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Outletcity Achieves 26% Profit Uplift & Optimizes End-of-Season Sell-Off

Learn how 7Learnings helped Outletcity increase their profitability while reducing the complexity and workload of setting prices
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Überblick über das Unternehmen

Outletcity Metzingen, a pioneer in the European factory outlet market and a global fashion destination, is a premium off-price retailer for women’s, men’s, and children’s fashion. Since launching its online store in 2012, the company’s core strategy has focused on sophisticated off-pricing and liquidation, rather than traditional RRP-focused retail. Operating in the DACH region, Outletcity utilizes a closed-access, membership-required online storefront. Historically, the company used internal, rule-based pricing systems. Managing pricing across over 300 brands required more granular price adjustments and precise forecasting to manage high-velocity liquidation and hit business targets.

Outletcity achieves uplifts in profit, revenue, and sales

Herausforderungen

  1. The retailer managed frequent, multi-level promotions including coupons, seasonal sales, and global events that were difficult to optimize manually. They could not accurately calculate the net margin impact of overlapping discount layers or model the cross-elasticity between promoted items and old season assortments.
  2. A primary challenge was hitting precise end-of-season volume targets without sacrificing too much profit margin. Markdown schedules relied on lagging indicators like historical sell-through (STR), leading to linear markdown ladders that often triggered deep discounts too late in the season to effectively steer inventory along an optimized recovery curve.
  3. Fragmented inventory („broken“ size runs) with missing core sizes led to suppressed sales and warehouse stagnation. This was managed manually to compensate for limitations in the existing tool. This manual effort highlighted the need for a solution that can balance „Oversellers“ and broken runs to prevent inefficient inventory flow and lost profits.
  4. Outletcity needed a more granular approach to automate end-of-season sell-offs through deeper seasonal steering. The goal was to integrate specific liquidation-end optimizations that would more precisely clear aged inventory without relying on manual adjustments or broad discounting.

Lösung

  • 7Learnings enabled Outletcity to pre-simulate the net-margin impact of complex, multi-level promotions (such as overlapping coupons and global events) to maintain profit alignment. By modeling cross-product elasticity, the system optimized pricing and avoided unnecessary cannibalization of full-price items.
  • The solution used elasticity models to steer inventory toward a set Liquidation End Stock Value. Automated steering replaced lagging indicators, identifying „Undersellers“ early to trigger data-informed discounts. This optimized recovery for every item, hitting volume targets by the end-date and maximizing total recovery value.
  • Per Outletcity’s request, 7Learnings implemented a boost to suppressed sales of fragmented size runs by aggressively liquidating this „broken“ inventory. The system grouped these items, normalized their demand forecasts, and applied more assertive price adjustments than those for full-size sets. This accelerated sell-off prevented warehouse stagnation and protected the margins of high-demand „Oversellers.“
  • The retailer utilized enhanced seasonal parameters within the tool to automate the clearance of older inventory. This granular steering for aged stock yielded a 145.8% profit uplift in that segment, successfully freeing up warehouse space while ensuring newer arrivals were managed according to their specific lifecycle needs.

7Learnings hat dazu beigetragen:

26%

profit increase

11%

revenue increase

5%

sales before returns

Schlussfolgerung

The partnership between Outletcity Metzingen and 7Learnings validates the impact of AI-driven predictive pricing in navigating the inherent difficulties of high-volume off-price retail. The company successfully optimized the trade-off between protecting premium margins and achieving aggressive liquidation targets. The A/B test delivered a 26.4% profit uplift and a significant projected net business impact after accounting for tool costs. As Outletcity evaluates long-term effects and continues to fine-tune steering, the retailer is now also considering the broader impact of optimization for performance marketing and purchasing, eyeing additional avenues to improve efficiency.

Dank 7Learnings sind wir endlich auf dem Weg zur datengesteuerten Preisautomatisierung und -optimierung!

Dr. Yola Engler
Direktor Preisgestaltung und Gewinnmanagement, Westwing

Angesichts eines wachsenden und komplexen Marktes hat uns 7Learnings geholfen, unsere Gewinnspannen deutlich zu erhöhen und gleichzeitig unseren Preisfindungsprozess zu automatisieren und zu rationalisieren.

Jon Rogers
Vizepräsident für Finanzen @ Displays2go

Als Online-Händler ist es sehr wichtig, die richtige Preisgestaltung zu wählen. 7Learnings hat bei der Automatisierung unseres Preisfindungsprozesses hervorragende Arbeit geleistet und gleichzeitig die Rentabilität und den Umsatz erheblich gesteigert.

Oliver Roskopf
Leiterin Marketing @ Vitafy

Die von 7Learnings entwickelte Lösung hat die Preissteuerung für unser Team radikal vereinfacht und gleichzeitig unsere Gewinne und Einnahmen erheblich gesteigert.

Timo Bethlehem
Geschäftsführerin @ meinearkenmode.de

Wir haben sehr von dem Know-how und der Expertise des Data-Science-Teams von 7Learnings profitiert. Mit der Predictive Pricing-Lösung von 7Learnings haben wir einen schnellen ROI erzielt und unseren Preisgestaltungsprozess vollständig automatisiert.

Jürgen Schuster
Gründer General Manager @ Raumschmiede

Die 7Learnings-Lösung hat unsere Rentabilität erheblich gesteigert und die Preisgestaltung stark vereinfacht.

Dirk Wappler
CEO Mitbegründer @ Apologistics

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