Dieser Leitfaden vergleicht zwei vorherrschende Ansätze für Preisgestaltungssoftware: traditionelle regelbasierte Systeme und KI-gesteuerte Preisgestaltungssysteme wie 7Learnings. Sie erfahren, wie sich diese Modelle in Bezug auf Automatisierung, Anpassungsfähigkeit, Datennutzung, Prognosegenauigkeit und ihre Fähigkeit, sich an strategischen Geschäftszielen zu orientieren, unterscheiden. Ganz gleich, ob Sie Ihre aktuellen Preisgestaltungswerkzeuge bewerten oder nach einem KI-Preisgestaltungs-Upgrade suchen, dieser Vergleich wird Ihnen helfen, eine sichere Entscheidung zu treffen.
Vergleich regelbasierte vs. Predictive Pricing
Rule-basedPricingSets prices based on a predefined set of rules. | PredictivePricingDynamically adjusts prices based on predicted outcomes. |
|
|---|---|---|
| Supports rule based pricing | ||
| Utilization of competitor prices | ||
| Learns automatically from past price changes | ||
| Algorithm considers all relevant data features (e.g. transactions, weather, seasonality) | ||
| Utilizes price elasticity | ||
| Predicts price change impact on KPIs | ||
| Optimal prices for private label products & bundles | ||
| Channel specific pricing (e.g. country) | ||
| Long-tail pricing & initial pricing | ||
| Goal driven steering across the assortment | ||
| Considers and cross-optimizes marketing decisions (e.g. coupons, promotions or performance marketing ) |
Laut Gartner ist der wirkungsvollste und am einfachsten zu implementierende KI-Anwendungsfall für Einzelhändler die Preisgestaltung. Eine Verbesserung der Preisstrategie um nur 1 % führt zu einem Gewinnanstieg von insgesamt 6 %. In einer Zeit, in der Preisentscheidungen immer komplexer werden, wird der Rückgriff auf manuelle Regeln zur Steuerung von Preisstrategien zunehmend ineffizient. Diese regelbasierten Systeme haben Schwierigkeiten, mit dem sich ändernden Verbraucherverhalten, den Aktionen der Wettbewerber und der Marktdynamik Schritt zu halten.
Ausführlicher Vergleich nach Merkmalen
Unterstützt regelbasierte Preisgestaltung
Beide Ansätze können regelbasierte Preisstrukturen beinhalten. Predictive Pricing-Lösungen wie 7Learnings sind flexibel genug, um bei Bedarf Regeln wie Markenleitplanken oder Preisanpassungen an die Konkurrenz einzubeziehen, aber auch darüber hinaus zu optimieren.
Nutzung der Preise von Mitbewerbern
Regelbasierte Tools nutzen die Preise von Wettbewerbern für reaktive Entscheidungen, z. B. um das Angebot eines Konkurrenten zu übertreffen oder zu unterbieten. Die vorausschauende Preisgestaltung nutzt die Daten der Wettbewerber im Rahmen eines umfassenderen Modells, das die Verbrauchernachfrage, den Produktlebenszyklus und die Preiselastizität berücksichtigt und eine intelligentere Positionierung gewährleistet.
Lernt automatisch aus vergangenen Preisänderungen
Predictive Pricing Tools lernen kontinuierlich aus historischen Verkäufen, Werbeaktionen und Preisentscheidungen. Die regelbasierte Preisgestaltung bleibt statisch und erfordert ständige manuelle Eingriffe, um die Relevanz zu erhalten.
Berücksichtigt alle relevanten Daten
Die regelbasierte Preisgestaltung arbeitet in der Regel mit einfachen Eingaben. Bei der vorausschauenden Preisgestaltung werden komplexe Variablen berücksichtigt, z. B. saisonale Produkte, Transaktionshistorie, Tageszeit und sogar das Wetter, um kontextbezogene Preisempfehlungen zu generieren.
Nutzt die Preiselastizität
Elastizität ist für die Rentabilität von grundlegender Bedeutung, wird aber in regelbasierten Systemen oft ignoriert. Prädiktive Preismodelle berechnen die Empfindlichkeit der Nachfrage gegenüber Preisänderungen und ermöglichen so eine präzise Preisgestaltung, die Unter- oder Überpreise vermeidet (und damit auch zur Optimierung der Lagerbestände beiträgt).
Prognostiziert die Auswirkungen von Preisänderungen auf KPIs
Nur bei der vorausschauenden Preisgestaltung können Sie simulieren, wie sich eine Preisanpassung auf den Umsatz, den Gewinn oder das Verkaufsvolumen auswirken wird. Regelbasierte Systeme können die Ergebnisse nicht vorhersagen, so dass Sie ohne Einblick in die Kompromisse arbeiten. Die regelbasierte Preisgestaltung ist rein reaktiv, während die vorausschauende Preisgestaltung proaktiv ist.
Optimale Preise für Eigenmarkenprodukte & Bundles
Regelbasierte Tools haben Probleme mit Produkten, für die es keine direkten Vergleichswerte gibt. Prädiktive Modelle verwenden interne Daten, um die Preise für einzigartige SKUs wie Eigenmarken oder Produktbündel zu optimieren und so ihre Leistung zu maximieren.
Kanalspezifische Preisgestaltung
Predictive Pricing ermöglicht eine differenzierte Preisgestaltung nach Land, Vertriebskanal oder Kundensegment. Regelbasierten Systemen fehlt oft diese Granularität, was dazu führt, dass lokalisierte oder strategische Preismöglichkeiten verpasst werden.
Langfristige & anfängliche Preisgestaltung
Predictive Pricing kann neue Produkte oder Long-Tail-Produkte optimieren, indem es von ähnlichen Produkten extrapoliert und statistische Schlüsse zieht. Regelbasierte Methoden sind aufgrund der begrenzten Datenlage nicht in der Lage, diese Produkte erfolgreich zu optimieren.
Zielgerichtete Steuerung
Die regelbasierte Preisgestaltung wendet überall die gleiche Logik an. Mit prädiktiven Systemen können Sie Ihr Geschäftsziel definieren, z. B. Gewinn, Umsatz oder Konversion, und die Preise für Ihr gesamtes Sortiment entsprechend optimieren.
Cross-Optimierung des Marketings
Die vorausschauende Preisgestaltung kann Marketinghebel wie Rabatte, Gutscheine und Anzeigenleistung einbeziehen. Dies gewährleistet eine koordinierte Entscheidungsfindung mit hohem ROI. Regelbasierte Tools arbeiten isoliert und lassen Synergien zwischen Preisgestaltung und Marketing vermissen.
Wie die vorausschauende Preisgestaltung in der Praxis aussieht
Stellen Sie sich ein Einzelhandelsunternehmen vor, das zum Ende der Saison Abschläge für 5.000 SKUs plant. Mit einem regelbasierten System kann sich das Preisgestaltungsteam auf statische Rabattstufen (z.B. 20% nach 30 Tagen) verlassen, ohne zu wissen, wie sich diese Änderungen auf die Gewinnspanne, den Abverkauf oder den verbleibenden Bestand auswirken werden.
Predictive Pricing Software hingegen simuliert verschiedene Preisstrategien und zeigt, wie sich jede einzelne davon auf die Geschäftsergebnisse wie Gewinn und Umsatz auswirken wird. Der Einzelhändler kann verschiedene Szenarien testen, wie z.B. aggressive Preisnachlässe, Margenschutz oder Ausverkaufsstrategien, und die beste Option mit Zuversicht wählen.
Die vorausschauende Preisgestaltung ist auch auf sich schnell verändernden Märkten erfolgreich. Wenn zum Beispiel ein Wetterereignis oder eine Werbeaktion die Nachfrage verschiebt, passt sich die Software nahezu in Echtzeit an. Diese Anpassungsfähigkeit stellt sicher, dass die Preisgestaltung an der Realität ausgerichtet bleibt, womit regelbasierte Tools nicht Schritt halten können. Kurz gesagt: Predictive Pricing macht die Preisgestaltung zu einem proaktiven Wachstumshebel.
Intelligente Preisgestaltung mit intelligenten Tools
Die regelbasierte Preisgestaltung hat vielen Einzelhändlern geholfen, ihre eCommerce-Aktivitäten zu skalieren, aber auf dem heutigen wettbewerbsintensiven Markt reicht das nicht mehr aus. Predictive Pricing Software bietet mehr Automatisierung, Anpassungsfähigkeit und strategische Ausrichtung.
Vom kontinuierlichen Lernen und der Vorhersage der Auswirkungen von KPIs bis hin zur Optimierung von Long-Tail-Produkten und kanalspezifischen Strategien – Predictive Pricing ermöglicht es Einzelhändlern, in großem Umfang intelligentere Entscheidungen zu treffen.
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