Intelligentes Markdown Pricing – jetzt hat die Gießkanne endlich ausgedient

Aus der Erfahrung vieler Projekte kann ich berichten: Die Abschriften-Optimierung ist eines der Themen, das Händler in besonderem Maße beschäftigt – branchenübergreifend. Denn Abschriften kosten Rohertrag. Deshalb ist es wichtig, dass Händler ihren Abverkauf proaktiv steuern und Abschriften so gering wie möglich halten. Das ist nicht zuletzt entscheidend dafür, wie erfolgreich ein Unternehmen insgesamt wirtschaftet. Die besondere Herausforderung beim Markdown-Pricing liegt darin, dass diejenigen Produkte, deren Preis es intelligent zu reduzieren gilt, bereits am Ende ihres Produktlebenszyklus stehen. Für solche Produkte gilt in der Regel:

  • die Nachfrage nach diesen Artikeln sinkt stetig und Kunden erwarten Reduzierungen
  • Pricing Managern fehlt die Zeit, um diese Artikel gezielt zu bepreisen und Verluste gering zu halten
  • diese Artikel kosten Lagerkapazität und verursachen teilweise zusätzliche Entsorgungskosten

Für Pricing-Manager entsteht durch diese besonderen Gegebenheiten ein echtes Nadelöhr: Um kein Margenpotential zu verlieren, müssten sie für jeden einzelnen Artikel herausfinden, wieviel Reduzierung nötig ist, um den fristgerechten Abverkauf sicherzustellen. Das würde jedoch viel zu viel Zeit in Anspruch nehmen, sodass letztendlich Gießkannen-Reduzierungen als notwendiges Übel eingesetzt werden, obwohl sie stark zu Lasten der Marge gehen.

Wirtschaftlich ist es daher sinnvoll und notwendig, den Pricing-Prozess für den Abverkauf neu zu denken. Folgende Zielstellungen müssen dabei vereint werden:

  • margenschonender Abverkauf durch tägliche Preisanpassungen auf Basis der Nachfrage (= Abschaffen der Gießkanne)
  • Einhalten aller Abverkaufsziele & optimale Nutzung der Lagerkapazitäten
  • Prozesse verschlanken & händischen Aufwand reduzieren

Hier können leistungsfähige KI-Lösungen für Dynamic Pricing einen entscheidenden Beitrag leisten. Und zwar dann, wenn sie algorithmische Verfahren bereitstellen, die speziell für das Markdown-Pricing entwickelt sind. Diese berechnen für jeden einzelnen Artikel vollautomatisiert die Preiselastizität und stellen darüber fest, wie nachgefragt ein Produkt (noch) ist. Zusätzlich prognostizieren sie auf Grundlage der jüngsten Transaktionsdaten (aktuelle Klicks, angelegte Warenkörbe, Käufe) den Absatz pro Produkt für die kommenden Tage. Je nach vorgegebenem Ziel-Abverkaufsdatum wird dann für jeden Artikel der tagesaktuelle Preis bestimmt. Ist das Ziel-Abverkaufsdatum nah und die Absatzprognose dürftig, wird der Preis gesenkt. Ist die Abverkaufsprognose gut bis sehr gut, wird der Preis entweder nur minimal gesenkt oder sogar noch einmal erhöht.

Im Gegensatz zum Gießkannen-Ansatz bewertet ein Algorithmus also jedes einzelne Produkt an jedem einzelnen Tag neu – das oberste Ziel ist dabei immer das Abverkaufsdatum, das Sie als Händler vorgeben. Daran gemessen, reduziert der Algorithmus nur diejenigen Produkte im Preis, die sich nicht verkaufen würden. Alle anderen werden entweder nur sehr sanft abgepreist oder – wenn es die Nachfrage hergibt – sogar nochmals im Preis erhöht. Über alle Produkte hinweg schaffen Sie so eine profitable Balance zwischen aggressivem Abverkauf und konsequentem Ausschöpfen Ihres Margen-Potentials. Damit gelingt Ihnen der Abverkaufsprozess hochgradig margenschonend, Ihre Ware geht trotzdem pünktlich aus dem Lager und Sie reduzieren Ihre Abschriften erheblich. Das Beste daran ist: Der händische Aufwand ist bemerkenswert gering. Wie gering? Das sollten Sie sich live ansehen! 5 Minuten reichen aus :)

Mrs Pricing