Wie künstliche Intelligenz (KI) das Preismanagement verändert

Die meisten Unternehmen setzen hohe Erwartungen an die künstliche Intelligenz (KI). Umfragen bestätigen, dass die große Mehrheit der Geschäftsführer davon ausgeht, dass diese Technik die Geschäftspraxis in den nächsten Jahren in vielen Bereichen nachhaltig verändern wird. Von besonderer Bedeutung ist hierbei das maschinelle Lernen (ML). Diese Technik beruht auf der Auswertung historischer Datensätze. Auf dieser Grundlage erstellen die Algorithmen Vorhersagen für zukünftige Ereignisse. Insbesondere für die Preisgestaltung lässt sich diese Technik sehr effizient einsetzen.

Die Grenzen der manuellen Preisgestaltung

Das Preismanagement stellte noch vor einigen Jahren eine relativ einfache Aufgabe dar. Es hatte zwar auch früher schon eine wichtige Auswirkung auf den Erfolg eines Unternehmens. Dennoch spielte es im Alltagsgeschäft der meisten Betriebe nur eine untergeordnete Rolle. Insbesondere im Einzelhandel orientierten sich die Preise meistens an den Einkaufspreisen der entsprechenden Waren. Von Rabatt-Aktionen und Ausverkäufen abgesehen wurde auf diese meistens ein fester prozentualer Aufschlag berechnet, um den endgültigen Verkaufspreis zu ermitteln. Zu Änderungen kam es dabei nur selten – insbesondere dann, wenn sich die Einkaufspreise änderten. Nur gelegentlich kam es zu einer Überprüfung der Preisstrategie, um den Umsatz zu steigern. Dabei wurden außerdem meistens allgemeine Vorgaben aufgestellt, die sich nur selten an einzelnen Produkten orientierten.

Interessant ist, dass die Akzeptanz für dynamische Preisgestaltung bei den 20- bis 45-järigen besonders ausgeprägt ist. Über 65 Prozent der Kunden aus dieser Altersgruppe sind bereit, schwankende Preise anzuerkennen, sofern sich diese nicht stündlich ändern. Die eigenen Erfahrungen mit Onlineshopping spielen dabei offenbar eine wichtige Rolle.“ 

Dies änderte sich jedoch mit dem Aufkommen von E-Commerce. Der Online-Handel machte es deutlich einfacher, die Preise schnell anzupassen. Außerdem stehen hierbei umfangreiche Daten zur Verfügung. Das macht es beispielsweise möglich, die Produkte an die aktuelle Nachfrage anzupassen. Das führte zu einer erheblichen Flexibilisierung der Preisgestaltung, bei der fortan nicht mehr nur allgemeine Vorgaben für das gesamte Sortiment gemacht wurden, sondern bei der auch Aspekte für einzelne Produkte Berücksichtigung fanden. Diese Vorgehensweise hat sich in den letzten Jahren auch auf den stationären Handel übertragen. Elektronische Möglichkeiten für die Erfassung der Verkaufszahlen und digitale Preisschilder schufen hierfür die Voraussetzungen.

Diese Entwicklung führte jedoch dazu, dass die manuelle Berechnung der Preise an ihre Grenzen stieß. Die Intervalle für die Festlegung der Preise wurden auf diese Weise deutlich reduziert. Viele Unternehmen verändern sie mittlerweile mehrmals täglich und passen sie dabei auch an tageszeitbedingte Nachfrageschwankungen an. Die Individualisierung der Preise für einzelne Produkte führte außerdem dazu, dass der Aufwand für jede Anpassung deutlich erhöht wurde. Wenn man davon ausgeht, dass die meisten Einzelhändler mehrere Tausend Produkte anbieten, wird schnell klar, dass es mit einem extremen Aufwand verbunden wäre, die Preise hierfür mehrmals täglich manuell zu berechnen.

KI für die Preisgestaltung: Preise aufgrund von Daten festlegen

Eine individuell gestaltete und aktuelle Anpassung der Preise bietet die Möglichkeit, Umsätze und Gewinne deutlich zu steigern. Doch stellt diese eine enorme Herausforderung für die Unternehmen dar. Die Reaktion der Kunden auf einen geänderten Preis stellt einen sehr komplexen Vorgang dar. Um den optimalen Preis zu finden, ist es nicht nur wichtig, Faktoren wie die Nachfrage und die Preise der Konkurrenz zu berücksichtigen. Hinzu kommen persönliche Faktoren verschiedener Kundensegmente, die sich auf die maximale Preisbereitschaft auswirken.

An dieser Stelle kommt das maschinelle Lernen ins Spiel. Dieses beruht auf der Auswertung großer Datensätze zu den bisherigen Verkaufszahlen. Anhand dieser Werte lässt sich erkennen, wie Kunden auf eine Erhöhung oder auf eine Reduzierung der Preise reagieren. Bei großen Datensätzen lassen sich auch Verhaltensmuster in Abhängigkeit vom Standort, von der Tageszeit, vom Wochentag und von vielen anderen Faktoren errechnen. Diese Verhaltensmuster ermöglichen es nicht nur, die Preisgestaltung an den aktuellen Zeitpunkt anzupassen. Selbst für die einzelnen Filialen lassen sich unterschiedliche Preise gestalten, um den Gewinn zu maximieren. Die künstliche Intelligenz ermöglicht es, Prognosen für die Verkaufszahlen bei unterschiedlicher Preisgestaltung zu erstellen und auf dieser Grundlage den optimalen Preis für eine Maximierung des Umsatzes zu ermitteln.

Das maschinelle Lernen erlaubt außerdem eine vollständige Automatisierung der Preisgestaltung. Sowohl im E-Commerce als auch im stationären Handel ist es möglich, die Preisauszeichnungen an das System zu koppeln und sie auf diese Weise regelmäßig an die aktuellen Entwicklungen anzupassen. Die KI-Systeme geben automatisch den Preis vor, der den höchsten Umsatz verspricht. Auf diese Weise müssen sich die Mitarbeiter nicht um diese Aufgabe kümmern. Das führt zu einem ausgesprochen effizienten Preismanagement.

Künstliche Intelligenz eignet sich für verschiedene Preisstrategien

Einer der Kernpunkte einer jeden Unternehmensphilosophie besteht in der Wahl einer Preisstrategie. Viele Händler entscheiden sich hierbei für eine Wettbewerbsstrategie. Deren Ziel besteht darin, möglichst immer einen etwas niedrigeren Preis als die Konkurrenz anzusetzen. Eine weitere Möglichkeit besteht darin, eine Wertstrategie umzusetzen. Dabei soll den Kunden ein besonderer Mehrwert beim Einkauf geboten werden, auch wenn dies zu einem etwas höheren Preis führt. Hinzu kommen weitere Alternativen wie etwa die Abschöpfungs- oder die Penetrationsstrategie, die insbesondere bei der Einführung neuer Produkte Verwendung finden.

Viele Unternehmen gehen davon aus, dass sich die künstliche Intelligenz ausschließlich für die Umsetzung der Wettbewerbsstrategie eignet. Das ist jedoch nicht der Fall. Auch für die übrigen Preisstrategien ist es möglich, diese Technik zu verwenden. Daher ist es auch bei einer automatischen Preisgestaltung möglich, diese an die Unternehmensphilosophie anzupassen.

Intelligentes Pricing über den gesamten Lebenszyklus hinweg

Initiale Preisfindung

Einen optimierten Preis bei Markteinführung finden

Promotion Planung

Intelligente Erstellung und Planung Ihrer Verkaufsaktionen

Dynamisches Pricing

Reagieren Sie flexibel auf aktuelle Marktbedingugen

Abschriftenoptimierung

Optimierung der Abschriftenhöhe zur richtigen Zeit ermitteln

Rabatte präzise steuern

Besonders wichtig ist eine individuelle und aktuelle Preisanpassung bei der Umsetzung von Rabatten. Diese stellen ein wichtiges Mittel dar, um Produkte, bei denen ein schneller Absatz notwendig ist, möglichst schnell und gewinnbringend zu verkaufen. Als Beispiel hierfür kann ein Bestand an einem Produkt mit Mindesthaltbarkeitsdatum in einem Supermarkt dienen. Wenn dieser Zeitpunkt näher rückt und noch große Bestände vorhanden sind, ist es sinnvoll, einen Rabatt zu gewähren, um den Absatz zu erhöhen. Auf diese Weise lässt es sich verhindern, dass das Produkt verfällt und wertlos wird.

Die klassische Vorgehensweise besteht hierbei darin, den Bestand in regelmäßigen Abständen zu kontrollieren und je nach vorhandener Menge einen festen Rabatt vorzugeben. Diese Vorgehensweise ist jedoch sehr ungenau. Häufig führt sie dazu, dass größere Mengen nicht verkauft werden und daher verfallen. Ein anderer möglicher Effekt besteht darin, dass der Rabatt zu groß angesetzt wird und das Unternehmen daher weniger Gewinn macht, als eigentlich möglich wäre. KI-Systeme erlauben jedoch eine sehr präzise und aktuelle Steuerung der Rabatte, die außerdem standort- und produktspezifische Aspekte berücksichtigt. Das macht es möglich, einen optimalen Gewinn aus den entsprechenden Lagerbeständen zu erzielen.

Wenn der Preis zu hoch ist, werden Sie Ihre Kunden abschrecken. Wenn der Preis zu niedrig ist, lassen Geld auf dem Tisch liegen. Mit KI-gestützten Lösungen für intelligente Preisautomatisierung erhalten Sie genau den richtigen Preis.

Umsatzsteigerung durch Werbeaktionen

KI-Systeme eignen sich auch hervorragend, um Werbeaktionen zu steuern. Diese werfen zum einen hohe Kosten auf, um die Aktion auf verschiedenen Kanälen bekannt zu machen. Zum anderen sind sie häufig mit Sonderangeboten verbunden, die den Gewinn beim Verkauf eines einzelnen Produkts reduzieren. Das Ziel besteht deshalb darin, die Verkaufszahlen so stark zu steigern, dass sich die Aktion dennoch lohnt. Eine Beurteilung der Werbeaktion ist jedoch sehr schwierig, da hierbei viele Sekundäreffekte auftreten. Beispielsweise kann es sich auch auf lange Sicht positiv auswirken, dass sich dadurch der Bekanntheitsgrad der Marke steigert. Ein möglicher negativer Effekt besteht darin, dass Kunden, die eigentlich ein anderes Produkt kaufen würden, stattdessen den beworbenen Artikel erwerben. Daher scheint es häufig, dass die Werbeaktion erfolgreich war, da sich der Absatz des entsprechenden Produkts erhöht hat. Durch den Rückgang beim Verkauf der übrigen Alternativen ist der positive Effekt jedoch deutlich geringer. Mit KI-Systemen ist es jedoch möglich, auch diese Auswirkungen genau zu erfassen.

Business Intelligence: Grundlage für den Einsatz von KI

Die Grundlage für das maschinelle Lernen ist der Zugriff auf umfangreiche Datensätze. Daher ist es wichtig, dass jedes Unternehmen diese sammelt und verfügbar macht. Hierzu kommen Systeme für Business Intelligence zum Einsatz. Diese vereinen die Datensätze unterschiedlicher Fachbereiche und führen sie in einem zentralen System zusammen. So haben alle Mitarbeiter Zugriff darauf. Business Intelligence setzt daher optimale Voraussetzungen, um die künstliche Intelligenz für die Gestaltung der Preise zu nutzen.

Wer jetzt einfach mal starten möchte oder noch tiefer in das Thema einsteigen will, dem empfehle ich folgenden Link zu meinem Webinar. Weitere Informationen für E-Commerce Händler findet man hier.