Laut einer aktuellen Studie sind Verbraucher heute preissensibler denn je: Mehr als drei Viertel von ihnen (75 %) befürchten, dass die Inflation die Preise für lebensnotwendige Produkte und teure Artikel steigen lassen wird, was sie dazu zwingt, ihre Gesamtausgaben zu reduzieren. Der Druck auf die Lieferkette und geopolitische Spannungen verschärfen diese Herausforderung sowohl für Verbraucher als auch Händler, da 73 % der europäischen Käufer eine Preiserhöhung befürchten, um den Anstieg von Diebstählen und Kriminalität auszugleichen.
Rabatte, Preisnachlässe, Sonderangebote und die Anpassung an die Konkurrenzpreise sind bekannte Methoden zur Kundenbindung. Ihre Verwaltung stellt jedoch eine enorme Aufgabe dar, die immer noch zu viele manuelle Eingriffe und die Nutzung veralteter Software zur Datenverarbeitung erfordert. Allzu oft basieren Preisentscheidungen im gesamten Produktlebenszyklus auf unvollständigen historischen Daten oder vereinfachten Methoden.
Deshalb ist es für Händler nun notwendig, künstliche Intelligenz (KI) zu übernehmen, um ihre Preisstrategie zu optimieren und zu lenken. KI bietet konkrete finanzielle Vorteile durch drei Hauptfunktionen: detaillierte Nachfrageprognosen, fortschrittliche Preiselastizitätsmodellierung und Echtzeit-Optimierung von Preisnachlässen. Drei Aufgaben, die zwar von einem Menschen durchgeführt werden könnten, aber unendlich viel mehr Zeit und Geld erfordern würden.
KI bietet signifikante Chancen, die Margen und Einnahmen der Händler zu verbessern. Während traditionelle Preisgestaltungsmodelle die Erzielung konkreter Gewinne erschweren, ermöglicht die Integration von KI-Modellen in bestehende Systeme die Bereitstellung fundierter Preisempfehlungen ohne die Zeit, die für die Schulung und das Kompetenzaufbau eines Individuums erforderlich ist. Dank der KI profitieren Produktkategorien-Manager und Preisanalysten von einer vollständigen Sicht auf die Daten des Einzelhandelssektors.
Ein Bekleidungsunternehmen implementierte eine KI-basierte Preisgestaltungslösung in nur 16 Wochen und integrierte sie nahtlos in sein bestehendes ERP. Das KI-Modul integrierte automatisch die Preisempfehlungen in das Planungssystem des Händlers, sodass die Teams sie schnell analysieren und validieren konnten. Dieser Ansatz führte zu einer Steigerung der Margen um 5 % innerhalb von drei Monaten, ohne die laufenden Aktivitäten zu beeinträchtigen.
Dieses Beispiel zeigt, wie KI zu einem echten Optimierungshebel für Teams werden kann. Und das ist erst der Anfang. Wie können Einzelhändler also mit KI zusammenarbeiten, um ihre Preisstrategie zu verfeinern und ihre Margen zu verbessern?
Drei unverzichtbare KI-Modelle
Drei KI-Modelle können zur Definition und Umsetzung effektiver Preisstrategien beitragen: Generative Modelle (GenAI), maschinelle Lernalgorithmen und kognitive Modelle. Gut trainierte GenAI-Modelle haben sich als effektiv erwiesen, um Preistrends vorherzusagen, alternative Preisstrategien vorzuschlagen und die Auswirkungen verschiedener Werbekampagnen auf das Verbraucherverhalten zu simulieren. Sie haben auch viele Händler durch ihre Fähigkeit überzeugt, alternative Preisszenarien im Voraus zu generieren und zu testen, sodass die Teams nicht in Strategien investieren müssen, ohne greifbare Beweise für ihre Wirksamkeit bei Kaufentscheidungen zu haben. Ein Bekleidungsunternehmen nutzte generative KI, um personalisierte Rabatte am Black Friday zu gestalten und steigerte so seinen Umsatz um 12 % und seine Margen um 9 %.
Einige Händler nutzen maschinelle Lernalgorithmen, um ihre Preisgestaltungsmodelle kontinuierlich zu optimieren, indem sie historische Verkäufe, frühere Werbeaktionen und die Entwicklung der Verbrauchernachfrage berücksichtigen. Ein Hauptvorteil von auf maschinellem Lernen basierenden Preisgestaltungsmodellen liegt in ihrer Fähigkeit, sich im Laufe der Zeit zu verbessern, indem sie kontinuierlich große Datenmengen analysieren, um Preisentscheidungen zu verfeinern. Eine Sneakermarke passte so in Echtzeit die Preise ihrer gefragtesten und limitierten Produkte an und steigerte ihre Verkäufe um 15 % und ihren Gesamtumsatz um 10 % durch progressive Preissenkungen.
Schließlich wird der Einsatz von kognitiver KI unverzichtbar, da sie in der Lage ist, externe Faktoren wie wirtschaftliche Bedingungen, Konkurrenzpreise, lokale Ereignisse und Verbrauchstrends in die Preisentscheidungen zu integrieren. Ohne kognitive KI können diese externen Faktoren, die für das Verständnis des Kaufverhaltens entscheidend sind, nicht effektiv in die Preisstrategie integriert werden. Ein Wintermantel-Händler nutzte kognitive KI, um seine Preise basierend auf Wettervorhersagen anzupassen, wodurch die Verkäufe zum vollen Preis um drei Wochen verlängert und seine Bruttomarge um 7 % verbessert wurden.
Händler verfügen über eine erhebliche Menge an datengestützten, wertvollen Informationen, die ein geeignetes KI-Modell in kommerzielle Wachstumshebel verwandeln kann. Die Datenübersicht wird verbessert, und die intelligente Automatisierung wird durch eine Preisstrategie Realität, die perfekt auf die Umsatzziele und Kundenanforderungen abgestimmt ist.