Pricing für Amazon Seller
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Amazon ist mit einem Umsatz von 110,714 Millionen Euro der weltweit größte Online-Händler. Seinen Erfolg hat sich der E-Commerce-Gigant über Jahre aufgebaut: Das riesige Sortiment, wettbewerbsfähige Preise und ein hervorragender Kundenservice (z.B. Same Day Delivery, kostenloser Versand u.a.) machen ihn für viele Verbraucher zur ersten Anlaufstelle im Netz. Amazon zählt mehr als 300 Millionen aktive Kundenkonten. 66% aller Online-Käufe starten Verbraucher auf der Plattform – und sei es nur, um Produkte zu recherchieren.
Diese Marktmacht macht Amazon für Retailer so attraktiv: Als Drittanbieter auf der Plattform können Händler in kurzer Zeit eine Sichtbarkeit für die eigenen Produkte erreichen wie auf wenigen anderen E-Commerce-Plattformen. Gleichzeitig profitieren sie vom Vertrauensvorschuss, den Kunden Amazon als etabliertem Anbieter entgegenbringen. Ideale Voraussetzungen für schnelles Wachstum und Umsatzrekorde.
Bis 2025 werden laut McKinsey 50-60 Prozent des Umsatzwachstums im Einzelhandel auf Online-Marktplätze wie Amazon zurückzuführen sein.
Der Erfolg ist Retailern auf Amazon jedoch nicht garantiert: Sie müssen die besonderen Pricing-Bedingungen der Plattform verstehen und ihre Preisstrategie entsprechend anpassen. Gelingt ihnen das nicht, werden ihre Produkte zu digitalen Ladenhütern.
Auf den nächsten Seiten haben wir zusammengefasst, was das Preisumfeld von Amazon auszeichnet, welche Überlegungen und Tools Händler bei der Preisgestaltung unterstützen und wie sie ihren Erfolg mit künstlicher Intelligenz vervielfachen können.
Amazons Pricing-Modell
Amazon verdankt seinen wirtschaftlichen Erfolg zu einem großen Teil seinem dynamischen Pricing-Modell. Bis zu 2,5 Millionen Mal pro Tag (!) ändert der E-Commerce-Gigant seine Produktpreise. Im traditionellen Einzelhandel sind solche Praktiken undenkbar. Die Abkehr vom traditionellen Pricing-Modell, das Rabatte vereinzelt über Tage und Wochen anbietet, beschert Amazon eine Gewinnsteigerung von rund 25 Prozent.
Einige Kunden waren und sind verärgert über die Preisschwankungen auf der Plattform, doch die Mehrheit akzeptiert die volatilen Preise. Denn auch die Kunden profitieren: Sie haben regelmäßig die Chance, einmalige Schnäppchen zu machen. In der breiten Wahrnehmung liegen die Preise von Amazon unter dem Wettbewerb. Dynamic Pricing ermöglicht diese niedrigen Preise, die wesentlich für die Kundentreue der Amazon-Käufer sind – und von der auch Drittanbieter auf der Plattform profitieren.
Für sie ist es jedoch erfolgsentscheidend, die Preiselastizität und Kaufbereitschaft der Kunden ähnlich treffend zu erfassen wie Amazon. Wettbewerber um jeden Preis zu unterbieten, ist nicht immer die beste Lösung. Amazon Seller müssen ein hohes Ranking zu relevanten Suchbegriffen auf der Plattform anstreben und verstehen, dass günstige Preise nur ein Faktor von mehreren sind, um auf der ersten Seite gelistet zu werden, weitere Faktoren sind zum Beispiel positive Bewertungen und Kundenservice.
Amazon Ads sind eine Möglichkeit, um sich Sichtbarkeit auf der Plattform zu erkaufen. Doch sie sind kein Ersatz für eine intelligente Pricing-Strategie. Sie können Wachstum unterstützen, allerdings nur, wenn Marketing-Ausgaben und Pricing-Entscheidungen eng aufeinander abgestimmt werden. Ansonsten können vermeintliche Erfolge wie gestiegene Verkaufszahlen durch hohen Ad Spend erodiert werden.
Pricing: Die Basics
Ob Eigenmarke oder Reseller – Händler müssen für ihre Produkte einen geeigneten Preispunkt definieren. Je nach Unternehmenssituation, Produkt und Businesszielen kommen unterschiedliche Strategien in Frage.
Zuschlagskalkulation
Die einfachste Preisgestaltung geht von den Kosten aus, die für Herstellung und/oder Vertrieb des Produkts anfallen. Hierzu zählen alle Einzelkosten und Gemeinkosten, die keinem Produkt direkt zugeordnet werden können wie Lagerkosten, Personalkosten etc. Händler addieren darauf ihre gewünschte Gewinnmarge, um so den Verkaufspreis festzulegen.
Auf den ersten Blick ist die Formel einfach, bei näherer Betrachtung ist es aber oft schwierig, die genauen Kosten eines Produkts zu ermitteln, insbesondere Marketingkosten.
Penetration Pricing
Penetrationspreise sind ideal für Verkäufer oder Marken, die sich neu auf dem Markt etablieren und Interesse an ihren Produkten wecken möchten. Bei dieser Strategie senken die Händler zunächst ihre Preise und verzichten oft auf ihre Gewinnspannen. Sobald sie einen Kundenstamm aufgebaut haben, erhöhen sie dann die Preise.
Bei Amazon können die niedrigen Einstiegspreise zu besseren Rankings in den Suchergebnissen der Plattform beitragen. Händler erzielen so hohe Verkaufszahlen und erhalten unter Umständen in kurzer Zeit viele positive Kundenbewertungen, die Neukunden später auch bei leicht höheren Preisen zum Kauf motivieren können.
Premium Pricing
Anders als die verbreitete Annahme, ist es für Amazon Seller nicht immer notwendig und sinnvoll, möglichst niedrige Preise anzubieten. Sind Sie der einzige Händler, der Ihr Produkt auf der Plattform anbietet, haben Sie einen größeren Pricingspielraum als beim Vertrieb von Commodity-Produkten mit hohem Wettbewerb. Wenn Sie ein gefragtes Produkt anbieten und sich als Qualitätsmarke etablieren möchten, kann ein höherer Preis das Vertrauen von Kunden in Ihr Produkt erhöhen.
Wettbewerbsorientiertes Pricing
Der vielleicht häufigste Ansatz auf Amazon ist die wettbewerbsbasierte Preisgestaltung, vor allem im Commodity-Bereich. Bei vergleichbaren Produkten ist es ein logischer Schritt, sich an den Preisen der Wettbewerber zu orientieren, um den eigenen Preispunkt zu bestimmen.
Leitfragen, um Produktpreise zu definieren:
- Bieten Sie ein Produkt im Commodity-Bereich oder eine Eigenmarke an?
- Sind Sie bereits als Anbieter auf dem Markt etabliert?
- Welche Ziele haben für Sie Priorität: Steigerung der Verkaufszahlen, Erhöhung der Marge etc.?
- Planen Sie, Ihr Sortiment zu erweitern?
- Welches Markenimage möchten Sie über Ihre Preise kommunizieren?
- Welche Rolle spielen niedrige Lagerkosten in Ihrer Kalkulation?
Amazons Pricing Policies
Händler haben auf Amazon weitgehende Freiheit bei der Preisgestaltung. Allerdings stellt Amazon einige Richtlinien auf, die Händler in ihrem Kundenkonto auf Amazon Seller Central einsehen können und deren Einhaltung Voraussetzung für den Verkauf über die Plattform ist. Die wichtigsten Regeln hier im Überblick:
- Der Preis eines einzelnen Produkts oder mehrerer Produktpakete muss niedriger oder gleich dem Preis sein, der von Verkäufern auf anderen Websites oder virtuellen Marktplätzen aufgerufen wird.
- Produktpakete dürfen Produkte nicht zu einem höheren Einzelpreis verkaufen, als sie für das Einzelprodukt verlangen.
- Amazon Sellern ist es untersagt, irreführende Referenzpreise anzugeben. Amazon fordert, dass Händler erst kürzlich eine substanzielle Produktmenge zum angegebenen Preis verkauft haben und den Referenzpreis aktuell halten. Andernfalls kann er ausgeblendet werden.
- Exzessive Versandkosten sind untersagt: Amazon berücksichtigt bei der Entscheidung, ob eine Versandgebühr überhöht ist, neben der Wahrnehmung des Käufers auch die aktuellen Tarife der öffentlichen Transportunternehmen und angemessene Bearbeitungsgebühren.
- Je nach Seller-Plan beschränkt Amazon den Preisrahmen für einzelne Produkte: Als Individual Seller dürfen max. 10.000 US-Dollar pro Produkt verlangt werden, beim Professional Seller 300.000 US-Dollar. Allerdings gelten Ausnahmen, zum Beispiel für Sammlerstücke.
Optimales Pricing auf Amazon erreicht zwei Ziele
Als Amazon Seller müssen sich Unternehmen nicht einfach gegen ihre Wettbewerber durchsetzen, sie müssen auch versuchen, den Amazon-Algorithmus für sich zu gewinnen.
Ähnlich wie bei Google konzentrieren sich die Verkäufe auf Amazon in der Regel auf die ersten beiden Seiten der Suchergebnisse. Neben optimierter Keyword-Wahl und Gestaltung der Produktseiten gehört die Conversion Rate zu den wichtigsten Faktoren, die bei der Platzierung in den Suchergebnissen von Amazon berücksichtigt werden. Die Conversion Rate lässt sich vor allem über den Preis steuern.
Im Commodity-Bereich ist ein entscheidender Faktor für hohe Conversion Rates eine Platzierung in der Buy Box. Amazon wählt bei diesen Produkten automatisch einen Versender aus, der als Standard im Einkaufswagen gesetzt ist. Zwar können Kunden mit wenigen Klicks eine Liste mit anderen Versendern aufrufen, doch 80-90 Prozent der Verkäufe erzielen die von Amazon ausgewählten Seller. Nach welchen Kriterien Amazon den Platz in der Buy Box vergibt, dazu äußert sich das Unternehmen nicht. Der Preis scheint aber eine zentrale Rolle zu spielen.
Preisoptimierung: Die beste Methode für Amazon Seller
Die Dynamik auf Amazon ist hoch. Täglich kommen neue Händler auf die Plattform, Amazon erweitert sein eigenes Sortiment kontinuierlich und aktualisiert Preise im Minutentakt. Wollen Amazon Seller in diesem Umfeld erfolgreich sein, müssen ihre Preise diese Dynamik widerspiegeln – egal, welche initiale Preiskalkulation sie verwendet haben.
Was ist Dynamic Pricing?
Dynamic Pricing ist eine Methode, bei der Einzelhändler die Preise ihrer Produkte kontinuierlich und (halb-)automatisch an die Nachfrage anpassen, um Absatzchancen zu erhöhen und Gewinne zu optimieren. An die Stelle von Fixpreisen treten variable Preise.
Preisoptimierung ist im Einzelhandel längst gang und gäbe, die Methoden haben sich in den letzten Jahren aber aufgrund von technologischen Weiterentwicklungen dramatisch verändert.
Regelbasierte Preisoptimierung – Wie arbeiten die meisten Amazon Repricer
Über Jahrzehnte war regelbasierte Preisgestaltung im Einzelhandel und im Online-Handel der Goldstandard. Bis heute arbeiten viele Amazon Repricer nach diesem Ansatz.
Retailer knüpfen ihre Preisänderungen dabei an variable Faktoren und erstellen feste Regeln nach dem Prinzip „Wenn X eintritt, verändere Preis um Y%“. Zunächst beobachteten Mitarbeiter die Faktoren in festen Intervallen und passten die Preise manuell an, mittlerweile unterstützen digitale Tools wie Amazon Repricer die regelbasierte Preisoptimierung, indem sie Faktoren kontinuierlich monitoren und Anpassungen automatisch auszuführen.
Anwender können in den Einstellungen der Tools aus einer Handvoll Preisregeln auswählen. Wir können hier nicht alle denkbaren Preisregeln aufführen, aber die hier vorgestellten Regeltypen verdeutlichen das Prinzip.
Pricing für Commoditiy Sellers
Margenorientiertes Pricing:
Die einfachste Methode im dynamic Pricing ist die Orientierung an der eigenen Marge. Seller legen eine Spanne fest, die sie als Marge akzeptieren. Werden ihre Produkte nicht zum Höchstpreis, d.h. mit maximaler Marge, verkauft, senkt der Repricer den Preis sukzessive im definierten Rahmen, bis sich die Absätze erhöhen.
Wettbewerbsorientiertes Pricing:
Angesichts des harten Preiskampfs auf Amazon, ist für Commodity Seller eine Ausrichtung am aktuellen Wettbewerberverhalten erfolgsversprechend. Koppeln Händler ihre Preise an Wettbewerber, können sie sicherstellen, dass sie Preissenkungen mitgehen und Kunden nicht überproportional an Wettbewerber verlieren. Sie können das Monitoring auch als Chance für kalkulierte Preissenkungen nutzen, wenn sie Preisanstiege bei ihren relevanten Mitbewerbern beobachten.
Die Software monitort den Marktplatz kontinuierlich und passt die Preise mehrmals täglich oder sogar stündlich nach vorgegebenen Regeln an, zum Beispiel: Unterbiete die Preise für Produkt A um im Vergleich zum Wettbewerber X und Y kontinuierlich um 5%. Vor allem die Kombination mehrerer Preisregeln und die Echtzeit-Reaktion auf die Marktdynamik versprechen Vorteile.
Pricing für Brands
Für Händler, die exklusive oder weniger vergleichbare Produkte vertreiben, ist eine reine Orientierung am Wettbewerb nicht empfehlenswert. Sie begrenzt das Umsatzpotenzial unnötig und kann eine erfolgreiche Positionierung der eigenen Marke als Qualitäts- und Premiumprodukt untergraben. Hier müssen Seller andere Preisregeln verwenden und aus eigenen Erfahrungen lernen.
Momentum Pricing:
Seller definieren einen Zeitraum und einen Grad der Abweichungen von ihren durchschnittlichen Verkaufszahlen, um automatisch eine vorab definierte prozentuale Preiserhöhung oder -reduzierung zu veranlassen, damit entweder Nachfragetrends genutzt werden. Ein Beispiel: Verkaufte Produkte in den vergangenen 14 Tage: >20 über dem durchschnittlichen Absatz 🡪 Preis steigt um 10%
Bestandsorientiertes Pricing:
Für Händler, die mit eigener Logistik arbeiten und nicht Amazons Warehouses nutzen, kann sich bestandsorientiertes Pricing anbieten. Hierbei monitort die Software Lagerbestände der angebotenen Produkte, um Nachfragerückgänge zu erkennen und übermäßige Lagerbestände zu vermeiden. Wenn neue Produkte ins Sortiment aufgenommen werden, kann die Software so konfiguriert werden, dass Preissenkungen zu erhöhten Verkaufszahlen sorgen und so Lagerbestände frei werden.
Im Vergleich zum Pricing nach Erfahrungswerten und Intuition sind die Umsatzsteigerungen beim dynamischen regelbasierten Pricing mit Repricern enorm. Das digitale Preismonitoring kann dank Automatisierung wesentlich schneller reagieren, als es eine manuelle Marktbeobachtung könnte. Auch die Kombination mehrerer Preisregeln wäre ohne digitale Tools in dem Umfang und in der Komplexität nicht abbildbar. Dennoch ist dieser Ansatz nicht optimal und angesichts der technologischen Möglichkeiten schlichtweg veraltet.
Was sind die Nachteile einer regelbasierten Preisgestaltung?
Die wesentlichen Nachteile des regelbasierten Pricings:
- Die Anwendungen lernen nicht aus den Ergebnissen, die die festgelegten Preisregeln erzielen. Sie führen Preisregeln aus, selbst wenn sich diese als umsatzmindernd erweisen.
- Die regelbasierten Systeme können nur eine begrenzte Anzahl von Einflussfaktoren berücksichtigen. Schnell werden Regelysteme komplex und unübersichtlich. Ein effektives Management ist dann nicht mehr möglich.
Ein Beispiel: Entscheidet ein Händler für Grills, seine Preise im April grundsätzlich um 10% zu erhöhen, da das Wetter im April erfahrungsgemäß die ersten sonnigen Grillabende im Freien bereithält, führt die Pricing-Anwendung diese Regel kontinuierlich aus. Dass im November regelmäßig eine Nachfragespitze zu beobachten ist, zeigt sie ihm nicht an. Diese Umsatzchance muss der Händler aus seinen Analysen selbst herauslesen und die bisherige Preisregel verändern.
Grundsätzlich gilt: Wenn sich externe Faktoren verändern, sodass Regeln nicht mehr sinnvoll oder sogar wirtschaftlich nachteilig sind, reagieren die klassischen dynamischen Repricer nicht.
Lieferschwierigkeiten bei einem konkurrierenden Wettbewerber erhöhen die Nachfrage? Hier ist manuelles Eingreifen erforderlich. Ein Influencer bewirbt das eigene Flaggschiffprodukt? Schnelle Preisanpassungen könnten sinnvoll sein. Ein regelbasiertes System reagiert auf solche Änderungen gar nicht oder zu spät.Nachteilig beim regelbasierten Pricing ist auch, dass die Zahlungsbereitschaft der Kunden nicht ausgelotet, sondern einmalig vergangene Marktdaten oder Wettbewerberverhalten als Kompass herangezogen werden. Gerade die Orientierung am Wettbewerb birgt die Gefahr einer negativen Preisspirale, wenn sich Wettbewerber gegenseitig unterbieten, bis die eigene Marge gen Null sinkt.
Regelbasiertem Pricing fehlt es an Effizienz: Es ist nicht flexibel, es lernt nicht aus Erfahrungen und es optimiert nicht proaktiv auf Gewinn. Genau das gelingt, wenn Händler Machine-Learning-Algorithmen einsetzen.
Dynamische Preisoptimierung mit Machine Learning und KI
Welche Faktoren haben wie viel Einfluss auf die Kaufbereitschaft von Kunden? Regelbasierte Pricing Tools geben Amazon Sellern keinen Einblick, was die effektiven Stellschrauben der Nachfrage sind und wie es um die Preiselastizität ihrer Produkte steht.
Möglicherweise optimiert ein Händler beim regelbasierten Pricing dynamisch auf Verkaufszahlen, die weit unter seinen Möglichkeiten sind. Vielleicht verschenkt er Umsatz, weil er sich an Wettbewerbern orientiert, die nicht in seiner Region angesiedelt sind, obwohl an seinem Standort höhere Preise für Qualität stehen?
Erst die Berechnung der Preiselastizität auf Basis aller interner und externer Faktoren kann wirklich zu einer optimalen Preissetzung führen.
Was ist Preiselastizität?
Die Preiselastizität ist ein Messwert für die Nachfrageänderung nach Preisanpassungen. In der Regel führen höhere Preise zu einem Nachfragerückgang und niedrigere Preise zu einem Nachfrageanstieg. Je höher der Wert der Preiselastizität, desto größer sind die Auswirkungen einer Preisanpassung auf die Nachfrage.
Neueste Pricing-Lösungen nutzen künstliche Intelligenz (KI) bzw. Machine-Learning-Algorithmen, die aus Datenbanken alle relevanten Faktoren herausfiltern, die für die Preiselastizität eines Produkts relevant sind, und automatisch auf vom Händler definierte Verkaufszahlen oder Gewinne optimieren.
Die Preisoptimierung auf Basis von Machine Learning (ML) ist umso besser, je größer und umfassender die Datenbanken sind, die die Software auswertet. Sowohl der Datenpool für einzelne Faktoren als auch die Zahl der in Daten abgebildeten Faktoren ist entscheidend. Ein Mangel an Daten liegt jedoch bei den wenigsten Unternehmen vor. Produktdaten, Verkaufszahlen und Lagerbestände werden heute überall gesammelt, doch bisher nicht optimal verwendet. Informationen zu regionalem Wetter, aktuellen Ereignissen und Lieferanten könnten über Drittanbietertools leicht integriert werden.
Externe Faktoren
- Preise der Wettbewerber
- Rabattaktionen
- Saison
- Wochentag
- Markenimage
Interne Faktoren
- Einkaufspreis
- Produktzustand
- Lagerbestand
- Bestellungen
- Verkaufshistorie
- Marketingaktivitäten
Sind die Datenquellen einmal im Tool aggregiert, lernen die Machine-Learning-Algorithmen eigenständig, wie sich das Kundenverhalten nach Preisanpassungen verändert. Welche Faktoren einen Einfluss haben und welche sich kaum auswirken. Nutzer behalten dabei jederzeit die Kontrolle: Sie können individuelle Vorgaben machen, zum Beispiel zu Maximal- und Minimalpreisen, die die KI berücksichtigen soll.
Predictive Pricing
Konnten bisherige Analytics Tools vergangene Entwicklungen nur einfach in die Zukunft extrapolieren, sind Pricing-Lösungen auf Basis von KI-Algorithmen in der Lage, zukünftige Preis-Nachfrage-Kurven für Produkte wesentlich treffsicherer auf Basis historischer und aktueller Daten vorherzusagen. Die Anwendungen nutzen ML-Prognosealgorithmen, um Nachfrageszenarien für verschiedene Preispunkte zu visualisieren.
Pricing Manager können in wenigen Minuten abrufen, wie sich strategische Entscheidungen auf Umsatz, Gewinn und Verkaufszahlen auswirken werden.
Der größte Mehrwert der smarten Pricing-Lösungen ist aber, dass Nutzer selbst keine Preisregeln mehr aufstellen müssen, sondern einfach ihre Geschäftsziele angeben und die KI-Algorithmen die unterschiedlichsten Maßnahmen ergreift, um diese Ziele so schnell wie möglich zu erreichen.
Achillesferse Marketing: Wie Ad-Kampagnen Pricing-Erfolge sabotieren
In der Vergangenheit haben die meisten Unternehmen Marketing- und Preisentscheidungen separat getroffen, obwohl es eine klare Überlappung beider Bereiche gibt. Das war auch Retailern bewusst. Allerdings fehlten ihnen bisher die Tools, um das Zusammenspiel verlässlich abzubilden. Die Konsequenz: Die Absprachen zwischen beiden Teams blieben oberflächlich oder fanden erst gar nicht statt. Mit messbaren Negativfolgen für die Bilanz.
Wenn Marketing Manager Rabatt-Aktionen für bestimmte Produkte ausführten, konnte es passieren, dass die am Marktgeschehen ausgerichteten Preise zu dem Zeitpunkt so niedrig und die Nutzung der Coupons so hoch war, dass sich die Kampagne nicht amortisierte. Auf den ersten Blick stiegen die Verkaufszahlen, aber die Marketingkosten kannibalisierten die Marge.
Ähnliches galt für Search Engine Advertising (SEA). Wurden Anzeigen für Produkte geschaltet, die durch dynamische Optimierung gerade zu einem relativ hohen Preispunkt vertrieben wurden, konnte es passieren, dass zwar viel Traffic auf die Landing Page gelenkt wurde, aber zu wenige Nutzer konvertierten. Die Bilanz für das Unternehmen: Die Anzeigenkosten nivellierten den Gewinn durch die höhere Preissetzung.
Selbst wenn Ad-Kampagnen gut konvertierten und die Preise ausreichend Marge beinhalteten, konnten Unternehmen in Schwierigkeiten kommen. Hatte der Einkauf die Marketingkampagne nicht in seiner Planung berücksichtigt, konnten Lieferengpässe auftreten – und Verzögerungen zu negativen Kundenbewertungen führen.
Im besten Fall sammelten Unternehmen über die Jahre Erfahrungen, wie sich die Kaufbereitschaft von Kunden für bestimmte Produktkategorien bei Rabattierungen veränderte, im schlechtesten Fall sabotierten sich Pricing und Marketing gegenseitig.
Nächste Evolutionsstufe: Marketing- und Pricing-Entscheidungen smart synchronisieren
Mit künstlicher Intelligenz haben digitale Technologien einen Reifegrad erreicht, der es erstmals ermöglicht, komplexe Aufgaben zu automatisieren – und Marketing und Pricing aufeinander abzustimmen.
Selbst die leistungsstärksten Marketingtools betrachteten Preise bisher zweidimensional: Sie erfassten die Kosten für Marketingaktivitäten wie Rabatt-Codes oder Ad-Kampagnen als Variablen X und analysierten deren Auswirkungen auf den Umsatz. Das Zusammenspiel mit Produktpreisen und die Auswirkung von Preisänderungen auf die Conversion Rate wurde dabei häufig nicht berücksichtigt.
Im Einkauf simulierten Pricing Manager mit ihren eigenen Tools ebenfalls die Auswirkungen von Preisentscheidungen auf die Marge, ohne dass diese beiden Welten verbunden gewesen wären.
Die Machine-Learning-Algorithmen der neuesten Pricing Tools sind jedoch in der Lage, ganz unterschiedliche Daten als Input zu verarbeiten. Für unsere Pricing-Experten war daher klar, dass es möglich sein musste, neben Lagerbeständen, Rabatten und Co. auch Marketingausgaben (Cost per Click) bei der Berechnung von optimalen Preisen zu berücksichtigen. Die Entwicklung solcher komplexen KI-Algorithmen ist anspruchsvoll.
Unseren Entwicklern ist es gelungen, die zweidimensionale Arbeitsweise klassischer Algorithmen durch künstliche Intelligenz zu einem dreidimensionalen Ansatz zu erweitern. Mit einem Klick können Anwender sehen, welche Preispunkte und Marketingsteuerung ihren Gewinn und Umsatz maximieren. 7Learnings ist damit der erste Anbieter, der Unternehmen eine ganzheitliche Gewinnoptimierung ermöglicht, indem sie Marketingsteuerung und Preisgestaltung aufeinander abstimmen.
Das Ergebnis übertrifft die Optimierung mithilfe moderner KI Pricing Tools deutlich: Unsere Kunden erzielen bereits wenige Wochen nach Implementierung der Plattform Gewinnzuwächse um bis zu 15 Prozent.
7Learnings für Amazon Seller
Amazon Seller stehen unter besonderem Druck, ihre Preise zu optimieren. Optimale Preisgestaltung sorgt für Sichtbarkeit und ist der Schlüssel für Umsatzerfolg auf der Plattform.
Gleichzeitig fehlt vielen Amazon Sellern das Budget, das multinationale Konzerne zur Verfügung haben, um sich individuelle Pricing Tools programmieren zu lassen. Die Mehrheit der Händler nutzt daher entweder manuelle Pricing-Strategien oder setzt auf einfache, regelbasierte Repricing Tools. Beides sind keine optimalen Lösungen.
Mit 7Learnings wird Predictive Pricing für Amazon Händler zugänglich. Unser KI-Algorithmus erfasst alle für den Verkauf auf Amazon relevanten internen und externen Daten und analysiert diese, um aktuelle Nachfrage- und Preiselastizitätstreiber für das gesamte Sortiment zu identifizieren. Anschließend optimiert die Anwendung automatisch Absatz und Umsatz für jedes einzelne Produkt. Dabei werden Marketing- und Preisentscheidungen voll automatisch so aufeinander abgestimmt, das Amazon Händler ihre übergeordneten Unternehmensziele schnellstmöglich erreichen.
Die Technologie hinter der Pricing-Plattform ist komplex, die Handhabung für die Anwender denkbar einfach. Amazon Händler benötigen keinerlei Entwicklungsknowhow, sondern erhalten loggen sich dank unseres strukturierten Onboarding-Prozesses in ihren Account ein und können sofort produktiv arbeiten.
Wie läuft das Onboarding bei 7Learnings ab?
- Live Demo: In einer unverbindlichen Online-Session stellen wir Ihnen die Pricing-Plattform vor. Sie können sich einen Eindruck von Usability, Funktionsumfang und technischen Anforderungen verschaffen und haben ausreichend Zeit, um Ihre individuellen Fragen zu klären. Wir prüfen, ob sich Ihre Anforderungen und Ziele mit der Anwendung abbilden lassen.
- Datenaufbereitung und Konfiguration: Haben Sie sich für die Einführung von 7Learnings entschieden, begleiten unsere Onboarding Manager Sie bei der Konfiguration und Anbindung der Plattform an Ihre relevanten Datenquellen. Bei Bedarf übernehmen wir die Aufbereitung der Daten, damit sie fehlerfrei vom Algorithmus gelesen werden können.
- Testen und Schulung: Nach einem Testing durch unsere Entwickler machen wir Ihre Anwender in einer Onboarding Session bereit für den produktiven Einsatz von 7Learnings in Marketing und Preisoptimierung. Auch nach der erfolgreichen Einführung bleiben wir für Fragen und Weiterentwicklungen ansprechbar.
Das Amazon Business ist schwierig genug. Viele Faktoren für den Erfolg sind undurchsichtig. Was sicher ist: Preise spielen eine zentrale Rolle für den Umsatzerfolg. Nutzen Sie smarte Preisoptimierung, um den Algorithmus in Ihrem Sinn zu beeinflussen.
Über 7Learnings
7Learnings unterstützt Retailer mit einer Predictive-Pricing-Plattform bei der ganzheitlichen Optimierung von Marketing- und Preisentscheidungen. Kunden maximieren ihren Unternehmenserfolg, indem sie Preise automatisch und dynamisch von KI-Algorithmen auf ihre Geschäftsziele optimieren lassen.
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