{"id":4678,"date":"2021-03-09T15:39:23","date_gmt":"2021-03-09T14:39:23","guid":{"rendered":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/blog\/preisoptimierung-mit-maschinellem-lernen-was-jeder-einzelhaendler-wissen-sollte\/"},"modified":"2024-11-05T15:03:20","modified_gmt":"2024-11-05T14:03:20","slug":"preisoptimierung-mit-maschinen-lernen-was-jeder-einzelhandler-wissen-muss","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/blog\/preisoptimierung-mit-maschinen-lernen-was-jeder-einzelhandler-wissen-muss\/","title":{"rendered":"Preisoptimierung mit Machine Learning: Was jeder Einzelh\u00e4ndler wissen sollte"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"4678\" class=\"elementor elementor-4678 elementor-2883\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-338715b0 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"338715b0\" 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-6e8d3ce elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6e8d3ce\" 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><strong>Aktualisiert Juli 2024<\/strong><\/p>\n\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-384cb62 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"384cb62\" 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\">Traditionelle Preisoptimierung und ihre Grenzen\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-deaf0b6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"deaf0b6\" 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>Die Optimierung der Preise auf eine Art und Weise, die sowohl den Gewinn maximiert als auch die Kunden nicht vom Kauf abh\u00e4lt, war f\u00fcr den Einzelhandel schon immer eine Herausforderung. Um die <a href=\"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/blog\/was-ist-preisoptimierung\/\">Preisoptimierung<\/a> zu bewerkstelligen, haben Einzelh\u00e4ndler in der Regel traditionelle, regelbasierte Methoden verwendet. Diese Methoden beinhalten die manuelle Analyse von Kunden- und Marktdaten, wobei die f\u00fcr die Preisgestaltung Verantwortlichen dann einfache mathematische Modelle (z. B. lineare Regression) verwenden, um zu berechnen, wie sich Preis\u00e4nderungen sowohl auf die Gewinnspannen als auch auf die Zahlungsbereitschaft der Kunden auswirken werden.<\/p>\n<p>Auf der Grundlage dieser Analyse legen sie Preisregeln fest, die die Logik der Preisgestaltung bestimmen. Diese Preisregeln werden dann in Preisoptimierungstools gespeichert und dienen als Grundlage f\u00fcr die automatische Preisanpassung. Sie m\u00fcssen regelm\u00e4\u00dfig \u00fcberpr\u00fcft und \u00fcberwacht werden (z. B. durch AB-Tests), um sicherzustellen, dass sie an die aktuellen Marktbedingungen angepasst sind und optimal funktionieren. Dieser Prozess kostet die Unternehmen viel Zeit und M\u00fche, um ihn effektiv zu verwalten. Noch schlimmer ist, dass viele Unternehmen nicht \u00fcber ein gutes \u00dcberwachungsverfahren verf\u00fcgen.<\/p>\n<p>Diese traditionellen Methoden der Preisoptimierung wurden in den letzten Jahren durch die explosionsartige Zunahme des elektronischen Handels und die allgemeine Digitalisierung des Marktes weiter beeintr\u00e4chtigt. Dies hat zu einem massiven Anstieg der Menge an verbraucher- und verkaufsbezogenen Daten gef\u00fchrt, mit denen sich der Einzelhandel auseinandersetzen muss. Die schiere Menge an Daten, die heute zur Verf\u00fcgung steht, macht es f\u00fcr Einzelh\u00e4ndler immer schwieriger, diese korrekt und kontinuierlich auszuwerten.<\/p>\n<p>Insgesamt werden die Marktbedingungen, unter denen die Unternehmen derzeit konkurrieren, immer komplexer. Infolgedessen k\u00f6nnen herk\u00f6mmliche Preisoptimierungsmethoden den Einzelh\u00e4ndlern bei der Preisgestaltung nicht mehr angemessen helfen. Es gibt jedoch neue Fortschritte in der Preisoptimierungstechnologie, die es den Einzelh\u00e4ndlern erm\u00f6glichen, das volle Potenzial ihrer Daten zu nutzen und gleichzeitig einfach und effektiv Preise festzulegen, die ihre Gewinne maximieren. Der Schl\u00fcssel zu dieser Technologie ist das maschinelle Lernen.<\/p>\n\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-a7ef399 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a7ef399\" 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 ist eine auf maschinellem Lernen basierende Preisgestaltung?\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2320fd8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2320fd8\" 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>Die Technologie des maschinellen Lernens erweist sich als wichtiger Wegbereiter im Bereich der Preisoptimierung, da sie in der Lage ist, viele der Herausforderungen zu bew\u00e4ltigen, mit denen Einzelh\u00e4ndler derzeit konfrontiert sind. Zum einen k\u00f6nnen Algorithmen, die auf maschinellem Lernen basieren, viel gr\u00f6\u00dfere Datens\u00e4tze analysieren und wesentlich mehr Variablen ber\u00fccksichtigen, als dies bei der herk\u00f6mmlichen Preisgestaltung m\u00f6glich ist. Fr\u00fcher mussten die Verantwortlichen f\u00fcr die Preisgestaltung die Preisregeln manuell festlegen. Im Gegensatz dazu verwenden maschinelle Lernmodelle Algorithmen, die auf halbautomatische Weise kontinuierlich aus ihren Ergebnissen lernen. Einzelh\u00e4ndler k\u00f6nnen so mit Hilfe von Modellen des maschinellen Lernens Preise anhand verschiedener Ziele wie Gewinn, Umsatz oder Absatz festlegen. Sie sind in der Lage, dies vollautomatisch, viel pr\u00e4ziser und mit einem Bruchteil des Aufwands zu tun.<\/p>\n<p>Auf maschinellem Lernen basierende Preisfindungstools sind nicht nur lernf\u00e4hig, sondern werden mit der Zeit immer besser darin, die optimalen Preispunkte f\u00fcr Einzelh\u00e4ndler zu finden, da sie in der Lage sind, den Sweet Spot zwischen &#8222;zu billig&#8220; und &#8222;zu teuer&#8220; zu entdecken. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen diese auf maschinellem Lernen basierenden Preisfindungsinstrumente sowohl kritische interne Daten als auch einflussreiche externe Daten in ihren Algorithmen ber\u00fccksichtigen. In Verbindung mit der Tatsache, dass sie viel gr\u00f6\u00dfere und vielf\u00e4ltigere Datens\u00e4tze verarbeiten k\u00f6nnen als \u00e4ltere Technologien, f\u00fchrt dies zu einem hohen Ma\u00df an Pr\u00e4zision bei der Preisfestsetzung in Bezug auf diese einflussreichen Datenpunkte. Zu den Faktoren, die diese Algorithmen bewerten, geh\u00f6ren:<\/p>\n<ul>\n<li aria-level=\"2\">Historische Verkaufs- und Transaktionsdaten<\/li>\n<li aria-level=\"2\">Preise der Mitbewerber<\/li>\n<li aria-level=\"2\">Jahreszeitliche Ver\u00e4nderungen<\/li>\n<li aria-level=\"2\">Wetterbedingungen<\/li>\n<li aria-level=\"2\">Vorratsbest\u00e4nde<\/li>\n<li aria-level=\"2\">Produktmerkmale<\/li>\n<li aria-level=\"2\">Marketing-Kampagnen<\/li>\n<\/ul>\n<p>Anhand dieser Daten k\u00f6nnen auf maschinellem Lernen basierende Preisgestaltungsanwendungen die <a href=\"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/blog\/ein-leitfaden-zur-preiselastizitaet-der-schluessel-zu-optimalen-preisen\/\">Preiselastizit\u00e4t<\/a> berechnen, d. h. sie messen, wie sich die Nachfrage infolge ver\u00e4nderter Bedingungen ver\u00e4ndert. Die Software passt dann die Preise entsprechend an. Diese Tools k\u00f6nnen auch feststellen, welche Produkte in ihrer Nachfrage relativ stabil sind &#8211; und sich daher f\u00fcr eine Margenoptimierung eignen &#8211; oder welche Produkte eine kritische Rolle f\u00fcr den Gesamtumsatz spielen und daher nur vorsichtig angepasst werden sollten.<\/p>\n<p>Die <a href=\"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/solution\/\">auf maschinellem Lernen basierende Preisgestaltung<\/a> setzt sich im Einzelhandel immer mehr durch. Laut einer <a href=\"https:\/\/www.ibm.com\/thought-leadership\/institute-business-value\/report\/automation-workflows\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">IBM-Studie<\/a> planen 73 Prozent der befragten Unternehmen, ihre Preisgestaltung und Verkaufsf\u00f6rderung bis Ende 2021 durch intelligente Automatisierung zu optimieren. Um wettbewerbsf\u00e4hig zu bleiben, m\u00fcssen Einzelh\u00e4ndler unbedingt die Umstellung ihrer Preisgestaltungsmethoden auf eine auf maschinellem Lernen basierende Technologie in Betracht ziehen.<\/p>\n\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-ad0d5f6 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ad0d5f6\" 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\">Wie funktioniert die Preisgestaltung durch maschinelles Lernen?\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-917c378 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"917c378\" 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>Wie genau funktioniert die auf maschinellem Lernen basierende Preisgestaltung? Auch wenn es manchen obskur erscheinen mag, sind die Schritte zur Einrichtung einer erfolgreichen, auf maschinellem Lernen basierenden Preisoptimierungssoftware in Wirklichkeit recht einfach. Das Verfahren ist wie folgt:<\/p>\n<p><b>Datenerhebung und Datenbereinigung<\/b><\/p>\n<p>F\u00fcr die Entwicklung eines maschinellen Lernmodells werden verschiedene Arten von Daten ben\u00f6tigt. Im Zusammenhang mit der Preisoptimierung k\u00f6nnte die Datenbank wie folgt aussehen:<\/p>\n<p><b>Transaktionsbezogene Daten:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li aria-level=\"2\">Liste der zu unterschiedlichen Preisen verkauften Produkte<\/li>\n<li aria-level=\"2\">Produktbeschreibungen: Daten zu jedem katalogisierten Produkt (Kategorie, Marke, Gr\u00f6\u00dfe, Farbe usw.)<\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Kostenangaben:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li aria-level=\"2\">Kosten der Beschaffung<\/li>\n<li aria-level=\"2\">Kosten f\u00fcr den Versand<\/li>\n<li aria-level=\"2\">Kosten f\u00fcr R\u00fccksendungen<\/li>\n<li aria-level=\"2\">Marketing-Kosten<\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Daten der Wettbewerber:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li aria-level=\"2\">Preise der Wettbewerber f\u00fcr vergleichbare Produkte.<\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Inventar- und Lieferdaten:  <\/b><\/p>\n<ul>\n<li aria-level=\"2\">Daten zu den Lagerbest\u00e4nden<\/li>\n<li aria-level=\"2\">Produktverf\u00fcgbarkeiten<\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Preisentwicklung<\/b><\/p>\n<p>Nicht alle diese Informationen sind notwendig, und sie werden auch nicht f\u00fcr jede Branche oder jedes Unternehmen verf\u00fcgbar sein. Zum Beispiel haben viele Einzelh\u00e4ndler keine &#8222;saubere&#8220; Preishistorie. Eine auf maschinellem Lernen basierende Preisgestaltung ist jedoch in der Lage, ein Maximum an Erkenntnissen aus den verf\u00fcgbaren Daten zu gewinnen. Dies f\u00fchrt in den meisten F\u00e4llen zu einer deutlichen Verbesserung des Status quo (z.B. h\u00f6herer Gewinn). Dar\u00fcber hinaus sind die Unternehmen zu Recht sehr vorsichtig im Umgang mit personenbezogenen Daten. Die gute Nachricht ist, dass f\u00fcr eine Preisoptimierung auf Produktebene keine personenbezogenen Daten verarbeitet werden m\u00fcssen.<\/p>\n<p>Die gesammelten Daten m\u00fcssen dann von Fehlern bereinigt und f\u00fcr die weitere Verarbeitung vorbereitet werden. Dieser Schritt ist eine Herausforderung, da Daten unterschiedlicher Formate aus verschiedenen Quellen zusammengef\u00fchrt werden m\u00fcssen. Die Aufgabe sollte daher von erfahrenen Datenwissenschaftlern \u00fcbernommen werden, die sicherstellen, dass die Daten korrekt und vollst\u00e4ndig in einen Algorithmus umgewandelt werden.<\/p>\n<p><b>Training des maschinellen Lernmodells<\/b><\/p>\n<p>Der n\u00e4chste Schritt besteht darin, das maschinelle Lernmodell zu trainieren. Zun\u00e4chst analysiert das Modell alle Variablen und ermittelt die m\u00f6glichen Auswirkungen von Preis\u00e4nderungen auf den Absatz. Dabei erkennt das maschinelle Lernmodell selbstst\u00e4ndig Korrelationen und Muster, die menschliche Analysten leicht \u00fcbersehen. Diese flie\u00dfen in den Algorithmus zur Berechnung der optimalen Preise ein und bilden die Grundlage f\u00fcr die Umsatz- und Gewinnprognosen.<\/p>\n<p>Nach der Erstellung wird das Ausgangsmodell einem Praxistest unterzogen und kann auch regelm\u00e4\u00dfig manuell optimiert werden. Mit jeder Korrektur lernt der Algorithmus dazu und verbessert seine Ergebnisse selbstst\u00e4ndig. Zus\u00e4tzliche Datens\u00e4tze k\u00f6nnen hinzugef\u00fcgt werden, um die Genauigkeit des Algorithmus weiter zu optimieren. Mit der Zeit sinkt der Schulungsaufwand, w\u00e4hrend die Effektivit\u00e4t der Software kontinuierlich steigt.<\/p>\n<p><b>Optimierung auf der Grundlage von Preiselastizit\u00e4tsvorhersagen<\/b><\/p>\n<p>Ein einmal entwickeltes maschinelles Lernmodell kann innerhalb von Minuten die optimalen Preise f\u00fcr bestimmte Unternehmensziele festlegen und die Preiselastizit\u00e4t f\u00fcr Tausende von Produkten bestimmen.<\/p>\n<p>Interne Marketing- und Produktteams k\u00f6nnen diese Berechnungen nutzen, um mutiger mit Einstiegspreisen und Rabatten zu experimentieren, da sie die potenziellen Auswirkungen auf Umsatz und Nachfrage besser einsch\u00e4tzen k\u00f6nnen. Anstatt sich auf ihr Bauchgef\u00fchl und ihre Erfahrung zu verlassen, k\u00f6nnen sie nun auf der Grundlage der Ergebnisse des Algorithmus f\u00fcr maschinelles Lernen entscheiden. Dies verschafft ihnen Handlungsspielraum, was sich in der Regel in h\u00f6heren Ums\u00e4tzen und Gewinnen niederschl\u00e4gt.<\/p>\n\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-9121bb6 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9121bb6\" 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 Probleme k\u00f6nnen mit maschinellem Lernen und Preisoptimierung gel\u00f6st werden?\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8058738 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8058738\" 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>Einzelh\u00e4ndler setzen zunehmend auf maschinelles Lernen und KI-gest\u00fctzte Technologien, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen &#8211; und das aus gutem Grund. Insbesondere die Preisgestaltung ist ein Bereich, in dem sich Methoden des maschinellen Lernens als besonders vorteilhaft und wirkungsvoll erweisen.<\/p>\n<p>Vor allem E-Commerce-Unternehmen haben die auf maschinellem Lernen basierende Preisgestaltung \u00fcbernommen und davon profitiert, obwohl es schwierig ist, die \u00dcbernahmequote mit Sicherheit zu quantifizieren. Laut einer Studie von Lucidworks planen jedoch <a href=\"https:\/\/www.globenewswire.com\/news-release\/2023\/09\/28\/2751259\/0\/en\/Retailers-Around-the-World-Embrace-Generative-AI-Survey-Shows-that-More-than-90-of-Retailers-Plan-to-Increase-AI-Investment.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">92 %<\/a> der Einzelhandelsunternehmen, ihre Investitionen in generative KI zu erh\u00f6hen &#8211; vermutlich auch zur Preisoptimierung.<\/p>\n<p>Es gibt viele bekannte Einzelh\u00e4ndler, die sich die M\u00f6glichkeiten des maschinellen Lernens bereits zunutze machen. Dazu geh\u00f6ren bekannte Marken wie der Modeh\u00e4ndler Bonprix, das amerikanische Elektronikunternehmen Monoprice und die britische Supermarktkette <a href=\"https:\/\/ixtenso.com\/technology\/retail-replenishment-price-optimization-machine-learning-solutions-for-retail.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Morrisons<\/a>.<\/p>\n<p>Einige andere internationale Marken, von denen bekannt ist, dass sie auf maschinellem Lernen basierende Preise verwenden, sind:<\/p>\n<ul>\n<li aria-level=\"2\"><b>Zara:<\/b> Das Modeunternehmen legt seine <a href=\"https:\/\/digital.hbs.edu\/platform-digit\/submission\/zara-leverages-data-analytics-to-understand-consumer-tastes\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Einstiegspreise \u00fcber KI<\/a> fest und l\u00e4sst die Preise automatisch auf Trends reagieren. Infolgedessen muss Zara laut Ghemawat und Nueno nur 15 bis 20 Prozent seiner Produkte zu reduzierten Preisen verkaufen, im Gegensatz zu 30 bis 40 Prozent bei anderen europ\u00e4ischen Einzelh\u00e4ndlern.<\/li>\n<li aria-level=\"2\"><b>Ralph Lauren:<\/b> Ralph Lauren &#8211; und Michael Kors &#8211; <a href=\"https:\/\/www.businesslive.co.za\/bd\/companies\/2017-12-08-to-stock-or-not-to-stock--that-is-the-question-michael-kors-and-ralph-lauren-are-asking\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">setzen maschinelles Lernen ein<\/a>, um weniger Kleidungsst\u00fccke \u00fcber Preisnachl\u00e4sse zu verkaufen, den Bestand effizienter zu verwalten und den Umsatz zu steigern.<\/li>\n<li aria-level=\"2\"><b>Boohoo, Shein:<\/b> Fast <a href=\"https:\/\/www.forbes.com\/sites\/cognitiveworld\/2019\/07\/16\/the-fashion-industry-is-getting-more-intelligent-with-ai\/?sh=23aa41eb3c74\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Fashion-Einzelh\u00e4ndler<\/a> sind daf\u00fcr bekannt, dass sie maschinelles Lernen einsetzen, um ihre Gesch\u00e4ftsziele trotz niedriger Einstiegspreise zu erreichen.<\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Konkrete Statistiken und Erfolgsgeschichten \u00fcber die auf maschinellem Lernen basierende Preisgestaltung finden Sie in unseren <a href=\"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/fallstudien\/\">Fallstudien<\/a>.<\/b><\/p>\n\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-db1b2dc elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"db1b2dc\" 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 sind die Vorteile der auf maschinellem Lernen basierenden Preisoptimierung?\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-331bf9d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"331bf9d\" 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>Wie oben beschrieben, unterliegt die herk\u00f6mmliche Preisoptimierung aufgrund des regelbasierten Ansatzes, nach dem sie funktioniert, gewissen Einschr\u00e4nkungen. Diese Preisbildungsregeln sind starr und ber\u00fccksichtigen nur einen Bruchteil der preisrelevanten Faktoren, was dazu f\u00fchrt, dass die Unternehmen systematisch Gewinne verlieren.<\/p>\n<p>Mit maschinellem Lernen k\u00f6nnen diese zentralen Einschr\u00e4nkungen und Ungenauigkeiten \u00fcberwunden werden, so dass Einzelh\u00e4ndler das volle Potenzial ihrer Daten aussch\u00f6pfen und ihre Gewinne maximieren k\u00f6nnen. Einige der Bereiche, in denen Methoden des maschinellen Lernens von Vorteil sind, sind:<\/p>\n<h5>Analyse gro\u00dfer und komplexer Datens\u00e4tze<\/h5>\n<p>Die herk\u00f6mmliche Preisoptimierung funktioniert auf der Grundlage einfacher mathematischer Formeln, die den heutigen komplexen Marktumgebungen und den riesigen Datenmengen, die von den Verbrauchern erzeugt werden, nicht mehr gerecht werden. Die Ergebnisse solcher Methoden h\u00e4ngen auch von der Qualit\u00e4t der Preisanpassungsregeln und dem f\u00fcr sie zust\u00e4ndigen Preisverwalter ab.<\/p>\n<p>Bei der herk\u00f6mmlichen Preisoptimierung kann es durch menschliches Versagen dazu kommen, dass kritische Entwicklungen \u00fcbersehen oder wichtige Variablen falsch eingesch\u00e4tzt werden. Dies alles f\u00fchrt zu Preisoptimierungen, die hinter ihrem Potenzial zur\u00fcckbleiben.<\/p>\n<p>Bei der auf maschinellem Lernen basierenden Preisgestaltung werden jedoch Modelle des maschinellen Lernens darauf trainiert, auch nicht offensichtliche Korrelationen zu erkennen. Sie sind auch in der Lage, die riesigen Mengen interner und externer Daten zu verwalten, die Einfluss auf Preisentscheidungen haben k\u00f6nnen, und zwar weit \u00fcber das hinaus, was ein Mensch \u00fcberhaupt bew\u00e4ltigen k\u00f6nnte.<\/p>\n<h5>Verbesserte Preisgestaltung in diversifizierten Sortimenten<\/h5>\n<p>Einzelh\u00e4ndler verwalten in der Regel gro\u00dfe Sortimente mit Produkten aus verschiedenen Kategorien. Herk\u00f6mmliche Preisoptimierungstools k\u00f6nnen Preisanpassungen nicht fein genug steuern, so dass sich automatische \u00c4nderungen auf der Grundlage von Preisregeln negativ auf den Absatz einzelner Produkte auswirken k\u00f6nnen. Das oder die Preisautomatisierung erfordert kostspielige manuelle Anpassungen zur \u00dcberpr\u00fcfung und Pflege auf Produkt- oder Kategorieebene.<\/p>\n<p>Im Gegensatz dazu sind auf maschinellem Lernen basierende Preisoptimierungstools in der Lage, die Preise bis auf die Ebene des einzelnen Produkts zu steuern und \u00c4nderungen anzusto\u00dfen, die nicht nur sortiments- oder kategorie\u00fcbergreifend sind.<\/p>\n<h5>Keine Preissenkungen mehr auf Kosten des Gewinns<\/h5>\n<p>Preissenkungen, wie Rabatte oder Gutscheine, sind ein Mittel, mit dem Einzelh\u00e4ndler ihren Umsatz steigern und ihre Lager von \u00e4lteren Produkten befreien k\u00f6nnen. Wenn jedoch ein pauschaler Rabatt angewandt wird, z. B. ein Rabatt von 30 % auf das gesamte Sortiment, verkauft ein Einzelh\u00e4ndler m\u00f6glicherweise viele Produkte, die mit einem deutlich niedrigeren Rabatt h\u00e4tten verkauft werden k\u00f6nnen &#8211; und verschenkt damit Gewinn.<\/p>\n<p>Herk\u00f6mmliche Preisfindungsmethoden funktionieren auf diese Weise, w\u00e4hrend die auf maschinellem Lernen basierende Preisfindung sehr viel pr\u00e4ziser und damit vorteilhafter f\u00fcr die Einzelh\u00e4ndler sein kann.<\/p>\n<h5>Vermeidung von Einnahmeverlusten durch die traditionelle Preisgestaltung<\/h5>\n<p>Die herk\u00f6mmliche Preisgestaltung ist in der Regel nicht sensibel genug, um den Einfluss verschiedener Faktoren, die sich auf den Umsatz auswirken k\u00f6nnen, genau zu bewerten &#8211; darunter Dinge wie Saison, Wetter und andere Faktoren, die das Verbraucherverhalten beeinflussen. Wenn beim traditionellen Ansatz Fehler bei der Festlegung von Preisregeln gemacht werden &#8211; z.B. wenn bestimmte Faktoren zu stark oder zu schwach bewertet werden &#8211; kann dies zu einer unangemessenen Preisfestsetzung und letztlich zu Umsatzeinbu\u00dfen f\u00fchren.<\/p>\n<p>Aus diesem Grund wirken Preisregeln bei sehr preisempfindlichen Produkten oft nicht aggressiv genug. Da die Preisregeln statisch sind, k\u00f6nnen sie auch nicht angepasst werden, um die Gewinnspannen f\u00fcr bestimmte Produkte zu sch\u00fctzen. Auf maschinellem Lernen basierende Preisfindungsmethoden hingegen arbeiten auf der Grundlage von Gesch\u00e4ftszielen. Durch Training und Lernen auf der Grundlage fr\u00fcherer und aktueller Daten sind sie in der Lage zu &#8222;wissen&#8220;, wie sich Preis\u00e4nderungen auf wichtige Gesch\u00e4ftskennzahlen auswirken werden, und k\u00f6nnen sich entsprechend anpassen.<\/p>\n<h5>Verbesserte Berechnung der Kaufbereitschaft<\/h5>\n<p>Die Kaufbereitschaft der Verbraucher richtig einsch\u00e4tzen zu k\u00f6nnen, ist entscheidend f\u00fcr eine gute Preisstrategie. Herk\u00f6mmliche Preisfindungsinstrumente sind nicht in der Lage, hierf\u00fcr zuverl\u00e4ssige Vorhersagen zu machen. Die auf maschinellem Lernen basierende Preisoptimierung kann aus Big-Data-Variablen genau ableiten, wie sich die Preiselastizit\u00e4t entwickeln wird, und arbeitet so an der Gewinnmaximierung.<\/p>\n<h5>Ber\u00fccksichtigung einer breiteren Palette von Einflussfaktoren<\/h5>\n<p>Die Preiselastizit\u00e4t eines Produkts wird von vielen Faktoren beeinflusst, die nicht statisch sind. Dies ist eine Schw\u00e4che herk\u00f6mmlicher Optimierungsinstrumente: Die Datenbank und die Preisbildungsregeln m\u00fcssen regelm\u00e4\u00dfig manuell angepasst werden, um aktuelle Markt- und Wettbewerbsentwicklungen zu ber\u00fccksichtigen. Auch \u00c4nderungen in der Unternehmensstrategie m\u00fcssen manuell in die Preisoptimierung einbezogen werden. Die auf maschinellem Lernen basierende Preisgestaltung arbeitet viel autonomer und lernt kontinuierlich aus neuen Daten.<\/p>\n\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-7f2e8ab elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7f2e8ab\" 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\">Herausforderungen bei der auf maschinellem Lernen basierenden Preisgestaltung angehen<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e045352 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"e045352\" 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<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Datensicherheit<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f182125 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f182125\" 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>Mit dem zunehmenden Einsatz von maschinellem Lernen und Big Data ist die Gew\u00e4hrleistung des Datenschutzes und der Datensicherheit ein wichtiges Anliegen geworden. Einzelh\u00e4ndler m\u00fcssen Vorschriften wie GDPR und CCPA einhalten, um Kundendaten zu sch\u00fctzen. Die Implementierung robuster Sicherheitsma\u00dfnahmen und Techniken zur Anonymisierung von Daten kann helfen, diese Herausforderungen zu bew\u00e4ltigen.<\/p>\n\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-ddf7ed5 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ddf7ed5\" 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<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Ethische \u00dcberlegungen<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ce075b3 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ce075b3\" 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>Zu den ethischen Erw\u00e4gungen bei der auf maschinellem Lernen basierenden Preisgestaltung geh\u00f6ren die Vermeidung diskriminierender Preispraktiken und die Gew\u00e4hrleistung von Fairness. Einzelh\u00e4ndler m\u00fcssen sicherstellen, dass ihre Preisalgorithmen nicht versehentlich bestimmte Kundengruppen diskriminieren. Transparenz bei den Preisstrategien und regelm\u00e4\u00dfige Audits der Algorithmen k\u00f6nnen dazu beitragen, ethische Standards zu wahren.<\/p>\n\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-1099d5e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1099d5e\" 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\">Erfolgsgeschichten bei der Preisgestaltung durch maschinelles Lernen<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6e4cd24 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6e4cd24\" 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<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Das dynamische Preismodell von Amazon<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7274d99 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7274d99\" 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>Amazon ist ein Paradebeispiel f\u00fcr einen Einzelh\u00e4ndler, der erfolgreich <a href=\"https:\/\/www.pragmaticinstitute.com\/resources\/articles\/product\/the-amazon-effect-dynamic-pricing-done-right\/\">eine auf maschinellem Lernen basierende dynamische Preisgestaltung eingef\u00fchrt<\/a> hat. Das Unternehmen verwendet ausgekl\u00fcgelte Algorithmen, um die Preise f\u00fcr Millionen von Produkten mehrmals t\u00e4glich anzupassen. Dieser Ansatz hat Amazon geholfen, seinen Wettbewerbsvorteil zu erhalten und die Gewinne zu maximieren.<\/p>\n\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-938a363 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"938a363\" 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<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Walmarts Preisoptimierung<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-64f63f8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"64f63f8\" 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>Walmart hat auch <a href=\"https:\/\/www.forbes.com\/sites\/bryanpearson\/2021\/09\/07\/personalizing-price-with-ai-how-walmart-kroger-do-it\/\">maschinelles Lernen zur Preisoptimierung<\/a> eingesetzt. Durch die Analyse gro\u00dfer Datenmengen kann Walmart die Kundennachfrage vorhersagen und die Preise entsprechend anpassen. Diese Strategie hat es dem Einzelhandelsriesen erm\u00f6glicht, wettbewerbsf\u00e4hig zu bleiben und seine Gewinnmargen zu verbessern<\/p>\n\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-4599878 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4599878\" 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 neueste Generation der auf maschinellem Lernen basierenden Preisoptimierung: Predictive Pricing\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-affc582 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"affc582\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"600\" src=\"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/advantages-blog-post.webp\" class=\" attachment-large size-large wp-image-7944\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/advantages-blog-post.webp 1024w, https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/advantages-blog-post-300x225.webp 300w, https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/advantages-blog-post-768x576.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6915a77 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6915a77\" 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>7Learnings geht mit seiner auf maschinellem Lernen basierenden Preisoptimierungsl\u00f6sung noch einen Schritt weiter. Wir verwenden Preiselastizit\u00e4ts- und Prognosealgorithmen, um die Auswirkungen von Preis\u00e4nderungen auf die vom Unternehmen definierten KPIs vorherzusagen. Manager k\u00f6nnen die Preise f\u00fcr das gesamte Sortiment intuitiv und zielorientiert steuern. Wir nennen diesen Ansatz pr\u00e4diktive Preisgestaltung.<\/p>\n<p>Wie bei der auf maschinellem Lernen basierenden Preisgestaltung kann die Preisoptimierung mit Predictive Pricing bis auf die Produktebene hinunter differenziert werden. Auch wenig nachgefragte Produkte im Long Tail oder im Niedrigpreissegment k\u00f6nnen optimiert werden, da kein manueller Aufwand f\u00fcr die \u00dcberwachung erforderlich ist. Der Vorteil der vorausschauenden Preisgestaltung ist, dass die Preise im Voraus optimiert werden.<\/p>\n<p>Wenn beispielsweise ein Produkt nicht mehr vorr\u00e4tig ist, registriert die Anwendung dies fr\u00fchzeitig und kann den Preis erh\u00f6hen, bevor es zu einem Lieferengpass kommt. M\u00fcssen Produktbest\u00e4nde abgebaut werden, weil bald neue Ware geliefert wird, greift die Predictive Pricing Software ebenfalls korrigierend ein, damit die definierten KPIs weiterhin erreicht werden.<\/p>\n<p>Zus\u00e4tzlich zu den \u00fcbergeordneten Zielen k\u00f6nnen Unternehmen auch Ziele f\u00fcr einzelne Kategorien oder Produkte ausw\u00e4hlen. Sollte ein Produkt beispielsweise eine bestimmte Durchverkaufsrate erreichen? Die KI-Anwendung erkennt Abweichungen von den gesetzten Verkaufszielen fr\u00fcher als herk\u00f6mmliche Machine-Learning-Anwendungen und steuert die Preise so, dass das Produkt sein volles Gewinnpotenzial aussch\u00f6pft.<\/p>\n<p>Mit Predictive Pricing profitieren Online-H\u00e4ndler von allen Vorteilen des maschinellen Lernens, erg\u00e4nzt um die Vorteile genauer Prognosen. Denn die Anwendungen werten nicht nur aktuelle Daten aus, sondern antizipieren auch deren Entwicklung, so dass Preisanpassungen fr\u00fcher als bei anderen verf\u00fcgbaren Methoden vorgenommen werden. Mussten solche Zukunftsszenarien und deren Auswirkungen bisher manuell simuliert werden, reduziert sich nun der Verwaltungsaufwand daf\u00fcr, w\u00e4hrend die Qualit\u00e4t der Preisoptimierung steigt.<\/p>\n<p>Die Nutzer m\u00fcssen sich jedoch nicht blind auf die Preisempfehlungen des Algorithmus verlassen, da sie jederzeit die Kontrolle behalten. Manager k\u00f6nnen ihre gespeicherten Unternehmensziele variieren und simulieren, wie sich die daraus resultierenden Preisanpassungen auf alle relevanten KPIs auswirken werden. Auch vollst\u00e4ndig manuelle Preisoptimierungen bleiben m\u00f6glich. Die Ergebnisse der vorausschauenden Preisgestaltung sprechen f\u00fcr sich selbst. Mit Gewinnsteigerungen von mehr als 10 Prozent ist die KI-basierte Preisgestaltung auf dem besten Weg, sich als Goldstandard im E-Commerce und Omnichannel-Handel zu etablieren.<\/p>\n\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-977a000 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"977a000\" 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\">Wie der Predictive Pricing-Ansatz von 7Learnings Ihnen helfen kann, Ihre Preise zu optimieren\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-45ebca6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"45ebca6\" 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>Maschinelles Lernen ist eine neue Technologie, die sich jedoch in der Unternehmenswelt schnell durchsetzt. Die Preisoptimierung ist ein Anwendungsfall, bei dem sich das maschinelle Lernen bereits bew\u00e4hrt hat. Nach den Global Playern ziehen nun auch kleinere Einzelh\u00e4ndler nach und f\u00fchren eine auf maschinellem Lernen basierende Preisoptimierung ein. Denn unter den immer komplexeren und schnelllebigeren Marktbedingungen st\u00f6\u00dft die manuelle Preisgestaltung an ihre Grenzen. Bisherige mathematische Modelle sind zu vereinfacht, und menschliche Eingriffe machen Vorhersagen fehleranf\u00e4llig.<\/p>\n<p>Unternehmen, die bei der Preisoptimierung auf die Unterst\u00fctzung durch maschinelles Lernen verzichten, werden in absehbarer Zeit Wettbewerbsnachteile sp\u00fcren. Das liegt daran, dass die neue Technik viel zuverl\u00e4ssiger und deutlich schneller arbeitet.<\/p>\n<p>Warum lohnt es sich, in intelligente Preisoptimierungstools zu investieren? Die Anwendungen sind eine einfache M\u00f6glichkeit, den Umsatz und den Gewinn zu steigern, ohne die Grundpfeiler der Strategie und des Angebots in Frage stellen zu m\u00fcssen. Sie liefern maximale Ergebnisse bei minimalen Investitionen. Inzwischen ist es nicht mehr notwendig, Modelle f\u00fcr maschinelles Lernen von Grund auf zu entwickeln. Moderne Tools wie die Preisgestaltungsl\u00f6sung von 7Learnings machen den Einstieg in die auf maschinellem Lernen basierende Preisgestaltung f\u00fcr jedes Unternehmen erschwinglich.<\/p>\n\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>Erfahren Sie alles, was Sie \u00fcber die Preisoptimierung mit maschinellem Lernen wissen m\u00fcssen, und warum sie f\u00fcr moderne Preisstrategien eine entscheidende Rolle spielt.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":4334,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"_seopress_titles_title":"Preisoptimierung mit maschinellem Lernen - 7Learnings","_seopress_titles_desc":"Erfahren Sie alles, was Sie \u00fcber die Preisoptimierung mit maschinellem Lernen wissen m\u00fcssen, und warum sie f\u00fcr moderne Preisstrategien eine entscheidende Rolle spielt.","_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":"Preisoptimierung mit maschinellem Lernen","_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":[29,31],"tags":[],"class_list":["post-4678","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-industry-insights","category-machine-learning"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4678","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=4678"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4678\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/4334"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4678"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4678"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4678"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}