{"id":4669,"date":"2021-01-06T15:02:47","date_gmt":"2021-01-06T14:02:47","guid":{"rendered":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/blog\/repricing-im-online-handel-ein-ueberblick\/"},"modified":"2024-07-04T09:54:43","modified_gmt":"2024-07-04T07:54:43","slug":"repricing-im-online-handel-ein-ueberblick","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/blog\/repricing-im-online-handel-ein-ueberblick\/","title":{"rendered":"Repricing im Online-Handel: ein \u00dcberblick"},"content":{"rendered":"\t\t
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Die Dynamik der Preisgestaltung im elektronischen Handel\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Wie kann ich meine Kunden durch den richtigen Preis zum Kauf bewegen? Diese Frage besch\u00e4ftigt Online-H\u00e4ndler weltweit. Sie stehen vor der Herausforderung, bei der Preisgestaltung schnell und flexibel auf Marktver\u00e4nderungen zu reagieren. Gleichzeitig m\u00fcssen sie die Nachfrage und die Wettbewerbssituation sowie die Kosten im Auge behalten. Wie kann man inmitten dieser Dynamik mit dem richtigen Angebot zur richtigen Zeit erfolgreich sein?<\/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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Preisanpassung: Wie man wettbewerbsf\u00e4hige Preise berechnet\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Der beste Preis kann im entscheidenden Moment zum Verkaufsargument f\u00fcr potenzielle Kunden werden. Deshalb gilt das Repricing, die strategische Optimierung der Produktpreise, als wichtiges Instrument zur Absatzsteigerung.<\/p>

Bei der Preiskalkulation greift bereits 1 von 5 Personen auf Automatisierungsmethoden zur\u00fcck
(PwC, Sales Radar: Dynamic Pricing, 2019)<\/a>
<\/strong>. Online-H\u00e4ndler nutzen die M\u00f6glichkeiten der Automatisierung bei der Preisanpassung, um den manuellen Aufwand der Marktbeobachtung zu verringern. Sie erhoffen sich dadurch, flexibel auf Preisanpassungen ihrer Konkurrenten reagieren zu k\u00f6nnen und ihr Angebot im entscheidenden Moment anzupassen.<\/p>

Das Prinzip der Preisanpassung: Zun\u00e4chst werden die Preise aller relevanten Wettbewerber erhoben und die eigene Wettbewerbsposition beobachtet. Nach vordefinierten Regeln werden die Preise auf der Grundlage von \u00c4nderungen bei den Preisen der Wettbewerber angepasst. Die Regeln spiegeln die gew\u00fcnschten Gewinnspannen sowie die Preisposition gegen\u00fcber der Konkurrenz wider. Auf dieser Grundlage werden die Preise im laufenden Gesch\u00e4ft optimiert. Auf den ersten Blick ist dies ein vielversprechender Ansatz f\u00fcr Online-H\u00e4ndler. Aber wird sie der Komplexit\u00e4t des volatilen Marktumfelds gerecht?<\/p>

Beispiel f\u00fcr Preisanpassung<\/h4>

Ein Paar kabellose Kopfh\u00f6rer wird von 4 verschiedenen Verk\u00e4ufern angeboten. Alle Verk\u00e4ufer versuchen, den bestm\u00f6glichen Preis anzubieten, um Kunden anzuziehen. Um dies zu erreichen, beschlie\u00dft Einzelh\u00e4ndler C<\/strong>, seinen Preis von 168,99 \u20ac auf 167,99 \u20ac zu senken und damit sein Produkt zum billigsten zu machen.
Gleichzeitig nutzt Einzelh\u00e4ndler D<\/strong> ein Preisanpassungstool und hat eine Preisregel festgelegt, um die Preise seiner Konkurrenz um 1 \u20ac zu unterbieten. Daher reagiert er automatisch auf die Preis\u00e4nderung von Einzelh\u00e4ndler C<\/strong> und bietet sein Produkt f\u00fcr 166,99 \u20ac an.<\/p>

H\u00e4ndler D<\/strong> bietet seinen Kunden zwar den niedrigsten Preis, aber bedeutet das auch, dass er der profitabelste ist?<\/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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Einzelh\u00e4ndler A <\/strong><\/h5>
173,99 \u20ac<\/strong><\/h5>
Einzelh\u00e4ndler B<\/strong><\/h5>
179,99 \u20ac<\/strong><\/h5>
Einzelh\u00e4ndler C<\/strong><\/h5>

168,99 \u20ac<\/h3>

167,99 \u20ac<\/h3>

Einzelh\u00e4ndler D<\/strong><\/h5>

167,99 \u20ac<\/h3>

166,99 \u20ac<\/h3>

Beliebte Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr Repricing im E-Commerce<\/h2>

In der Praxis wird die Zinsanpassung in einer Vielzahl von Szenarien eingesetzt:<\/i><\/p>

1. Preisf\u00fchrerschaft vs. Premium-Strategie<\/b><\/h5>

Repricing erm\u00f6glicht es Einzelh\u00e4ndlern, eine Strategie der Preisf\u00fchrerschaft umzusetzen. Dabei wird versucht, den niedrigsten Preis anzubieten. Aufgrund der Preisregeln wird der Wettbewerbspreis immer unterboten. Gleichzeitig steigt der Preis automatisch, wenn das Preisniveau auf dem Markt steigt.<\/p>

Beispiel<\/b>: Beim Verkauf von Turnschuhen k\u00f6nnen Online-H\u00e4ndler ihre Ums\u00e4tze steigern, indem sie niedrige Preise anbieten und gleichzeitig ihre eigenen Kosten sowie die ihrer Konkurrenten ber\u00fccksichtigen. Der Nachteil: Ein konstant niedriger Preis f\u00fchrt auch zu geringeren Gewinnspannen.<\/p>

In anderen Segmenten k\u00f6nnen gehobene Preise wiederum einen h\u00f6heren Wert vermitteln. Wird zum Beispiel ein Paar Turnschuhe im Luxussegment durch gezieltes Repricing zu einem vergleichsweise hohen Preis angeboten, sind auch h\u00f6here Margen m\u00f6glich. Dies birgt ein gewisses Risiko: Der Absatz kann so stark zur\u00fcckgehen, dass sich dies negativ auf den Gewinn auswirkt.<\/p>

2. Konzentration auf bestimmte Marken
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Repricing erm\u00f6glicht es Online-H\u00e4ndlern auch, sich auf bestimmte Marken zu spezialisieren. Ein Anbieter von Turnschuhen hat die M\u00f6glichkeit, seine Preise so zu optimieren, dass er die besten Konditionen f\u00fcr eine bestimmte Marke anbietet. Mit dieser Positionierung verschenkt er jedoch Umsatzpotenzial f\u00fcr andere Marken oder sogar f\u00fcr seine eigene Marke.<\/p>

3. Kosten-plus-Preisgestaltung <\/b><\/h5>

Bei diesem Ansatz werden die Preise in erster Linie auf der Grundlage der Kosten berechnet. Bei diesem Ansatz legen die Einzelh\u00e4ndler eine Mindestmarge fest, die erreicht werden muss. Ein Einzelh\u00e4ndler hat zum Beispiel Gesamtkosten von 40 Euro pro verkauftem und ausgeliefertem Turnschuh. Er m\u00f6chte mindestens eine Marge von 40 % erreichen. Der Preis ist also auf 56 Euro festgelegt. Diese Strategie kann dazu beitragen, die Gewinnspannen zu sichern.<\/p>

Allerdings birgt der Kostenaufschlag das Risiko, dass die Preise im Vergleich zur Konkurrenz zu niedrig oder zu hoch sind. Bei dieser Strategie werden auch die Wechselwirkungen zwischen den Produkten des Sortiments aufgrund von Kreuzpreiselastizit\u00e4ten nicht ber\u00fccksichtigt.<\/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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Regelbasierte Systeme oder maschinelles Lernen: Welche Methode der Preisgestaltung liefert bessere Ergebnisse?\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Online-H\u00e4ndler setzen auf Repricing, um ihre Preise unter Ber\u00fccksichtigung des Marktumfelds zu optimieren. Aber die oben genannten Beispiele zeigen: Die gew\u00fcnschten Erfolge k\u00f6nnen ausbleiben, wenn die Reaktion der Kunden falsch eingesch\u00e4tzt wurde. Bei der Preisanpassung werden oft nur einige wenige Preisfaktoren ber\u00fccksichtigt, die Preisbereitschaft wird jedoch nicht systematisch gemessen. Auch die Auswirkungen anderer Faktoren wie die Jahreszeit, das Wetter oder die Marketingaktivit\u00e4ten des Unternehmens werden nicht ber\u00fccksichtigt.<\/p>

Eine weitere Schwierigkeit herk\u00f6mmlicher Preisanpassungstechnologien besteht darin, dass das verwendete Regelsystem umso komplexer wird, je mehr Produkte das Sortiment umfasst und je mehr Faktoren die Preisgestaltung beeinflussen. Es ist ein hoher manueller Aufwand erforderlich, um die Preisbildungsregeln zu \u00fcberwachen und auf dem neuesten Stand zu halten.<\/p>

KI-basierte Technologien hingegen k\u00f6nnen viel gr\u00f6\u00dfere Datenmengen verarbeiten. Algorithmen des maschinellen Lernens werden zur Messung von Preiselastizit\u00e4ten eingesetzt: Damit l\u00e4sst sich vorhersagen, wie sich Preisanpassungen auf die Kaufbereitschaft der Kunden sowie auf Umsatz und Gewinn auswirken werden. Dies gibt den Unternehmen die M\u00f6glichkeit, ihre Preise automatisch in Richtung ihrer KPIs (Gesch\u00e4ftsziele) zu lenken. Die Preisgestaltung ist dynamisch und spiegelt automatisch \u00c4nderungen im Kundenverhalten wider. Dadurch entf\u00e4llt die Notwendigkeit einer komplexen Verwaltung der Preisbildungsregeln. Dies erm\u00f6glicht auch eine differenziertere Nutzung von Rabatten.<\/p>

Die Vorteile der auf maschinellem Lernen basierenden dynamischen Preisgestaltung auf einen Blick: <\/b><\/h5>
  • Bis zu 10 % h\u00f6here Gewinne und Einnahmen im Vergleich zu regelbasierten Systemen.<\/em><\/li>
  • Weniger manueller Aufwand, da keine gro\u00dfen Regelsysteme erstellt und verwaltet werden m\u00fcssen<\/em><\/li>
  • Ganzheitliche Optimierung, die alle wichtigen Einflussfaktoren ber\u00fccksichtigt <\/em>(z.B. Bestandsreichweite, Saisonalit\u00e4t)<\/em><\/li>
  • Intuitive Steuerung auf der Grundlage der vom Unternehmen festgelegten KPIs<\/em><\/li>
  • Vorhersagefunktion f\u00fcr Absatz, Umsatz und Gewinn<\/em><\/li>
  • Kontinuierliche Verbesserung der Preisgestaltung durch selbstlernende Algorithmen<\/em><\/li><\/ul>

    Auf maschinellem Lernen basierende Preisgestaltung vs. Repricing: <\/b><\/h4>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    *Verwaltung und \u00dcberwachung der Preisregeln erforderlich<\/p>