7Learnings prognostiziert, wie sich Preisänderungen auf Ihren Gewinn, Ihren Umsatz, Ihre Verkaufszahlen und Ihre Lagerbestände für alle Produkte auswirken werden, und legt anschließend den optimalen Preis fest, mit dem Sie Ihre Umsatz- und Gewinnziele erreichen können.
Eine Software zur Preisoptimierung sollte Ihnen bereits vor der Veröffentlichung eines Preises Aufschluss darüber geben, wie sich dieser auswirken wird. 7Learnings wendet prädiktive Analysen auf Ihre historischen Verkaufsdaten, Produktmerkmale, Lagerbestände und Marketingdaten an, prognostiziert die Nachfrage und die Preiselastizität für alle Ihre SKUs und wird täglich mit neuen Daten neu trainiert.
Unsere Preisoptimierung führt zu einer durchschnittlichen Gewinnsteigerung von 15 %, was durch strenge A/B-Tests bestätigt wurde. Unser Preisoptimierungstool prognostiziert, wie sich unterschiedliche Preisniveaus auf die Nachfrage und die Rentabilität auswirken, und hilft Ihnen dabei, die Preise zu ermitteln, die zu besseren wirtschaftlichen Ergebnissen führen.
Beispiel: Ermitteln Sie für jedes Produkt die Preisniveaus, die den Gewinn maximieren, indem Sie die prognostizierte Nachfrage und die Marge in verschiedenen Preisszenarien miteinander vergleichen.
Wir ermöglichen es Ihnen, Preisentscheidungen für Ihr gesamtes Sortiment zu automatisieren und so den manuellen Arbeitsaufwand um bis zu 80 % zu reduzieren. Anstatt Preise manuell zu analysieren und anzupassen, kann sich Ihr Team auf die Strategie konzentrieren, während der Optimierer die komplexen Aufgaben in großem Umfang übernimmt.
Beispiel: Passen Sie die Preise Ihres gesamten Sortiments entsprechend der sich ändernden Nachfrage und den geschäftlichen Zielen an, ohne die Preise manuell berechnen und aktualisieren zu müssen.
Halten Sie Ihre Preisentscheidungen stets auf dem neuesten Stand – mit selbstlernenden Machine-Learning-Modellen, die sich kontinuierlich an die sich ändernde Nachfrage und die Marktbedingungen anpassen und an sieben Tagen in der Woche automatisch aktualisiert werden.
Beispiel: Passen Sie die Preise automatisch an, während Produkte ihren Lebenszyklus durchlaufen – von der Markteinführung über die Nachfragespitze bis hin zu Saisonausverkäufen.
Erhalten Sie engagierte Unterstützung durch Datenwissenschaftler, die Sie bei der Datenintegration begleiten und Ihnen kontinuierlich dabei helfen, Ihre Prognosen zu optimieren. Von der Aufbereitung Ihrer Daten bis hin zur Verbesserung der Prognosequalität steht Ihnen fachkundige Unterstützung zur Verfügung, damit die Preisoptimierung Ihrem Unternehmen zugutekommt.
Beispiel: Arbeiten Sie mit unseren Datenwissenschaftlern zusammen, um Ihre Nachfrageprognosen zu verfeinern und sicherzustellen, dass Ihre Preisgestaltung Ihrem Sortiment und Ihren geschäftlichen Anforderungen entspricht.
Prognostizieren Sie die Auswirkungen verschiedener Preisniveaus auf Gewinn, Umsatz und Absatz auf Produktebene, bevor Sie eine Änderung umsetzen. Unsere Elastizitätsmodelle gelten für Ihr gesamtes Sortiment, einschließlich Produkten mit begrenzter Verkaufshistorie, und helfen Ihnen dabei, fundierte Preisentscheidungen zu treffen.
Beispiel: Vergleichen Sie die prognostizierten Ergebnisse eines siteweiten Gutscheins mit 20 % Rabatt mit gezielten Rabatten auf Produkte mit geringer Umschlagshäufigkeit, bevor Sie sich für eine Werbestrategie entscheiden.
Verknüpfen Sie Ihre Transaktionshistorie, Produktmerkmale und Bestandsdaten mit optionalen Marketing- und Wettbewerbsdaten. Das Data-Science-Team von 7Learnings übernimmt die Datenaufbereitung, und die Verknüpfung läuft danach automatisch ab. Die Datenverarbeitung unterliegt unseren Sicherheits- und Compliance-Standards.
Wählen Sie die Produkte, Kategorien, Märkte, Vertriebskanäle oder Saisonzeiten aus, die Sie optimieren möchten. Nutzen Sie die in Ihren Daten verfügbaren Attribute, um den Umfang jeder Preisstrategie festzulegen, und wenden Sie unterschiedliche Ansätze dort an, wo Ihr Unternehmen sie benötigt.
Legen Sie die geschäftlichen Rahmenbedingungen fest, die Ihre Preisempfehlungen berücksichtigen müssen. Wenden Sie Regeln wie Mindestmargen, Rabattobergrenzen und Beschränkungen bei Preisänderungen an, um sicherzustellen, dass die Empfehlungen im Rahmen Ihrer geschäftlichen Anforderungen bleiben.
Wählen Sie für jeden Preisbereich das geschäftliche Ziel aus. Ganz gleich, ob Sie den Gewinn maximieren, den Umsatz steigern, die Margen sichern oder den Absatz erhöhen möchten – 7Learnings ermittelt anhand Ihrer Ziele, welche Preisentscheidungen am ehesten zum gewünschten Ergebnis führen.
Prüfen Sie die Nachfrageprognosen und Optimierungen auf Produktebene und sehen Sie, wie sich unterschiedliche Preise voraussichtlich auf Gewinn, Umsatz, Absatz und Lagerbestände auswirken werden. Vergleichen Sie alternative Preisstrategien nebeneinander, bevor Sie sich für eine Änderung entscheiden, und verschaffen Sie sich dabei einen Überblick über die zu erwartenden Ergebnisse der einzelnen Ansätze.
Genehmigen Sie Ihre Empfehlungen und übertragen Sie diese in Ihr Shopsystem oder exportieren Sie sie auf SKU- oder Variantenebene. Planen Sie den Upload mit einem E-Mail-Genehmigungsschritt, sofern dies unterstützt wird, und vergleichen Sie anschließend die tatsächliche Leistung mit den Prognosen, um die Genauigkeit und die Akzeptanz im Zeitverlauf zu überwachen. Jede Empfehlung bietet Einblicke in die Faktoren, die dem vorgeschlagenen Preis zugrunde liegen, darunter Preiselastizität und Lagerbestände.
Beides sind Formen der dynamischen Preisgestaltung: Bei der regelbasierten Preisgestaltung werden Preise anhand von Bedingungen festgelegt, die Sie im Voraus definieren, während die prädiktive Preisgestaltung prognostiziert, wie sich der jeweilige Preis auf die Nachfrage auswirken wird, und dann eine Auswahl trifft. In der folgenden Tabelle werden die beiden Ansätze anhand von 11 Kriterien verglichen, und der vollständige Vergleichsleitfaden erläutert, in welchen Fällen sich der jeweilige Ansatz eignet.
Rule-basedPricingDynamic pricing that sets prices based on a predefined set of rules. | PredictivePricingDynamic pricing that adjusts prices based on predicted outcomes. |
|
|---|---|---|
| Supports rule based pricing | ||
| Utilization of competitor prices | ||
| Learns automatically from past price changes | ||
| Algorithm considers all relevant data features (e.g. transactions, weather, seasonality) | ||
| Utilizes price elasticity | ||
| Predicts price change impact on KPIs | ||
| Optimal prices for private label products & bundles | ||
| Channel specific pricing (e.g. country) | ||
| Long-tail pricing & initial pricing | ||
| Goal driven steering across the assortment | ||
| Considers and cross-optimizes marketing decisions (e.g. coupons, promotions or performance marketing ) |
Einzelhändler, die mit 7Learnings zusammenarbeiten, steigern ihren Gewinn um durchschnittlich 15 % – gemessen im Vergleich zu einer Kontrollgruppe und nicht anhand eines Vorher-Nachher-Vergleichs. Die nachstehenden Ergebnisse stammen von europäischen Einzelhändlern, wurden durch A/B-Tests verifiziert und vollständig veröffentlicht.
Durch die Optimierung der Preise auf verschiedenen Online-Marktplätzen mithilfe von 7Learnings und ChannelEngine erzielte Petrol Industries eine Gewinnsteigerung von 61%.
Lesen Sie die Fallstudie zu Petrol Industries →
Durch den Einsatz von Predictive Pricing zur Steigerung der Rentabilität und zur Steuerung der Saisonausverkäufe erzielte Outletcity eine Gewinnsteigerung von 26 % und reduzierte gleichzeitig die Komplexität und den Arbeitsaufwand bei der Preisgestaltung.
Lesen Sie die Fallstudie zu Outletcity →
Durch den Einsatz von Predictive Pricing zur Gewinnmaximierung erzielte Westwing bei dem im A/B-Test berücksichtigten Sortiment einen deutlichen Gewinnanstieg und konnte gleichzeitig den Zeitaufwand für die Abwicklung halbieren.
Lesen Sie die Fallstudie zu Westwing →
Durch die Einführung einer auf maschinellem Lernen basierenden Preisoptimierung erzielte apo.com neben einem einstelligen Umsatzanstieg auch eine zweistellige Gewinnsteigerung und vereinfachte gleichzeitig seine Preisgestaltungsprozesse.
Lesen Sie die Fallstudie zu apo.com →
Gewinnsteigerung
weniger manuelle Arbeit
schnellere Optimierung
„Wir sollten unsere Entscheidungen nicht aufgrund eines Bauchgefühls treffen, sondern auf der Grundlage dessen, was wir als wahrscheinlich einschätzen.“
Sie haben Fragen? Wir haben Antworten.
Software zur Preisoptimierung ermittelt anhand von Daten – und nicht anhand fester Regeln – die Preise, die einem geschäftlichen Ziel am besten entsprechen. Modelle zur Preisoptimierung schätzen ein, wie das Kundenverhalten auf Preise reagiert, berücksichtigen die Preissensitivität der einzelnen Produkte sowie Lagerbestände, saisonale Schwankungen, Kosten und Vertriebskanäle und empfehlen auf dieser Grundlage entsprechende Preise.
Regelbasierte Tools wenden von Ihnen im Voraus festgelegte Bedingungen an. Vorausschauende Tools prognostizieren zunächst den Preis und wählen diesen anschließend aus. Der Unterschied zeigt sich am deutlichsten bei großen Sortimenten, bei denen die Anzahl der miteinander in Wechselwirkung stehenden Entscheidungen den Rahmen dessen überschreitet, was ein Regelsatz abbilden kann.
7Learnings trainiert ein Modell für maschinelles Lernen anhand Ihrer Transaktionshistorie, Produktmerkmale und Bestandsdaten und passt es täglich neu an. Das Modell prognostiziert die Nachfrage und die Preiselastizität für jeden in Frage kommenden Preis bei jedem Produkt – einschließlich Artikeln mit geringer Preishistorie –, indem es aus Ihrem gesamten Sortiment lernt.
Sie legen ein geschäftliches Ziel sowie alle Regeln fest, denen die Preise entsprechen müssen. Der Optimierer liefert empfohlene Preise zusammen mit einer Prognose zu deren Auswirkungen auf Gewinn, Umsatz, Absatz und Lagerbestand. Sie prüfen und genehmigen diese, bevor etwas live geschaltet wird, sodass sich die Preisgestaltung von der manuellen Erstellung von Listen hin zur Genehmigung von Empfehlungen verlagert.
Sie sehen das Ergebnis, bevor Sie sich festlegen. Bei der regelbasierten Preisgestaltung wird zunächst eine Bedingung angewendet und anschließend das Ergebnis gemessen, wodurch Preisnachlässe reaktiv und oft verspätet erfolgen.
Bei der prädiktiven Preisgestaltung werden zunächst die Auswirkungen jedes einzelnen Preises prognostiziert, sodass Sie Strategien vergleichen, auf ein bestimmtes Ziel hinarbeiten, Ihre Wettbewerbsposition dort sichern können, wo es darauf ankommt, und Preise für Produkte festlegen können, für die es überhaupt keine Referenzpreise von Wettbewerbern gibt. Regeln spielen nach wie vor eine wichtige Rolle als Leitplanken, indem sie die Mindestmargen und Rabattobergrenzen festlegen, innerhalb derer der Optimierer arbeiten muss.
Nein. Bei der Implementierung handelt es sich eher um eine Datenanbindung als um eine Plattformmigration, und unser Team kümmert sich um die Datenaufbereitung. Die meisten Kunden führen einen dreimonatigen Proof of Concept durch, der als A/B-Test gemessen wird, und der technische Aufwand auf Ihrer Seite ist so gering, dass die Preis- und Vertriebsteams – und nicht die IT-Abteilung – für die tägliche Projektleitung zuständig sind.
Die meisten Kunden verzeichnen bereits in den ersten Wochen nach der Inbetriebnahme messbare Verbesserungen bei Gewinn und Umsatz, und ein standardmäßiger dreimonatiger Proof-of-Concept reicht aus, um den Zuwachs im Vergleich zu einer Kontrollgruppe zu quantifizieren. Wenn Sie vor Beginn eine Schätzung wünschen, liefert Ihnen der Gewinnsteigerungsrechner einen Wert auf der Grundlage Ihrer eigenen Zahlen.
Erfahren Sie von Felix Hoffmann, dem CEO von 7Learnings , wie Sie Ihre Gewinne aus Google Ads um 10–20 % steigern können .
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