Der elektronische Handel ist während der COVID-19-Pandemie exponentiell gewachsen, und viele der Trends, die wir in den Jahren zuvor beobachtet haben, haben sich beschleunigt. Zwei Jahre später und angesichts der drohenden Inflation stehen die Einzelhändler vor der Herausforderung, ein neues Gleichgewicht zu finden. Die Preissensibilität hat zugenommen und die Markentreue abgenommen, was auf neue Marktteilnehmer, Eigenmarken, veränderte Kaufgewohnheiten und technologiegestützte Fortschritte bei der Auftragsabwicklung und dem Versand zurückzuführen ist.
Die Quicklizard-Plattform führt Einzelhändler durch die Schritte, die erforderlich sind, um eine exzellente Preisgestaltung zu erreichen und - was noch wichtiger ist - diese über einen längeren Zeitraum und in jeder Größenordnung aufrechtzuerhalten. Die Automatisierung ermöglicht es Einzelhändlern, große Datenströme zu verarbeiten und effektive Prozesse zu etablieren. Agile Preisgestaltung ist der kontinuierliche Prozess der Preisverbesserung, der dazu dient, die Preisgestaltung zu testen, zu iterieren und im Laufe der Zeit im Hinblick auf die Unternehmensziele zu verbessern. Er stellt sicher, dass die richtigen Personen beteiligt sind, dass der Erfolg anhand der Ausgangssituation gemessen wird und dass die Preisgestaltung ständig weiterentwickelt wird, um den Gewinn zu maximieren.
Die leistungsstarke Plattform ermöglicht es uns, daten- und wissenschaftsbasierte Module zu entwickeln, die Einzelhändlern die nötige Sicherheit bei der Preisgestaltung geben. Während viele Module für alle Einzelhändler unabhängig von ihrer Branche und Größe gelten, sind einige eher branchenspezifisch. Quicklizard bietet flexible Lösungen, die je nach den Bedürfnissen und Geschäftszielen des Einzelhändlers jederzeit erweitert werden können.
Ich habe in diesem Blog einige Kernmodule ausgewählt, die die Daten hervorheben, die eCommerce-Händlern bei der Festlegung von Preisstrategien zur Verfügung stehen:
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Produktklassifizierung
Produktklassifizierung ist das Herzstück jeder Preisstrategie. Das Modul nutzt Data Science, um die Produktklassifizierung zu validieren und zu automatisieren, damit Einzelhändler die Preisgestaltung auf Kategorie- und Produktebene optimieren können. Dies ermöglicht mehrere Preisstrategien für das gesamte Sortiment.
Es funktioniert, indem das Sortiment in Gruppen eingeteilt wird: :
- Key Value Items (KVIs) - wichtige Produkte, die die Besucherzahlen in den Geschäften ankurbeln und die Preiswahrnehmung beeinflussen und daher zu wettbewerbsfähigen Preisen angeboten werden sollten
- Volumentreiber - wichtige Produkte, die das Volumen steigern und die Größe des Warenkorbs erhöhen, bei denen häufig eine Strategie mit festen Aufschlägen angewendet wird
- Profitgeneratoren - nicht essentielle Produkte, die die Rentabilität steigern und deren Preise mithilfe von Gewinnoptimierungsalgorithmen festgelegt werden
Für Einzelhändler sind alle drei Gruppen notwendig und helfen beim Aufbau von Warenkörben mit mehreren Artikeln. Während die Größe der Warenkörbe je nach Branche variiert, dient die Produktklassifizierung dazu, die gesamte Customer Journey vom Einstieg bis zur Rentabilität abzubilden.
Produktübergreifende Beziehungen
Die Menge der von eCommerce-Händlern gesammelten Nutzerdaten verschafft ihnen einen großen Vorteil. Sie ermöglichen es ihnen, die Nutzerströme zu analysieren und wertvolle Indikatoren und Erkenntnisse zu finden, die in Strategien umgewandelt werden können. Zum Beispiel können Artikel, die zusammen angesehen, aber nicht zusammen verkauft werden, als konkurrierende Produkte identifiziert werden und auf ein Kreuzelastizität der Nachfrage. Umgekehrt werden Produkte, die zusammen gekauft werden, oft als komplementär eingestuft, und eine Halo-Effekt-Strategie kann in Betracht gezogen werden, um die Gewinne zu maximieren.
Lebenszeitwert
Die oberste Ebene der Nutzerdaten ist der Kundenlebenszeitwert (LTV). Der LTV ist ein Maß für die Einnahmen, die ein Kunde während seiner gesamten Lebensdauer als Kunde für den Einzelhändler generiert. Dieser Kundenwert kann als Koeffizient bei der Bestimmung der Rentabilitätsprognose verwendet werden.
Vorhersage
Der wahre Erfolg liegt in der schnellen Reaktion auf unvorhersehbare Trends and events. Quicklizard uses machine learning to forecast demand to give retailers the ability to react to changes in real time and adjust inventory and pricing accordingly. With the Quicklizard platform you can pre define triggers for pricing, reacting to competitor price changes or analytics changes such as a shift in conversion rate. The platform also enables you to place price change limits and decide when NOT to change prices
Mehrkanal
Darüber hinaus kann die Verwaltung eines Unternehmens mit mehreren Vertriebskanälen bedeuten, dass Sie unterschiedliche Auslöser auf der Grundlage verschiedener lokaler Wettbewerber, Währungsbeschränkungen, Vorschriften usw. festlegen müssen. Die Fähigkeit, mehrere Kanäle zu verwalten und gleichzeitig kanalübergreifende Abhängigkeiten aufrechtzuerhalten, steht im Mittelpunkt unseres Angebots.
Das Sammeln und Analysieren von Wettbewerberdaten ist der Schlüssel zum Verständnis des Marktes und zur Festlegung der richtigen Preisstrategie. Es reicht jedoch nicht aus, diese Daten für eine vereinfachte "billigste auf dem Markt"-Strategie zu verwenden. QuickLizard hilft Ihnen, die Marktdaten mit anderen Variablen zu kombinieren, wie z. B. der Wettbewerbssensitivität, um differenziertere Preisentscheidungen treffen zu können.
Sensibilität für den Wettbewerb
Competitive sensitivity is a coefficient that helps retailers move from gut feel responsive pricing to a scientific approach to reacting to market changes. Using historical data, the competitive sensitivity coefficient measures the impact a price change made by a competitor has on a specific product or category. Once the value of the coefficient is set it can be used to set sophisticated rules about reactions to competitive price changes.
Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass das kontinuierliche Streben nach Datenqualität zwar eine wichtige Komponente der flexiblen Preisgestaltung ist, es aber keine perfekten Daten gibt. Neue Einzelhändler haben möglicherweise keine historischen Daten. Andere Einzelhändler haben möglicherweise keine Daten von Wettbewerbern. Die meisten Einzelhändler verfügen nicht über alle Daten, die sie benötigen. Perfekte Daten, sowohl in Bezug auf die Quantität als auch die Qualität, gibt es nicht. Lesen Sie unsere zukünftigen Blogs oder kontaktieren Sie uns, um mehr über Data Science und KI-Modelle zu erfahren, die helfen können, Datenlücken zu schließen.
Einzelhändler, die bei der Skalierung ihrer Preisstrategien den Ansatz der agilen Preisgestaltung anwenden, profitieren von mehr Flexibilität, geringerem Risiko und marktgerechtem Wachstum. Während die agile Preisgestaltung darauf abzielt, so viele Aspekte der Preisgestaltung wie möglich zu automatisieren, erfordert die Umsetzung dieser Art der Preisgestaltung Arbeit. Der Quicklizard-Ansatz für agile Preisgestaltung macht Einzelhändler erfolgreich, indem er sie auf dem Weg zur agilen Preisgestaltung unterstützt, von der Dateneinrichtung über die Automatisierung bis hin zur Überwachung und zum Wachstum.
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