{"id":17887,"date":"2026-08-17T11:16:05","date_gmt":"2026-08-17T09:16:05","guid":{"rendered":"https:\/\/7learnings.com\/comparisons\/beste-software-fur-die-preisgestaltung-im-einzelhandel\/"},"modified":"2026-10-16T10:06:53","modified_gmt":"2026-10-16T08:06:53","slug":"beste-software-fur-die-preisgestaltung-im-einzelhandel","status":"publish","type":"comparisons","link":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/comparisons\/beste-software-fur-die-preisgestaltung-im-einzelhandel\/","title":{"rendered":"Die 7 besten Softwareplattformen f\u00fcr die Preisgestaltung im Einzelhandel, geordnet nach dem Umfang des maschinellen Lernens"},"content":{"rendered":"\t\t
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Wenn Sie bereits an einigen Vorf\u00fchrungen von Preisgestaltungssoftware f\u00fcr den Einzelhandel teilgenommen haben, werden Ihnen sicherlich bekannte Muster auffallen. Jede Plattform verspricht h\u00f6here Margen, Automatisierung in Echtzeit und KI-Funktionen, und die Funktionslisten, G2-Bewertungen sowie die Anzahl der Integrationsm\u00f6glichkeiten sehen nahezu identisch aus. Was dabei jedoch nicht deutlich wird, ist, wie ein Tool tats\u00e4chlich einen Preis festlegt: ob es die Nachfrage vor der Preisgestaltung prognostiziert oder ob es Regeln nachtr\u00e4glich anwendet. <\/span><\/p>

Dieser Unterschied, der als \u201eTiefe des maschinellen Lernens\u201c (ML) bezeichnet werden kann, unterscheidet Software, die auf Gewinnoptimierung ausgerichtet ist, von Software, die lediglich Reaktionen automatisiert. Anhand dieses Kriteriums werden in der folgenden Liste die sieben Plattformen bewertet. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Warum die Tiefe des maschinellen Lernens der richtige Ma\u00dfstab f\u00fcr die Bewertung von Preisgestaltungssoftware im Einzelhandel ist\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Jede Preismanagement-Software bewegt sich auf einem Spektrum zwischen zwei Architekturen. Ein regelbasiertes, entscheidungsorientiertes System trifft die Preisentscheidung anhand von Preisregeln, die Sie konfigurieren (z. B. \u201eWenn ein Wettbewerber unter einen Schwellenwert f\u00e4llt, passen Sie den Preis an\u201c), und erstellt m\u00f6glicherweise anschlie\u00dfend eine Prognose, um zu erkl\u00e4ren, was geschehen ist. <\/span><\/p>

Ein \u201ePrediction-First\u201c-System kehrt hingegen die Reihenfolge um, indem es vor einer Preisentscheidung prognostiziert, wie sich die Nachfrage bei verschiedenen Preisniveaus entwickeln wird. Die Empfehlung ergibt sich aus den Modellergebnissen und nicht aus einer Regel. Darin liegt der wesentliche Unterschied zwischen <\/span> regelbasierte und auf maschinellem Lernen basierende Preisgestaltung<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Zur Veranschaulichung: Die regelbasierte Preisgestaltung ist vergleichbar damit, selbst Auto zu fahren und anschlie\u00dfend von einer KI eine Bewertung zu erhalten, wie gut Sie sich geschlagen haben. Bei der \u201ePrediction-First\u201c-Preisgestaltung f\u00e4hrt das Auto selbstst\u00e4ndig, wobei es sich auf ein Modell der vor Ihnen liegenden Strecke st\u00fctzt. <\/span><\/p>

Bei einem \u201ePrediction-First\u201c-System haben Sie den operativen Vorteil, dass Sie die voraussichtlichen Auswirkungen auf Gewinnmarge, Umsatz und Absatz bereits vor der Inkraftsetzung eines Preises kennen. Bei einem \u201eRule-First\u201c-System erfahren Sie dies erst im Nachhinein. <\/span><\/p>

Viele Tools, die sich selbst als \u201eKI\u201c vermarkten, sind einen genaueren Blick wert, da sich diese Bezeichnung h\u00e4ufig eher auf eine Berichtsebene als auf die eigentliche Entscheidungsengine bezieht. Die entscheidende Frage lautet: <\/span>Fragen Sie einen beliebigen Anbieter<\/span><\/a> Die Frage ist ganz einfach: Kann das Tool eine Preisempfehlung ohne menschliches Eingreifen erstellen? Eine auf Vorhersagen basierende Engine wie die von 7Learnings kann dies; eine regelbasierte oder hybride Engine ben\u00f6tigt hingegen eine Person oder eine Regel, um zu einer Entscheidung zu gelangen. <\/span><\/p>

Um die sieben Plattformen einheitlich miteinander vergleichen zu k\u00f6nnen, wird jede einzelne anhand von vier Dimensionen der ML-Tiefe bewertet:<\/span><\/p>

  1. Entscheidungsarchitektur<\/b>
    <\/span>Ob die Plattform die Nachfrage prognostiziert, bevor sie einen Preis festlegt, oder ob sie Regeln nachtr\u00e4glich anwendet. Dies entscheidet dar\u00fcber, ob eine Plattform auf Gewinnoptimierung ausgerichtet ist oder lediglich auf den Markt reagiert. <\/span><\/li>
  2. H\u00e4ufigkeit der Modell-Neutraining<\/b>
    <\/span>Wie oft das Nachfragemodell anhand neuer Daten neu trainiert wird. Der Einzelhandel unterliegt t\u00e4glichen Schwankungen, da Produkte auf den Markt kommen und abverkauft werden; daher legt ein t\u00e4glich neu trainiertes Modell die Preise auf der Grundlage der aktuellen Nachfrage fest, w\u00e4hrend ein veraltetes Modell die Preise anhand der Muster des Vormonats berechnet. <\/span><\/li>
  3. Tiefe der Modellierung der Preiselastizit\u00e4t<\/b>
    <\/span>Inwieweit die Plattform die Reaktion der Nachfrage auf den Preis genau einsch\u00e4tzt und in welchem Detaillierungsgrad. Ausf\u00fchrlicher <\/span>     Elastizit\u00e4tsmodellierung<\/span><\/a> auf SKU-Ebene, einschlie\u00dflich produkt\u00fcbergreifender Effekte und Kannibalisierungseffekte, liefert genauere Gewinnprognosen als eine einzelne Elastizit\u00e4tskurve.<\/span><\/li>
  4. Sicherheit<\/b>
    <\/span>Wo Ihre Preis- und Transaktionsdaten gespeichert sind und wie diese gesch\u00fctzt werden. Dies ist vor allem f\u00fcr Unternehmenskunden von Bedeutung, die auf Zertifizierungen wie SOC 2 und ISO 27001 achten und eine Trennung ihrer Daten von denen anderer Kunden erwarten. <\/span><\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Die 7 besten Softwareplattformen f\u00fcr die Preisgestaltung im Einzelhandel, geordnet nach der Tiefe des maschinellen Lernens\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Plattform<\/b><\/p><\/td>

    Entscheidungsarchitektur<\/b><\/p><\/td>

    Neutraining des Modells<\/b><\/p><\/td>

    Modellierung der Elastizit\u00e4t<\/b><\/p><\/td>

    Am besten geeignet f\u00fcr<\/b><\/p><\/td><\/tr>

    1. 7 Erkenntnisse<\/b><\/p><\/td>

    ML mit Schwerpunkt auf Vorhersagen, ohne Regel-Engine als Kernkomponente<\/span><\/p><\/td>

    T\u00e4glich<\/span><\/p><\/td>

    Gewinn auf Artikelebene, produkt\u00fcbergreifend, \u00fcber die gesamte Saison hinweg<\/span><\/p><\/td>

    Gro\u00dfhandel f\u00fcr Unternehmen mit nachfrageorientierter Preisgestaltung; besonders stark bei saisonalen, variantenreichen und Eigenmarken-Sortimenten<\/span><\/p><\/td><\/tr>

    2. Competera<\/b><\/p><\/td>

    \u201ePrediction-first\u201c-Deep-Learning mit regelbasierten Leitplanken<\/span><\/p><\/td>

    Jeder Preisberechnungszyklus (t\u00e4glich oder w\u00f6chentlich)<\/span><\/p><\/td>

    \u00dcber 20 Nachfragefaktoren, Kreuzelastizit\u00e4t<\/span><\/p><\/td>

    Gro\u00dfe, in mehreren Kategorien t\u00e4tige Einzelh\u00e4ndler, die eine umfassende Elastizit\u00e4tsmodellierung \u00fcber alle Vertriebskan\u00e4le hinweg anstreben<\/span><\/p><\/td><\/tr>

    3. Quicklizard<\/b><\/p><\/td>

    Hybrid \u2013 ML plus eine konfigurierbare Regel-Engine<\/span><\/p><\/td>

    Kontinuierliche Anpassung in Echtzeit<\/span><\/p><\/td>

    Flexibilit\u00e4t und Produktrollen, kombiniert mit Regeln<\/span><\/p><\/td>

    Schnelle Omnichannel-Umsetzung auf verschiedenen Marktpl\u00e4tzen<\/span><\/p><\/td><\/tr>

    4. RELEX Solutions<\/b><\/p><\/td>

    Nachfrageprognosegesteuert innerhalb einer Lieferketten-Suite<\/span><\/p><\/td>

    Kontinuierliche ML-Prognosen<\/span><\/p><\/td>

    Abh\u00e4ngig von Nachfrage und Lagerbestand, stark bei Preisnachl\u00e4ssen<\/span><\/p><\/td>

    Lebensmittel und Frischwaren; Preisgestaltung entsprechend Lagerbestand und Nachschub<\/span><\/p><\/td><\/tr>

    5. Revionics<\/b><\/p><\/td>

    Optimierung der ML-Nachfrage mithilfe einer Regel-Engine<\/span><\/p><\/td>

    Regelm\u00e4\u00dfige Fortbildung<\/span><\/p><\/td>

    Bayesianisch, Kreuzelastizit\u00e4t, Kannibalisierung<\/span><\/p><\/td>

    Preisgestaltung im Unternehmenslebenszyklus (Grundpreis, Sonderangebot, Preisnachlass)<\/span><\/p><\/td><\/tr>

    6. Omnia Retail<\/b><\/p><\/td>

    Regelbasiert (Preisstrategiebaum) sowie Wettbewerbsbeobachtung<\/span><\/p><\/td>

    Nicht modellbasiert; kontinuierliche Aktualisierung der Wettbewerberdaten<\/span><\/p><\/td>

    begrenzt, im Entstehen begriffen<\/span><\/p><\/td>

    Durch Marktpl\u00e4tze und DTC-Wettbewerber bedingte Preisanpassungen; Einhaltung der EU-Vorschriften<\/span><\/p><\/td><\/tr>

    7. Pricefx<\/b><\/p><\/td>

    Preismanagement und CPQ mit einem KI-Optimierungsmodul<\/span><\/p><\/td>

    Optimierungsmodul, das nicht zum Kern des Arbeitsablaufs geh\u00f6rt<\/span><\/p><\/td>

    Pr\u00e4sentation \u00fcber das Optimierungsmodul; B2B-Segmentierung<\/span><\/p><\/td>

    B2B-Preisgestaltung und Angebotserstellung (Fertigung, Vertrieb)<\/span><\/p><\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    1. 7 Erkenntnisse<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Liniendiagramm,\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    7Learnings ist eine auf Prognosen basierende Preisgestaltungsplattform. Das System prognostiziert die Nachfrage und die Preiselastizit\u00e4t auf SKU-Ebene und nutzt anschlie\u00dfend eine spezielle Optimierungs-Engine, die diese Prognosen in Preise umwandelt, die den gesch\u00e4ftlichen Zielen eines Einzelh\u00e4ndlers am besten entsprechen. <\/span><\/p>

    Die Zielsteuerung ist das Alleinstellungsmerkmal, da die Teams die kommerziellen Ziele festlegen, auf die die Preise ausgerichtet werden sollen. Dazu k\u00f6nnen beispielsweise eine Mindestmarge, eine Frist f\u00fcr den Abverkauf oder eine Umsatzuntergrenze geh\u00f6ren, und der Optimierer ermittelt die Preise, mit denen diese Ziele erreicht werden. Andererseits stehen regelbasierte Leitplanken wie beispielsweise eine Vorgabe zur Anpassung an die Preise der Wettbewerber f\u00fcr Teams zur Verf\u00fcgung, die diese weiterhin nutzen m\u00f6chten; sie erg\u00e4nzen jedoch lediglich die Modelle, anstatt die Entscheidung ma\u00dfgeblich zu bestimmen. <\/span><\/p>

    Was die Tiefe des maschinellen Lernens betrifft, so trainiert 7Learnings seine zugrunde liegenden Modelle t\u00e4glich neu, sodass die Prognosen mit neuen Produkten und Ums\u00e4tzen Schritt halten, sobald diese eintreten. Anschlie\u00dfend werden diese Prognosen mithilfe einer automatisierten Pipeline validiert, die jede Prognose anhand der tats\u00e4chlichen Ergebnisse nachtr\u00e4glich \u00fcberpr\u00fcft, um eine Vorausschauverzerrung zu beseitigen. <\/span><\/p>

    7Learnings modelliert die Preiselastizit\u00e4t auf der Ebene einzelner Artikel (SKU) kanal\u00fcbergreifend. Der firmeneigene Optimierer ist speziell auf die nichtlinearen mathematischen Zusammenh\u00e4nge der Nachfrage im Einzelhandel ausgelegt und ben\u00f6tigt etwa zwei Minuten f\u00fcr die Berechnung, w\u00e4hrend ein herk\u00f6mmlicher linearer Optimierer daf\u00fcr bis zu sechs Stunden ben\u00f6tigen kann. Dadurch k\u00f6nnen Teams \u201eWas-w\u00e4re-wenn\u201c-Szenarien vergleichen und die <\/span> prognostizierte Auswirkungen auf den Gewinn<\/span><\/a> bevor eine Preisentscheidung getroffen wird. Dar\u00fcber hinaus ist jede Empfehlung nachvollziehbar. Die Plattform macht die Nachfrage- und Elastizit\u00e4tsfaktoren sichtbar, die hinter jedem Preis stehen, anstatt lediglich eine Zahl anzugeben, sodass die Teams nachvollziehen k\u00f6nnen, warum der Optimierer zu diesem Ergebnis gelangt ist. <\/span><\/p>

    Was die Sicherheit betrifft, so isoliert 7Learnings jeden Kunden in einem eigenen Google Cloud-Projekt anstelle einer gemeinsam genutzten Multi-Tenant-Umgebung, verf\u00fcgt \u00fcber die Zertifizierungen SOC 2 Typ II und ISO 27001 und verschl\u00fcsselt Daten sowohl w\u00e4hrend der \u00dcbertragung als auch im Ruhezustand mit optionalen, vom Kunden verwalteten Schl\u00fcsseln. <\/span><\/p>

    Da die Modelle auf einem universellen Datenschema basieren, l\u00e4sst sich die L\u00f6sung innerhalb von Tagen statt Monaten bei einem neuen Einzelh\u00e4ndler implementieren. Die Plattform wurde jedoch speziell f\u00fcr die nachfrageorientierte Preisgestaltung im Einzelhandel entwickelt und richtet sich daher nicht an Lebensmitteleinzelh\u00e4ndler, an Teams, die alles nach manuellen Regeln abwickeln m\u00f6chten, oder an Einzelh\u00e4ndler, die eine in eine SAP-Implementierung integrierte Preisgestaltung ben\u00f6tigen. <\/span><\/p>

    Sehen Sie sich die Produktseite zur Preisoptimierung an<\/span><\/a> f\u00fcr das gesamte Produktportfolio.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    2. Competera\n<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Competera ist eine Preisgestaltungsplattform f\u00fcr Unternehmen, die sich mittlerweile fest im Bereich \u201ePrediction-First\u201c etabliert hat. Ihre \u201eContextual AI\u201c-Modelle erfordern Flexibilit\u00e4t bei mehr als 20 preisbezogenen und nicht preisbezogenen Faktoren, prognostizieren die Auswirkungen einer Preis\u00e4nderung, bevor eine Empfehlung umgesetzt wird, und sorgen daf\u00fcr, dass die Preisgestaltungsteams durch \u00fcbergeordnete Gesch\u00e4ftsregeln weiterhin eine aktive Rolle im Entscheidungsprozess spielen. <\/span><\/p>

    Die Engine von Competera nutzt Deep Learning anstelle einer einzelnen Elastizit\u00e4tskurve, ber\u00fccksichtigt dabei die Kreuzelastizit\u00e4t und die Rolle der einzelnen Produkte und trainiert ihre Modelle in jedem Preiszyklus \u2013 t\u00e4glich oder w\u00f6chentlich \u2013 neu. <\/span><\/p>

    Die Modellierung der Preiselastizit\u00e4t ist eine echte St\u00e4rke, gepaart mit \u201eWas-w\u00e4re-wenn\u201c-Szenariosimulationen und Dashboards mit erkl\u00e4rbarer KI, die aufzeigen, warum ein bestimmter Preis empfohlen wurde. Die Alleinstellungsmerkmale sind die Breite des Angebots \u00fcber Online- und station\u00e4re Kan\u00e4le hinweg sowie die regionen\u00fcbergreifende Konsistenz. <\/span><\/p>

    Rezensenten weisen auf mehrere Nachteile hin, darunter eine steilere Lernkurve w\u00e4hrend der Einrichtung. Die Integration in bestehende Systeme kann einige Zeit in Anspruch nehmen; au\u00dferdem w\u00fcnschen sich einige Nutzer individuell anpassbarere Berichtsfunktionen. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    3. Quicklizard\n<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Quicklizard ist eine Preisplattform, die sich an Einzelh\u00e4ndler und DTC-Marken richtet, die ihre Preise gleichzeitig \u00fcber viele Kan\u00e4le hinweg anpassen m\u00fcssen. Das Unternehmen positioniert sich als transparente \u201eGlasbox\u201c-KI und unterst\u00fctzt regelbasierte, KI-gesteuerte sowie gemischte Strategien nebeneinander, sodass verschiedene Kategorieteams so arbeiten k\u00f6nnen, wie sie es bevorzugen. <\/span><\/p>

    Aus architektonischer Sicht ist Quicklizard ein Hybrid: Mithilfe von maschinellem Lernen werden die Elastizit\u00e4t gesch\u00e4tzt und ermittelt, welche Ma\u00dfnahmen der Wettbewerber tats\u00e4chlich die Nachfrage beeinflussen, w\u00e4hrend eine konfigurierbare Regel-Engine die Ausf\u00fchrung und die Sicherheitsvorkehrungen \u00fcbernimmt. <\/span><\/p>

    Die Modelle passen sich an Echtzeit-Marktdaten an. Zu den Alleinstellungsmerkmalen z\u00e4hlen die Geschwindigkeit der Omnichannel-Abwicklung (Synchronisierung von E-Commerce, Marktpl\u00e4tzen und elektronischen Regaletiketten im Ladengesch\u00e4ft), eine solide Governance, Pr\u00fcfpfade und Erkl\u00e4rbarkeit sowie die Zertifizierung nach ISO 27001. <\/span><\/p>

    Die Benutzeroberfl\u00e4che von Quicklizard weist jedoch eine erhebliche Einarbeitungszeit auf, und da Regeln und KI konzeptionell parallel laufen, stellt die Nachfrageprognose lediglich einen von mehreren Faktoren dar und ist nicht der Hauptfaktor f\u00fcr die Preisgestaltung.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    4. RELEX Solutions\n<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    RELEX ist eine KI-basierte Plattform f\u00fcr die Lieferketten- und Einzelhandelsplanung, wobei die Preisgestaltung ein Modul dieser Plattform darstellt. Ihre St\u00e4rke liegt darin, Preisentscheidungen mit Nachfrageprognosen, Lagerbest\u00e4nden und dem Nachschub zu verkn\u00fcpfen, sodass eine Preisreduzierung sowohl die Preiselastizit\u00e4t als auch die tats\u00e4chlich abzupfl\u00e4ndende Lagermenge ber\u00fccksichtigt. <\/span><\/p>

    Die Prognosen von RELEX basieren auf maschinellem Lernen und modellieren die Preiselastizit\u00e4t sowie die Preisposition innerhalb einer Kategorie, was insbesondere f\u00fcr die zeitliche Abstimmung und den Umfang von Preisnachl\u00e4ssen von Nutzen ist. Das Alleinstellungsmerkmal des Systems ist die durchg\u00e4ngige Abstimmung: Preisgestaltung, Werbeaktionen, Lieferkette und Regalplanung flie\u00dfen in eine einzige Prognose ein. Dadurch eignet sich das System besonders gut f\u00fcr den Lebensmitteleinzelhandel, den Frischebereich sowie f\u00fcr alle Einzelh\u00e4ndler, bei denen die Preisgestaltung nicht vom Lagerbestand getrennt betrachtet werden kann. <\/span><\/p>

    Andererseits handelt es sich bei der Preisgestaltung eher um ein Modul als um ein eigenst\u00e4ndiges Fachgebiet, sodass sich der gr\u00f6\u00dfte Nutzen erst dann entfaltet, wenn Sie die gesamte Plattform nutzen; zudem ist die Suite eher auf den Lebensmitteleinzelhandel und den von der Lieferkette gepr\u00e4gten Einzelhandel ausgerichtet als auf die Modebranche.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    5. Revionics\n<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Revionics (mittlerweile Teil von Aptos) ist eine auf den Einzelhandel spezialisierte Software zur Preisoptimierung, die auf einer leistungsstarken maschinellen Lerntechnologie basiert. Die Engine prognostiziert die Nachfragereaktion auf Preis- und Aktions\u00e4nderungen und optimiert anschlie\u00dfend unter Ber\u00fccksichtigung der Ziele (Gewinn, Marge, Umsatz oder St\u00fcckzahlen) sowie der vom Einzelh\u00e4ndler vorgegebenen Rahmenbedingungen. <\/span><\/p>

    Was die Modellierung betrifft, geh\u00f6rt Revionics zu den umfassendsten L\u00f6sungen in dieser Liste. Das System nutzt einen hierarchischen Bayes\u2019schen Ansatz, der die Beziehungen zwischen Produkten, Filialen und Segmenten des Kundenverhaltens ber\u00fccksichtigt, Kreuzelastizit\u00e4t und Kannibalisierung modelliert und statistische Konfidenzintervalle f\u00fcr seine Elastizit\u00e4tssch\u00e4tzungen angibt. <\/span><\/p>

    Die Plattform verarbeitet sp\u00e4rliche Daten zu Artikeln mit geringem Umschlag mithilfe der \u201eLike-Item\u201c-Modellierung. Ihr Alleinstellungsmerkmal ist die Abdeckung des gesamten Lebenszyklus: Listen-, Aktions- und Ausverkaufspreise in einem System, wobei besonderer Wert auf Erkl\u00e4rbarkeit und Preisberatung gelegt wird. <\/span>
    <\/span>
    <\/span>Revionics wirft f\u00fcr K\u00e4ufer Fragen hinsichtlich der Roadmap und der Abh\u00e4ngigkeit von Anbietern auf und setzt eine ausgereifte Dateninfrastruktur sowie eine Implementierung im Unternehmensma\u00dfstab voraus. Das Unternehmen hat seine Wurzeln eher in den Bereichen Lebensmittelhandel, Massenmarkt und Heimwerkerbedarf als in der Modebranche. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    6. Omnia Retail\n<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Omnia ist eine<\/span> Software f\u00fcr dynamische Preisgestaltung<\/span><\/a> sowie eine bei europ\u00e4ischen Einzelh\u00e4ndlern und DTC-Marken, die \u00fcber Marktpl\u00e4tze verkaufen, beliebte Plattform zur Wettbewerbsbeobachtung. Ihr Kernst\u00fcck ist der \u201ePricing Strategy Tree\u201c, ein visueller, no-code-basierter Editor zur Erstellung automatisierter Preis\u00e4nderungsregeln, der mit Echtzeit-Wettbewerberpreisen gespeist wird, die von Marktpl\u00e4tzen und Preisvergleichsportalen erfasst werden. <\/span><\/p>

    Im Kern basiert Omnia auf Regeln. Das Unternehmen gibt offen zu, dass es die Zukunft als eine Kombination aus Regeln und KI sieht, und f\u00fcgt derzeit zielorientierte Knoten hinzu, denen statistische oder KI-basierte Logik zugrunde liegt; die Entscheidungsengine st\u00fctzt sich jedoch derzeit noch auf Regeln und Daten von Wettbewerbern und nicht auf Nachfrageprognosen. <\/span><\/p>

    Flexibilit\u00e4t und KI-Optimierung bilden eine zunehmend wichtige Ebene, die diesen regelbasierten Kern erg\u00e4nzt. Die Alleinstellungsmerkmale von Omnia sind Transparenz (eine \u201eZeigen Sie mir, warum\u201c-Erkl\u00e4rung f\u00fcr jeden Preis), die automatische Einhaltung der EU-Omnibus-Verordnung sowie eine leistungsstarke \u00dcberwachungsinfrastruktur. <\/span><\/p>

    Die Plattform eignet sich f\u00fcr Einzelh\u00e4ndler, deren Preisgestaltung tats\u00e4chlich vom Wettbewerb bestimmt wird, was<\/span> ein Ansatz, bei dem m\u00f6glicherweise Gewinnpotenzial ungenutzt bleibt,<\/span><\/a> , wenn anhand von Nachfragedaten ein besserer Preis festgelegt werden k\u00f6nnte. <\/span> <\/p>

    Zu den wenigen Nachteilen z\u00e4hlen eine im Vergleich zu \u201ePrediction-First\u201c-Tools eingeschr\u00e4nkte Nachfrageprognose sowie die Tatsache, dass der Regelbaum bei gro\u00dfem Umfang zunehmend komplexer wird und dessen Pflege aufwendig ist.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    7. Pricefx\n<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Pricefx ist eine cloud-native Plattform f\u00fcr Preismanagement und CPQ. Sie wird hier aufgef\u00fchrt, da sie regelm\u00e4\u00dfig in Vergleichen von \u201ePreisgestaltungssoftware\u201c auftaucht; ihr Schwerpunkt liegt jedoch eher auf der Preisgestaltung im B2B-Bereich (z. B. in der Fertigungs-, Vertriebs- und Prozessindustrie) als auf der Nachfrageoptimierung im Einzelhandel. <\/span><\/p>

    Pricefx bietet ein KI-Optimierungsmodul und einen GenAI-Assistenten an, doch das Herzst\u00fcck der Plattform bilden das Preismanagement und der \u201eConfigure-Price-Quote\u201c-Prozess: Rabatte, Vertr\u00e4ge, Werbeaktionen, Angebotserstellung sowie der Schutz der Gewinnmarge vor Margenverlusten entlang der gesamten Preis-Wasserfall-Struktur. Die Elastizit\u00e4tsmodellierung ist in diesem Optimierungsmodul integriert und st\u00fctzt sich auf die Kundensegmentierung. <\/span><\/p>

    Die Alleinstellungsmerkmale von Pricefx sind die umfassende Abdeckung des gesamten \u201eQuote-to-Cash\u201c-Prozesses sowie die tiefe ERP- und CRM-Integration. <\/span><\/p>

    Nutzer haben jedoch angemerkt, dass die Plattform mit einer erheblichen Einarbeitungszeit und hohen Kosten verbunden ist und ihre St\u00e4rken eher in den Bereichen B2B-Konfiguration und Governance als in der Nachfrageprognose f\u00fcr den Einzelhandel liegen. Daher wird ein Einzelh\u00e4ndler, der Tausende von Verbraucher-SKUs nach der Nachfrage bepreist, diese Plattform als weniger benutzerfreundlich empfinden als die oben genannten Spezialisten f\u00fcr den Einzelhandel.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    So w\u00e4hlen Sie die richtige Preisgestaltungssoftware f\u00fcr Ihr Unternehmen aus\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Zwei Fragen helfen Ihnen dabei, die Auswahl schnell einzugrenzen. Erstens: Welchen Anteil Ihrer Preisentscheidungen m\u00f6chten Sie lieber auf der Grundlage von Nachfrageprognosen als anhand manueller Regeln treffen? Wenn die ehrliche Antwort \u201edie meisten\u201c lautet, scheiden regelbasierte und \u201eMonitoring-First\u201c-Tools aus, und Sie w\u00e4hlen unter den \u201ePrediction-First\u201c-Plattformen aus. <\/span><\/p>

    Zweitens: Weist Ihre Produktkategorie eine hohe Komplexit\u00e4t hinsichtlich Mode oder Saisonabh\u00e4ngigkeit auf (Gr\u00f6\u00dfenauswahl, Eigenmarken, Absatzentwicklung \u00fcber den gesamten Lebenszyklus hinweg), oder handelt es sich um Standardwaren mit stabilen Wettbewerbspreisen? Je st\u00e4rker Ihre Marge von saisonaler Komplexit\u00e4t und Variantenvielfalt abh\u00e4ngt, desto eher ist ein Spezialist einer Generalisten-L\u00f6sung vorzuziehen. <\/span><\/p>

    Es ist auch hilfreich zu wissen, was Sie <\/span>nicht<\/span><\/i> auf der Suche nach. Tools wie Prisync sind f\u00fcr die \u00dcberwachung der Preise von Wettbewerbern konzipiert, und B2B-Plattformen wie Vendavo und Pricefx bew\u00e4ltigen die Komplexit\u00e4t von Vertr\u00e4gen, Rabatten und Angeboten. Keine der beiden Kategorien optimiert die Einzelhandelspreise auf der Grundlage der Nachfrage. <\/span><\/p>

    Die Abstimmung der Tool-Kategorie auf das tats\u00e4chliche Problem erspart Ihnen viele unn\u00f6tige Demos, und ein strukturierter Ansatz bei der<\/span> Auswahl eines KI-Preisberechnungstools<\/span><\/a> wird die Fragen zutage f\u00f6rdern, die Marketingversprechen von der Architektur unterscheiden. <\/span> <\/p>

    Sollte Ihre Antwort \u201egr\u00f6\u00dftenteils auf Prognosen basierend\u201c lauten und Ihre Kategorie eine modische oder saisonale Ausrichtung erfordern, ist die Liste der in Frage kommenden Tools begrenzt. <\/span>7Learnings<\/span><\/a> prognostiziert die Nachfrage und bew\u00e4ltigt die Komplexit\u00e4t bei Gr\u00f6\u00dfenauswahl und Abverkauf, die reine Nachfrageprognoseplattformen au\u00dfer Acht lassen. <\/span>Vereinbaren Sie eine Demo<\/span><\/a> , um das Tool in Aktion zu sehen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    H\u00e4ufig gestellte Fragen zur Software f\u00fcr die Preisgestaltung im Einzelhandel<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Worin besteht der Unterschied zwischen regelbasierter und ML-basierter Software zur Preisgestaltung im Einzelhandel?<\/b><\/h3>

    Regelbasierte Preisgestaltungssoftware wendet von Ihnen konfigurierte Logik an (z. B. Anpassung an einen Wettbewerber, Einhaltung einer festen Marge, Rabatte nach einem Zeitplan) und reagiert jeweils auf ein Signal. ML-basierte Software prognostiziert zun\u00e4chst, wie sich die Nachfrage bei verschiedenen Preisniveaus entwickeln wird, und empfiehlt anschlie\u00dfend den Preis, der einem wirtschaftlichen Ziel am besten entspricht. <\/span><\/p>

    Der praktische Unterschied liegt im Zeitpunkt: Regelbasierte Tools zeigen Ihnen, was nach einer Preis\u00e4nderung geschehen ist, w\u00e4hrend ML-basierte Tools Gewinn, Umsatz und Absatz prognostizieren, bevor der Preis in Kraft tritt. Die meisten Plattformen kombinieren beide Ans\u00e4tze, sodass die eigentliche Frage lautet, welcher Ansatz die Entscheidung ma\u00dfgeblich beeinflusst. <\/span><\/p>

    Welche Software zur Preisgestaltung eignet sich am besten f\u00fcr Modeh\u00e4ndler?<\/b><\/h3>

    Modeh\u00e4ndler ben\u00f6tigen Software, die Gr\u00f6\u00dfen- und Farbvarianten, Eigenmarkenartikel ohne Referenzpreise von Wettbewerbern sowie die Gewinnoptimierung \u00fcber eine gesamte Saison hinweg statt eines schnellen Ausverkaufs bew\u00e4ltigt. Dies spricht eher f\u00fcr Spezialisten, bei denen Prognosen im Vordergrund stehen, als f\u00fcr allgemeine Softwarel\u00f6sungen. <\/span><\/p>

    7Learnings wurde speziell f\u00fcr diese Komplexit\u00e4t entwickelt, und auch Competera und Revionics bieten umfassende Elastizit\u00e4tsmodelle f\u00fcr saisonale Produktkategorien. Lieferkettenorientierte Plattformen wie RELEX eignen sich besser f\u00fcr F\u00e4lle, in denen die Preisgestaltung eng an den Lagerbestand gekoppelt bleiben muss, w\u00e4hrend Tools zur Wettbewerbsbeobachtung wie Omnia f\u00fcr Einzelh\u00e4ndler geeignet sind, deren Modesortiment wirklich preistransparent und wettbewerbsorientiert ist. <\/span><\/p>

    Wie oft sollte eine Preisgestaltungssoftware f\u00fcr den Einzelhandel ihre Modelle neu trainieren?<\/b><\/h3>

    T\u00e4gliche Neuausrichtung ist im schnelllebigen Einzelhandel der Standard, da neue Produkte, neue Verkaufsaktionen und sich ver\u00e4ndernde Nachfrage dazu f\u00fchren, dass das Modell von gestern schnell \u00fcberholt ist. 7Learnings f\u00fchrt t\u00e4glich eine Neuausrichtung durch, w\u00e4hrend Competera dies bei jedem Preiszyklus tut, der t\u00e4glich oder w\u00f6chentlich stattfinden kann. <\/span><\/p>

    Andere Plattformen passen sich kontinuierlich an Live-Daten an, anstatt nach einem festen Zeitplan zu arbeiten. Regelbasierte Tools werden \u00fcberhaupt nicht neu trainiert; sie aktualisieren zwar die Daten der Wettbewerber, behalten jedoch dieselbe Logik bei. Wenn Sie eine Plattform bewerten, sollten Sie sich erkundigen, wie oft das zugrunde liegende Nachfragemodell aktualisiert wird, da dies wichtiger ist als die H\u00e4ufigkeit von Preis\u00e4nderungen. <\/span><\/p>

    Welches sind die zehn f\u00fchrenden Anbieter von Preisgestaltungssoftware f\u00fcr den E-Commerce im Unternehmensbereich?<\/b><\/h3>

    Im Bereich des Unternehmens-E-Commerce werden am h\u00e4ufigsten die Plattformen 7Learnings, Competera, Quicklizard, RELEX Solutions, Revionics, Omnia Retail und Pricefx in die engere Wahl gezogen, neben B2B-orientierten Tools wie Vendavo und Zilliant sowie der Plattform zur Wettbewerbsbeobachtung Prisync. <\/span><\/p>

    Diese sind nicht austauschbar. \u201ePrediction-First\u201c-Plattformen optimieren Nachfrageprognosen, regelbasierte Plattformen automatisieren Reaktionen auf das Wettbewerbgeschehen, und B2B-Tools k\u00fcmmern sich um Vertr\u00e4ge und Angebotserstellung. Die richtige Vorauswahl h\u00e4ngt davon ab, ob Ihre Preisgestaltung von der Nachfrage, von Wettbewerbern oder von ausgehandelten Vereinbarungen bestimmt wird. Legen Sie dies zun\u00e4chst fest und w\u00e4hlen Sie dann die entsprechende Kategorie aus. <\/span><\/p>

    Die meisten Preisgestaltungs-Softwareprogramme reagieren lediglich. 7Learnings erstellt Prognosen anhand von Modellen, die t\u00e4glich neu trainiert werden, und trifft Entscheidungen auf der Grundlage von Nachfrageprognosen statt anhand von Regeln. <\/span> Vereinbaren Sie eine Vorf\u00fchrung<\/span><\/a> und erfahren Sie, welche Empfehlungen ein \u201ePrediction-First\u201c-Ansatz f\u00fcr Ihr eigenes Sortiment bereith\u00e4lt.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Vergleichen Sie die sieben f\u00fchrenden Preisgestaltungsplattformen f\u00fcr den Einzelhandel. Erfahren Sie, wie Modelle mit tiefem maschinellem Lernen und \u201ePrediction-First\u201c-Ansatz den Gewinn im Vergleich zu einfachen Automatisierungsregeln optimieren. <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":17886,"template":"elementor_theme","class_list":["post-17887","comparisons","type-comparisons","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comparisons\/17887","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comparisons"}],"about":[{"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/comparisons"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comparisons\/17887\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":17889,"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comparisons\/17887\/revisions\/17889"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/17886"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=17887"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}