{"id":4674,"date":"2021-03-24T11:15:18","date_gmt":"2021-03-24T10:15:18","guid":{"rendered":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/blog\/wie-dynamische-preisgestaltung-funktioniert-datengestuetzte-preisoptimierung\/"},"modified":"2024-07-03T21:21:23","modified_gmt":"2024-07-03T19:21:23","slug":"wie-dynamische-preisgestaltung-funktioniert-datengestuetzte-preisoptimierung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/blog\/wie-dynamische-preisgestaltung-funktioniert-datengestuetzte-preisoptimierung\/","title":{"rendered":"Wie dynamische Preisgestaltung funktioniert: datengest\u00fctzte Preisoptimierung"},"content":{"rendered":"\t\t
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Die Bedeutung von Daten bei der dynamischen Preisgestaltung\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Angesichts des anhaltenden Booms beim Online-Shopping war die Einf\u00fchrung einer dynamischen Preisgestaltung noch nie so wichtig wie heute. Die Preise m\u00fcssen in einem zunehmend wettbewerbsorientierten Umfeld sinnvoll sein, und das Preismodell Ihres Unternehmens muss sich an Schwankungen der Kundennachfrage und des Kaufverhaltens anpassen k\u00f6nnen. Die F\u00e4higkeit, bei der Preisgestaltung schnell und sachkundig zu handeln, wirkt sich massiv auf die Gesamtgewinnspanne aus.<\/p>

Traditionell wurde die Preisgestaltung im Einzelhandel auf der Grundlage statischer Preisregeln festgelegt, die eine begrenzte Anzahl von Dateninputs (z. B. Kostenbasis, Umrechnungskurse usw.) nutzten. Bei diesem Ansatz wurden riesige Mengen wichtiger Daten \u2013 sowohl Transaktionsdaten als auch Nicht-Kaufdaten \u2013 nicht genutzt. Daten, die zu intelligenteren, flexibleren Preisentscheidungen f\u00fchren k\u00f6nnten!<\/p>

In der heutigen hyperschnellen, hart umk\u00e4mpften Einzelhandelslandschaft machen sich datengest\u00fctzte dynamische Preisstrategien die Macht dieser Verbraucherdaten zunutze und nutzen sie als Grundlage f\u00fcr Preisentscheidungen. Das explosionsartige Wachstum von Big Data und das darin enthaltene Potenzial f\u00fcr die Entwicklung von KI- und maschinellen Lernans\u00e4tzen f\u00fcr Preisstrategien hat neue M\u00f6glichkeiten f\u00fcr intelligente Preisl\u00f6sungen er\u00f6ffnet. Die Technologie des maschinellen Lernens hebt die dynamische Preisgestaltung auf die n\u00e4chste Stufe, da sie viel gr\u00f6\u00dfere Datens\u00e4tze verarbeiten und verschiedene Einflussfaktoren ber\u00fccksichtigen kann, um die Auswirkungen von Preis\u00e4nderungen vorherzusagen.<\/p>

F\u00fcr Unternehmen, die im Online-Handel t\u00e4tig sind, sollten das Verbraucherverhalten und die daraus gewonnenen Daten einen wichtigen Schwerpunkt bilden. Indem sie das Verbraucherverhalten bei der Preisgestaltung ber\u00fccksichtigen, setzen die Unternehmen ihre Preise weiterhin auf den Wert, den ein Kunde einem bestimmten Produkt zuschreibt, und arbeiten auch daran, diese Wertwahrnehmung zu manipulieren, zu messen und zu steigern. Dieser neue Ansatz f\u00fcr die Preisgestaltung basiert auf den Daten, die durch das Verhalten der K\u00e4ufer generiert werden, sowie auf der gr\u00f6\u00dferen Wettbewerbslandschaft.<\/p>

Dank k\u00fcnstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen k\u00f6nnen sich Einzelh\u00e4ndler heute leichter einen \u00dcberblick dar\u00fcber verschaffen, was sowohl Wettbewerber als auch Kunden zu einem bestimmten Zeitpunkt tun, und ein besseres Gef\u00fchl f\u00fcr die Einfl\u00fcsse und Gr\u00fcnde ihres Kaufverhaltens entwickeln. Der Reichtum und die schiere Menge an Daten, die Online-Konsumenten generieren, erm\u00f6glichen neue, besser informierte Strategien zur Steigerung der Kundenzufriedenheit und der Rentabilit\u00e4t des Unternehmens.<\/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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Big Data im Einzelhandel\n\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Mit dem rasanten Wachstum des Online-, Mobil- und Social-Media-Einkaufs hat sich die Datenmenge explosionsartig erh\u00f6ht, so dass jetzt \u201eBig Data\u201c verf\u00fcgbar ist. Und wenn es um die Preisgestaltung geht, \u00e4ndern sich die Preise sofort und mehrmals t\u00e4glich f\u00fcr Millionen von Produkten im gesamten Online-\u00d6kosystem \u2013 das bedeutet, dass jeden Tag weltweit mehrere zehn Millionen Preisentscheidungen getroffen werden. Dies entspricht Dutzenden, wenn nicht Hunderten von Millionen zusammenh\u00e4ngender Datenpunkte!<\/p>

Es ist wahrscheinlich, dass dieses Datenwachstum weiter zunehmen wird. Vor allem im Einzelhandel hinterlassen die Kunden bei jedem Online-Einkauf eine Datenspur. Dar\u00fcber hinaus gibt es weitere Datenquellen wie Preise von Wettbewerbern, Wetterdaten und unternehmensinterne Daten, z. B. die Daten, die \u00fcber die Marketingaktivit\u00e4ten des Unternehmens gesammelt wurden. F\u00fcr Einzelh\u00e4ndler lassen sich Big Data in der Regel in zwei Hauptkategorien einteilen:<\/p>

Strukturierte Daten:<\/b> Zu dieser Art von Daten geh\u00f6ren Namen, Adressen, Transaktionshistorie, Kundenbindungsprogramme und gr\u00f6\u00dftenteils alle anderen Daten, die eine Art von \u201eMenge\u201c beinhalten.<\/p>

Unstrukturierte Daten:<\/b> Zu dieser Art von Daten geh\u00f6ren Produktbewertungen, Bilder, Likes und Erw\u00e4hnungen in sozialen Netzwerken sowie alle anderen Daten aus sozialen Medien.<\/p>

Fortschrittliche Tools zur dynamischen Preisgestaltung erm\u00f6glichen es, diese enorme Menge an strukturierten und unstrukturierten Daten zu sammeln und sie f\u00fcr die Umsetzung einer umfassenden Strategie zu nutzen. Und Big Data ist die Ressource, mit der eine dynamische Preisstrategie funktionieren kann. Bei dieser Technologie geht es um die Optimierung der Datenverarbeitung (mit allem, was dazugeh\u00f6rt). Es geht nicht nur darum, eine gro\u00dfe Menge an Daten zu sammeln, sondern die gesammelten Daten zu nutzen, um Ihre Preisgestaltung zu optimieren. Immer mehr Einzelh\u00e4ndler gehen dazu \u00fcber, diese F\u00fclle an Daten zu nutzen, um bessere Preisentscheidungen zu treffen und sich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern. Die riesigen Datenmengen, die zur Verf\u00fcgung stehen, sind daher auch eine wichtige Triebkraft f\u00fcr eine dynamische Preisgestaltung.<\/p>

Jeder Einzelh\u00e4ndler oder jede Marke, die eine dynamische Preisgestaltung einsetzt, ist von den Daten abh\u00e4ngig, die als Entscheidungsgrundlage verwendet werden. In dieser Hinsicht ist die Qualit\u00e4t der Daten sehr wichtig, da sie in einen Algorithmus einflie\u00dfen, der zur Entwicklung und Information von Nachfrageprognosen und automatischen Preisentscheidungen verwendet wird.<\/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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Daten und Algorithmen zur dynamischen Preisgestaltung\n\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Durch die Analyse der riesigen Datenmengen, die ihnen zur Verf\u00fcgung stehen, in Kombination mit dem aktuellen Marktgeschehen und anderen externen Datenquellen k\u00f6nnen Einzelh\u00e4ndler mit Hilfe von Algorithmen ihre Preise f\u00fcr die Kunden optimieren. Wir k\u00f6nnen zwischen zwei Arten von Algorithmen unterscheiden, die bei der Preisgestaltung eingesetzt werden:<\/p>