{"id":17677,"date":"2026-07-22T15:25:08","date_gmt":"2026-07-22T13:25:08","guid":{"rendered":"https:\/\/7learnings.com\/blog\/ki-gestutzte-erkennung-von-preisabweichungen\/"},"modified":"2026-07-22T15:51:39","modified_gmt":"2026-07-22T13:51:39","slug":"ki-gestutzte-erkennung-von-preisabweichungen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/blog\/ki-gestutzte-erkennung-von-preisabweichungen\/","title":{"rendered":"Kombination von Algorithmen und menschlicher Expertise zur KI-gest\u00fctzten Erkennung von Preisabweichungen"},"content":{"rendered":"\t\t
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Bei <\/span>LC Waikiki<\/span><\/a>lautet unsere Leitphilosophie ganz einfach: <\/span>\u201eJeder hat es verdient, sich gut zu kleiden.\u201c<\/b> Was 1988 in Frankreich begann, hat sich zu einem riesigen globalen Einzelhandelsnetzwerk entwickelt. Heute bieten wir unseren Kunden erschwingliche Mode in mehr als 1.200 Filialen in 59 L\u00e4ndern an \u2013 unterst\u00fctzt von einem Team aus \u00fcber 57.000 Mitarbeitern. <\/span><\/p>

Mit diesem Wachstum hat unsere Unternehmensgr\u00f6\u00dfe auch zu einer zunehmenden operativen Komplexit\u00e4t gef\u00fchrt. In einem von Inflation gepr\u00e4gten Einzelhandelsumfeld ist die alleinige Fokussierung auf das Absatzvolumen kein tragf\u00e4higer Weg zu nachhaltigem Wachstum; vielmehr sind Wertmanagement, Margensicherung und Rentabilit\u00e4t zu den wichtigsten Leistungskennzahlen geworden. Um dem Rechnung zu tragen, hat unser Vorstandsvorsitzender folgende Vorgabe erteilt: <\/span>Verhindern Sie globale Preisungleichgewichte und sichern Sie Ihre Margen mithilfe k\u00fcnstlicher Intelligenz<\/b>.<\/span><\/p>

Unsere Antwort darauf war die Entwicklung von <\/span>LCWIQ<\/b>, unsere firmeneigene, KI-gest\u00fctzte Engine f\u00fcr Preisanalysen und Anomalieerkennung. Sp\u00e4testens <\/span>Dynamic Pricing Community<\/span><\/a> Im Rahmen dieser Veranstaltung haben wir erl\u00e4utert, wie wir das Projekt umgesetzt haben, welche wissenschaftlichen Erkenntnisse dahinterstehen und welche Erkenntnisse wir hinsichtlich der globalen Skalierung der Preisgestaltung gewonnen haben. Nachfolgend finden Sie die wichtigsten Erkenntnisse. <\/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 eine F\u00fclle von Daten zu Fehlern bei der Preisgestaltung f\u00fchrt\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Ein weit verbreiteter Irrtum im modernen Einzelhandel ist die Annahme, dass Preisfehler auftreten, weil den Teams nicht gen\u00fcgend Daten zur Verf\u00fcgung stehen. In Wirklichkeit ist das Gegenteil der Fall. Einzelh\u00e4ndler versinken geradezu in Daten. <\/span><\/p>

In der Vergangenheit legten wir die Einstiegspreise anhand einer grundlegenden Cost-Plus-Formel fest. Sobald diese Basispreise festgelegt waren, mussten unsere Filialproduktmanager (SPMs) diese manuell anpassen, um der lokalen Kaufkraft, den Aktivit\u00e4ten regionaler Wettbewerber und sich \u00e4ndernden Margenzielen Rechnung zu tragen. <\/span><\/p>

Angesichts von \u00fcber 50.000 aktiven Produkten, die durch sehr unterschiedliche Lieferketten flie\u00dfen, stellte die manuelle Filterung einen Engpass dar. Wenn man Millionen von Datenpunkten manuell verarbeitet, schl\u00fcpfen zwangsl\u00e4ufig Unregelm\u00e4\u00dfigkeiten durch: <\/span><\/p>

  • Unterpreisige Artikel:<\/b> Stark nachgefragte Basisartikel, deren Preis deutlich unter dem lokalen Durchschnitt ihrer Kategorie liegt, was zu einem stillen Margenverlust f\u00fchrt.<\/span><\/li>
  • Verk\u00e4ufe unter Selbstkosten:<\/b> Artikel, die aufgrund pl\u00f6tzlicher, unkoordinierter Erh\u00f6hungen regionaler Z\u00f6lle, Frachtkosten oder lokaler Wechselkurse mit negativen Margen verkauft werden.<\/span><\/li><\/ul>

    Die Herausforderung besteht darin, einen automatisierten Filter zu entwickeln, der in der Lage ist, Tausende von Produkten und M\u00e4rkten zu \u00fcberpr\u00fcfen, um diese Anomalien zu erkennen, bevor sie sich auf die Gesch\u00e4ftsleistung auswirken.<\/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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    Die technischen Grundlagen des LCWIQ-Motors<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Um ein System zu entwickeln, dem unsere Gesch\u00e4ftsteams tats\u00e4chlich vertrauen k\u00f6nnen, haben wir auf \u201eBlack-Box\u201c-Prognosen verzichtet und stattdessen ein robustes Rahmenwerk geschaffen, das auf vier wissenschaftlich begutachteten Methoden basiert:<\/span><\/p>

    Wissenschaftliche Methodik<\/b><\/p><\/td>

    Wie wir dies bei der Preisgestaltung anwenden<\/b><\/p><\/td><\/tr>

    Mehrdimensionale Anomalieerkennung<\/b> (Isolation Forest \u2013 Liu et al., 2008)<\/span><\/i><\/a><\/p><\/td>

    Wir analysieren Preise, Kosten, Lagerbest\u00e4nde und Umschlagsh\u00e4ufigkeit gleichzeitig, um multivariable Ausrei\u00dfer zu identifizieren.<\/span><\/p><\/td><\/tr>

    Lokale, dichtebasierte LOF<\/b> (LOF \u2013 Breunig et al., 2000)<\/span><\/i><\/a><\/p><\/td>

    Wir identifizieren lokale Anomalien in verschiedenen Produktklassen, die sich in ihren Standardpreisspannen erheblich unterscheiden.<\/span><\/p><\/td><\/tr>

    Schnelle und konsistente Kursprognose<\/b> (LightGBM \u2013 Ke et al., 2017)<\/span><\/i><\/a><\/p><\/td>

    Das Verfahren arbeitet 20-mal schneller als XGBoost bei genau gleicher Genauigkeit, sodass wir die Preise f\u00fcr Tausende von Artikelnummern innerhalb von Sekunden neu festlegen k\u00f6nnen.<\/span><\/p><\/td><\/tr>

    Abstimmung bei Ensemble-Modellen<\/b> (Outlier-Ensembles \u2013 Aggarwal, 2013)<\/span><\/i><\/a><\/p><\/td>

    Wir kombinieren vier unterschiedliche Modellfamilien in einem Voting-System, um verborgene Anomalien aufzudecken, die ein einzelnes Modell m\u00f6glicherweise \u00fcbersehen w\u00fcrde.<\/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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    Die f\u00fcnfstufige Verarbeitungskette<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Um diese Theorien in allt\u00e4gliche, automatisierte Abl\u00e4ufe umzusetzen, verarbeitet LCWIQ unser globales Sortiment \u00fcber eine hochoptimierte Pipeline in weniger als einer Minute:<\/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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    1. Datenaufbereitung:<\/b> Bereinigt Rohdaten aus dem Einzelhandel, behandelt fehlende Werte und vereinheitlicht Kennzahlen zu Lagerbest\u00e4nden, Ums\u00e4tzen und Bestandsdeckung.<\/span><\/li>
    2. Parallele Anomalieerkennung:<\/b> F\u00fchrt vier Modelle (Robust Z-Score, Isolation Forest, LOF und ein Autoencoder-Netzwerk) gleichzeitig aus.<\/span><\/li>
    3. Ensemble-Abstimmung und Regel-Engine:<\/b> Klassifiziert Anomalien nach Schweregrad, je nachdem, wie viele Modelle sie kennzeichnen, und wendet dabei strenge Einschr\u00e4nkungen an (z. B. die automatische Kennzeichnung aller Preise unterhalb der Einstandskosten).<\/span><\/li>
    4. Preisoptimierung:<\/b> Nutzt LightGBM zur Ermittlung eines Basispreises, wendet eine Korrektur der Lagerbestandsdeckung an (Anhebung der Preise, um Lagerengp\u00e4sse zu verlangsamen, oder Senkung der Preise, um Ladenh\u00fcter abzubauen) und rundet auf lokale psychologische Preisbereiche.<\/span><\/li>
    5. Interaktive Ausgabe:<\/b> Bietet visuelle Dashboards, Simulatoren und exportierbare Berichte f\u00fcr sofortige Ma\u00dfnahmen.<\/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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      Einsatz von LLMs zur Erkl\u00e4rbarkeit in Alltagssprache\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      Einer der schnellsten Wege, eine KI-Initiative zum Scheitern zu bringen, ist mangelndes Vertrauen. Wenn ein Preismanager nicht versteht, <\/span>Warum<\/span><\/i> ein Algorithmus einen Artikel markiert oder einen bestimmten Preis empfohlen hat, werden sie dies einfach ignorieren.<\/span><\/p>

      Um die L\u00fccke zwischen komplexen mathematischen Modellen und der Umsetzung in der Praxis zu schlie\u00dfen, haben wir einen <\/span>KI-Assistenten auf Basis eines gro\u00dfen Sprachmodells (LLM)<\/b> direkt in die LCWIQ-Plattform integriert.<\/span><\/p>

      Anstatt die Preismanager dazu zu zwingen, Rohdaten aus Datenbanken auszuwerten, k\u00f6nnen sie die Daten mithilfe einfacher, nat\u00fcrlicher Sprache abfragen:<\/span><\/p>

      Nutzer: \u201eWelche Produkte werden derzeit unter dem Selbstkostenpreis verkauft?\u201c<\/span><\/p>

      AI: \u201eIch habe mehrere gefunden. Am kritischsten ist ein Damenstrickpullover, der mit einer Marge von -3,8 % verkauft wird.\u201c <\/span><\/p>

      Dies wurde gemeldet, da die lokalen Frachtmultiplikatoren in der vergangenen Woche sprunghaft angestiegen sind. <\/span><\/p>

      Ich empfehle, den Kurs auf 12,90 $ anzupassen, um eine Marge von +36,4 % wiederherzustellen.\u201c<\/span><\/p>

      Diese Schnittstelle in nat\u00fcrlicher Sprache \u00fcbersetzt die Ergebnisse des Ensemble-Modells umgehend in nachvollziehbare Gesch\u00e4ftslogik. Sie erl\u00e4utert dem Manager genau, warum eine Anomalie vorliegt \u2013 sei es aufgrund eines ungew\u00f6hnlichen Verh\u00e4ltnisses von Umsatz zu Lagerbestand, hoher Einstandskosten oder einer Diskrepanz bei den lokalisierten Wechselkursen. <\/span><\/p>

      Zwar nutzen wir derzeit kosteng\u00fcnstige Cloud-APIs, doch im Mittelpunkt unserer langfristigen Strategie steht die Umstellung auf <\/span>lokal gehostete Open-Source-Modelle<\/b> , um einen absoluten Datenschutz f\u00fcr unsere firmeneigenen Kennzahlen aus den Bereichen Einzelhandel und Finanzen zu gew\u00e4hrleisten.<\/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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      KI als Instrument zur Entscheidungsunterst\u00fctzung<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      Ein h\u00e4ufig diskutiertes Thema in Kreisen der Preisgestaltung ist die Bef\u00fcrchtung, einem Algorithmus vollst\u00e4ndige Autonomie zu \u00fcbertragen. Bei LC Waikiki ist unsere Philosophie klar: <\/span>KI sollte als leistungsstarker Copilot fungieren, doch der Mensch bleibt der Pilot<\/b>.<\/span><\/p>

      Unsere Store Product Manager (SPMs) sind f\u00fcr die Preisgestaltung in mehreren L\u00e4ndern verantwortlich. Sie verf\u00fcgen \u00fcber Kenntnisse des lokalen Marktkontexts, die ein Algorithmus einfach nicht erfassen kann, wie zum Beispiel: <\/span><\/p>

      • Geopolitische Instabilit\u00e4t:<\/b> Pl\u00f6tzliche wirtschaftliche Ver\u00e4nderungen oder Handelsst\u00f6rungen in Regionen wie dem Golf-Kooperationsrat (GCC).<\/span><\/li>
      • Markteintritte lokaler Wettbewerber:<\/b> Ein Discounter aus der Modebranche er\u00f6ffnet zehn station\u00e4re Filialen in einer bestimmten Region, was uns dazu zwingt, vor\u00fcbergehend geringere Margen in Kauf zu nehmen, um unseren Marktanteil zu sichern.<\/span><\/li>
      • Lagerbestandszyklen:<\/b> Die bewusste Entscheidung, bei Restbest\u00e4nden Margeneinbu\u00dfen in Kauf zu nehmen, um Lagerplatz f\u00fcr die Wareneing\u00e4nge der n\u00e4chsten Saison freizumachen.<\/span><\/li><\/ul>

        Um dies zu unterst\u00fctzen, bietet LCWIQ eine <\/span>\u201eWas-w\u00e4re-wenn\u201c-Simulation<\/b> Dashboard. Sollte ein SPM mit einer KI-Empfehlung nicht einverstanden sein, kann er manuell alternative Preisniveaus simulieren, um sich sofort die Auswirkungen, die n\u00e4chstgelegenen psychologischen Preisbereiche und den prognostizierten Wochenumsatz anzusehen, bevor er eine \u00c4nderung vornimmt. <\/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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        Zwei Beispiele f\u00fcr die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI\n<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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        • Das preisg\u00fcnstige Basic-T-Shirt f\u00fcr Herren:<\/b> Ein einfaches T-Shirt mit hohem Absatzvolumen, das von unseren Z-Score- und Isolation-Forest-Algorithmen identifiziert wurde, wurde zu einem ungew\u00f6hnlich niedrigen Preis von 4,99 US-Dollar mit einer geringen Marge von 27,9 % verkauft. Die KI schlug einen korrigierten Preis von 7,99 US-Dollar vor. Das SPM genehmigte die \u00c4nderung, wodurch die Marge sofort wieder auf <\/span>54,9 %<\/b>.<\/span><\/li>
        • Der Damen-Strickpullover zum Sonderpreis:<\/b> Unsere Regel-Engine hat einen Strickpullover mit einer negativen Marge von -3,8 % (Verkaufspreis 7,90 $) aufgrund einer nicht abgestimmten Aktualisierung der Einstandskosten identifiziert. Das System empfahl einen Preis von 12,90 $. Der SPM best\u00e4tigte den Kostenfehler, genehmigte die Empfehlung und stellte wieder eine gesunde <\/span>36,4 %<\/b> Gewinnspanne bei gleichzeitig \u00e4u\u00dferst wettbewerbsf\u00e4higen Preisen.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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          Das richtige Gleichgewicht in der Unternehmensf\u00fchrung finden\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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          Die Anpassung der Preisgestaltung in 60 verschiedenen L\u00e4ndern ist nicht nur eine technische Herausforderung, sondern auch eine Herausforderung f\u00fcr die Unternehmensf\u00fchrung.<\/span><\/p>

          Um widerspr\u00fcchliche Strategien in den verschiedenen Regionen zu vermeiden, m\u00fcssen Unternehmen klare operative Grenzen festlegen. Sind die Zust\u00e4ndigkeiten im Bereich der Preisgestaltung zwischen der Unternehmenszentrale, den regionalen Merchandisern und den Filialleitern vor Ort unklar, wird dies schnell zu Einbu\u00dfen bei den Ergebnissen f\u00fchren. <\/span><\/p>

          Unser F\u00fchrungsmodell schafft ein Gleichgewicht zwischen zentraler Steuerung und lokalen Erfordernissen:<\/span><\/p>

          • Zentralisierte KI-Standards:<\/b> Wir nutzen ein zentralisiertes Team und die LCWIQ-Plattform, um grundlegende Preisstrategien festzulegen, Mindestmargen festzulegen und eingehende globale Daten zu bereinigen.<\/span><\/li>
          • Lokalisierte strategische Autonomie:<\/b> Unsere SPMs nutzen ihre regionale Expertise, um diese Grenzen anzupassen. Gleichzeitig fungieren die Filialleiter vor Ort als unsere Augen vor Ort und melden neue Standorte von Wettbewerbern oder lokale Trends, die direkt in unsere Strategie einflie\u00dfen. <\/span><\/li><\/ul>

            Indem wir unsere KI so konzipieren, dass sie als <\/span>Entscheidungshilfetool<\/b> und nicht als autonome Black Box konzipiert haben, ist es uns gelungen, unsere Preisgestaltung so zu skalieren, dass sie unsere globale Expansion unterst\u00fctzt und gleichzeitig unsere regionalen Margen konsequent verteidigt.<\/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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            Die wichtigsten Erkenntnisse aus der DPC-Sitzung<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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            • Es handelt sich nicht um ein Datenproblem, sondern um ein Filterproblem<\/b><\/li><\/ul>

              Einzelh\u00e4ndler leiden selten unter einem Mangel an Daten. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, angesichts st\u00e4ndiger Preisaktualisierungen margensch\u00e4digende Anomalien unter Tausenden von Produkten und M\u00e4rkten zu identifizieren, bevor sie sich auf das Gesch\u00e4ftsergebnis auswirken. <\/span><\/p>

              • KI ist ein Instrument zur Entscheidungsunterst\u00fctzung, kein autonomer Fahrer<\/b><\/li><\/ul>

                Die effektivsten Systeme erkennen Fehler und schlagen optimale Preisniveaus vor, doch die f\u00fcr die Preisgestaltung zust\u00e4ndigen F\u00fchrungskr\u00e4fte m\u00fcssen die endg\u00fcltige strategische Kontrolle \u00fcber die endg\u00fcltige Entscheidung behalten.<\/span><\/p>

                • Gro\u00dfe Sprachmodelle \u00fcbersetzen Mathematik in einfache Logik<\/b><\/li><\/ul>

                  Gro\u00dfe Sprachmodelle entwickeln sich von experimentellen Werkzeugen zu entscheidenden Triebkr\u00e4ften f\u00fcr die Erkl\u00e4rbarkeit und wandeln komplexe mathematische Anomalien in intuitive, verl\u00e4ssliche Erkenntnisse um.<\/span><\/p>

                  • Globale Dimension erfordert lokale Rahmenbedingungen<\/b><\/li><\/ul>

                    Die Umsetzung einer Preisstrategie in Dutzenden unterschiedlicher L\u00e4nder erfordert mehr als nur reine Algorithmen; der Erfolg h\u00e4ngt davon ab, das richtige Gleichgewicht zwischen Unternehmensf\u00fchrung und lokaler Marktkenntnis zu finden.<\/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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                    \u00dcber die Autoren<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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                    Emre Aslan<\/b><\/h3>

                    Regionaler Produktleiter, LC Waikiki<\/b><\/p>

                    Mit einem akademischen Hintergrund in Wirtschaftswissenschaften hat Emre seine berufliche Laufbahn damit verbracht, sich in komplexen globalen Einzelhandelsumfeldern zurechtzufinden, darunter berufliche Stationen in den Vereinigten Staaten und in Dubai, bevor er 2019 zu LC Waikiki kam. Als Regional Product Leader ist er f\u00fcr die Zuteilung, Planung und saisonalen kommerziellen Ma\u00dfnahmen in mehreren M\u00e4rkten verantwortlich. Emre engagiert sich mit gro\u00dfer Leidenschaft f\u00fcr wegweisende, KI-gest\u00fctzte Innovationen im Einzelhandel und treibt interne Projekte voran, die von Umsatzprognosen \u00fcber Bestandsb\u00fcndelung bis hin zur intelligenten Preisoptimierung reichen. <\/span><\/p>

                    Remzi Demirk\u0131ran<\/b><\/h3>

                    Produktmanager im Einzelhandel, LC Waikiki<\/b><\/p>

                    Remzi ist genau an der Schnittstelle zwischen kommerzieller Einzelhandelsstrategie und fortgeschrittener Datenwissenschaft t\u00e4tig. Nachdem er sein Studium der Materialwissenschaft und Werkstofftechnik als Jahrgangsbester abgeschlossen hatte, erwarb er sowohl einen MBA als auch einen MSc in KI-Engineering. Derzeit setzt er seine akademische Laufbahn mit einer Promotion im Bereich K\u00fcnstliche Intelligenz fort. In seiner Funktion als Store Product Manager konzentriert sich Remzi auf das Produktmanagement und die Entwicklung der n\u00e4chsten Generation KI-gest\u00fctzter Preisberechnungsmodule, um die weltweiten Margen zu sichern. <\/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":"

                    Emre Aslan, Regional Product Leader, und Remzi Demirk\u0131ran, Store Product Manager bei LC Waikiki, erl\u00e4utern die Entwicklung von LCWIQ, ihrer firmeneigenen, KI-gest\u00fctzten Engine f\u00fcr Preisanalysen und Anomalieerkennung.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":17676,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"_seopress_titles_title":"LC Waikiki: Globale Preisgestaltung und Margenoptimierung mithilfe von KI","_seopress_titles_desc":"Erfahren Sie, wie die KI-Engine \u201eLCWIQ\u201c von LC Waikiki mithilfe fortschrittlicher wissenschaftlicher Methoden die weltweite Preisgestaltung automatisiert, Abweichungen erkennt und die Gewinnmargen sichert.","_seopress_robots_index":"","_seopress_robots_follow":"","_seopress_robots_imageindex":"","_seopress_robots_snippet":"","_seopress_robots_primary_cat":"","_seopress_robots_breadcrumbs":"","_seopress_robots_freeze_modified_date":"","_seopress_robots_custom_modified_date":"","_seopress_robots_canonical":"","_seopress_social_fb_title":"","_seopress_social_fb_desc":"","_seopress_social_fb_img":"","_seopress_social_fb_img_attachment_id":0,"_seopress_social_fb_img_width":0,"_seopress_social_fb_img_height":0,"_seopress_social_twitter_title":"","_seopress_social_twitter_desc":"","_seopress_social_twitter_img":"","_seopress_social_twitter_img_attachment_id":0,"_seopress_social_twitter_img_width":0,"_seopress_social_twitter_img_height":0,"_seopress_redirections_value":"","_seopress_redirections_enabled":"","_seopress_redirections_enabled_regex":"","_seopress_redirections_logged_status":"","_seopress_redirections_param":"","_seopress_redirections_type":0,"_seopress_analysis_target_kw":"","_seopress_news_disabled":"","_seopress_video_disabled":"","_seopress_video":[],"_seopress_pro_schemas_manual":[],"_seopress_pro_rich_snippets_disable_all":"","_seopress_pro_rich_snippets_disable":[],"_seopress_pro_schemas":[],"footnotes":""},"categories":[29],"tags":[],"class_list":["post-17677","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-industry-insights"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17677","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=17677"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17677\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":17682,"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17677\/revisions\/17682"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/17676"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=17677"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=17677"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=17677"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}