Preise festlegen, die immer in Mode sind
7Learnings kombiniert langfristige und kurzfristige Nachfrageprognosen, um den Preis eines Modells über dessen gesamte Lebensdauer hinweg zu ermitteln – vom Vollpreis über alle Preisnachlassphasen bis hin zum Ausverkauf. Das Modell berücksichtigt die erwarteten Erlöse und den Restwert des Lagerbestands am Ende der Saison und erstellt dann eine Preisnachlasssequenz, die über die gesamte Saison hinweg den höchsten Gewinn erzielt, anstatt auf einen möglichst schnellen Abverkauf abzuzielen.
Legen Sie für jedes Produkt optimale Preise nach Region, Land oder einzelnen Vertriebskanälen fest. Modelle des maschinellen Lernens ermitteln die für jeden Kanal spezifische Preiselastizität und berücksichtigen dabei die damit verbundenen Gesamtkosten, einschließlich der durch Zölle bedingten Änderungen der Einstandskosten. Ihr Angebot bleibt auf jedem Markt, auf dem Sie verkaufen, wettbewerbsfähig.
7Learnings unterstützt Sie dabei, Ihren Umsatz zu steigern, Ihre Marketingausgaben zu optimieren und Ihre Marketing- sowie Preisgestaltungsmaßnahmen aufeinander abzustimmen. Unser Tool zur Optimierung des Performance-Marketings prognostiziert präzise, wie sich verschiedene Marketingentscheidungen auf den Traffic, die Konversionsraten und die Kosten pro Klick (CPC) auswirken. Wir zeigen Ihnen die optimalen Kampagneneinstellungen auf und stimmen Ihre Marketing- und Preisstrategien anhand unserer gemeinsamen Prognose aufeinander ab. Darüber hinaus können Sie Ihre Gutscheinvergabe und Rabatte optimieren und so sicherstellen, dass jede Entscheidung mit Ihren Geschäftszielen im Einklang steht.
Modesortimente zeichnen sich durch eine große Variantenvielfalt aus: Ein Modell ist in verschiedenen Größen und Farben erhältlich, wobei sich jede Variante unterschiedlich gut verkauft. 7Learnings legt die Preise anhand der Größenverteilung statt des Modells fest und ermittelt dabei die Preiselastizität über verschiedene Produktmerkmale wie Kategorie, Farbe und Passform hinweg. Dadurch ist es möglich, Neuheiten, Ladenhüter und Varianten mit geringer Absatzzahl präzise zu bepreisen, die Marge bei den ausverkauften Größen zu sichern und Überbestände bei den nicht verkauften Varianten zu vermeiden.
Die meisten Plattformen für Preisanalysen und dynamische Preisgestaltung arbeiten nach einem zentralen Ablauf: Wettbewerber beobachten, Preisänderungen erkennen, eine Preisanpassungsregel anwenden. Dieser Ablauf eignet sich für Produktkategorien, in denen für nahezu jeden Artikel ein Wettbewerbspreis vorliegt.
In der Modebranche gelten andere Regeln. Ein Großteil des Sortiments besteht aus Eigenmarken oder Exklusivartikeln, sodass es keine Preise von Mitbewerbern gibt, die als Anhaltspunkt dienen könnten. Die Nachfrage ist saisonabhängig, und das entscheidende Signal ist Ihr eigener Lagerbestand: der Abverkauf im Vergleich zum Plan, die Bestandsabdeckung über die gesamte Größenpalette hinweg und die verbleibende Zeit in Wochen bis zur Einführung der nächsten Kollektion. Ein fester Preisnachlasskalender reagiert auf dieses Signal nach einem festen Zeitplan und nicht auf der Grundlage der aktuellen Daten. Die meisten Einzelhändler arbeiten nach wie vor auf diese Weise; 64 % beschreiben ihre Preisgestaltung als weitgehend manuell und erfahrungsbasiert, und nur 4 % nutzen eine vollständig vorausschauende und automatisierte Preisgestaltung, laut der Hive-Barometer: Preisgestaltung.
7Learnings prognostiziert anhand Ihrer Transaktionshistorie die Nachfrage und die Elastizität auf SKU-Ebene. Dies umfasst Eigenmarkenartikel ohne Bezug zu Konkurrenzprodukten, und verwandelt Preisnachlässe in einen durchgängigen Saisonverlauf anstatt Rabatte für sich genommen zu betrachten. Änderungen der Gesamtkosten, einschließlich Tarifverschiebungen, geben Sie dieselbe Prognose ein, und Sie sehen die prognostizierten Auswirkungen auf Gewinn, Umsatz und Absatz, noch bevor ein Preis veröffentlicht wird. Die Preise der Wettbewerber sind dabei lediglich eine Eingangsgröße für diese Prognose und nicht der Auslöser dafür.
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7Learnings ist eine ideale Lösung für Modemarken und Einzelhändler, da es sich besonders gut für Sortimente jeder Größe und für Produkte mit zahlreichen Varianten eignet. Wir ermöglichen es Ihnen, die optimalen Preise für jeden Vertriebskanal und über den gesamten Lebenszyklus Ihrer Produkte hinweg zu ermitteln, wobei Kennzahlen wie erwartete Retouren und der Restwert des Lagerbestands berücksichtigt werden. Dadurch erzielen unsere Kunden im Durchschnitt eine Steigerung von Gewinn und Umsatz um 15 %.
Wir arbeiten mit den Daten, die Ihnen vorliegen. Die Modelle lernen anhand aller Produkte in Ihrem Sortiment, sodass sie auch bei begrenzten Preisdaten effektiv funktionieren. In der Regel benötigen wir etwa 100 Preisänderungen insgesamt sowie zwei bis drei Anpassungen bei verkaufsstarken Artikeln. Da die Modelle gängige Elastizitätsfaktoren bereits erkennen, können sie diese in Ihrem Sortiment auch dann identifizieren, wenn nur wenige explizite Preisänderungen vorliegen.
Ja, unser Optimierungsalgorithmus ist nicht von den Daten der Wettbewerber abhängig und liefert optimale Preise für diese Produkttypen.
Ja, natürlich! Unsere Lösung kann auch umsatzschwache Produkte optimieren, da unser Algorithmus produkt- und attributübergreifend lernt.
Die Preisgestaltung erfolgt auf Variantenebene und nicht auf Modellebene. 7Learnings ermittelt die Preiselastizität über alle Produktmerkmale hinweg, sodass für jede Größe und Farbe eine eigene Nachfrageprognose sowie ein eigener empfohlener Preis ermittelt werden. Dies ist von Bedeutung, da sich ein Modell selten gleichmäßig über die gesamte Größenpalette hinweg verkauft. Wird das gesamte Modell mit einem einheitlichen Rabatt angeboten, werden die Größen abverkauft, die sich zum Vollpreis verkauft hätten, während die verbleibenden Größen zurückbleiben.
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