Was haben Dynamic Pricing Systeme und Recommendation Engines gemeinsam?

Auf den ersten Blick haben Dynamic Pricing Systeme und Recommendation Engines vielleicht nicht allzu viel gemeinsam. Dynamic Pricing beschäftigt sich vor allem mit der gezielten Preissteuerung für das nachhaltige und profitable Wachstum eines Händlers. Recommendation Engines hingegen sorgen dafür, dass Kunden auch in der Online-Welt einen sehr guten Service genießen, obwohl bei der virtuellen Shopping Tour kein geschulter Verkaufsberater an Ihrer Seite ist.

Dynamic Pricing Systeme und Recommendation Engines agieren also in recht verschiedenen Welten und haben doch eine ganz entscheidende Gemeinsamkeit: Sie generieren Mehrwert aus Daten und stellen dabei das wichtigste Gut eines Händlers in den Mittelpunkt: Seine Kunden. Denn sie sind es, die in letzter Konsequenz über den Erfolg oder Misserfolg eines Händlers entscheiden. Dynamic Pricing Systeme und Recommendation Engines haben in diesem Zusammenhang sogar noch eine Gemeinsamkeit: Die erfolgreichsten Händler (allen voran Amazon) setzen seit Jahren auf beide Technologien!

Mit einer Recommendation Engine steuern Sie als Händler gezielt jede Customer Experience jedes einzelnen Kunden. Dabei geben Sie einer KI vor, an welchen Customer Touch Points welche Produkte oder Produktgruppen besonders präsent angeboten werden sollen. Die KI wählt dann passgenau für jeden Kunden diejenigen Produkte aus, die am besten zu dessen Interessen passen. Dabei entscheiden Sie, ob die KI ausschließlich Produkte zeigen soll, die sich direkt an den Interessen des Kunden orientieren und ihm so den bestmöglichen Service bieten. Oder ob sie auch solche Produkte empfehlen soll, die Ihren Geschäftszahlen viel Margen-, Umsatz oder Absatz-Potential bieten.

In den meisten Fällen ist die Kombination beider Ansätze überaus lohnenswert, weil sie sowohl auf die Kundenzufriedenheit einzahlt als auch Ihre unternehmerischen Zielstellungen bedient. Hervorheben möchte ich an dieser Stelle einen entscheidenden Nutzen, den Sie hier ganz nebenbei generieren: Sie lernen Ihre Kunden besser kennen, weil Sie mit Hilfe von Produkt-Empfehlungen zusätzliches Wissen gewinnen:

  • Sie lernen, welche Artikel stark nachgefragt sind.
  • Sie lernen, welche Artikel besonders häufig oder besonders selten gekauft werden.
  • Und – fast am wichtigsten – Sie lernen, welche Artikel oft in Warenkörben oder auf Merklisten landen, aber letztlich nicht gekauft werden.

Alle diese Informationen können Sie nutzen, um einerseits Ihr Angebot zu optimieren und andererseits Ihre Preisentscheidungen vom wichtigsten Gradmesser überhaupt abhängig zu machen: Ihren Kunden. Mit einer Software für die Dynamischen Preisoptimierung ergänzen Sie Ihre Preisprozesse um ein System, dass statistisch valide und profitable Entscheidungen trifft – für Ihr gesamtes Sortiment. Und noch viel wichtiger: Die KI nutzt Ihre vorhandenen Daten (z.B. die der Recommendation Engine) und wandelt sie in zusätzliche Erlöse um, weil sie den Teil des Prozesses übernimmt, den einzelne Pricing oder Category Manager unmöglich leisten können:

  • Die KI berechnet für jeden einzelnen Artikel Ihres Sortiments die tagesaktuelle Nachfrage.
  • Die KI berücksichtigt bei ihrer Berechnung automatisch weitere Einflussfaktoren, z.B. den Warenbestand, das geplante Abverkaufsdatum oder entscheidende Wettbewerbsinformationen.
  • Die KI aggregiert all diese Informationen und leitet eine valide Absatz-Vorhersage für jeden einzelnen Artikel ab.

Basierend darauf wird für jeden Artikel ein tagesaktueller Preis berechnet – natürlich im Rahmen der Vorgaben des Pricing Managements. Das Pricing Management behält damit die volle Kontrolle über die strategische Ausrichtung der Preisgestaltung. Es lässt lediglich den Teil des Prozesses von der KI erledigen, der händisch weder qualitativ (mathematische Genauigkeit und Einbezug ALLER relevanten Preisbildungsfaktoren) noch quantitativ (für alle Artikel des Sortiments) bewältigt werden kann.

Um den Kreis zu schließen, können sich Dynamic Pricing Systeme und Recommendation Engines natürlich auch gegenseitig unterstützen und den gemeinsamen Mehrwert maximieren. So können etwa Recommendations dafür sorgen, dass Kunden auf ganz bestimmte Produkte aufmerksam gemacht werden – z.B. auf solche, die Sie als Händler gern abverkaufen möchten. Werden diese Produkte durch die KI zusätzlich mit einem attraktiven Preis versehen, können Sie Ihre Abverkäufe sehr gezielt vorantreiben und vermeiden nachteilige Abschriften.

Möchten Sie noch mehr über solche Synergie-Effekte erfahren? Ich sage nur: Bundle Pricing und Couponing! Was es damit auf sich hat, erfahren Sie in meinem nächsten Beitrag. Und – inzwischen eine lieb gewonnene Tradition – wer nicht warten kann, bekommt hier die Infos als Erster :-)

Mrs Pricing