{"id":20725,"date":"2022-03-18T09:43:47","date_gmt":"2022-03-18T06:43:47","guid":{"rendered":"https:\/\/quicklizard.wpenginepowered.com\/blog\/online-retailer-case-study\/"},"modified":"2026-09-23T07:54:27","modified_gmt":"2026-09-23T04:54:27","slug":"fallstudie-eines-online-handlers","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/quicklizard.com\/de\/blog\/online-retailer-case-study\/","title":{"rendered":"Fallstudie eines Online-H\u00e4ndlers"},"content":{"rendered":"

Der Kunde<\/h2>\n<\/div>\n\n\n

Ein f\u00fchrender europ\u00e4ischer Online-H\u00e4ndler mit einem Jahresumsatz von $97 Mio. und einer Gewinnspanne von 8 Prozent, der eine breite Palette an Marken- und Eigenmarken-Haushaltsartikeln vertreibt. Der Einzelh\u00e4ndler ist ein rein Online-Anbieter ohne physische Filialen. Die Lagerhaltung ist ein zentraler Gesch\u00e4ftszweig, und der grenz\u00fcberschreitende Versand wird von dem Einzelh\u00e4ndler genutzt, um weitere L\u00e4nder innerhalb der EU abzudecken.<\/p>\n\n\n

Die wichtigsten Herausforderungen<\/h2>\n<\/div>\n\n
\n
\n

Vor Quicklizard<\/p>

Als die Zusammenarbeit mit Quicklizard begann, nutzte der Einzelh\u00e4ndler nur einen Kanal \u2013 seine lokale E-Commerce-Website \u2013, um seine Produkte in seinem Heimatland zu verkaufen. Was die Preisgestaltung betraf, verwendete der Einzelh\u00e4ndler eine anspruchsvolle Excel-Tabelle, die eine schrittweise Preiserh\u00f6hung oder -senkung erm\u00f6glichte, die gr\u00f6\u00dftenteils auf Bestand und Saisonabh\u00e4ngigkeiten basierte.<\/p>\n<\/div> <\/article>\n

\n

Das Ziel<\/p>

Der Einzelh\u00e4ndler wandte sich an Quicklizard, weil er beschlossen hatte, einen fortschrittlicheren KI-Ansatz f\u00fcr die Preisgestaltung anzuwenden. Der Einzelh\u00e4ndler wollte die Preisentscheidungen vollst\u00e4ndig automatisieren und dabei Variablen wie das Echtzeitverhalten der Nutzer, Bestandsdaten, Preisverlauf, Wettbewerbsdaten und Kostenzanliegen ber\u00fccksichtigen.<\/p>\n<\/div> <\/article>\n <\/div>\n<\/div>\n\n

Die QL-L\u00f6sung<\/h2>\n<\/div>\n\n
    \n
  1. \n

    Profitoptimierung mit KI<\/p>

    In Zusammenarbeit mit dem Einzelh\u00e4ndler entwickelte Quicklizard eine KI-basierte L\u00f6sung zur Gewinnoptimierung. Die L\u00f6sung umfasste 80% Produkte des Einzelh\u00e4ndlers.<\/p>\n<\/div> <\/li>\n

  2. \n

    Optimierung des Bestands hinzugef\u00fcgt<\/p>

    Nachdem QLs KI-basierte dynamische Preisplattform begonnen hatte, Ergebnisse zu liefern, beschlossen der Einzelh\u00e4ndler und Quicklizard, eine wichtige Funktion hinzuzuf\u00fcgen, die die Bestandsoptimierung adressierte.<\/p>\n<\/div> <\/li>\n

  3. \n

    Preise richten sich nach dem Lagerbestand<\/p>

    Diese Funktion erm\u00f6glicht es dem Einzelh\u00e4ndler, die Preise entsprechend dem aktuellen Bestand zu optimieren \u2013 insbesondere bei zeitlich begrenzten Sonderaktionen. Auch die Kosten f\u00fcr die Neuverfolgung des Bestands (die h\u00f6her oder niedriger sein k\u00f6nnen als die Kosten f\u00fcr den bestehenden Bestand) und die Zeitdauer f\u00fcr die Neuverfolgung des Bestands wurden ber\u00fccksichtigt.<\/p>\n<\/div> <\/li>\n

  4. \n

    Modellierung von Wettbewerben unter Verwendung eigener Marken<\/p>

    Dar\u00fcber hinaus wurde auch eine ausgekl\u00fcgelte Wettbewerbsmodellierung (f\u00fcr die eigenen Markenprodukte des Einzelhandels) angewendet. Dies erm\u00f6glicht es dem Einzelh\u00e4ndler, Marktdaten auch f\u00fcr seine eigenen Marken zu nutzen und so die Reaktionszeiten gegen\u00fcber dem Wettbewerb zu verk\u00fcrzen und Umsatzverluste zu verhindern.<\/p>\n<\/div> <\/li>\n <\/ol>\n<\/div>\n\n

    Das Ergebnis<\/h2>\n<\/div>\n\n