{"id":18746,"date":"2026-10-13T14:02:18","date_gmt":"2026-10-13T12:02:18","guid":{"rendered":"https:\/\/7learnings.com\/?post_type=comparisons&#038;p=18746"},"modified":"2026-10-16T10:06:55","modified_gmt":"2026-10-16T08:06:55","slug":"7learnings-vs-competera","status":"publish","type":"comparisons","link":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/comparisons\/7learnings-vs-competera\/","title":{"rendered":"7Learnings vs. Competera: Wie sich die beiden KI-Preisvergleichsplattformen tats\u00e4chlich unterscheiden"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"18746\" class=\"elementor elementor-18746 elementor-18741\" data-elementor-post-type=\"comparisons\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a4c7d22 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"a4c7d22\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\" data-settings=\"{&quot;jet_parallax_layout_list&quot;:[]}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a0465ea elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a0465ea\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Vergleicht man die Websites von 7Learnings und Competera, so lesen sich beide fast identisch. Beide beschreiben eine KI-gest\u00fctzte Preisoptimierung und Nachfragemodellierung, und eine daraus erstellte Auswahlliste liefert einem Leiter der Preisgestaltung keinerlei n\u00fctzliche Informationen. <\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die tats\u00e4chlichen Unterschiede liegen in f\u00fcnf Bereichen: der Entscheidungsarchitektur (ob ein Preis auf einer Prognose oder auf Regeln basiert), dem Umfang der Daten, die jedes Modell verarbeitet, der H\u00e4ufigkeit des Neutrainings, dem Ausma\u00df, in dem die Optimierung \u00fcber den Preis selbst hinausgeht, sowie der Datensicherheit.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4304943 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4304943\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">7Learnings vs. Competera: Grundlegende Philosophie und Vorgehensweise\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-abaaf0d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"abaaf0d\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Competera<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> setzt kontextbezogene KI- und Machine-Learning-Modelle auf<\/span><a href=\"https:\/\/competera.ai\/products\/technology\"> <span style=\"font-weight: 400;\">mehr als 20 preisbezogene und nicht preisbezogene Nachfragefaktoren<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Das System prognostiziert die Auswirkungen einer Preis\u00e4nderung, bevor es diese empfiehlt, wobei Gesch\u00e4ftsregeln ber\u00fccksichtigt werden und das Preisgestaltungsteam in den Entscheidungsprozess eingebunden ist.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>7Learnings<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  nutzt die Nachfrageprognose als Berechnungsebene, optimiert diese im Hinblick auf ein von Ihnen festgelegtes wirtschaftliches Ziel und simuliert das Ergebnis, bevor ein Preis ver\u00f6ffentlicht wird. Auf der Prognose basieren Regeln und Sicherheitsvorkehrungen, doch der Preis ergibt sich aus dem Modell und nicht aus den Regeln. <\/span><\/li><\/ul><p><span style=\"font-weight: 400;\">Beide Plattformen legen den Schwerpunkt auf Prognosen und sind bewusst so konzipiert, dass der Mensch in den Entscheidungsprozess eingebunden ist. Competera ist vor allem auf eine breite Abdeckung verschiedener Kategorien ausgerichtet. 7Learnings konzentriert sich vor allem auf Sortimente, deren Preise sich nach der jeweiligen Nachfrage und nicht nach den Ma\u00dfnahmen der Wettbewerber richten, sowie auf die Optimierung von Preisen, Marketingausgaben und Bestellmengen auf der Grundlage einer einzigen Prognose anstelle von drei.  <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-03fd3d2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"03fd3d2\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Competera auf einen Blick\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-23a6e5d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"23a6e5d\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Competera ist eine Preisgestaltungsl\u00f6sung f\u00fcr Unternehmen, die auf zwei Produkten basiert, die sowohl einzeln als auch gemeinsam genutzt werden k\u00f6nnen:<\/span><a href=\"https:\/\/competera.ai\/products\/competitive-data\"> <span style=\"font-weight: 400;\">Wettbewerbsdaten<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">  sowie die Preisplattform. Die kontextbezogene KI dieser Plattform nutzt Deep Learning anstelle einer einzelnen Nachfragelastizit\u00e4tskurve, ber\u00fccksichtigt Kreuzelastizit\u00e4ten und Produktrollen und wird in jedem Preiszyklus \u2013 t\u00e4glich oder w\u00f6chentlich \u2013 neu trainiert. Das Unternehmen gibt an, \u00fcber 50 Unternehmenskunden im Einzelhandel zu haben, und behauptet, bei der Vorhersage der Auswirkungen auf Umsatz und Marge eine Genauigkeit von \u00fcber 95 % zu erreichen.  <\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Das L\u00f6sungsportfolio umfasst Wettbewerbs-Preisinformationen, dynamische und Omnichannel-Preisgestaltung sowie<\/span><a href=\"https:\/\/competera.ai\/solutions\/by-need\/promo-management\"> <span style=\"font-weight: 400;\">sowie das Aktionsmanagement<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">sowie die Optimierung von Preisnachl\u00e4ssen, mit Branchenseiten zu den Bereichen Lebensmittel, Gesundheit und Sch\u00f6nheit, Unterhaltungselektronik, Bekleidung und Schuhe, Sportartikel und vielem mehr. Das Unternehmen wurde im Gartner-Marktleitfaden 2024 f\u00fcr die einheitliche Preis-, Werbe- und Preisnachlassoptimierung im Einzelhandel als repr\u00e4sentativer Anbieter genannt. <\/span><\/p><p><b>Am besten geeignet:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  Gro\u00dfe, branchen\u00fcbergreifende Einzelhandelsunternehmen, die eine umfassende Elastizit\u00e4tsmodellierung \u00fcber verschiedene Kategorien hinweg anstreben, insbesondere dort, wo die Wettbewerbspositionierung f\u00fcr die Preisstrategie von zentraler Bedeutung ist. Die Rezensenten weisen auf eine steilere Lernkurve w\u00e4hrend der Einrichtungsphase sowie auf m\u00f6glicherweise l\u00e4ngere Integrationszeitr\u00e4ume hin. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3432189 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3432189\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">7 Erkenntnisse auf einen Blick\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1b72e2e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1b72e2e\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">7Learnings ist eine \u201ePrediction-First\u201c-Plattform, bei der der Preis aus der Nachfrageprognose und nicht aus einer Regel-Engine abgeleitet wird. Die pr\u00e4diktive KI prognostiziert Nachfrage, R\u00fccklaufquoten und Preiselastizit\u00e4t auf SKU-Ebene, und der Optimierer wandelt diese Prognosen in Preise um, die auf ein gesch\u00e4ftliches Ziel abgestimmt sind. Regeln und Sicherheitsvorkehrungen dienen als Begrenzungen des Prognoseergebnisses und nicht als Grundlage f\u00fcr dessen Erstellung.  <\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Was 7Learnings auszeichnet, ist die Zielsteuerung. Teams legen das Ziel fest \u2013 beispielsweise eine Mindestgewinnmarge, eine Frist f\u00fcr den Abverkauf oder eine Umsatzuntergrenze \u2013, und der Optimierer ermittelt die Preise, mit denen dieses Ziel erreicht wird. Jede Empfehlung wird vor der Ver\u00f6ffentlichung simuliert, und nichts wird live geschaltet, ohne zuvor den Genehmigungsworkflow durchlaufen zu haben.  <\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Der zweite Unterschied betrifft den Anwendungsbereich. 7Learnings vertreibt drei Produkte auf der Grundlage desselben Nachfragemodells: <\/span> <a href=\"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/preis-optimierung\/\"> <span style=\"font-weight: 400;\">Preisoptimierung<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">,<\/span><a href=\"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/performance-marketing-optimization\/\"> <span style=\"font-weight: 400;\">Optimierung des Performance-Marketings<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">sowie<\/span><a href=\"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/auftragsoptimierung\/\"> <span style=\"font-weight: 400;\">Auftragsoptimierung<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Die Prognose, die einen Preis festlegt, ordnet die Produkte zudem Anzeigengruppen mit bestimmten ROAS- oder CPC-Zielen zu und gibt an, welche Mengen der einzelnen Produkte nachbestellt werden sollen.<\/span><\/p><p><b>Am besten geeignet:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  B2C- und Omnichannel-Einzelh\u00e4ndler mit sortimentsreichen oder bestandsbeschr\u00e4nkten Sortimenten, deren Preisgestaltung sich eher an der eigenen Nachfrage als an den Ma\u00dfnahmen der Wettbewerber orientiert, einschlie\u00dflich l\u00fcckenhafter Gr\u00f6\u00dfenauswahl, kombinierter Werbeaktionen, Marktplatzpreisgestaltung und Eigenmarken ohne Referenzpreis. Am st\u00e4rksten vertreten in den Bereichen Mode, Wohnen &#038; Leben, Apothekenartikel und Ersatzteile. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8e4e8d6 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8e4e8d6\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">7Learnings vs. Competera: Vergleich der wichtigsten Funktionen<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-936aa88 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"936aa88\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<table><thead><tr><th><p><b>Funktion<\/b><\/p><\/th><th><p><b>Competera<\/b><\/p><\/th><th><p><b>7Learnings<\/b><\/p><\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td><p><b>Berechnungsmodul<\/b><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Kontextbezogene KI unter Ber\u00fccksichtigung von \u00fcber 20 nachfrage- und nicht nachfragebezogenen Faktoren, erg\u00e4nzt durch \u00fcbergeordnete Gesch\u00e4ftsregeln<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Prognosen zu Nachfrage, R\u00fccklaufquote und Elastizit\u00e4t, die auf der Grundlage von 13 integrierten Datentabellen erstellt wurden; der Optimierer steuert auf ein festgelegtes gesch\u00e4ftliches Ziel zu, wobei Leitplanken optional sind<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td><p><b>Geschwindigkeit und Umfang<\/b><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unternehmensweite Pr\u00e4senz \u00fcber verschiedene Kan\u00e4le und Regionen hinweg; mehr als 50 Kunden aus dem Einzelhandel<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Omnichannel-L\u00f6sung f\u00fcr Unternehmen mit vollem Sortimentsumfang, einschlie\u00dflich Kunden mit \u00fcber 1 Million Artikelnummern; Optimierung von 20.000 Artikelnummern in ca. 2 Minuten<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td><p><b>Dateneingaben<\/b><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Interne Umsatz- und Bestandsdaten sowie Wettbewerbsdaten als Kern-Feed<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Transaktionen mit vollst\u00e4ndiger Kostenstruktur (Einfuhrkosten einschlie\u00dflich Z\u00f6lle und Abgaben, Auslieferungen, R\u00fccksendungen, Provisionen, CLV), Preise, Produktmerkmale, Bestands- und Ausverkaufstermine, Werbeaktionen und Gutscheine, Besucherzahlen und Marketingausgaben, saisonale Schwankungen; Preise der Wettbewerber (optional)<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td><p><b>Elastizit\u00e4tstiefe<\/b><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Deep Learning, Kreuzelastizit\u00e4t und Produktrollen<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Kannibalisierung auf Artikelebene, produkt\u00fcbergreifend, innerhalb einer Kategorie, Werbeaktionen und die Kumulierung von Gutscheinen<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td><p><b>Umfang der Optimierung<\/b><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Preise, Sonderangebote und Preisnachl\u00e4sse<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Preis, Werbeaktionen und Preisnachl\u00e4sse, Intensit\u00e4t der bezahlten Marketingma\u00dfnahmen sowie Bestellmengen im Vergleich zu einer Nachfrageprognose<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td><p><b>Benutzersteuerung<\/b><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u201eHuman-in-the-Loop\u201c-Ansatz mit konfigurierbaren Gesch\u00e4ftsregeln<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Zielgesteuerte Steuerung sowie optionale Leitplanken; Genehmigungsablauf f\u00fcr jede Empfehlung<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td><p><b>Zeit bis zum ROI<\/b><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nicht \u00f6ffentlich dokumentiert<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die ersten Optimierungen sind nach etwa sechs Wochen einsatzbereit; die vollst\u00e4ndige Umsetzung ist f\u00fcr drei Monate vorgesehen<\/span><\/p><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><p><span style=\"font-weight: 400;\">Einzelheiten zu den einzelnen Zeilen entnehmen Sie bitte dem vollst\u00e4ndigen Funktionsvergleich unten.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a50b393 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a50b393\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Kriterien, die KI-Preisplattformen voneinander unterscheiden\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d07f958 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d07f958\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Jede dieser \u00c4nderungen wirkt sich auf unterschiedliche Weise auf den Endpreis aus, und in der Regel flie\u00dft nur eine davon in die Demo des Anbieters ein.<\/span><\/p><ol><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Entscheidungsarchitektur:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  Ob ein Preis durch die Reaktion auf Wettbewerbssignale oder durch die Prognose der Nachfrage und die Optimierung auf ein Ziel hin zustande kommt. Dies entscheidet dar\u00fcber, ob der Preis widerspiegelt, was die Wettbewerber getan haben, oder was Ihre Kunden voraussichtlich kaufen werden. <\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Datenumfang:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  Was das Modell erkennen darf. Ein Modell, das ausschlie\u00dflich mit Preis- und Wettbewerbsdaten gef\u00fcttert wird, kann keine R\u00fcckschl\u00fcsse auf Margen, Renditen oder Marketingkosten ziehen, was bedeutet, dass es einen Wert optimiert, der nicht Ihrem Gewinn entspricht. <\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>H\u00e4ufigkeit der Nachschulungen:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  wie oft das Nachfragemodell anhand neuer Daten neu trainiert wird. Ein Modell, das t\u00e4glich neu trainiert wird, bewertet den Artikel zum Mindestpreis, w\u00e4hrend ein Modell, das vor Wochen trainiert wurde, den Artikel zu dem vom K\u00e4ufer geplanten Preis bewertet. <\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Umfang der Optimierung:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> ob die Plattform einen Preis isoliert festlegt oder den Preis in Abstimmung mit den bezahlten Marketingausgaben und den Bestandsentscheidungen f\u00fcr dasselbe Produkt optimiert.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Datensicherheit:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  Wo Ihre Transaktionsdaten gespeichert werden und wie diese von denen anderer Kunden getrennt werden. Dies entscheidet oft dar\u00fcber, ob eine Plattform Beschaffungsvorg\u00e4nge \u00fcberhaupt abwickelt. <\/span><\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-24560b2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"24560b2\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Entscheidungsarchitektur: Wie die einzelnen Plattformen zu einem Preis gelangen\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-833050c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"833050c\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Competera prognostiziert die Auswirkungen einer Preis\u00e4nderung, bevor diese empfohlen wird, wobei Gesch\u00e4ftsregeln \u00fcberlagert werden und ein Preisgestaltungsteam in den Prozess eingebunden ist. 7Learnings stellt die Nachfrageprognose in den Mittelpunkt und steuert auf ein kommerzielles Ziel hin, wobei Regeln wie die Anpassung an Wettbewerber eher als Begrenzungen des Ergebnisses dienen und nicht als die eigentliche Ursache daf\u00fcr. <\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Bei den meisten Produkten ist dieser Unterschied nicht erkennbar. Es wird kostspielig, wenn eine Regel keine verl\u00e4ssliche Grundlage hat, auf die sie reagieren kann. <\/span><\/p><h3>Der reaktive Weg: Dem Wettbewerber nacheifern, auf die Gewinnspanne verzichten<\/h3><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nehmen wir einen Wintermantel einer Eigenmarke, der f\u00fcr 120 Dollar verkauft wird und dessen St\u00fcckkosten bei 60 Dollar liegen, sodass bei jedem Verkauf eine Marge von 60 Dollar erzielt wird. Es gibt kein identisches Konkurrenzprodukt, doch ein Preisanpassungsprogramm, das so eingestellt ist, dass es sich am niedrigsten Preis der Konkurrenz orientiert, findet einen vergleichbaren Mantel, der anderswo f\u00fcr 99 Dollar angeboten wird, und passt den Preis entsprechend an, wodurch die Marge pro Mantel auf 39 Dollar sinkt. <\/span><\/p><table><tbody><tr><td> <\/td><td><p><b>Passen Sie Ihren Preis an den des Mitbewerbers an: 99 Dollar<\/b><\/p><\/td><td><p><b>Halten bei 120 Dollar<\/b><\/p><\/td><\/tr><tr><td><p><b>Marge pro Einheit<\/b><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">39 Dollar<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">60 Dollar<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td><p><b>Verkaufte Einheiten<\/b><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">105<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">100<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td><p><b>Gesamtmarge<\/b><\/p><\/td><td><p><b>4.095 Dollar<\/b><\/p><\/td><td><p><b>6.000 Dollar<\/b><\/p><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><p><span style=\"font-weight: 400;\">Quelle:<\/span><a href=\"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/blog\/tool-zur-ersetzung-regelbasierter-preisgestaltung\/\"> <span style=\"font-weight: 400;\">Wann Sie Ihre Preisgestaltungssoftware ersetzen sollten, die Ihre Gewinnspanne schm\u00e4lert<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, 7Learnings.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Da es f\u00fcr den Mantel keinen exakten Ersatz gibt und die K\u00e4ufer dieses Produkts nicht auch bei diesem Wettbewerber nachgesehen haben, wirkt sich die Preisanpassung kaum auf das Absatzvolumen aus. Es werden f\u00fcnf weitere Einheiten verkauft, und damit gehen rund 1.900 Dollar an Gewinn ein. Das Preisanpassungsprogramm hat genau das getan, was ihm vorgegeben wurde. Es hatte keine M\u00f6glichkeit zu erkennen, dass das Produkt unelastisch war.   <\/span><\/p><h3>Die Prognoseentwicklung: Preis bei gesch\u00e4tzter Nachfrage<\/h3><p><span style=\"font-weight: 400;\">Eine Optimierungsplattform geht von der Nachfrage aus. Sie sch\u00e4tzt ein, wie preisempfindlich der Mantel ist, stuft ihn als unelastisch ein und h\u00e4lt den Preis bei 120 Dollar fest, wobei der Preis des Mitbewerbers als einer von mehreren Faktoren in die Entscheidung einflie\u00dft und nicht als deren Grundlage dient. <\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die gleiche Logik gilt umgekehrt f\u00fcr Produkte, die tats\u00e4chlich preiselastisch sind; in diesen F\u00e4llen spricht die Prognose f\u00fcr eine Preissenkung, zu der die Regel niemals gelangt w\u00e4re. Was sich \u00e4ndert, ist nicht die Richtung der Preisentwicklung, sondern das, worauf der Preis reagiert. <\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Angesichts einer Vielzahl von Eigenmarken, Gr\u00f6\u00dfen- und Farbvarianten sowie Nischenprodukten, f\u00fcr die es keine eindeutigen Vergleichsprodukte gibt, wiederholt sich diese Entscheidung pro Saison tausende Male. Bei diesem Umfang ist der Unterschied nicht mehr nur ein Rundungsfehler pro Artikelnummer, sondern bestimmt die Struktur des Margenberichts. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-82589f8 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"82589f8\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was das Modell sehen darf<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-21e3ec3 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"21e3ec3\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein Nachfragemodell ist durch seine Eingabedaten begrenzt. Wenn es ausschlie\u00dflich Preise und die Preise der Wettbewerber als Eingabedaten verwendet, kann es zwar die Preisposition optimieren, nicht jedoch die Marge, da es keinen Einblick darin hat, welche Kosten Ihnen der Verkauf des Produkts tats\u00e4chlich verursacht. <\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">7Learnings integriert 13 Datentabellen, von denen sechs obligatorisch sind und die \u00fcbrigen optional und sp\u00e4ter hinzuf\u00fcgbar sind. Neben Transaktionen, Preisen, Produktattributen und Lagerbest\u00e4nden umfasst dies Einkaufspreise als Netto-Ankunftskosten, in denen Fracht, Z\u00f6lle, Tarife, Versicherungen und Bearbeitungsgeb\u00fchren bereits enthalten sind; Kosten f\u00fcr den Versand, den Wareneingang und die Retourenabwicklung; Marktplatzprovisionen, die sich nach der Preisklasse richten; Gutschein- und Werbeaktionen; bezahlten und organischen Traffic mit der dahinterstehenden Marketingintensit\u00e4t; den Customer Lifetime Value; sowie Saison- und Ausverkaufstermine pro Produkt.   <\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dies ist vor allem auf der Kostenseite von Bedeutung. Das Performance-Marketing-Produkt optimiert den Gewinn nach Marketingkosten, indem es prognostizierte R\u00fccksendungen, Logistikkosten, Z\u00f6lle, Lagerengp\u00e4sse, Provisionskosten und Konversionsraten auf Produktebene ber\u00fccksichtigt. Eine Plattform, die die Bruttomarge eines Produkts mit einer R\u00fccksendequote von 30 % und einer Marktplatzprovision optimiert, optimiert eine Kennzahl, die in der Gewinn- und Verlustrechnung nie zum Tragen kommt.  <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-31534ca elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"31534ca\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00dcber den Preis hinaus: Marketing und Bestellung auf Basis derselben Prognose<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2668851 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2668851\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Beide Anbieter betrachten Werbeaktionen und Preisnachl\u00e4sse als Preisentscheidungen und nicht als separate Arbeitsabl\u00e4ufe. Competera verwaltet Werbe- und Preisnachlasskampagnen neben der regul\u00e4ren Preisneufestsetzung auf einer einzigen Plattform, einschlie\u00dflich Simulationen vor dem Start und Margensicherungsma\u00dfnahmen. 7Learnings modelliert Gutscheine, Kampagnenzeitr\u00e4ume und kombinierte Rabatte innerhalb der Nachfrageprognose und kann eine Rangliste der Gruppen erstellen, deren F\u00f6rderung am lohnenswertesten ist.  <\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Der Unterschied besteht darin, dass auf der einen Seite das Anzeigengebot und auf der anderen Seite die Nachbestellmenge steht.<\/span><\/p><p><b>Bezahlte Werbung.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  7Learnings prognostiziert die Auswirkungen von Kampagnen\u00e4nderungen auf Gewinn und Umsatz auf Produktebene und ordnet Produkte Anzeigengruppen mit spezifischen ROAS- oder CPC-Zielen zu, wobei optimierte tROAS- oder CPC-Einstellungen per API an den Kanal zur\u00fcckgesendet werden. Wenn eine Preissenkung die Konversionsrate steigert, senkt das System das Gebot, um den Gewinn nach Abzug der Marketingkosten zu sichern. Zu den ver\u00f6ffentlichten Ergebnissen z\u00e4hlen eine europ\u00e4ische Modemarke auf Amazon mit einer Gewinnsteigerung von 27 % und einem Umsatzanstieg von 34 % durch produktspezifische CPC-Steuerung sowie ein Modeh\u00e4ndler auf Google Shopping mit einer Gewinnsteigerung von 52 % und einem Umsatzanstieg von 53 % durch differenzierte ROAS-Ziele. \u00dcber alle Kunden hinweg verzeichnet 7Learnings in der Regel eine Gewinnsteigerung von mehr als 10 % nach Abzug der Marketingkosten. Competera ver\u00f6ffentlicht kein vergleichbares Produkt f\u00fcr bezahlte Medien.    <\/span><\/p><p><b>Bestellung.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  Dieselbe Nachfrageprognose bestimmt die Nachbestellmengen unter Ber\u00fccksichtigung der Preiselastizit\u00e4t, geplanter Werbeaktionen, Vorlaufzeiten, Mindestbestellmengen und zuk\u00fcnftiger Einkaufskosten, sodass eine geplante Preisreduzierung die vorgeschlagene Nachbestellmenge erh\u00f6ht, anstatt erst nach dem Einkauf festgestellt zu werden. Competera ver\u00f6ffentlicht keine Produkte im Bereich Bestellung oder Nachschub. <\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dies ist das Argument der abteilungs\u00fcbergreifenden Zusammenarbeit in der Praxis. Einzelh\u00e4ndler verlieren ihre Margen weniger aufgrund von Marktschwankungen als vielmehr aufgrund von Entscheidungen in den Bereichen Preisgestaltung, Marketing und Lagerhaltung, die nie darauf ausgelegt waren, aufeinander abgestimmt zu funktionieren. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b67ec66 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b67ec66\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die H\u00e4ufigkeit des Umtrainings und welche Kosten Ihnen dies w\u00e4hrend der Saison verursacht\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-00fd1fe elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"00fd1fe\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Elastizit\u00e4t eines saisonalen Artikels bleibt nicht konstant. Ein Mantel verh\u00e4lt sich in der zweiten Woche der Saison anders als in der zehnten Woche, und ein Modell, das auf der Kurve des letzten Monats trainiert wurde, berechnet den Preis f\u00fcr den Artikel, den der K\u00e4ufer urspr\u00fcnglich geplant hatte, und nicht f\u00fcr den, der tats\u00e4chlich im Gesch\u00e4ft ausliegt. <\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">7Learnings wird t\u00e4glich anhand von Echtzeitdaten zu Transaktionen, Best\u00e4nden und Attributen neu trainiert und f\u00fchrt die Optimierung des gesamten Sortiments in denselben Zeitabst\u00e4nden erneut durch. Competera wird bei jedem Preiszyklus \u2013 t\u00e4glich oder w\u00f6chentlich \u2013 neu trainiert. Regelbasierte Preisberechnungsprogramme werden \u00fcberhaupt nicht neu trainiert; sie aktualisieren lediglich die Wettbewerbsdaten, w\u00e4hrend die Logik unver\u00e4ndert bleibt.  <\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die meisten Anbieter ver\u00f6ffentlichen ihre Aktualisierungsh\u00e4ufigkeit nicht; stellen Sie daher jeder Plattform auf Ihrer Auswahlliste drei Fragen: Wie oft wird das Nachfragemodell neu trainiert, anhand welcher Daten und was unternimmt das System in der Zeit zwischen den Neu-Trainings?<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4e6c3bc elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4e6c3bc\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Tiefe der Elastizit\u00e4tsmodellierung f\u00fcr umfangreiche saisonale Sortimente\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-99d0290 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"99d0290\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Drei Aspekte unterscheiden Preisgestaltungstechnologien, die f\u00fcr ein Modesortiment entwickelt wurden, von Software, die f\u00fcr einen Katalog konzipiert ist: Kannibalisierung innerhalb einer Kategorie, die Kombination von Sonderangeboten und Gutscheinen sowie neue Artikel ohne Verkaufshistorie. 7Learnings modelliert alle drei Aspekte, wobei die Kannibalisierung innerhalb der Kategorie ber\u00fccksichtigt wird, und prognostiziert die Nachfrage nach brandneuen oder Long-Tail-SKUs anhand katalogweiter Konversionsmuster und nicht anhand der produktbezogenen Historie. <\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die DK Company, ein Multi-Brand-Modekonzern, der in mehr als 35 L\u00e4ndern t\u00e4tig ist, steigerte gleichzeitig seinen Gewinn um 19 %, seinen Umsatz um 29 % und seine Verkaufszahlen um 28 % (<\/span><a href=\"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/resources\/case-study-dk-company\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Lesen Sie die Fallstudie zur DK Company<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">). Tamaris senkte seinen Rabattsatz um 5 % und halbierte gleichzeitig den Zeitaufwand f\u00fcr Preisanpassungen (<\/span><a href=\"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/resources\/fallstudie-tamaris\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Lesen Sie die Fallstudie zu Tamaris<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">). Beides sind Ergebnisse aus Europa, die eher als validierte Richtwerte zu verstehen sind als als Aussagen \u00fcber einen bestimmten Markt.<\/span><\/p><h3>Sortiments\u00fcbergreifendes Lernen: Preisgestaltung f\u00fcr eine neue Kollektion am ersten Tag<\/h3><p><span style=\"font-weight: 400;\">Eine neue Kollektion verf\u00fcgt \u00fcber keine Preisentwicklung, sodass ein Modell auf SKU-Basis keine Daten zum Lernen hat. Modelle, die lernen, <\/span> <a href=\"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/blog\/price-elasticity\/\"> <span style=\"font-weight: 400;\">Preiselastizit\u00e4t<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> \u00fcber verschiedene Produktmerkmale hinweg, anstatt den Preis eines neuen Artikels anhand des Nachfragemusters vergleichbarer Artikel derselben Kategorie, desselben Stoffes und derselben Markenklasse festzulegen.<\/span><\/p><h3>Eigenmarkenprodukte und Long-Tail-Produkte ohne Referenzpreis eines Mitbewerbers<\/h3><p><span style=\"font-weight: 400;\">Bei Eigenmarken gibt es keine Preise von Wettbewerbern, an denen man sich orientieren k\u00f6nnte, wodurch die Grundlage f\u00fcr eine wettbewerbsorientierte Preisgestaltung wegf\u00e4llt. Die nachfragebasierte Optimierung legt die Preise anhand der Reaktionen Ihrer eigenen Kunden fest; aus diesem Grund beg\u00fcnstigt ein hoher Anteil an Eigenmarken einen Algorithmus, der keine Daten von Wettbewerbern ben\u00f6tigt. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c498654 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c498654\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Sicherheit, Datenisolierung und Compliance\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9f8c0cf elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9f8c0cf\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Beide Anbieter nutzen Google Cloud und sind nach ISO\/IEC 27001:2022 zertifiziert, sodass sich die beiden allein anhand der Zertifizierung nicht voneinander unterscheiden lassen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Der Unterschied liegt in der Detailtiefe der ver\u00f6ffentlichten Informationen. Competera beschreibt <\/span><a href=\"https:\/\/competera.ai\/security-compliance\"> <span style=\"font-weight: 400;\">eine mehrschichtige Architektur<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">  mit TLS 1.2+ bei der Daten\u00fcbertragung, AES-256 bei der Speicherung, isolierten Kubernetes-Namespaces pro Workload, SSO und MFA, regelm\u00e4\u00dfigen Penetrationstests sowie einer Plattformverf\u00fcgbarkeit von 99,5 %. 7Learnings isoliert jeden Kunden in einem dedizierten Google Cloud-Projekt anstelle einer gemeinsam genutzten Umgebung, verf\u00fcgt neben der Zertifizierung nach ISO 27001 auch \u00fcber die SOC 2 Typ II-Zertifizierung und bietet vom Kunden verwaltete Verschl\u00fcsselungsschl\u00fcssel ( <\/span><a href=\"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/sicherheit-compliance-datenschutz\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Angaben zu Sicherheit und Compliance<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">).<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sollte Ihr Beschaffungsteam einen SOC-2-Typ-II-Bericht, eine dedizierte Isolierung auf Projektebene oder die Verwahrung Ihrer eigenen Schl\u00fcssel verlangen, unterscheiden sich die beiden Anbieter in diesen Punkten. Stellen Sie beiden Anbietern dieselben vier Fragen: Tenancy-Modell, Schl\u00fcsselverwahrung, welche Zertifizierungen aktuell sind und wann sie zuletzt gepr\u00fcft wurden sowie wo die Transaktionsdaten verarbeitet werden. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8c11b26 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8c11b26\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Umfassender Funktionsvergleich\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-855cd23 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"855cd23\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<table><tbody><tr><td><p><b>Kriterium<\/b><\/p><\/td><td><p><b>F\u00e4higkeit<\/b><\/p><\/td><td><p><b>Competera<\/b><\/p><\/td><td><p><b>7Learnings<\/b><\/p><\/td><\/tr><tr><td><p><b>Entscheidungsarchitektur<\/b><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nachfrageprognose vor der Preisfestlegung<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td> <\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Der Preis ergibt sich aus der Prognose und nicht aus einer Regel<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nicht \u00f6ffentlich dokumentiert<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td> <\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ausrichtung der Steuerung auf ein wirtschaftliches Ziel<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Erreicht (Umsatz- und Margenziele)<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt (Gewinn, Umsatz, Marge, Absatz)<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td> <\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Simulation der Empfehlungen vor der Inbetriebnahme<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td> <\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Genehmigungsablauf vor der Ver\u00f6ffentlichung<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td><p><b>Datenumfang<\/b><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Transaktionen, Preise, Merkmale, Lagerbestand<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td> <\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Wettbewerbsrelevante Preisdaten als eigenst\u00e4ndiges Produkt<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Optionale Eingabe<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td> <\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Gesamtkostenstruktur (Einfuhrkosten, Z\u00f6lle und Abgaben, Auslandsversand, R\u00fccksendungen, Provisionen)<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nicht \u00f6ffentlich dokumentiert<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td> <\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Marketingausgaben und -intensit\u00e4t als Modellparameter<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nicht \u00f6ffentlich dokumentiert<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td><p><b>Umschulung<\/b><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">T\u00e4gliches Neu-Training des Modells<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt (t\u00e4glicher oder w\u00f6chentlicher Zyklus)<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td><p><b>Elastizit\u00e4t<\/b><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Elastizit\u00e4t auf Artikelebene<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td> <\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Querelastizit\u00e4t und Kannibalisierung<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt (innerhalb der Kategorie)<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td> <\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Neue Artikel ohne Verkaufshistorie<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nicht \u00f6ffentlich dokumentiert<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td> <\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Prognose der R\u00fccklaufquote nach Preisklasse<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nicht \u00f6ffentlich dokumentiert<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td> <\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Preisgestaltung ohne Wettbewerbsdaten<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Begrenzt<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td><p><b>Umfang der Optimierung<\/b><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Werbeaktionsplanung und -simulation<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td> <\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Optimierung von Preisnachl\u00e4ssen und Ausverk\u00e4ufen<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td> <\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Gewinnoptimierung bei der Saisonabschluss-Ausverkaufsaktion<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nicht \u00f6ffentlich dokumentiert<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td> <\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Intensit\u00e4t des bezahlten Marketings, gemeinsam mit dem Preis optimiert<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nicht verf\u00fcgbar<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td> <\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Optimierung von Bestellung und Nachschub<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nicht verf\u00fcgbar<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td> <\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Paketpreise<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nicht \u00f6ffentlich dokumentiert<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td><p><b>Ma\u00dfstab<\/b><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sortimente mit \u00fcber 1 Million Artikelnummern<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nicht \u00f6ffentlich dokumentiert<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td> <\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Omnichannel: eigener Shop, Marktpl\u00e4tze, Ladengesch\u00e4fte<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td><p><b>Sicherheit<\/b><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">ISO\/IEC 27001:2022<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td> <\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">SOC 2 Typ II<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nicht \u00f6ffentlich dokumentiert<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td> <\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Kundenspezifisches Cloud-Projekt<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Isolierung auf Namespace-Ebene<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td> <\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Vom Kunden verwaltete Verschl\u00fcsselungsschl\u00fcssel<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nicht \u00f6ffentlich dokumentiert<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td><p><b>Integration<\/b><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">API- und Entwicklerdokumentation<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><td><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzt<\/span><\/p><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><p><b>Legende:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  Unterst\u00fctzt, Eingeschr\u00e4nkt, Nicht verf\u00fcgbar, Nicht \u00f6ffentlich dokumentiert. \u201eNicht \u00f6ffentlich dokumentiert\u201c bedeutet, dass keine \u00f6ffentliche Quelle vorliegt, nicht jedoch, dass die Funktion nicht vorhanden ist.   <\/span><\/p><p><a href=\"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/guides\/11-pricing-tools-compared\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Alle 11 Preisgestaltungstools im Vergleich anzeigen \u2192<\/span><\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1f589f2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1f589f2\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Welche Plattform eignet sich f\u00fcr welchen Einzelh\u00e4ndler?\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-da25337 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"da25337\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Competera unterst\u00fctzt Einzelh\u00e4ndler bei der Preisgestaltung in zahlreichen Kategorien, Vertriebskan\u00e4len und M\u00e4rkten, in denen die Wettbewerbspositionierung das zentrale Problem darstellt, insbesondere im Lebensmittelhandel und in SAP-integrierten Umgebungen. Wettbewerbsdaten dienen dem Modell als zentrale Eingabe, und die Plattform deckt neben der Basispreisgestaltung auch Sonderangebote und Preisnachl\u00e4sse ab. <\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">7Learnings eignet sich f\u00fcr F\u00e4lle, in denen Preise eher der prognostizierten Nachfrage als den Ma\u00dfnahmen der Wettbewerber folgen sollten: sortimentsreiche und Long-Tail-Sortimente, Kategorien mit begrenzten Lagerbest\u00e4nden sowie Eigenmarken ohne Referenzpreis. Das System ist besonders stark im Modebereich vertreten und wird zudem in den Bereichen Apotheken, Brillen und Sportartikel eingesetzt. Es ist nicht f\u00fcr den Lebensmitteleinzelhandel oder f\u00fcr die Preisgestaltung im Rahmen einer SAP-Implementierung konzipiert. Es eignet sich besonders gut dort, wo Preisgestaltung, bezahlte Marketingma\u00dfnahmen und Bestellvorg\u00e4nge so eng miteinander verzahnt sind, dass eine getrennte Optimierung dieser Bereiche nachweislich zu Margenverlusten f\u00fchrt.   <\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Der praktische Unterschied im Alltag besteht darin, wer das Ziel festlegt. Sie w\u00e4hlen das gesch\u00e4ftliche Ziel \u2013 sei es Gewinn, Umsatz, Absatz oder Marge \u2013 und k\u00f6nnen es je nach Kategorie oder im Laufe der Saison anpassen. Die meisten Einzelh\u00e4ndler entscheiden sich f\u00fcr den Gewinn.  <\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Implementierung erfordert eine Transaktionshistorie von mindestens zwei Jahren sowie einen standardm\u00e4\u00dfigen dreimonatigen Proof-of-Concept-Lauf im Vergleich zu einer Kontrollgruppe, wobei erste Optimierungen in der Regel nach etwa sechs Wochen live geschaltet werden. Jede Empfehlung durchl\u00e4uft vor ihrer Ver\u00f6ffentlichung einen Genehmigungsworkflow. Einzelh\u00e4ndler, die 7Learnings einsetzen, steigern ihren Gewinn um durchschnittlich 15 %.  <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-778869c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"778869c\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">H\u00e4ufig gestellte Fragen zu 7Learnings im Vergleich zu Competera\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9e3cbb7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9e3cbb7\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h3>Worin besteht der wesentliche Unterschied zwischen 7Learnings und Competera?<\/h3><p><span style=\"font-weight: 400;\">Beide Unternehmen prognostizieren die Nachfrage, bevor sie einen Preis empfehlen, und beide halten ein Preisgestaltungsteam auf dem Laufenden. Competera kombiniert kontextbezogene KI, die mehr als 20 Nachfragefaktoren ber\u00fccksichtigt, mit Wettbewerbsdaten als Kernfeed, der auf eine breite Abdeckung \u00fcber alle Kan\u00e4le und Regionen hinweg ausgelegt ist. <\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">7Learnings stellt die Nachfrageprognose in den Mittelpunkt, steuert auf ein von Ihnen festgelegtes Gesch\u00e4ftsziel hin und \u00fcbertr\u00e4gt dieselbe Prognose auf bezahlte Marketinggebote und Bestellmengen. Das System ist besonders leistungsstark bei saisonalen, variantenreichen und Eigenmarkensortimenten, bei denen nur wenige Referenzpreise von Wettbewerbern vorliegen. <\/span><\/p><h3>Welche Preisplattform eignet sich besser f\u00fcr Modeh\u00e4ndler?<\/h3><p><span style=\"font-weight: 400;\">Beide sind im Bekleidungssektor t\u00e4tig. Die Modebranche ben\u00f6tigt Gr\u00f6\u00dfen- und Farbvarianten, Eigenmarkenartikel ohne Referenzpreise der Wettbewerber, kombinierte Werbeaktionen sowie eine Optimierung, die auf das von Ihnen festgelegte Ziel ausgerichtet ist, anstatt auf einen schnellen Abverkauf \u2013 und 7Learnings wurde speziell f\u00fcr diese Komplexit\u00e4t entwickelt. Competera bietet umfassendere Wettbewerbsinformationen \u00fcber verschiedene M\u00e4rkte und Kan\u00e4le hinweg.  <\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die entscheidende Frage ist, ob Ihre Marge st\u00e4rker von saisonalen Schwankungen und der Komplexit\u00e4t der Produktvarianten oder von der Wettbewerbspositionierung auf den verschiedenen M\u00e4rkten abh\u00e4ngt.<\/span><\/p><h3>Ben\u00f6tigt 7Learnings Preisdaten von Wettbewerbern, um die Preise zu optimieren?<\/h3><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nein. Die Prognose basiert auf Ihrem eigenen Transaktionsverlauf, Ihrer Kostenstruktur, Ihren Produktmerkmalen und Ihren Lagerbest\u00e4nden. Aus diesem Grund funktioniert sie auch bei Eigenmarken und Long-Tail-Produkten, f\u00fcr die es keine Referenzpreise von Wettbewerbern gibt. <\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Wettbewerberdaten k\u00f6nnen als Eingabe hinzugef\u00fcgt werden, und der Abgleich mit Wettbewerbern kann als Leitlinie festgelegt werden; beides ist jedoch nicht erforderlich, damit die Engine eine Empfehlung aussprechen kann.<\/span><\/p><h3>Kann 7Learnings neben den Preisen auch die Marketingausgaben und den Lagerbestand optimieren?<\/h3><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ja. Dieselbe Nachfrageprognose steuert das bezahlte Marketing auf Produktebene \u2013 gemessen an den Kosten pro Klick oder dem Ziel-ROAS \u2013 und \u00fcbermittelt diese Einstellungen \u00fcber eine API an den jeweiligen Kanal. Zudem bestimmt sie die Nachbestellmengen unter Ber\u00fccksichtigung von Vorlaufzeiten, Mindestbestellmengen und zuk\u00fcnftigen Einkaufskosten. Competera bietet L\u00f6sungen zur Optimierung von Werbeaktionen und Preisnachl\u00e4ssen an, jedoch keine Produkte f\u00fcr bezahlte Medien oder die Auftragsabwicklung.   <\/span><\/p><h3>Wie oft m\u00fcssen KI-Preismodelle neu trainiert werden?<\/h3><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u201eT\u00e4glich\u201c ist der Ma\u00dfstab im schnelllebigen Einzelhandel, da neue Produkte und sich ver\u00e4ndernde Nachfrage dazu f\u00fchren, dass ein Modell schnell veraltet ist. 7Learnings passt seine Modelle t\u00e4glich an. Competera passt seine Modelle bei jedem Preiszyklus an, sei es t\u00e4glich oder w\u00f6chentlich.  <\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Regelbasierte Preisgestaltungstools werden \u00fcberhaupt nicht neu trainiert; sie aktualisieren lediglich die Daten der Wettbewerber, w\u00e4hrend die Logik unver\u00e4ndert bleibt. Erkundigen Sie sich, wie oft das Nachfragemodell aktualisiert wird \u2013 dies ist wichtiger als die H\u00e4ufigkeit von Preis\u00e4nderungen. <\/span><\/p><h3>Wie lange dauert die Implementierung von 7Learnings?<\/h3><p><span style=\"font-weight: 400;\">7Learnings strebt eine vollst\u00e4ndige Implementierung innerhalb von drei Monaten an, wobei die ersten Optimierungen nach etwa sechs Wochen in Betrieb genommen werden. Sie stellen Transaktionsdaten der letzten zwei oder mehr Jahre, Produktattribute und Bestandsdaten zur Verf\u00fcgung, und das 7Learnings-Team k\u00fcmmert sich um die Aufbereitung sowie die Anbindung \u00fcber BigQuery, Snowflake, Microsoft Fabric, Shopify, Tradebyte oder die gro\u00dfen Cloud-Speicheranbieter. <\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Der Proof of Concept wird als kontrollierter Test im Vergleich zu Ihrem bestehenden Prozess durchgef\u00fchrt, sodass der Gewinn eindeutig zugeordnet werden kann und nicht nur angenommen wird.<\/span><\/p><h3>Ist 7Learnings nach SOC 2 Typ II und ISO 27001 zertifiziert?<\/h3><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ja. 7Learnings verf\u00fcgt \u00fcber die Zertifizierungen SOC 2 Typ II und ISO\/IEC 27001:2022. Jeder Kunde wird in einem eigenen Google Cloud-Projekt isoliert, und die Daten werden sowohl bei der \u00dcbertragung als auch im Ruhezustand verschl\u00fcsselt, wobei optional vom Kunden verwaltete Verschl\u00fcsselungsschl\u00fcssel verwendet werden k\u00f6nnen. Competera ist nach ISO\/IEC 27001:2022 zertifiziert und ver\u00f6ffentlicht keinen SOC 2 Typ II-Bericht.   <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3efa0f0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3efa0f0\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Weitere Vergleiche von Preisplattformen f\u00fcr KI-L\u00f6sungen\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-00cfd04 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"00cfd04\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Nicht jedes Tool in dieser Kategorie ist eine Software zur Preisoptimierung. Omnia Retail dient der regelbasierten Preisneufestsetzung, Prisync der \u00dcberwachung der Preise von Wettbewerbern und Pricefx dem B2B-Preismanagement sowie der Angebotserstellung. <\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Falls Sie gerade noch dabei sind, Ihre Auswahlliste zusammenzustellen, lesen Sie <\/span><a href=\"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/blog\/auswahl-von-ki-pricing-tools\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">wie Sie ein KI-Preisberechnungstool ausw\u00e4hlen<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Um zu erfahren, warum die \u201ePrediction-First\u201c-Methode und die regelbasierte Preisgestaltung zu unterschiedlichen Ergebnissen f\u00fchren, lesen Sie bitte<\/span> <a href=\"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/blog\/preisstrategien-im-einzelhandel-maschinelles-lernen-vs-traditionelle-methoden\/\"> <span style=\"font-weight: 400;\">Regelbasierte vs. auf maschinellem Lernen basierende Preisgestaltung<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Preise der Wettbewerber liefern zwar n\u00fctzliche Hintergrundinformationen, doch erst eine Prognose Ihrer eigenen Nachfrage zeigt, wie sich die einzelnen Preise auf den Gewinn auswirken, bevor diese in Kraft treten.<\/span><a href=\"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/demo\/\"> <span style=\"font-weight: 400;\">Vereinbaren Sie eine 7Learnings-Demo<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> und das Team wird diese Prognose anhand Ihrer Transaktions- und Bestandsdaten erstellen, oder sehen Sie sich an, wie saisonale Komplexit\u00e4ten auf der<\/span><a href=\"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/fuer-mode\/\"> <span style=\"font-weight: 400;\">Seite zur Preisgestaltung in der Modebranche<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/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":"<p>Vergleicht man die Websites von 7Learnings und Competera, so lesen sich beide fast identisch. Beide beschreiben eine KI-gest\u00fctzte Preisoptimierung und Nachfragemodellierung, und eine daraus erstellte Auswahlliste liefert einem Leiter der Preisgestaltung keinerlei n\u00fctzliche Informationen. 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