle Informationen zu Umsatz, Kosten, Retouren und Wettbewerbsdaten

Markt- und Wettbewerbsdaten

Interne Wettbewerbsdaten + Regeln

Maschinelles Lernen in Bezug auf Umsatz- und Wettbewerbsdaten

Schulung zu Transaktionen und Umfragen

Findet wöchentlich bzw. auf Anfrage statt

Modellierung der Preiselastizität

Auf SKU-Ebene, integriert

Begrenzte Tiefe

Eingeschränkt (regelgesteuert)

Prognostiziert die Elastizität pro Produkt

Modellierung der Zahlungsbereitschaft

Das Herzstück der Preisgestaltung

Berücksichtigung aller Kosten

Rücksendungen, Versandkosten, Gemeinkosten im Gewinn

Kosten/Marge anhand von Regeln

Mindestmargen gemäß den Vorschriften

Kostenorientierte Strategien

Nettoergebnis einschließlich Handelsbedingungen

Marge und Werbekosten

Zielorientierte Optimierung

Legen Sie das Ziel fest, der Optimierer ermittelt die Preise

Strategiebasiert; erfordert möglicherweise Erweiterungen

Regel-/strategiegesteuert

Ziele über den Strategie-Generator

Vorgeschriebene Szenarien (vor der Markteinführung)

KPI-basierte Optimierung

Granulare Vorhersage

Auf Produkt- und Tagesebene; Was-wäre-wenn-Szenarien

Aggregiert; Schwerpunkt auf der Ausführung

Berichterstattung; eingeschränkte Sicht nach vorne

Auswirkungen des Szenarios auf Marge/Umsatz

Szenarioprognosen vor der Ausführung

Prognosen auf Artikelebene

Daten-Onboarding und -Integration

Bereitstellung innerhalb von 3–4 Monaten. Vollständige Integration und Amortisation innerhalb von 3–4 Monaten. IT-Aufwand für die Einrichtung: 2–4 Wochen

Multi-Channel-APIs

ERP / PIM; schnelle Einarbeitung

ERP/E-Commerce; Plug-and-Play

~3-monatige Einarbeitungsphase

Enterprise; weitere Einstellungen

Unterstützungsmodell

Spezialisierter Datenwissenschaftler

Standard-Support

Kundenerfolgsmanager

Unterstützung durch Berater

Persönlicher Erfolgsmanager

Preisstrategen/Beratung

7Learnings

7Learnings ist eine „Prediction-First“-Preisgestaltungsplattform. Anstatt von den Teams zu verlangen, Preisregeln zu erstellen und zu pflegen, funktioniert sie ähnlich wie Google Maps: Sie legen das Ziel fest – beispielsweise den Saisongewinn oder ein Absatzziel –, und die Modelle des maschinellen Lernens prognostizieren die Auswirkungen jedes Preises und jeder Preisreduzierung, bevor diese in Kraft treten, und legen dann die Preise so fest, dass das Ziel erreicht wird.

Die Plattform erstellt zudem Prognosen auf Produkt- und Tagesebene, berücksichtigt bei jeder Empfehlung die Renditen und Versandkosten und lernt kontinuierlich aus Ihrer Verkaufshistorie, sodass sich die Genauigkeit ohne manuelle Neukalibrierung verbessert.

Speziell im Modebereich orientieren sich die Modelle von 7Learnings an der Nachfrage nach Eigenmarken und sortimentsreichen Produktreihen, bei denen es keine Konkurrenzpreise gibt, die nachgebildet werden könnten, und optimieren den Gewinn über die gesamte Saison hinweg, anstatt lediglich den Lagerbestand schnell abzubauen.

Das deutsche Kaufhaus GALERIA verzeichnete bei einem Sortiment von mehr als zwei Millionen Artikeln (SKUs) einen Umsatzanstieg von 230 % und eine Margensteigerung von 50 % sowie eine Amortisation der Investition innerhalb von zwei Monaten (Fallstudie von 7Learnings). Optimierungsläufe bei umfangreichen Katalogen sind in etwa zwei Minuten abgeschlossen, während bei umfassenden Unternehmenssuiten wie BlueYonder ein Durchlauf in der Regel etwa sechs Stunden dauert.

  • Vorteile: „Prediction-First“-Architektur; Prognosen auf Produkt- und Tagesebene; zielorientierte Optimierung; branchenspezifische Fachkenntnisse in den Bereichen Varianten, Eigenmarken und saisonaler Lebenszyklus; zertifiziert nach SOC 2 Typ II und ISO/IEC 27001.
  • Nachteile: noch relativ neu auf dem US-Markt, bislang ohne öffentliche US-Kunden (Altitude Sports in Kanada ist der nächstgelegene Referenzfall); am besten geeignet für Teams, die bereit sind, von manuellen Regeln abzuweichen, und nicht für solche, die jeden Preis von Hand festlegen möchten.

Quicklizard

Quicklizard kombiniert KI-gestützte Entscheidungsfindung mit Preisregeln und wird vor allem von Einzelhändlern genutzt, die häufige Preisaktualisierungen über mehrere digitale und stationäre Vertriebskanäle hinweg benötigen. Die Stärke der Plattform liegt eher in der Geschwindigkeit und Flexibilität der Preisumsetzung als in einer detaillierten Nachfrageprognose; sie ermöglicht es Teams, Strategien zu testen und deren Ergebnisse zu überprüfen.

Die öffentlich zugänglichen Fallstudien von Quicklizard stammen eher aus den Bereichen Kosmetik (Sephora) und Elektronik (Elkjøp) als aus der Bekleidungsbranche; daher ist die Erfolgsbilanz des Unternehmens im Modebereich weniger umfangreich, als seine Referenzen im Bereich der Omnichannel-Umsetzung vermuten lassen.

  • Vorteile: schnelle, flexible Preisumsetzung über alle Kanäle hinweg; starke Multi-Channel- und Omnichannel-Abdeckung.
  • Nachteile: begrenzte Tiefe bei der Prognose und der Elastizitätsmodellierung; für die zielorientierte Optimierung sind möglicherweise zusätzliche Werkzeuge erforderlich.

Omnia Einzelhandel

Omnia Retail ist ein europäischer Marktführer im Bereich der Wettbewerbsbeobachtung und der regelbasierten dynamischen Preisgestaltung, dessen Lösung auf einem transparenten Entscheidungsbaum für die Preisgestaltung und einer täglich durchgeführten, sehr umfangreichen Preiserfassung basiert.

Die Plattform verfügt über ein spezielles Modeangebot, das sich mit saisonalen Ausverkäufen, Preisnachlässen und der Komplexität der größenabhängigen Preisgestaltung befasst, sodass sie für den Modebereich wirklich geeignet ist. Der Kern von Omnia Retail basiert weiterhin auf Regeln und reagiert auf Marktveränderungen, wobei die Preise an den Markt angepasst werden, anstatt die Nachfrage im Voraus zu prognostizieren.

  • Vorteile: Umfassende Wettbewerbsbeobachtung und hauseigene Marktdaten; eignet sich gut für Fälle, in denen das Ziel darin besteht, die Preise anhand transparenter Regeln marktgerecht zu gestalten.
  • Nachteile: regelbasierter Kern statt prädiktiv; reagiert auf den Markt, anstatt die Nachfrage im Voraus zu modellieren.

Symson

Symson ist eine in Rotterdam ansässige Preisplattform für den Mittelstand, die auf der „Hyperlearning“-Methode basiert: Dabei wird maschinelles Lernen mit einem „Strategy Builder“ kombiniert, der konfigurierbare Strategien und Geschäftsregeln umfasst, ergänzt durch eine tägliche Beobachtung der Wettbewerber.

Die Plattform prognostiziert die Elastizität pro Produkt, ermöglicht es Teams, vor der Umsetzung von Änderungen verschiedene Szenarien durchzuspielen, und bindet den Menschen durch nachvollziehbare Logik in den Prozess ein. Die Wettbewerbsanalyse von Symson nutzt Bilderkennung, was sich für Kategorien wie Mode eignet, in denen die Angebote variieren. Da jedoch keine öffentliche Fallstudie aus dem Modebereich vorliegt, sollten Sie die Eignung für den Modebereich vorerst als unbewiesen betrachten.

  • Vorteile: flexibler Multi-Strategie-Generator mit Geschäftsregeln; umfassende Wettbewerbsbeobachtung; erklärbare KI mit menschlicher Einbindung.
  • Nachteile: Ein hybrider Ansatz aus Regeln und Überwachung anstelle einer zielorientierten Vorhersage; Fokus auf den Mittelstand ohne bekannte Präsenz in Nordamerika.

Buynomics

Buynomics ist eine Revenue-Management-Plattform, die auf der agentenbasierten Simulation „Virtual Shoppers“ basiert. Diese modelliert das Kaufverhalten von Kunden, um Preis-, Werbe- und Sortimentsszenarien vor deren Umsetzung zu testen.

Die Plattform hat ihre Wurzeln in den Bereichen Konsumgüter und Fertigung; zu ihren namhaften Kunden zählen unter anderem Lindt & Sprüngli und Dr. Oetker, und ihre veröffentlichten Fallstudien beziehen sich eher auf die Bereiche Lebensmittel, Süßwaren und Hautpflege als auf die Modebranche. Ihre größte Stärke liegt in der Funktion als „Was-wäre-wenn“-Tool für Vertriebsteams im Vorfeld der Umsetzung.

  • Vorteile: Leistungsstarke Szenario-Modellierung und Visualisierung mittels „Virtual Shoppers“; nützlich für das Testen von Strategien vor der Umsetzung.
  • Nachteile: Weniger geeignet für Teams, die eine optimierte, vollautomatisierte Optimierung im Hinblick auf aktuelle Gewinn- oder Umsatzziele anstreben; eher auf Konsumgüter als auf Mode ausgerichtet.

Revionics

Revionics (ein Unternehmen der Aptos-Gruppe) ist eine seit langem etablierte, wissenschaftlich fundierte Preisplattform, die sich besonders durch ihre Stärken bei der Festlegung von Standard-, Aktions- und Abschlagspreisen für umfangreiche Sortimente auszeichnet. Der Kundenstamm des Unternehmens konzentriert sich auf den Lebensmitteleinzelhandel, den Massenhandel, den Convenience-Einzelhandel und den Apothekenhandel, sodass die spezifischen Funktionen für die Modebranche begrenzt sind.

Die Plattform ist eine leistungsfähige Option für komplexe Umgebungen mit hohem Datenaufkommen, auch wenn ihr regelbasierter Hintergrund einen höheren Aufwand bei der Einrichtung und Beratung erfordern kann, um die KI-Funktionen voll auszuschöpfen.

  • Vorteile: Starke Preisnachlässe und Aktionspreise für ein umfangreiches Sortiment; etablierte Präsenz im Massenhandel; spezialisierte Preisstrategen.
  • Nachteile: veraltete, regelbasierte Grundlage; aufwendigere Einrichtung und Beratung, um das volle Potenzial der KI auszuschöpfen; schwächere Erfolgsbilanz im Modebereich.

Fragen, die Sie sich vor dem Kauf stellen sollten

Nutzen Sie diese Kriterien als kurze Liste von Fragen, die Sie jedem Anbieter im Rahmen einer Demo stellen sollten. Anhand der Antworten lässt sich eine wirklich einsatzbereite Plattform von einer unterscheiden, die lediglich einen guten Eindruck macht. Lesen Sie dazu auch unseren Begleitartikel unter Auswahl eines KI-Preisberechnungstools für ein umfassendes Bewertungsrahmenwerk.

  1. Prognostiziert die Plattform den Ausgang einer Preisänderung oder eines Preisnachlasses, bevor diese in Kraft tritt, oder berichtet sie erst im Nachhinein darüber? Eine aussagekräftige Antwort enthält Prognosen zu Gewinn, Umsatz und Absatz für ein bestimmtes Szenario, noch bevor Sie diese veröffentlichen. Eine wenig aussagekräftige Antwort ist hingegen ein Dashboard mit Daten zur bisherigen Entwicklung, das keinen Ausblick auf die Zukunft bietet.
  2. Kann das Modell die Preiselastizität auf SKU-Ebene für Produkte ohne Wettbewerbspreise, wie beispielsweise Eigenmarken, abbilden? Ein starker Anbieter ermittelt die Nachfrage und die Preiselastizität anhand Ihrer eigenen Verkaufshistorie. Ein schwacher Anbieter ist hingegen auf Daten von Wettbewerbern angewiesen, sodass Eigenmarkenartikel stillschweigend wieder den manuellen Regeln unterliegen.
  3. Kann ich ein geschäftliches Ziel festlegen und das System die Preise ermitteln lassen, oder muss ich die Regeln manuell erstellen? Eine leistungsstarke Lösung ist zielorientiert: Sie legen den Saisongewinn oder den Absatz fest, und der Optimierer ermittelt den Weg dorthin. Bei einer leistungsschwachen Lösung liegt die Last der Regelserstellung und -pflege wieder bei Ihrem Team.
  4. Wie wird die gesamte Saison – von der ersten Preisreduzierung bis zum Ausverkauf – abgedeckt, anstatt jeweils nur eine Preisreduzierung nach der anderen? Eine leistungsstarke Plattform optimiert den Gewinn über den gesamten Lebenszyklus hinweg. Eine schwache Plattform gibt vereinzelte Rabattempfehlungen heraus, die zwar den Lagerbestand abbauen, aber gleichzeitig die saisonale Marge schmälern.
  5. Welche Kosten fließen in die Gewinnberechnung ein: Rückgaben, Versandkosten und Gemeinkosten oder lediglich die Bruttomarge? Eine fundierte Antwort berücksichtigt den Nettobeitrag, der bei einem renditeorientierten Ansatz von größter Bedeutung ist. Eine unzureichende Antwort bezeichnet einen Preis allein aufgrund der Bruttomarge als „optimiert“.
  6. Wie lange dauert es realistisch gesehen, bis sich die Investition auszahlt, und wie hoch ist der Integrationsaufwand unsererseits? Ein starker Anbieter rechnet mit einer Dauer von einigen Wochen bis zu einigen Monaten und bietet ein flexibles Onboarding an. Ein schwacher Anbieter geht hingegen von einer über mehrere Quartale erstreckenden Implementierung im Rahmen einer einzigen starren Integration aus.
  7. Können wir nachvollziehen, warum die Plattform einen bestimmten Preis empfiehlt, und erfahren, wer uns im Alltag unterstützt? Eine überzeugende Lösung besteht aus nachvollziehbaren Preisempfehlungen sowie einem namentlich genannten Spezialisten, der sich mit der Preisgestaltung auskennt. Eine unzureichende Lösung ist hingegen eine „Black Box“ und eine allgemeine Support-Warteschlange.
  8. Wie werden unsere Preis- und Transaktionsdaten gesichert und isoliert, und welche Zertifizierungen belegen dies? Ein zuverlässiger Anbieter nennt unabhängige Zertifizierungen wie SOC 2 Typ II und ISO/IEC 27001 und kann das Konzept der Datenisolierung erläutern. Ein unseriöser Anbieter gibt vage Zusicherungen ohne Prüfung durch eine unabhängige Stelle.

Die richtige Entscheidung bei der Auswahl einer KI-basierten Preisberechnungssoftware für die Modebranche treffen

Wenn die Demo eines Anbieters Ihnen nicht zeigen kann, wie das System die Auswirkungen einer Preisänderung oder eines Preisnachlasses vor deren Inkrafttreten prognostiziert, die Preiselastizität für Produkte ohne Wettbewerbspreise modelliert und die Optimierung auf das von Ihnen festgelegte Ziel hin durchführt, ist sie nicht für den Modeeinzelhandel in großem Maßstab geeignet – ganz gleich, wie das Dashboard aussieht.

Die Plattformen, die diese Hürde nehmen, sind diejenigen, die einen Pilotversuch wert sind. Outletcity, ein Off-Price-Modehändler, nutzte 7Learnings, um bei seinem Saisonausverkauf den Gewinn um 26 % und den Umsatz um 11 % zu steigern ( 7Learnings-Fallstudie), ein Ergebnis, das sich einstellt, wenn die Preisgestaltung über die gesamte Saison hinweg optimiert wird, anstatt Woche für Woche darauf zu reagieren.

Wenn Ihr derzeitiges Tool Ihnen erst im Nachhinein Aufschluss darüber geben kann, wie sich eine Preisreduzierung ausgewirkt hat, ist dies die Lücke, die es zu schließen gilt. 7Learnings prognostiziert die Auswirkungen jedes Preises und jeder Preisreduzierung auf Gewinn, Umsatz und Absatz in Ihrem gesamten Sortiment, noch bevor diese in Kraft treten – auch für Eigenmarken und Sortimente mit vielen Varianten –, sodass Sie manuelle Regeln hinter sich lassen können, ohne die Kontrolle aufzugeben.

Buchen Sie eine Vorführung und vergleichen Sie diese mit Ihrem eigenen Modesortiment.

Häufig gestellte Fragen zur KI-basierten Preisgestaltungssoftware für Modehändler

Worin besteht der Unterschied zwischen KI-basierter Preisgestaltungssoftware und Software zur dynamischen Preisgestaltung?

Software für dynamische Preisgestaltung passt Preise als Reaktion auf Signale wie Maßnahmen der Wettbewerber oder die Nachfrage an, wobei häufig von Ihnen konfigurierte Regeln zur Anwendung kommen. KI-gestützte Preisgestaltungssoftware geht noch einen Schritt weiter, indem sie die Auswirkungen einer Preisänderung bereits im Voraus prognostiziert und die Preisgestaltung auf ein von Ihnen festgelegtes Ziel hin optimiert, beispielsweise den Saisongewinn oder den Absatz.

In der Praxis basieren viele Tools für die „dynamische Preisgestaltung“ auf Regeln und reagieren erst nachträglich, während KI- oder prädiktive Plattformen die Nachfrage modellieren und Ergebnisse im Voraus simulieren. In der Modebranche ist diese vorausschauende Sichtweise besonders wichtig, da es keine Preise von Wettbewerbern gibt, auf die man reagieren könnte.

Wie lange dauert es, bis sich die Investition in eine KI-basierte Preisgestaltungssoftware auszahlt?

Dies hängt von der Plattform und der Qualität Ihrer Daten ab, doch moderne KI-Preisberechnungstools sind so konzipiert, dass sie den Nutzen bereits innerhalb von Wochen bis zu einigen Monaten aufzeigen – und nicht erst nach einem Jahr, wie es bei älteren Unternehmenssoftware-Suiten der Fall ist.

7Learnings vermeldet einen ersten ROI innerhalb von etwa einem Monat bei der flexiblen Datenerfassung, und GALERIA erreichte den ROI innerhalb von zwei Monaten bei mehr als zwei Millionen Artikelnummern (Fallstudie von 7Learnings). Sie können Ihre eigene Reichweite mit dem 7Learnings-Rechner zur Gewinnsteigerung.

Welche KI-basierte Preisgestaltungssoftware eignet sich am besten für Modehändler, die Saisonausverkäufe verwalten?

Für Saisonausverkäufe eignet sich am besten eine Plattform, die den Gewinn über die gesamte Saison hinweg optimiert, anstatt jeden Preisnachlass als eigenständigen Rabatt zu behandeln. Achten Sie auf Prognosen auf SKU- und Tagesebene, Elastizitätsmodellierung für Eigenmarkenartikel sowie die Möglichkeit, ein Absatz- oder Gewinnziel festzulegen, woraufhin das System den geeigneten Preisnachlasspfad ermittelt.

7Learnings basiert auf dieser saisonalen Perspektive; Omnia und Revionics bieten ebenfalls Tools zur Preisreduzierung an, setzen jedoch eher auf regelbasierte Ansätze. Passen Sie Ihre Wahl daran an, wie variantenreich Ihr Sortiment ist und inwieweit es aus Eigenmarken besteht.

Kann eine KI-basierte Preisgestaltungssoftware auch Produkte ohne Preisdaten von Wettbewerbern verarbeiten?

Ja, aber nur, wenn das Modell die Nachfrage anhand Ihrer eigenen Verkaufshistorie abbildet, anstatt sich auf Daten von Wettbewerbern zu stützen. Dies ist in der Modebranche üblich, wo Eigenmarken und exklusive Kollektionen keinen vergleichbaren Marktpreis haben.

Plattformen, die anhand Ihrer Transaktionsdaten eine Elastizität auf SKU-Ebene schaffen, können die Preise für diese Artikel auf der Grundlage der prognostizierten Nachfrage und der angestrebten Marge festlegen, während regel- oder überwachungsgesteuerte Tools in der Regel auf manuelle Eingaben zurückgreifen müssen. Dies ist einer der nützlichsten Aspekte, die Sie in einer Demo testen sollten.