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Hot Content Series: Marketing-Zauberwort “Dynamic Pricing” – 2,5 Millionen Preisänderungen pro Tag

2,5 Millionen Preisänderungen pro Tag, bei einem der größten Marktplätze wie Amazon keine Besonderheit. Ein neues Buzzword, das derzeit schwer angesagt ist: Dynamic Pricing. Was Kunden früher schon an den Zapfsäulen der Tankstellen beobachten konnten, gehört mittlerweile auch im Handel und insbesondere im eCommerce zum Alltag. Händler nutzen die dynamische Preisgestaltung, um ihren Umsatz und folglich den Gewinn zu steigern. Aber was verbirgt sich hinter dem Dynamic Pricing, wie funktioniert es und warum spielt gute Datenqualität eine entscheidende Rolle? 

 

Dynamic Pricing, Smart Pricing, Intelligent Pricing - viele Bezeichnungen für eine Strategie 

Schon immer richten sich Preise in einer freien Marktwirtschaft nach Angebot und Nachfrage. Viele Händler kalkulieren ihre Preise anhand von Auftragsgröße, Wettbewerbslage oder Kosten, daran hat sich nichts geändert. Was sich aber geändert hat, ist die Geschwindigkeit, in der diese Preise angepasst werden. Laut einer Studie der Unternehmensberatung PWC passen vier von zehn Firmen ihre Preise mindestens wöchentlich an, doch nur jedes fünfte Unternehmen kalkuliert diese derzeit schon automatisch. Dabei besteht ein Vertriebskostensenkungspotenzial durch vollautomatische Preis- und Angebotskalkulation um durchschnittlich 14 Prozent. Im Gegensatz zu früher, haben Händler die Möglichkeit viele Faktoren anhand von Daten zu analysieren und in die Preisgestaltung mit einzubeziehen. Insbesondere Online-Händler befinden sich in der privilegierten Lage, mit den richtigen Tools auf diverse Daten agil und effizient zugreifen und reagieren zu können. Unterschiedlichste Parameter werden dabei in Betracht gezogen: so können beispielsweise Uhrzeit, Saisonalitäten, Endgeräte, Lebenszyklus der Produkte oder Verhalten und Profitabilität des Kundens Einfluss auf die dynamische Preisgestaltung nehmen. Dabei orientiert sich diese an der Preisakzeptanz der Kunden, ermöglicht es aber Händlern Umsatz, Absatz und Ertrag zu optimieren. Es ist vermutlich keine Überraschung, dass das Thema auch kontrovers diskutiert wird und insbesondere Verbraucherschützer immer ein Auge auf eventuelle Preisdiskriminierung der Konsumenten werfen. In der Kritik steht insbesondere das personalisierte Pricing, welches anhand von persönlichen Daten, wie bisheriges Einkaufs- oder Surfverhalten eines Kundens, einen individuellen Preis errechnet. Ein Vorteil, der Verbrauchern im Internet jedoch zu Gute kommt, sind Vergleichsportale, die es Kunden erlaubt schwankende Preise zu ihren Gunsten zu nutzen. 

 

Künstliche Intelligenz für intelligente Preise

Voraussetzung für die Umsetzung von dynamischer Preisgestaltung ist der Einsatz von modernen Pricing-Tools. In der digitalen Welt des eCommerce funktioniert diese Dynamik nur mit Hilfe von künstlicher Intelligenz. Bei den Technologien suchen Algorithmen zunächst ähnliche Produkte, um einen Ausgangspreis zu errechnen. Mit Hilfe von unzählige Daten aus verschiedenen Datentöpfen, die einbezogen und analysiert werden, kann in wenigen Sekunden der Preis optimiert und autonom im Online-Shop angezeigt werden. Händler ersparen sich somit manuelles prüfen und zuordnen von Preisen. Ziel ist es, die Marge für den Anbieter zu optimieren und einen akzeptablen Preis für den Käufer zu erzielen. Dafür ist es notwendig, das Unternehmen über vollständige Transparenz ihres Sortiments, ihrer Kunden und deren Verhalten verfügen, um die neuen Preisstrategien zu testen. Darüber hinaus ergibt sich je nach Anwendungsfall ein zusätzlicher individueller Nutzen: die KI kann bei Cross- und Upselling Strategien unterstützen, indem dem Kunden automatisiert weitere passende Produktvorschläge ggfs. in Kombination mit individuellen Rabatten, vorgeschlagen werden. 

 

200 Verkäufe sind nett, 2000 Transaktionen zum gleichen Produkt deutlich besser

Für ein erfolgversprechendes Preismanagement sind vollständige und verlässliche Daten sowie eine transparente Umgebung unabdingbar. Laut der Studie von PWC sind die größten Hürden einer dynamischen und automatisierten Preisgestaltung fehlende IT-Investitionen und schlechte Datenqualität. Wie auch im Beitrag “Hot-Content Series: AI im Handel – oder: Sh** in, Sh** out” ausführlich beschrieben, ist künstliche Intelligenz – bzw. die Algorithmen dahinter – nur so gut wie die Datengrundlage. Hypothesen und Annahmen eines solchen Systems werden besser, um so mehr und vor allem qualitativ hochwertige Daten zur Verfügung stehen. Und genau hier liegt für Unternehmen häufig die Herausforderungen. Jedes Business verfügt über Daten, jedoch sind diese häufig in Datensilos eingeschlossen und somit nicht zugänglich. Das Ziel ist es diese Silos aufzubrechen und eine möglichst umfassende, aktuelle und qualitativ hochwertige Datenbasis zur Verfügung zu stellen, auf deren Grundlage faktenbasierte Entscheidungen getroffen werden können. 

minubo schafft mit einer zentralen Datenbasis die Grundvoraussetzung für erfolgreiche AI-Anwendungen, denn nur so können die smarten Technologien ihren vollen Nutzen entfalten und somit das Vertrauen der Anwender verdienen.

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