Quicklizard ist eine modulare Preisplattform, die speziell für den modernen Einzelhandel und Marken entwickelt wurde. Sie vereint eine zuverlässige Datenbasis, nachvollziehbare Entscheidungsfindung und kontrollierte Umsetzung, sodass Preisgestaltungsteams Preismaßnahmen für alle Artikel und Kanäle schnell, kontrolliert und nachvollziehbar modellieren, simulieren und umsetzen können.
Optimieren Sie Ihre Strategie, indem Sie von manuellem Rätselraten zu einer intelligenten Preisgestaltung übergehen, ohne dabei an Kontrolle oder Verantwortlichkeit einzubüßen.
Die Plattform wurde für ein Ziel entwickelt: eine skalierbare Preisumsetzung mit Kontrolle und Nachvollziehbarkeit.
Eine einheitliche Datenebene, die alle relevanten Informationsquellen vereint – von Produktstammdaten über Verkaufstransaktionen und Bestandsstatus bis hin zu Wettbewerbspreisen und Verhaltensdaten wie Online-Traffic, Einkaufsverhalten im Online-Shop und im Ladengeschäft sowie externen Kontextinformationen, darunter lokale Feiertage und Wetterdaten.
Kontinuierliche Datenvalidierung und Integritätsprüfungen, regelmäßige Segmentierung der Artikel, Schätzung der Preiselastizität, Bewertung der Sensitivität gegenüber Wettbewerbern, Erkennung saisonaler Schwankungen sowie Nachfrage- und Bestandsprognosen.
Standard-KI-Module – von wettbewerbsorientierter Preisgestaltung über Umsatzmaximierung oder Gewinnoptimierung bis hin zur Lebenszyklus-Preisgestaltung, einschließlich Automatisierung von Ausverkaufsaktionen und dynamischer, bestandsbasierter Preisanpassungen, um Fehlbestände zu vermeiden oder Überbestände zu reduzieren.
Sicherstellung von Mindestspannen, Höchstpreisen, Preisstabilität und Preisstoppfristen, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Preisanpassungsbandbreiten und psychologischen Preispunkten.
Systematische Kanalsteuerung, Erstellung und Abstimmung von Produktfamilien, Preisstufenstruktur und Verpackungsgrößenarchitektur, Bundle- und Multipack-Sortiment.
Eine nachvollziehbare KI-Logik, die Teams kategorie- und kanalübergreifend überprüfen, begründen und umsetzen können und die jede Empfehlung Schritt für Schritt erläutert
Best-Practice-Diagramme und Dashboards sowie benutzerdefinierte Berichte zur Visualisierung von Preisentwicklung, Kanalbeiträgen, Prognosen und saisonalen Schwankungen, der Verteilung von Empfehlungen oder der Simulation der Auswirkungen von Preisänderungen, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und Empfehlungen auf aggregierter Ebene effizient zu bewerten.
Schwellenwerte, Konfidenzintervalle, Genehmigungen und die rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) sind auf eine sichere Automatisierung ausgelegt. Der Import von CSV-Dateien für wichtige Geschäftsparameter ermöglicht eine einfache manuelle Steuerung.
Sandbox-Umgebung für Shadow-Pricing und integrierte A/n-Tests zur Validierung von Empfehlungen vor der Aktivierung und Skalierung.
Vorkonfigurierte Schnittstellen (SAP, Shopify, Magento) und Workflows zur Ausführung in E-Commerce-Plattformen, Marktplätzen, Geschäften und Preisanzeigesystemen.
Nachverfolgbare Maßnahmen, die jede Preisänderung mit Eingaben, Logik, Genehmigungen und gemessenen Ergebnissen verknüpfen.
Steigen Sie von manuellen Abläufen auf strategische Automatisierung um – mit einer modularen Roadmap, die auf Schnelligkeit ausgelegt ist. Beginnen Sie mit einem schnellen Pilotprojekt, um den Nutzen nachzuweisen, und skalieren Sie anschließend auf eine kontrollierte Unternehmensplattform ohne Black-Box-Risiko.
Wochen 1 bis 4
Woche 5 bis 12
Wochen 13 bis 18
Woche 19 und darüber hinaus
Beginnen Sie mit dem, was Sie benötigen, und erweitern Sie das Angebot, sobald der Bedarf wächst.