{"id":4684,"date":"2021-04-19T13:16:01","date_gmt":"2021-04-19T11:16:01","guid":{"rendered":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/blog\/wie-kann-eine-dynamische-preisgestaltung-umgesetzt-werden\/"},"modified":"2024-07-03T17:27:09","modified_gmt":"2024-07-03T15:27:09","slug":"wie-kann-eine-dynamische-preisgestaltung-umgesetzt-werden","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/blog\/wie-kann-eine-dynamische-preisgestaltung-umgesetzt-werden\/","title":{"rendered":"Wie kann eine dynamische Preisgestaltung umgesetzt werden?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"4684\" class=\"elementor elementor-4684 elementor-2903\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-51fb6705 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"51fb6705\" 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-7fe4f94 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7fe4f94\" 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\">Einf\u00fchrung\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8fc4b3f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8fc4b3f\" 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 dynamische Preisgestaltung erobert derzeit den elektronischen Handel und verhilft den Einzelh\u00e4ndlern zu h\u00f6heren Gewinnspannen trotz des wachsenden Wettbewerbs. Bei der dynamischen Preisgestaltung sind die Preise nicht festgelegt, sondern werden regelm\u00e4\u00dfig an die aktuellen Marktbedingungen angepasst. Das ist eine Strategie, die sich auszahlt. Im Durchschnitt erzielen Unternehmen eine <a href=\"https:\/\/econsultancy.com\/why-dynamic-pricing-is-a-must-for-ecommerce-retailers\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Umsatzsteigerung von 25 Prozent<\/a>, wenn sie dynamische Preisgestaltung einsetzen. In diesem Artikel erfahren Sie, worauf Sie bei der Implementierung einer dynamischen Preisstrategie achten sollten, und wir stellen Ihnen erfolgreiche Anwendungsbeispiele vor.<\/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-43c0787 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"43c0787\" 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 entwickelt man eine dynamische Preisstrategie?\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4bc2606 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4bc2606\" 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>Es gibt so viele Strategien der dynamischen Preisgestaltung wie es Unternehmen auf dem Markt gibt. Damit eine Strategie erfolgreich sein kann, muss sie auf das jeweilige Unternehmen zugeschnitten sein. Ein Algorithmus, der die Preise in festen Abst\u00e4nden anpasst, hat nur einen geringen wirtschaftlichen Mehrwert. Nicht einmal branchenspezifische Empfehlungen lassen sich definieren: Dynamische Preismodelle, die beispielsweise in der Reisebranche den Umsatz steigern, k\u00f6nnen in der Modebranche kontraproduktiv sein.<\/p><p>Trotz der f\u00fcr eine effektive Nutzung erforderlichen Anpassungen gibt es einige Grundvoraussetzungen f\u00fcr effektive dynamische Preisstrategien im E-Commerce und dar\u00fcber hinaus.<\/p><h5>Ausrichtung auf Unternehmensziele<\/h5><p>Einzelh\u00e4ndler sollten ihre Algorithmen so gestalten, dass Preisanpassungen stets mit ihren Unternehmenszielen und ihrer Markenidentit\u00e4t \u00fcbereinstimmen. Unternehmen, die f\u00fcr ihre niedrigen Preise bekannt sind, sollten daher in ihrem Algorithmus H\u00f6chstpreise festlegen, die unter dem Marktdurchschnitt liegen.<\/p><p>Umgekehrt sollten Unternehmen, die Luxusartikel verkaufen, bestimmte Mindestpreise nicht unterschreiten, da dies ihrem Image zuwiderlaufen w\u00fcrde.<\/p><p>Ein Beispiel: Ein Online-Shop f\u00fcr preisreduzierte Markenkleidung k\u00f6nnte die Preise f\u00fcr ein bestimmtes Wintermantelmodell aufgrund von saisonalen Nachfragespitzen deutlich anheben. Dies w\u00fcrde jedoch die Kunden irritieren und nicht zum Markenimage passen. Wenn sie einen H\u00f6chstpreis in ihre Preisgestaltungsanwendung programmiert haben, wird der Algorithmus die Preise nur auf ein Niveau anheben, das mit der Markenidentit\u00e4t vereinbar ist und gleichzeitig die zugrundeliegenden Unternehmensziele am besten unterst\u00fctzt, selbst wenn es ein Potenzial f\u00fcr eine Erh\u00f6hung gibt.<\/p><h5>Ber\u00fccksichtigung der relevanten Faktoren der Preiselastizit\u00e4t<\/h5><p>Um das Potenzial der dynamischen Preisgestaltung im E-Commerce zu nutzen, sollten Unternehmen alle Faktoren in den Algorithmus ihrer Preisanwendung einbeziehen, die sich auf ihr Gesch\u00e4ft auswirken. Inwieweit f\u00fchren bestimmte Faktoren zu einer Verringerung oder Erh\u00f6hung der Nachfrage? Je genauer die Analyse ist, desto pr\u00e4ziser kann der Algorithmus sein.<\/p><p>Einige wichtige Faktoren sind dabei zu ber\u00fccksichtigen:<\/p><ul><li>Preise der Mitbewerber<\/li><li>Saisonalit\u00e4t<\/li><li>Marketing-Budget<\/li><li>Wetter<\/li><li>Verbrauchertrends<\/li><li>Bestandsaufnahme<\/li><\/ul><p>Mitbewerberanalysen k\u00f6nnen aufzeigen, welche Produkte sie trotz vergleichsweise hoher Preise sehr gut verkaufen. Diese oder \u00e4hnliche Produkte sollten auch selbst zu Premiumpreisen angeboten werden. Die Nachfrage nach Produkten in verschiedenen Designs oder Farben ist oft sehr unterschiedlich. Hier kann eine Markt- und Wettbewerbsanalyse M\u00f6glichkeiten aufzeigen, welche Produktvarianten f\u00fcr h\u00f6here Preise geeignet sind.<\/p><h5>Anforderungen an Analytik und Benutzerfreundlichkeit<\/h5><p>Unternehmen verbinden mit dem Wunsch nach einer dynamischen Preisstrategie in der Regel mehr als nur das Ziel, ihre Preise zu optimieren, um h\u00f6here Gewinne zu erzielen. Die Verantwortlichen sollten kl\u00e4ren, welche weiteren Erwartungen sie an die Umsetzung der Strategie haben.<\/p><p><b>Welche Funktionen sollte eine Anwendung zur dynamischen Preisgestaltung abbilden?<\/b><\/p><ul><li>Analyse der Rentabilit\u00e4t<\/li><li>Automatisierung der Preisverwaltung<\/li><li>Vorhersagen zur Preisentwicklung<\/li><li>Analysen f\u00fcr personalisierte Preise<\/li><li>Markt- und Wettbewerbsanalysen<\/li><li>usw.<\/li><\/ul><p>Erst wenn Sie einen detaillierten Anforderungskatalog erstellt haben, k\u00f6nnen Sie die richtigen Werkzeuge f\u00fcr Ihre Ziele ausw\u00e4hlen.<\/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-be389c1 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"be389c1\" 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 setzen Sie die regelbasierte dynamische Preisgestaltung um?\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-177a951 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"177a951\" 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>Wenn im Bereich des elektronischen Handels von dynamischer Preisgestaltung die Rede ist, meinen Online-H\u00e4ndler in der Regel die regelbasierte dynamische Preisgestaltung. Dies ist der derzeitige Standard in der E-Commerce-Branche.<\/p><p>Bei der regelbasierten Preisgestaltung verwenden Unternehmen Software, um Wenn-dann-Regeln f\u00fcr Preisanpassungen auf der Grundlage ihrer eigenen Gesch\u00e4ftsziele zu definieren. Wie sie die Regeln gestalten, h\u00e4ngt von ihrem eigenen internen Fachwissen ab. Die auf diese Weise konfigurierte Anwendung \u201ebeobachtet\u201c dann den Markt. Wenn es eine ausl\u00f6sende Variable erkennt (If), verwendet es eine Inferenzmaschine, um eine zuvor gespeicherte Preisanpassung durchzuf\u00fchren (Then).<\/p><p><b>Beispiel:<\/b> Wenn ein Wettbewerber den Preis f\u00fcr das Produkt A um 10 % senkt, senkt der Einzelh\u00e4ndler den Preis f\u00fcr sein eigenes Produkt C um 5 %.<\/p><p>Das System st\u00fctzt sich bei der Interpretation der Marktbedingungen ausschlie\u00dflich auf seine interne Wissensbasis. Einmal definierte Regeln werden ausgef\u00fchrt, bis sie manuell ge\u00e4ndert werden.<\/p><p>Wenn Sie in Ihrem Unternehmen eine regelbasierte dynamische Preisgestaltung einf\u00fchren wollen, k\u00f6nnen Sie Ihren Prozess auf die folgenden vier Schritte st\u00fctzen:<\/p><ol><li>Formulierung von Unternehmenszielen<\/li><li>Ableitung einer Preisstrategie<\/li><li>Definition der Preisbildungsregeln<\/li><li>Durchf\u00fchrung und Pr\u00fcfung<\/li><\/ol><h5>Formulierung der Unternehmensziele<\/h5><p>Bevor Sie Ihre Produkte bepreisen, sollten Sie sich \u00fcber Ihre Unternehmensziele und -werte Gedanken machen: Welches Image wollen Sie Ihrem Unternehmen geben? Wie unterscheidet sie sich von ihren Konkurrenten? Gibt es Gewinn- und Umsatzziele, die erreicht werden sollen? Welche anderen KPIs (z. B. Verkaufsraten) spielen eine Rolle?<\/p><p>Es ist wichtig, diese grunds\u00e4tzlichen Fragen zu Beginn zu kl\u00e4ren, um den Preisalgorithmus sp\u00e4ter so zu programmieren, dass er zu Ihren Gunsten wirkt und Kunden oder Stakeholder nicht mit unpopul\u00e4ren Ma\u00dfnahmen irritiert.<\/p><h5>Ableitung einer Preisstrategie<\/h5><p>Die einzelnen Dynamic-Pricing-Strategien im E-Commerce lassen sich im Wesentlichen vier Kategorien zuordnen.<\/p><ol><li><b>Segmentierte Preisgestaltung:<\/b> Die Preise werden je nach Produkttyp, Marktsegment oder Verkaufsregion angepasst.<\/li><li><b>Peak Pricing<\/b>: Die Preise werden entsprechend der Nachfrage nach einem Produkt oder einer Produktkategorie angepasst.<\/li><li><b>Zeitabh\u00e4ngige Preisgestaltung: <\/b>Die Preisgestaltung h\u00e4ngt davon ab, wie lange bestimmte Produkte bereits im Sortiment sind. Online-Shops, die Mode verkaufen, verwenden wegen der wechselnden Trends h\u00e4ufig zeitabh\u00e4ngige Preise.<\/li><li><b>Penetrationspreise:<\/b> Die Preise werden etwas niedriger angesetzt als bei vergleichbaren Konkurrenzprodukten. Diese Strategie wird h\u00e4ufig bei neuen Produkten angewandt, die schnell eine hohe Marktdurchdringung erreichen sollen.<\/li><\/ol><h5>Definition der Preisbildungsregeln<\/h5><p>Sobald die grundlegende Strategie festgelegt ist, definieren die Preisverantwortlichen die spezifischen Regeln f\u00fcr die Preisanpassung. Diese k\u00f6nnen sich auf einzelne Produkte, Produktkategorien oder die gesamte Produktpalette beziehen. In den meisten F\u00e4llen beziehen sich die Preisbildungsregeln auf Kosten, Wettbewerber oder Nachfrage.<\/p><p><b>\u2013 Kosten:<\/b> Die Preise werden dynamisch angepasst, um trotz schwankender Unternehmenskosten eine konstante Marge zu gew\u00e4hrleisten.<\/p><p>\u2013 <b>Wettbewerb:<\/b> Die Preise werden in einem bestimmten Verh\u00e4ltnis zum Wettbewerb gehalten.<\/p><p>\u2013 <b>Nachfrage:<\/b> Die Preise werden erh\u00f6ht, wenn die Nachfrage steigt, und gesenkt, wenn die Nachfrage sinkt.<\/p><p>Die Regeln werden in einer Wenn-Dann-Struktur formuliert und in der Preisfindungsanwendung gespeichert.<\/p><p><i>\u201eWenn Konkurrent X eine Marketingkampagne f\u00fcr Produkt A durchf\u00fchrt, erh\u00f6hen Sie den Preis des eigenen Produkts B um 15 %.\u201c<\/i><\/p><p><i>\u201eWenn die Nachfrage nach Produkt C in einem Monat um mehr als 10 % steigt, erh\u00f6hen Sie den Preis um 5 %.\u201c<\/i><\/p><p><i>\u201eWenn ein Produkt in die Kategorie FOOD f\u00e4llt, sollte sein Preis bei 99 enden.<\/i><\/p><p>Die meisten Unternehmen kombinieren verschiedene Regeln, was zu einem komplexen Regelsystem f\u00fchrt, das sich auf die gesamte Produktpalette bezieht.<\/p><h5>Durchf\u00fchrung und Pr\u00fcfung<\/h5><p>Sobald Sie die Regeln festgelegt haben, speichern Sie sie in Ihrer Anwendung zur Preisgestaltung. Pr\u00fcfen Sie, ob die Anwendung korrekt auf Marktver\u00e4nderungen und entsprechend Ihren Vorgaben reagiert, bevor Sie das Preissystem in Betrieb nehmen.<\/p><p>Sie sollten den Markt st\u00e4ndig beobachten, damit Sie Ihre Preisregeln bei Ver\u00e4nderungen schnell anpassen k\u00f6nnen und keine Einnahmen verschenken. Einige Regeln sind m\u00f6glicherweise nicht das ganze Jahr \u00fcber oder nur w\u00e4hrend einer bestimmten Wachstumsphase des Unternehmens sinnvoll.<\/p><h5>Nachteile der regelbasierten Preisgestaltung<\/h5><p>Die regelbasierte Preisgestaltung kann den Umsatz optimieren, doch sind ihrer Wirksamkeit Grenzen gesetzt.<\/p><p>Nehmen Sie ein Beispiel:<\/p><p>Ein Online-H\u00e4ndler bietet in seinem Gesch\u00e4ft 1000 Produkte an, von denen viele Eigenmarken sind. Ziel des Unternehmens ist es, durch niedrige Preise Kunden anzuziehen und so einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Die Eigenmarkenprodukte sind bereits preisg\u00fcnstig. Jetzt will das Unternehmen die Preise auch f\u00fcr andere Produkte optimieren. Das Unternehmen beschlie\u00dft, die Preise regelbasiert zu senken, indem es sich an der Konkurrenz orientiert. Es werden f\u00fcnf relevante Wettbewerber ermittelt und Regeln f\u00fcr verschiedene Produktkategorien aufgestellt: \u201eWenn ein Produkt in die Kategorie Yoga f\u00e4llt, wende Regel X an.\u201c Regel X besagt, dass der Preis immer 10 % niedriger sein sollte als der des Wettbewerbers. Das Unternehmen \u00fcberwacht die Preisbewegungen anderer Marktteilnehmer mit Hilfe einer Tracking-Software.<\/p><p><b>Die Nachteile der regelbasierten Preisgestaltung<\/b><\/p><p>Je gr\u00f6\u00dfer das Sortiment ist, desto komplexer ist dieser Ansatz. Es m\u00fcssen immer mehr Preisbildungsregeln formuliert werden, und die Formulierungen werden immer komplexer. Um die Regeln \u00fcberschaubar zu halten, beziehen sie sich auf Teilbereiche oder Kategorien. Dadurch bleiben die Besonderheiten der einzelnen Produkte unber\u00fccksichtigt und die Preisoptimierung bleibt hinter ihren M\u00f6glichkeiten zur\u00fcck.<\/p><p>Das System reagiert nicht auf unvorhersehbare Marktver\u00e4nderungen, wie z. B. Trend- oder Wetter\u00e4nderungen. Die Verantwortlichen f\u00fcr die Preisgestaltung m\u00fcssen den Markt beobachten. Oft gelingt die manuelle Anpassung nicht schnell genug, so dass kurzfristige Absatzchancen ungenutzt bleiben.<\/p><p>Wenn neue Produkte hinzugef\u00fcgt werden, muss die Anwendbarkeit der Regeln manuell \u00fcberpr\u00fcft werden. Erforderlichenfalls m\u00fcssen die Preisverwalter neue Regeln hinzuf\u00fcgen oder alte Regeln \u00fcberarbeiten. Mit der Zeit wird dieser Prozess immer zeitaufw\u00e4ndiger und es wird immer schwieriger, den \u00dcberblick dar\u00fcber zu behalten, ob alle Regeln wirklich noch den Zielen des Unternehmens entsprechen.<\/p><p>Die regelbasierte Preisgestaltung ist insgesamt ineffektiv: Sie erfordert ein hohes Ma\u00df an manueller Pflege und liefert unzureichende Ergebnisse.<\/p><p><b>Besondere Nachteile der wettbewerbsorientierten Preisgestaltung<\/b><\/p><p>In diesem Beispiel bindet das Unternehmen seine Preise an die eines Wettbewerbers. Dies sorgt f\u00fcr einfache Regeln, ist aber keine eigenst\u00e4ndige Strategie f\u00fcr eine dynamische Preisgestaltung. Sie sch\u00fcren eine Preisspirale nach unten, bei der alle Anbieter nur verlieren. In manchen F\u00e4llen kann es sinnvoll sein, die Preise an die der Konkurrenz anzugleichen. Dies gilt vor allem f\u00fcr Produkte, die einer hohen Preiselastizit\u00e4t unterliegen.<\/p><p>Unternehmen, die sich die M\u00fche machen, den Markt genauer zu analysieren, erkennen jedoch, dass es viele Produkte gibt, f\u00fcr die die Kunden bereit sind, Premiumpreise zu zahlen \u2013 unabh\u00e4ngig von der Preispolitik der Konkurrenz. Sie zahlen h\u00f6here Preise, weil sie die Qualit\u00e4t des Produkts, den Service des Unternehmens oder die Marke sch\u00e4tzen. M\u00f6glicherweise bef\u00fcrchten sie auch, dass das Produkt bald nicht mehr erh\u00e4ltlich ist oder dass sie kein vergleichbares Angebot auf dem Markt finden werden.<\/p><p>Besondere Vorsicht gilt f\u00fcr Private Labeling-Produkte: Hier ist die manuelle Ermittlung vergleichbarer Produkte der Konkurrenz zeitaufw\u00e4ndig und schwierig. Der konfigurierte Algorithmus ist anf\u00e4llig f\u00fcr Fehler. Die Unternehmen k\u00f6nnen auf diese Weise zwar h\u00f6here Ums\u00e4tze erzielen, aber die Rentabilit\u00e4t kann aufgrund des erh\u00f6hten Aufwands sinken.<\/p><p>Der Online-H\u00e4ndler Vitafy hat mit Hilfe von 7Learnings eine dynamische Preisstrategie eingef\u00fchrt. Vitafy bietet eine Vielzahl von Fitness- und Abnehmprodukten an, unter anderem unter den Marken Bodylab und GymQueen. Das Ergebnis der Preisoptimierung: eine Gewinnsteigerung von mehr als 10 %.<br \/>Erfahren Sie mehr in der Vitafy-Fallstudie hier: https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/case-study-vitafy\/<\/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-ba04f1e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ba04f1e\" 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 kann eine auf maschinellem Lernen basierende Preisgestaltung umgesetzt 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-249b595 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"249b595\" 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>Anwendungen des maschinellen Lernens unterscheiden sich grundlegend von herk\u00f6mmlicher Software: Sie entwickeln eigenst\u00e4ndig L\u00f6sungen, anstatt nur zuvor programmierte Regeln auszuf\u00fchren.<\/p><p>Zu diesem Zweck werten Algorithmen des maschinellen Lernens Datenbanken aus: Sie erkennen Muster, leiten Schlussfolgerungen ab und finden schlie\u00dflich L\u00f6sungen f\u00fcr zuvor definierte Probleme. Sie brauchen keine ausdr\u00fccklichen Anweisungen, um das Problem zu l\u00f6sen. Je umfangreicher die Datenbank ist, desto mehr Lernmaterial steht dem Algorithmus zur Verf\u00fcgung und desto besser sind seine Ergebnisse. Erst seit dem Aufkommen des maschinellen Lernens (ML) ist es f\u00fcr Analysten m\u00f6glich, solche riesigen Datenmengen in kurzer Zeit im Rahmen einer dynamischen Preisstrategie auszuwerten. Bisher dauerten diese umfangreichen Bewertungen zu lange, um wirtschaftlich genutzt werden zu k\u00f6nnen.<\/p><p>Preisgestaltungsanwendungen, die auf maschinellem Lernen basieren, sind in der Lage, verschiedene Faktoren bei der Berechnung des idealen Preises zu ber\u00fccksichtigen.<\/p><p><b>Interne Faktoren:<\/b> Herstellungskosten, Produkteigenschaften, Preisentwicklung und andere.<\/p><p><b>Externe Faktoren:<\/b> Saison, Wettbewerb, Region und andere.<\/p><p>Die Unternehmen m\u00fcssen keine komplexen Regelsysteme erstellen, sondern k\u00f6nnen mit einfachen Anweisungen arbeiten, um die Preise nach bestimmten KPIs zu optimieren. Wenn sie eine bestimmte Gewinnspanne oder einen bestimmten Lagerbestand anstreben, passt die Preisgestaltungsanwendung die Preise der einzelnen Produkte automatisch an, um diese Ziele zu erreichen. Die ML-basierte Preisgestaltungsanwendung beobachtet den Markt und optimiert kontinuierlich verschiedene Preise, ohne dass ein manuelles Eingreifen der Preisgestaltungsmanager erforderlich ist.<\/p><p>Die Preiselastizit\u00e4t ist ein Schl\u00fcsselfaktor bei der Preisoptimierung. Dies liegt daran, dass er anzeigt, wie sich die Nachfrage als Reaktion auf Preis\u00e4nderungen entwickeln wird. Algorithmen des maschinellen Lernens k\u00f6nnen die relevanten Faktoren der Preiselastizit\u00e4t viel genauer erfassen als bisherige regelbasierte Anwendungen, ausgehend von vorhandenen Daten. Diese ber\u00fccksichtigen nur einige offensichtliche Faktoren wie die Preise der Mitbewerber und lassen ein gro\u00dfes Umsatzpotenzial ungenutzt.<\/p><p>Wenn Sie in Ihrem Unternehmen eine ML-basierte Preisfindungsanwendung einf\u00fchren wollen, sollten Sie in vier Schritten vorgehen. Die Schritte geben eine gute Orientierung, welche wirtschaftlichen Auswirkungen zu erwarten sind, welche Investitionen notwendig sind und welche Zeit bis zum Start eingeplant werden sollte.<\/p><p>Je nachdem, wie die Evaluierung ausf\u00e4llt, sollten sich Unternehmen f\u00fcr eine Drittanbieterl\u00f6sung oder eine Eigenentwicklung zur Preisoptimierung entscheiden.<\/p><h5>Daten sammeln und aufbereiten<\/h5><p>Der erste Schritt zur Umsetzung einer dynamischen Preisstrategie besteht darin, eine solide Datenbasis zu schaffen. Je mehr aussagekr\u00e4ftige Daten Unternehmen sammeln, desto besser kann der Algorithmus f\u00fcr maschinelles Lernen sp\u00e4ter arbeiten.<\/p><p>Ein praktisches Beispiel: Ein Online-H\u00e4ndler f\u00fcr Sportbekleidung und Fitnessnahrung m\u00f6chte seinen Online-Shop auf andere L\u00e4nder ausweiten. Bei der ML-basierten Preisoptimierung m\u00fcssen verschiedene Faktoren ber\u00fccksichtigt werden: Zum Beispiel sollten die Preise in der Zukunft in Abh\u00e4ngigkeit von Trends und Lagerbest\u00e4nden angepasst werden. Je nach Nachfrage werden f\u00fcr einige Produkte Preisnachl\u00e4sse gew\u00e4hrt, die jedoch f\u00fcr verschiedene Produktkategorien gelten k\u00f6nnen. Diese Anforderungen m\u00fcssen ebenso in die Datenbank einflie\u00dfen wie Tausende von Datens\u00e4tzen \u00fcber Verk\u00e4ufe und Best\u00e4nde einzelner Produkte und die Millionen von Daten \u00fcber das Verhalten der Wettbewerber.<\/p><p>Pricing Manager m\u00fcssen ihr Unternehmen und ihren Markt gut kennen, um relevante Daten ermitteln und zusammenstellen zu k\u00f6nnen. Das ist keine leichte Aufgabe, denn die Daten sind in vielen verschiedenen Formaten und Quellen gespeichert, m\u00fcssen von Fehlern bereinigt und auswertbar gemacht werden. Ben\u00f6tigt werden Transaktionsdaten, Produktattribute, Informationen \u00fcber Best\u00e4nde, Wettbewerber, historische Preise und vieles mehr.<\/p><h5>Herausforderungen bei der Datenaufbereitung<\/h5><ul><li><b>Datenmenge:<\/b> Die Menge der Daten ist entscheidend f\u00fcr die sp\u00e4tere Qualit\u00e4t der Ergebnisse. Die Unternehmen sollten darauf achten, dass die Anwendung zur Preisgestaltung ausreichend gro\u00dfe Datenmengen verarbeiten kann.<\/li><li><b>Datenqualit\u00e4t:<\/b> Der beste Algorithmus f\u00fcr maschinelles Lernen ist nur so gut wie seine Datenbank. Bevor die Daten verwendet werden, sollten die Datenbanken auf Relevanz und Fehler \u00fcberpr\u00fcft werden.<\/li><li><b>Datenanalyse:<\/b> Das manuelle Analysieren und Auswerten der verschiedenen Daten ist sehr zeitaufw\u00e4ndig. Zwar gibt es daf\u00fcr Software, doch sind die Anwendungen oft fehleranf\u00e4llig, so dass im Einzelfall eine manuelle Pr\u00fcfung vorzuziehen ist.<\/li><li><b>Datenverwaltung:<\/b> Die Aufbereitung der Daten f\u00fcr den maschinellen Lernalgorithmus der Preisgestaltungsanwendung kann mehrere Wochen bis Monate dauern, wenn sie nicht von erfahrenen Datenwissenschaftlern durchgef\u00fchrt wird.<\/li><\/ul><p>Nach der Datenerfassung und -aufbereitung muss der ML-Algorithmus trainiert werden. Wie eine solche Schulung ablaufen kann, lesen Sie in unserem ausf\u00fchrlichen Blogbeitrag <a href=\"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/blog\/how-dynamic-pricing-works-data-driven-price-optimization\/\">\u201eWie Dynamic Pricing funktioniert\u201c.<\/a><\/p><h5>Auswahl des maschinellen Lernmodells<\/h5><p>Ein dynamisches Preissystem erkennt selbstst\u00e4ndig Muster in den Daten, so dass es Preiselastizit\u00e4tsfaktoren in das Preismodell einbeziehen kann, die ein Preismanager gar nicht als relevant erkannt h\u00e4tte.<\/p><p>Je genauer die Preiselastizit\u00e4tsfaktoren durch das Preismodell erfasst werden, desto genauer sind die sp\u00e4teren Prognosen dar\u00fcber, wie sich Preisanpassungen auf die Nachfrage und den Absatz auswirken werden.<\/p><p>Hochwertige Preismodelle zeichnen sich durch zwei Merkmale aus:<\/p><ul><li><b>Leistung:<\/b> Die Anwendung ist in der Lage, Daten schnell zu erfassen, zu analysieren und zu \u00fcbermitteln.<\/li><li><b>Pr\u00e4zision: <\/b>Die Anwendung liefert genaue Prognosen \u00fcber die Auswirkungen von Preis\u00e4nderungen f\u00fcr jedes Produkt.<\/li><\/ul><p>Sobald das Modell trainiert ist, k\u00f6nnen die vorhergesagten Preise auf ihre Genauigkeit getestet und der Algorithmus manuell nachjustiert werden. Solche Optimierungen sollten regelm\u00e4\u00dfig von Online-H\u00e4ndlern oder Softwareanbietern durchgef\u00fchrt werden. Somit ist die ML-basierte Preisfindung nicht nur von Anfang an genauer, sondern ihre Leistung verbessert sich auch mit regelm\u00e4\u00dfigem Training im Laufe der Zeit.<\/p><p>Um die Lernkurve von einem soliden Niveau aus zu starten, ist die anf\u00e4ngliche Programmierung des Algorithmus entscheidend. Eigenentwicklungen bed\u00fcrfen hier oft intensiverer Tests als eine spezialisierte Preissoftware, die von Experten entwickelt wurde und deren Leistungsf\u00e4higkeit schnell nachgewiesen werden kann.<\/p><p>7Learnings bietet seinen Kunden A\/B-Tests an, um die h\u00f6here Effektivit\u00e4t ihrer Software im Vergleich zu firmeneigenen oder konkurrierenden Anwendungen zu beweisen.<\/p><h5>Ausbildung des Teams<\/h5><p>Die Auswahl einer leistungsstarken ML-basierten Preisgestaltungsanwendung ist f\u00fcr den Erfolg der dynamischen Preisgestaltung im E-Commerce entscheidend. Genauso wichtig ist aber auch das Fachwissen der Mitarbeiter, die die Anwendung programmieren und schulen. Unternehmen brauchen erfahrene Data Scientists, Ingenieure und Pricing-Experten, wenn sich die Investition in eine Dynamic Pricing-Strategie auszahlen soll.<\/p><p>Der Ausbildungshintergrund und die Berufsbezeichnung der Mitarbeiter sind weniger wichtig, solange sie fundiertes Know-how in den Bereichen Datentechnik und maschinelles Lernen mitbringen.<\/p><p><b>Datentechnik<\/b><\/p><p><b><\/b>Idealerweise sollten Unternehmen \u00fcber ein Team von Datenwissenschaftlern verf\u00fcgen. Ihre Arbeit bildet die Grundlage f\u00fcr die Wirksamkeit von ML-Preisen. Zu den Aufgaben eines Data-Science-Teams geh\u00f6ren:<\/p><ul><li><b>Auswahl der Daten:<\/b> Datenwissenschaftler identifizieren alle Daten, die f\u00fcr die Umsetzung der dynamischen Preisstrategie relevant sind. Sie sammeln Daten aus verschiedenen Quellen, k\u00f6nnen unterschiedliche Datenformate und Daten beliebiger Gr\u00f6\u00dfe verarbeiten.<\/li><li><b>Datenaufbereitung:<\/b> Datenwissenschaftler m\u00fcssen die gesammelten Daten so aufbereiten, dass sie in einem zentralen Datenpool oder einem anderen Repository verf\u00fcgbar sind und vom ML-Algorithmus verwendet werden k\u00f6nnen. Die Daten m\u00fcssen so integriert werden, dass sie in regelm\u00e4\u00dfigen Abst\u00e4nden automatisch aktualisiert werden.<\/li><li><b>Aufbau einer Datenplattform:<\/b> Die meisten Unternehmen speichern historische Betriebsdaten in einem Data Warehouse. Ist eine solche noch nicht vorhanden, sind die Datenwissenschaftler f\u00fcr die Schaffung dieser Strukturen verantwortlich. Sie sorgen auch daf\u00fcr, dass diese internen Daten reibungslos in den zentralen Datenpool einflie\u00dfen, auf den das Preissystem zugreift.<\/li><li><b>Pflege des Daten\u00f6kosystems: <\/b>Die Datenstrukturen eines Unternehmens m\u00fcssen \u00fcberwacht werden, um sicherzustellen, dass Schnittstellen funktionieren, Daten aktualisiert werden und Anwendungen mit den richtigen Daten arbeiten.<\/li><\/ul><p><b>Maschinelles Lernen<\/b><\/p><p>Wenn Unternehmen ihre eigene, auf maschinellem Lernen basierende Preisgestaltungsanwendung entwickeln wollen, m\u00fcssen sie Experten besch\u00e4ftigen, die wissen, wie man die Technologie einsetzt.<\/p><ul><li><b>Entwicklung und Validierung eines Modells f\u00fcr maschinelles Lernen: <\/b>Die Aufgabe besteht darin, einen Algorithmus zu entwickeln, der Vorhersagen f\u00fcr verschiedene Ereignisse und Trends machen kann, z. B. Abwanderungsraten, Kundenverhalten bei Marketingkampagnen, Kaufwahrscheinlichkeiten und bestimmte Bedingungen. Der Algorithmus kann mit Hilfe von Daten arbeiten, die von Dateningenieuren vorbereitet wurden. ML-Experten m\u00fcssen sie in Testszenarien validieren und Fehler mit Hilfe von Training oder Datenkorrekturen minimieren.<\/li><li><b>Einsatz: <\/b>Wenn der Algorithmus ausreichend trainiert wurde, kann er im Echtbetrieb eingesetzt werden. Durch regelm\u00e4\u00dfiges Training werden die Ergebnisse optimiert und sichergestellt, dass der ML-Algorithmus stets die Ziele des Unternehmens widerspiegelt.<\/li><\/ul><p>Vor allem die Entwicklung des Algorithmus und sein Training k\u00f6nnen im Falle einer Eigenentwicklung viele Monate dauern. Unternehmen, die Zeit und Geld sparen wollen, k\u00f6nnen auf Anwendungen von Drittanbietern zur\u00fcckgreifen \u2013 und sich die M\u00fche ersparen, sich in das Know-how des maschinellen Lernens einzuarbeiten.<\/p><h5>Regelm\u00e4\u00dfige Optimierung und Steuerung<\/h5><p>Wenn die Preisgestaltungsanwendung endlich in Betrieb ist, ist es an der Zeit, die Preisgestaltungs- und Kategoriemanager zu schulen. Schlie\u00dflich h\u00e4ngt der gesch\u00e4ftliche Mehrwert der Anwendung zu einem gro\u00dfen Teil davon ab, wie gut diese Manager mit den Systemen arbeiten k\u00f6nnen.<\/p><p>Die Manager m\u00fcssen verstehen, wie der Algorithmus funktioniert, damit sie ihm vertrauen k\u00f6nnen, auch wenn sie nicht jede Entscheidung verstehen k\u00f6nnen, die er trifft. Denn in den allermeisten F\u00e4llen sind die Empfehlungen und Vorhersagen der dynamischen Preissysteme genauer als die menschlichen Einsch\u00e4tzungen. Gleichzeitig sollten die Manager eine gesunde Skepsis bewahren. Anstatt dem Algorithmus blind zu folgen, ist es m\u00f6glich, ihm Grenzen zu setzen und Vorschl\u00e4ge zu testen, bevor sie im realen Betrieb ausgef\u00fchrt werden. Die Erfahrung zeigt, dass Unternehmen, die die Erfahrung ihrer Manager mit der Zuverl\u00e4ssigkeit des Preisbildungsalgorithmus kombinieren, die besten Ergebnisse erzielen.<\/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-0129e2a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"0129e2a\" 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\">In welchen Branchen wird die dynamische Preisgestaltung eingesetzt?\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-134e6de elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"134e6de\" 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 dynamische Preisgestaltung kann in vielen Branchen zur Wertsch\u00f6pfung im elektronischen Handel eingesetzt werden. In einigen L\u00e4ndern ist die ML-basierte Preisoptimierung bereits weit verbreitet.<\/p><h5>Fluggesellschaften<\/h5><p>Die Fluggesellschaften geh\u00f6rten zu den Pionieren der dynamischen Preisgestaltung. Flugtickets kosten in den Online-Buchungsportalen der Fluggesellschaften f\u00fcr dieselbe Strecke zu verschiedenen Zeiten f\u00fcr verschiedene Kunden unterschiedlich viel. Da die Nutzer von Reiseb\u00fcros bereits gewohnt waren, dass die Ticketpreise je nach Buchungszeitpunkt variieren, war es f\u00fcr die Fluggesellschaften ein Leichtes, von Anfang an eine Strategie der dynamischen Preisgestaltung in ihre Online-Pr\u00e4senzen zu integrieren. Die Nutzer akzeptieren die schwankenden Preise und sehen darin sogar ein Sparpotenzial.<\/p><h5>Elektronischer Gesch\u00e4ftsverkehr<\/h5><p>Dynamische Preisstrategien werden im elektronischen Handel immer h\u00e4ufiger eingesetzt. Bei gro\u00dfen Online-H\u00e4ndlern wie Amazon oder Ebay sind sie l\u00e4ngst gang und g\u00e4be. Ihr Preisalgorithmus erkennt die Kaufh\u00e4ufigkeit eines Kunden. Stammkunden werden mit h\u00f6heren Preisen bedacht als Neukunden, die man mit niedrigen Preisen an sich binden will.<\/p><p>F\u00fcr Modeversandh\u00e4ndler, die ihren Gewinn maximieren wollen, ist eine dynamische Preisstrategie heutzutage alternativlos. Algorithmen berechnen die Kaufbereitschaft der Kunden und setzen Rabatte und Preiserh\u00f6hungen strategisch ein. Die Kunden wollen heute regelm\u00e4\u00dfig Schn\u00e4ppchen machen. Einzelh\u00e4ndler verschenken Umsatz, wenn sie erst am Ende der Saison gro\u00dfz\u00fcgige Rabatte auf aktuelle Mode anbieten, um ihre Lager zu leeren.<\/p><p>Hier kommen ML-Algorithmen ins Spiel: Sie berechnen selbstst\u00e4ndig g\u00fcnstige Zeiten im Jahr, um Bademode, Winterm\u00e4ntel und \u00c4hnliches mit niedrigen Rabatten bestm\u00f6glich zu verkaufen. Dies steigert den Umsatz des Unternehmens und befriedigt gleichzeitig das Bed\u00fcrfnis der Kunden nach regelm\u00e4\u00dfigen Rabattaktionen.<\/p><h5>Gastgewerbe<\/h5><p>In der Hotelbranche ist es seit jeher \u00fcblich, dass die Preise je nach Saison schwanken. Die richtige Einsch\u00e4tzung der Zahlungsbereitschaft der Kunden ist entscheidend f\u00fcr den Erfolg des Unternehmens. Mit Hilfe einer dynamischen Preisstrategie und maschinellem Lernen k\u00f6nnen Hotels ihre eigenen historischen Daten auswerten, die Konkurrenz im Auge behalten und auch externe Faktoren wie Wetter und gesellschaftliche Ereignisse oder Veranstaltungen in der Region in ihre Preisgestaltung einbeziehen. Das maschinelle Lernen kann diese Vielzahl von Daten viel besser integrieren als regelbasierte Preisoptimierungssysteme.<\/p><p>AirBNB beispielsweise verfolgt eine solche dynamische Preisstrategie: Gastgeber k\u00f6nnen ein ML-basiertes Tool nutzen, das ihnen Vorschl\u00e4ge f\u00fcr Unterkunftspreise auf der Grundlage von Variablen wie Saison, Wochentag, Zustand des Mietobjekts und Hotelpreise in der Umgebung macht.<\/p><h5>Personenbef\u00f6rderung<\/h5><p>Die Preise f\u00fcr die Personenbef\u00f6rderung waren schon immer unterschiedlich, je nachdem, zu welcher Tageszeit und in welchem Monat ein Kunde eine Fahrt bucht. Bei den Taxi-Alternativen Uber und Lyft ist das nicht anders. Auch hier sind Fahrten kurz nach Mitternacht am 31. Dezember deutlich teurer als Fahrten zur Mittagszeit an einem ereignislosen Wochentag des Jahres. Mit einer dynamischen Preisstrategie k\u00f6nnen die Anbieter ihre Preise weiter optimieren, ohne die Nachfrage zu beeintr\u00e4chtigen.<\/p><p>So nutzt Uber beispielsweise maschinelles Lernen, um Prognosen \u00fcber die Nachfrage an bestimmten Orten und zu bestimmten Zeiten zu erstellen. Je deutlicher die Nachfrage die Zahl der verf\u00fcgbaren Fahrer in einem Gebiet \u00fcbersteigt, desto teurer werden die Tarife. Der Preisfindungsalgorithmus bestimmt vollautomatisch, ob und wie hoch die Pr\u00e4mie f\u00fcr einen Reiter ausf\u00e4llt. Es \u00fcberwacht die relevanten Faktoren und aktualisiert die Preise in Echtzeit.<\/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-895eac8 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"895eac8\" 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\">Schlussfolgerung\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ce94fc6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ce94fc6\" 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 Preisoptimierung wird im elektronischen Handel schon seit langem eingesetzt. Bisherige regelbasierte Preisgestaltungsanwendungen sind jedoch teuer, weil sie einen hohen manuellen Aufwand erfordern \u2013 f\u00fcr die Auswahl der Daten und die Pflege der Preisgestaltungsregeln. Trotz aller Bem\u00fchungen sind die Vorschriften ungenau. Infolgedessen bleiben Umsatz- und Gewinnsteigerungen weit hinter dem zur\u00fcck, was mit der derzeitigen Technologie m\u00f6glich ist.<\/p><p>Der neue Goldstandard in der Preisoptimierung ist die dynamische Preisgestaltung auf der Grundlage von maschinellem Lernen. Mit seiner Hilfe k\u00f6nnen Online-H\u00e4ndler den Aufwand f\u00fcr die Anwendungskonfiguration und -\u00fcberwachung deutlich reduzieren, wesentlich mehr Faktoren in die Berechnung optimaler Preise einbeziehen und valide Prognosen f\u00fcr eine Vielzahl von Ereignissen ermitteln. In einigen Branchen haben Unternehmen, die diese Technologie nicht nutzen, bereits einen Wettbewerbsnachteil. Dieser Trend wird auch auf andere Branchen \u00fcbergreifen.<\/p><p>Viele Unternehmen haben Vorbehalte: Sie denken, dass sich nur Unternehmen mit eigenen Experten f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz und maschinelles Lernen die intelligenten Anwendungen leisten k\u00f6nnen. Doch diese Vorbehalte sind unbegr\u00fcndet. Inzwischen gibt es ML-Anwendungen f\u00fcr dynamische Preisstrategien, die Unternehmen f\u00fcr ihren individuellen Anwendungsfall konfigurieren k\u00f6nnen, ganz ohne KI-Know-how.<\/p><p>7Learnings bietet eine solche L\u00f6sung f\u00fcr dynamische Preisgestaltung im E-Commerce und verspricht den Kunden eine Reihe von Vorteilen.<\/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-4fe41cd elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4fe41cd\" 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 kann 7Learnings Ihrem Unternehmen n\u00fctzen?\n\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bc45715 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"bc45715\" 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>Einfache Integration: Unsere Anwendung ist mit jedem Backend-System kompatibel, so dass im Vorfeld keine teuren technischen Anpassungen erforderlich sind.<\/li><li>Neueste Technologie: Die KI-basierte Anwendung verschafft Ihnen einen Wettbewerbsvorteil und ist eine investitionssichere L\u00f6sung.<\/li><li>Ungef\u00e4hr. 10 % Umsatz und Gewinn: Sie werden den Effekt innerhalb weniger Wochen sehen. Umsatz- und Gewinnsteigerungen von bis zu 10 % sind realistisch.<\/li><li>Implementierungsunterst\u00fctzung durch erfahrene Data Scientists: Wir sorgen f\u00fcr eine stressfreie Einf\u00fchrung und unterst\u00fctzen Sie bis zum Go-Live und dar\u00fcber hinaus.<\/li><li>Genaue Preisoptimierung und -prognose: Richtig trainiert \u00fcbertrifft der KI-Algorithmus jede menschliche Sch\u00e4tzung und bewahrt Sie vor kostspieligen Fehlentscheidungen.<\/li><li>Automatische Optimierung nach Unternehmenszielen: Sie definieren Ihre Ziele, der KI-Algorithmus erledigt den Rest. Es optimiert Ihre Preise vollautomatisch und f\u00fcr die schnellstm\u00f6gliche Zielerreichung.<\/li><\/ul><div class=\"elementor elementor-7709 elementor-6846 elementor-6846 elementor-location-footer\" data-elementor-type=\"footer\" data-elementor-id=\"7709\" data-elementor-post-type=\"elementor_library\"><footer class=\"elementor-element elementor-element-7932dc4 e-flex e-con-boxed e-con e-parent e-lazyloaded\" data-id=\"7932dc4\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;,&quot;jet_parallax_layout_list&quot;:[]}\"><div class=\"e-con-inner\"><div class=\"elementor-element elementor-element-4fc78a4 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"4fc78a4\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;jet_parallax_layout_list&quot;:[]}\"><div class=\"elementor-element elementor-element-1ca3a05 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"1ca3a05\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;jet_parallax_layout_list&quot;:[]}\"><div class=\"elementor-element elementor-element-d048fb0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d048fb0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\"><div class=\"elementor-widget-container\">\u00a0<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/footer><\/div>\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<div class=\"elementor-element elementor-element-097c376 e-grid e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"097c376\" 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\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die dynamische Preisgestaltung erobert derzeit den elektronischen Handel und verhilft den Einzelh\u00e4ndlern zu h\u00f6heren Gewinnspannen trotz wachsenden Wettbewerbs. 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