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11.02.2021
Künstliche Intelligenz
Isabel Hartwig

Wie Multichannel-Händler Mittels KI im PRICING Ihren ERTRAG maximieren...

...oder andersgesagt: Welche Herausforderungen eine künstliche Intelligenz im PreisManagement für Sie löst

Dynamic Pricing, Smart Pricing, Intelligent Pricing – Es fehlt dem Thema künstliche Intelligenz (KI) für Preisentscheidungen zu nutzen nicht an Buzzwords. Dennoch bleiben die Potentiale im deutschen Einzelhandel und bei Multichannel-Händlern oft ungenutzt. E-Commerce-Riesen setzen seit Jahren auf eine ertragsoptimierte Preissteuerung mit KI und diktieren preislich den Markt. Diese Preise als Händler einfach zu übernehmen ist nicht immer der beste Rat.

Wie speziell Einzelhändler und Multichannelanbieter vom Einsatz einer KI im Preismanagement profitieren können, darüber haben wir mit Nils Streitbürger, dem Gründer und CEO unseres Partners Panther Solutions gesprochen.


Hallo Nils, als Gründer von Panther Solutions und Geschäftsführer einer Unternehmensberatung bist du wie wir im ständigen Kontakt mit vielen Händlern. Kannst du uns aus deiner Sicht schildern, was Pricing für Händler immer noch so komplex macht?

Preismanagement für den Einzelhändler erscheint erst einmal recht simpel – man starte mit dem UVP, mache einen Markpreis Check und treffe eine Preisentscheidung in Relation zu der sich ergebenen Preisrange.

Aber aus Händlerperspektive ist der Marktpreis nur ein relevanter Faktor. Mindestens ebenso wichtig ist es, Ware zu einem Preis anzubieten, mit dem der maximale Rohertrag erreicht werden kann. Das ist jedoch komplex und Bedarf einer kontinuierlichen Analyse der Artikelperformance und der Bestands- und Ordersituation. Auch der Lebenszyklus eines jeden einzelnen Artikels muss gesondert einbezogen werden.

Es ergibt sich also für den Händler die Herausforderung ein Maximierungsproblem zu lösen, welches in Abhängigkeit vom Preis und der Mengenperformance steht. Dazu braucht er belastbare Prognosen über zukünftige Verkaufsmengen und Informationen über entsprechende Preiselastizitäten. Beides liegt dem Händler üblicherweise nicht vor und so findet er sich schnell in einem, für ihn unlösbaren, Dilemma wieder.

 

Wenn die Situation für einen Verkaufskanal schon komplex ist, welche Fragen müssen sich Multichannel Händler stellen?

Den optimalen Preis zu identifizieren, ist also schon für die Situation des Verkaufs in nur einem Kanal schwierig genug und nicht regelmäßig effektiv durchführbar. Im Multichannel Handel, steigt die Komplexität für den Händler ungemein an. Die Anforderung an eine Ertragsmaximierung bleibt bestehen, allerdings potenzieren sich viele Handlungsoptionen und Wechselwirkungen zwischen den Verkaufskanälen. Diese müssen einbezogen werden. Außerdem gilt es, die Kostenstrukturen je Kanal und spezifische Preiselastizitäten in die Analyse mit einzubeziehen.

Es ergeben sich folgende weitere Fragen, die vom Händler zu beantworten sind:

  • Sollte aus strategischen Erwägungen heraus mit einem einheitlichen Preis kanalübergreifend agiert werden? Oder sollte besser ein eigener Onlinepreis verwendet werden?
  • Ab wann kompensiert der zusätzliche Abverkauf online bei einem wettbewerbsfähigen Onlinepreis die niedrigeren erzielten Margen im Vergleich zum Stationärgeschäft?
  • Bei Saison-Artikeln geht es auch um die Frage der Kanal-Opportunitätsbetrachtung, bis zu welchem Preis ist der Online Verkauf (zu einem vielleicht geringeren Preis und/oder zu höheren Kostenstrukturen (Stichwort: Marktplatz-Provision und Retourenquote) für den Händler noch ein Zusatzgeschäft?
  • Welcher Artikel wird vermeintlich stattdessen stationär verkauft?
  • Ab welchem Preis wäre für den Händler die bessere Alternative den Artikel aus dem Online Angebot zu nehmen?

Das simple Thema einer Preisentscheidung wird schnell zu einem hochkomplexen Entscheidungsgebilde, welches ohne entsprechende Systemunterstützung nicht ertragsoptimal zu lösen ist.

 

Welchen Vorteil bringt der Einsatz einer KI in diesen komplexen Entscheidungen?

Eine Preisentscheidung zu treffen geht schnell. Das Preisoptimum zu ermitteln ist für den Einzelhändler alleine aber eine unlösbare Aufgabe.

Eine KI ist prädestiniert dafür, genau die oben beschriebene Komplexität bei der Identifikation des Preisoptimums aufzulösen. Unsere Neuronalen Netze vermögen es auf Knopfdruck zu erledigen. Die wichtigsten Basis-Informationen die unsere KI generiert, sind belastbare Prognosen der Abverkaufsmengen auf Artikelebene je Absatzkanal. Ergänzend ermittelt die KI die Preiselastizitäten, so dass wir damit die ideale Grundlage schaffen, um das Preis-Optimierungsproblem zu lösen.

Das Potenzial welches wir mit unserer KI heben, ist quasi identisch groß zu dem verloren gegangenen Ertragspotenzial, welches aufgrund suboptimaler Preisentscheidungen nicht realisiert wurde.

Branchenübergreifend sprechen wir hier von einem Rohertragspotential um die 5% Punkte vom Umsatz. Grundsätzlich gilt die Daumenregel, dass bei Branchen mit einem hohen Anteil von Produkte kurzern Lebenszyklusdauer und hoher Preisabschriften das Optimierungspotential entsprechend ansteigt und andersherum sinkt.

Nicht zu vernachlässigen ist die, neben der Umsatzsteigerung und der Verbesserung der erzielten Kalkulation, umfangreiche Optimierung operativer Prozesse, durch die Automatisierung von Entscheidungen.

Panther Pricing, braucht nach erfolgreicher Implementierung keine ergänzende Manpower zur Preisanalyse und kann vollautomatisiert eingesetzt werden. Das Beste: Man profitiert direkt nach Einführung schon von den Ergebnissen.

 

Das klingt nach einem sehr großen Hebel: Ein Rohertragspotential von durchschnittlich 5% Punkten vom Umsatz, Umsatzsteigerung, Kalkulationsverbesserung, Automatisierung. Kannst du uns kurz zusammenfassen wie Panther Pricing funktioniert und diese Ergebnisse erreicht?

Wir geben unseren Kunden mit Panther Pricing, ein gesamtheitliches Pricing System an die Hand, welches die permanente Online Marktpreisbeobachtung ebenso wie die unternehmensspezifische Preisauswertung permanent vollzieht. Es bedarf hier also nicht der Anwendung unterschiedlicher Systeme im Parallelbetrieb.

Einfach gesagt, schließen wir einen neuen Kunden über sein ERP System mit Verwendung unser Cloud standard API-Schnittstelle an. Ab dem Augenblick haben wir den Datenzugang und unsere Systeme beginnen mit der Auswertung und dem erweiterten Training unserer KI Modelle. Das heißt, sie werden ergänzt und um die spezifischen historischen Daten des Kunden weiterentwickelt. Der Kunde muss nun nur noch seine Zielparameter einstellen, hierbei wird er natürlich von unseren Account Managern bei Bedarf unterstützt. Wir haben unsere Einstellungsparametrik nahezu voll automatisiert, so dass es sich um wenige Einstellungen handelt. Unsere KI ist nach wenigen Tagen voll einsatzbereit und kann zu jedem Zeitpunkt optimale Preisempfehlungen generieren: für jeden Artikel, für jeden Kanal.


  • Die generierten Preise werden direkt, oder nach Überprüfung, vom ERP System importiert und dann nach dem ERP Standardverfahren einer Preisänderung weiterverarbeitet: an die Kasse weitergegeben, zum Webshop oder an andere Kanäle weitergereicht.

    Außerdem unterstützt Panther Pricing den Händler auch bei der Umsetzung auf der Fläche. Der bisher aufwendige Prozess der Preisänderung auf der Fläche kann sehr effizient durchgeführt werden. Unsere App arbeitet Bilddatenunterstützt sowie mit integrierter Barcode Scanning Funktion. Dies in Kombination ermöglicht somit eine schnelle Suche der Artikel und die sofortige Erfassung der durchgeführten Preisänderung im System. Volle Automatisierung und beliebig dynamische Preisänderungen im stationären Handel schaffen wir durch die Kombination mit elektronischen Preisetiketten.

Du hast vorhin berichtet, dass der Algorithmus genaue Vorhersagen zu Beständen und Ergebnissen in der Zukunft trifft. Daraus kann man sicherlich wichtige Informationen für weitere Entscheidungen nehmen. Gibt es weitere Anwendungsfälle?

Oh ja, schön, dass Du nochmal auf diesen Aspekt zu sprechen kommst. Also klar, die Transparenz einer Abverkaufsprognose lässt sich hervorragend für Dispositionsentscheidungen verwenden.

Auch eine automatische Anbindung ans Orderwesen ist möglich, um auch hier unmittelbare Entscheidungen aus dem identifizierten Potential abzuleiten.

Die Prognosen können wir ebenso verwenden um die Einkaufsplanung der Händler mit einer Mengenprognose je nach gewählter Planungsebene (WAGR / Marke / Preislage) bestmöglich zu unterstützen.

Ein anderer wichtiger Aspekt ist die Analyse der optimalen Filialallokation der Ware und entsprechender Umlagerungsempfehlungen. Das tolle hierbei ist, dass jede Umlagerung mit einer zusätzlichen Ertragswertgenerierung versehen werden kann. Dies ist über das erwartete Preis-Mengengerüst je Filiale möglich und die Handlungsalternativen möglicher Umlagerungen werden durch unsere Algorithmen verglichen und die optimale Allokation wird ermittelt. Dies unter Berücksichtigung entsprechender Umlagerungskosten.

Auch lässt sich dieselbe Informationsgrundlage ideal verwenden, um eine optimale Entscheidung hinsichtlich einer Online Order Fulfillment Allokation, zu treffen.

 

Die größten Händler im E-Commerce setzen seit langem und sehr umfassend auf den Einsatz von KI. Welche Prognose ergibt sich aus deiner Erfahrung heraus für den Einzelhandel und Omnichannel-Anbieter?

KI basierte Preissetzung wird sich langfristig online sowie offline gleichermaßen durchsetzen. Einfach, weil sie bessere Preis-Entscheidungen mit sich bringt und der Händler hierdurch höhere Erträge erzielen kann. Dies gilt online wie offline und somit erst recht für den Omnichannel Handel.

Gerade wegen der hohen zusätzlichen Komplexität, unterschiedlicher Kanäle und ihrer Wirkungsdimensionen zusammen zu bringen und ein übergreifendes Optimum zu ermitteln, ist hier die wahrgenommene Herausforderung seitens des Handels besonders groß.

Kurzum, der Einsatz von KI basierten Pricing Systemen führt zu einem ganz klaren Wettbewerbsvorteil für jene Händler, die es einsetzen.

Es steht somit für mich nicht zur Debatte, ob es sich durchsetzt. Sondern es stellt sich primär die Frage, wer es wie schnell einsetzen und durch den frühzeitigen Einsatz zu den Gewinnern dieser bereits begonnenen Entwicklung gehören wird.

 

Vielen Dank Nils für die Einblicke und deine Zeit!

Sie möchten das volle Potential ihrer Verkaufskanäle ausnutzen und interessieren sich für den Einsatz einer Intelligent Pricing Lösung? Als Integrationspartner von Panther Pricing beraten wir sie gern über Einsatzmöglichkeiten und planen gemeinsam mögliche nächste Schritte.



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