Dynamic Pricing optimieren

Damit sich aus diesen der Angebotspreis im Webshop, Katalog oder in einem Kostenvoranschlag ergeben kann, muss der Preis optimal ausgesteuert werden:

• Im unteren, mittleren oder oberen Segment des Markts
• (interne) Vorgaben zu Umsatz oder Marge
• Kundengewinnung und/oder -bindung
• Unternehmensstrategie zur Preisvolatilität

Je besser und umfangreicher die Datenlage, desto präziser kann Dynamic Pricing steuern und den optimalen Preis ermitteln. Die Preisgestaltung reagiert dann ohne Verzögerung auf plötzliche Verschiebungen bei Beschaffungskosten oder veränderte Marktpreise oder volatile Nachfragesituationen.

Konkrete Produkte oder Leistungen erhalten statt eines fixen ewig-gültigen Katalogpreises einen dynamischen Preis, der unmittelbar auf alle Veränderungen reagiert.

Insbesondere bei Lagerhaltung kommt der Aspekt der Laufzeit hinzu: Der heute volle Lagerplatz soll zu einem bestimmten Zeitpunkt wieder frei sein – und die Produkte alle zum höchstmöglichen Preis verkauft werden. Statische Rabatt-Aktionen werden durch eine dynamische Preisfindung abgelöst, die aus früheren Verläufen gelernt hat und die aktuelle Nachfragesituation einbezieht. Das verbessert nicht nur Umsatz und Marge, sondern vermindert die Notwendigkeit, Artikel zu Schleuderpreisen loszuwerden, nur um den Lagerplatz wieder nutzen zu können.

In einem Geschäftsmodell, das individuelle Preise für jedes Angebot ermittelt und zahlreiche Konfigurationen einbeziehen muss, berücksichtigt das Dynamic Pricing die aktuelle Kostenstruktur für alle Bestandteile. So erhalten Kunden stets gute Preise, die der Anbieter nicht bereut.

Jede Preiskalkulation basiert auf der korrekten Ermittlung des kostendeckenden Minimalpreises, zu dem etwas angeboten wird. Für die Berechnung der Kosten liegen alle internen Daten in einem normalisierten Format vor, um eine korrekte und jederzeit aktuelle Berechnung zu ermöglichen. Gleichermaßen werden für die Ermittlung der Preis- und Nachfragesituation auf dem Markt externe Daten aus unterschiedlichen Quellen bezogen. Vielerorts finden sich historisch gewachsene Datenbankbestände und Datensilos. Damit ein Dynamic-Pricing-System vernünftig arbeiten kann, sind viele Fragen zu klären:

• Welche Datenquellen sind für die Preiskalkulation relevant?
• Welche Daten geben Aufschluss über das Nachfrageverhalten?
• Welche Quellsysteme sind verfügbar und sind deren Daten kompatibel?
• Wie verfügbar sind die Daten, auch wenn es um eine Million Abrufe geht?
• Wie aktuell und verlässlich sind die Daten?
• Und: Woher wissen Sie das?

Ordnung in diese Datenmenge zu bringen, ist nicht trivial. Viele Datenstrukturen ähneln einem Knäuel. Damit Sie ein KI-System sinnvoll nutzen können, brauchen Sie jedoch klare Pfade und Verbindungen.

Sind die Daten vorhanden und geeignet aufbereitet, wird daraus der optimale Preis kalkuliert. Dabei fließen aktuelle Beschaffungskonditionen ebenso ein wie Nachfrage-Verschiebungen oder veränderte Marktsituationen und alle weiteren Parameter, die für die Berechnung interessant sein können.

Nur die höchste Datenqualität (Umfang, Aktualität, Verlässlichkeit) ermöglicht die beste Pricing-Kompetenz.

Ist Dynamic Pricing durch eine gute Datenbasis ermöglicht, entscheidet die Strategie, wie die Preisfindung erfolgt. Beispielsweise können solche Zielrichtungen erreicht werden:

• Personalisierte Preise je Kunde oder Kundengruppe
• Tagespreise, die den Umsatz maximieren
• Hyperaktuelle Preise, die höchste Margen erzielen
• Preise, die optimale Konversion in den verschiedenen Sales-Kanälen erzeugen
• Aktuelle Preise, die Preisschwankungen in Beschaffung oder auf dem Markt abfangen
• Laufzeitoptimierte Preise für Lageroptimierung

Häufig werden verschiedene Strategien miteinander kombiniert, was die Komplexität erhöht und für menschliches Aussteuern disqualifiziert. Ein Steuerwerk, ein definiertes Regelset oder eine flexible KI übernehmen diese Aufgabe und finden den optimalen Preis. Dabei gilt es natürlich, die Unternehmensziele zu berücksichtigen:

Wir sehen uns Ihre Datensituation im Detail an und finden heraus, wo sich Daten intern und extern befinden könnten, die Sie für die dynamische Preisanpassung brauchen. Dabei werden auch die Verfügbarkeit, Aktualität, Verlässlichkeit und Kompatibilität dieser Daten beurteilt.

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Wir helfen Ihnen, die Qualität Ihrer Daten zu verbessern und sie so aufzubereiten, dass sie für ein KI-System nutzbar werden. Dabei optimieren wir Ihre Datenstrecken und Datenhaltung für eine kontinuierlich hohe Datenqualität.

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Wir unterstützen Sie dabei, Ihre Datenbankarchitektur so zu verändern, dass Sie die Möglichkeiten moderner KI-Systeme ausschöpfen können. Das betrifft die Bereitstellung der Ausgangsdaten ebenso wie die Verfügbarmachung der Daten, die das Dynamic Pricing ergibt.

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