Mit der richtigen Preisstrategie steigern Sie Ihren Gewinn auch nach Rabattaktionen

Preise im Markt unterliegen häufigen Schwankungen. Einzelhändler senken den Preis in Rahmen von Verkaufsaktionen und erhöhen ihn danach wieder auf das vorherige Niveau. Diese Preisstrategien werden High-Low Pricing (oder Hi-Lo Pricing) genannt und treten sehr häufig auf. Doch was passiert, wenn die Preiserhöhung nach der Aktion in mehreren kleinen Schritten anstatt eines großen Schrittes geschieht? Michael Tsiros und David Hardesty von der University of Miami und der University of Kentucky haben dieses Phänomen genauer untersucht und halten interessante Empfehlungen für Manager bei Entscheidungen der Preisgestaltung bereit. Das Phänomen haben sie steadily decreasing discounts (SDD) benannt. Diese Preisstrategie beinhaltet beispielsweise, dass wenn ein Produkt mit einem Rabatt von 30 Prozent angeboten wurde, der Preis nach der Aktion erst um 20 Prozent und anschließend nochmal um 10 Prozent erhöht wird, um den ursprünglichen Preis wieder zu erreichen. Es wird angenommen, dass dieser Ansatz am besten für hochpreisige Produkte funktioniert, die unregelmäßig verkauft werden.

Die beiden Forscher haben insgesamt vier Studien dazu durchgeführt: Zwei Laborexperimente mit BWL-Studenten, einen Feldversuch und eine Analyse von Sekundärdaten. In den zwei Laborexperimenten nahmen je 450 und 250 Studenten teil. Ihre Aufgabe war es, einen Personal Digital Assistant (einen Vorläufer zum heutigen Smartphone) zu kaufen. Einige von ihnen wurden dem Hi-Lo Pricing zugeordnet, andere der SDD-Preisstrategie. Alle Studenten sahen eine Preishistorie der Produkte, für die sie Schätzungen über die zukünftigen Preisentwicklungen machen sollten. Die Studenten wurden gebeten zu erklären, ob sie bereit wären, das Produkt zu kaufen; wie viel sie bereit wären zu zahlen und was der Preis in der nächsten Woche sein könnte. Des Weiteren wurden sie über das Image des Shops befragt etc.

Mit welcher Preisstrategie können Verkaufsaktionen gewinnbringend beendet werden?

Die Laborexperimente zeigten, dass weder das Laden- noch das Markenimage durch die Preisstrategien beeinflusst wurden. Darüber hinaus konnten Tsiros und Hardesty darlegen, dass Testpersonen, die der SDD-Preisstrategie zugeordnet waren, eher die Entscheidung bereuen würden, das Produkt nicht gekauft zu haben. Offensichtlich, weil sie den ansteigenden Preistrend entdeckt haben (tatsächlich schätzten sie im Vergleich durchschnittlich einen höheren Preis für die darauffolgende Woche). Doch vor allem konnten die Forscher höhere kumulative Gewinne für SDD berichten.

Im nächsten Schritt überprüften sie ihre Erkenntnisse im Feld. Die Wissenschaftler gewannen einen Küchengeräte-Shop in einem gehoben Viertel dafür, die SDD-Preisstrategie an Stelle des Hi-Lo-Pricing beim Verkauf eines Weinflaschen-Stopfen anzuwenden. Der Ladenbesitzer gab selber die Dauer und das Ausmaß der Preisabschläge vor. Dabei konnten höhere Umsätze und Gewinne für die SDD-Preisstrategie bestätigt werden. Zuletzt nahmen Tsiros und Hardesty einen bestimmten Satz von Sekundärdaten – der eine Reihe von Produktkategorien mit Volumen, Preis und Gewinndaten lagergeführter Artikel von über 400 Wochen umfasste – als Grundlage zur Untersuchung. Sie durchsuchten die Daten nach schrittweisen Preisabschlägen und konnten auch hier bestätigen, das SDD-Preisstrategien zu mehr Umsätzen und Gewinnen führen (in einigen Fällen bis zu 80 Prozent).

Unserer Meinung nach, können die Daten Einzelhändlern helfen die Preisgestaltung in Kombination mit Verkaufsaktionen besser zu planen. Voraussetzung für den Erfolg ist jedoch, dass Kunden die Preise des Händlers beobachten und die dahinterliegende Taktik erkennen. Doch auch wenn sich Kunden heutzutage der Preisentwicklung über einen bestimmten Zeitraum bewusst sind, so sind sie häufig nicht in der Lage, Preise über mehrere Tage oder Wochen zu verfolgen.

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Marktanalyse: Wie entstehen Preiskämpfe im Handel?

Preiskämpfe im Einzelhandel sind dadurch gekennzeichnet, dass mehrere Marktteilnehmer auf Preissenkungen ihrer Wettbewerber immer wieder mit eigenen Preisabschlägen reagieren. Das führt schließlich dazu, dass die Preise auf dem Markt gedrückt werden. Vergangene Entwicklungen zeigen außerdem, dass Kunden, die sich einmal an die häufigen Werbeaktionen von Händlern gewöhnt haben (und deshalb voraussetzen, Produkte zu niedrigen Preisen kaufen zu können) nur widerwillig bereit sind, den regulären Preis zu bezahlen. Das bedeutet, dass der Preiskampf Margen auf lange Sicht zerstört.

Oliver Heil und Kristiaan Helsen, zwei Forscher von der Universität Mainz und der Hong Kong University of Science and Technology, haben eine Reihe von Preiskriegen in unterschiedlichen Branchen, wie zum Beispiel in der Logistik-, Lebensmittelhandel- und Softwarebranche, analysiert. Wir finden, dass die Erkenntnisse aus ihrer Arbeit, die 2001 im International Journal of Research in Marketing erschienen sind, sowohl für Markenhersteller als auch für Händler interessant sind und möchten Ihnen diese gerne vorstellen.

Als erstes definieren Heil und Helsen verschiedene Kriterien, an denen sich Preiskämpfe identifizieren lassen:

  • Die Akteure auf dem Markt orientieren sich überwiegend an ihren Wettbewerbern anstatt an ihren Kunden.
  • Die Preisveränderungen innerhalb des Preiskampfes schaden den Wettbewerbern.
  • Die Wettbewerber haben es nicht beabsichtigt, einen Preiskampf auszulösen.
  • Die Preiskorrekturen verletzten die Industrienorm.
  • Die Preisveränderungen treten schneller auf als üblich.
  • Die Preise werden in erster Linie nach unten gesetzt.
  • Die Preiskorrekturen sind ökonomisch nicht haltbar.

Preiskämpfe frühzeitig am Markt erkennen

Übergreifend beschreiben die Forscher eine Reihe von Szenarien, die Preiskämpfe begünstigen:

  1. Neue Marktteilnehmer erlangen einen bedeutenden Marktanteil. Ein Beispiel für dieses Szenario ist der Preiskampf zwischen dem asiatischen Telekommunikationsunternehmen Singtel und der internationalen Organisation StarHub sowie M1 Limited, welche einst neu auf den singapurischen Markt traten.
  2. Überkapazität in der Branche. Die Autoren verweisen hier auf die Automobil- und transatlantische Luftfahrtbranche. Ein aktuelleres Beispiel ist die Solarindustrie, in der chinesische Hersteller den Weltmarkt mit preisgünstigen Photovoltaik-Anlagen überschwemmen.
  3. Ein geringes oder negatives Marktwachstum, durch das sich Händler Marktanteile auf diese Weise sichern müssen, um überhaupt wachsen zu können.
  4. Die Machtverteilung am Markt ist entweder stark konzentriert oder hoch fragmentiert. Die Wissenschaftler beziehen sich hier auf Erkenntnisse aus der Politikwissenschaft. Demnach fördert stark konzentrierte Macht Angst vor Hegemonie und stark fragmentierte Macht verleitet zu Aggression und Expansion.
  5. Hohe Marktaustrittsbarrieren. Wenn Firmen spezielle Vermögenswerte oder eine bestimmte Wissensbasis aufbauen, die nicht in anderen Märkten anwendbar sind, haben sie bei einem Preiskampf wenig zu verlieren.
  6. Eine schlechte finanzielle Lage. Der Grund hierfür ist derselbe wie bei hohen Austrittsbarrieren.
  7. Sollten die Preisänderungen im Wettbewerb das wichtigste Produkt des Unternehmens betreffen, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass es seine Position verteidigt, indem es mit Preissenkungen reagiert. Beispiel dafür sind Preiskämpfe in der Luftfahrt, hier beginnen Preiskämpfe immer bei den wichtigsten Flugrouten.
  8. Es gibt keinen klaren Preisführer im Markt. Würde im Gegenteil ein einzelner Händler die Preisführerschaft im Markt besitzen, würden alle anderen Player diesen Händler als Referenzwert nehmen und andere Preise potenziell ignorieren.
  9. Standardprodukte begünstigen den Preiskampf, während Unternehmen mit Premiumprodukten weniger geneigt sind, einen Preiskampf zu führen. Denn jede Preissenkung verschlechtert das Image des Produktes, das sie verkaufen.
  10. Geringe Markenloyalität. Mit Preiskämpfen versuchen Händler Kunden von anderen Wettbewerbern für sich zu gewinnen. Wenn die Markenloyalität hoch ist, ist es viel schwieriger Kunden abzuwerben.

Natürlich können sich die einzelnen Ereignisse auch überschneiden. Wie zum Beispiel schlechte finanzielle Bedingungen aufgrund der Überkapazität gepaart mit hohen Marktaustrittsbarrieren, wie es etwa in der US-amerikanischen Luftfahrtindustrie über viele Jahre hinweg zu beobachten ist.

Heil und Helsen stellen außerdem einige Eigenschaften von Marktteilnehmern vor, welche den Verlauf des Preiskampfes beeinflussen können.

  • Händler: Gibt es im Markt einige Firmen, die in der Vergangenheit stark auf solche Marktereignisse reagiert haben und sich dabei als besonders widerstandsfähig erwiesen haben, tendieren Preiskämpfe dazu, intensiver zu sein.
  • Kunden: Je höher die Preissensibilität des Kunden, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit eines Preiskampfes. Denn in diesem Fall schwanken die Marktanteile besonders.

Die Forscher merken kritisch an, dass diese Konzeptualisierungen auf wenigen Beobachtungen sowie auf der Kombination und Adaption ähnlicher Situationen auf einen anderen Kontext basieren oder teilweise auf theoretischen Argumenten aufbauen, die noch in einem größeren Umfang bestätigt werden müssen.

Mit Marktanalysen zu Market Intelligence

Insgesamt glauben wir, dass Unternehmen nicht nur sorgfältig die Preisgestaltung ihrer Wettbewerber beobachten müssen, sondern auch versuchen sollten, ein viel tieferes Verständnis für die anderen Akteure im Markt zu entwickeln, um zu beurteilen, inwieweit bestimmte Situationen zu Preiskriegen führen können. Das umfasst die Beobachtung neuer Wettbewerbseintritte, finanzieller Rahmenbedingungen wie der Kreditscore der wichtigsten Wettbewerber oder eine Wettbewerbssortimentsanalyse, um die Abhängigkeit von bestimmten Produktkategorien zu identifizieren.

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5 Gründe, um mit dem manuellen Repricing aufzuhören – Teil 3

Durch Big Data Umsätze erhöhen:

Um durch manuelles Repricing wettbewerbsfähig zu bleiben, tummeln sich im stark umkämpften E-Commerce zu viele Wettbewerber mit unzähligen Produktüberschneidungen. Das wissen Sie spätestens seit dem letzten Blogbeitrag unserer Serie „5 Gründe, weshalb Sie mit dem manuellen Repricing aufhören sollten“. Außerdem haben wir Ihnen gezeigt, dass Softwarelösungen manuellen Verfahren aus Zeit- und Kostengründen überlegen sind. Heute gehen wir insbesondere auf die Rolle von Big Data ein und erklären, wie Sie durch automatisiertes Repricing Ihre Margen und Umsätze erhöhen können.

#4 Mit manuellem Repricing sind Sie der unüberschaubaren Datenflut ausgeliefert

Aufgrund der hohen Anzahl an Shops und Produkten im Internet sammeln sich im E-Commerce riesige Datenmengen an, zu denen stetig neue Daten hinzukommen. In Kombination mit der uneinheitlichen Bezeichnung von Herstellern, Produkten und Produktmerkmalen ist es nicht möglich, manuell alle Daten zu erfassen und dabei den Überblick zu behalten. In Zeiten von Big Data sind automatisierte Pricing-Tools deswegen unumgänglich, um aussagekräftige Benchmarks und die nötige Transparenz im Marktumfeld zu schaffen.

Intelligente Softwarelösungen wie blackbee arbeiten mit innovativen Product Matching-Algorithmen, die Produktdaten mit einer hohen Treffergenauigkeit abgleichen. Das ermöglicht es Online-Händlern, alle Preisänderungen ihrer Wettbewerber präzise und aktuell zu beobachten und ihre Preisstrategie optimal daran anzupassen.

#5 Durch automatisierte Repricing-Tools steigern Sie Umsätze und optimieren Margen

Mit manuellem Repricing allein können Sie das enorme Potenzial der verfügbaren Daten nicht ausschöpfen und riskieren Umsatzverluste. Denn die Attraktivität des Preises bestimmt in den meisten Fällen, ob Kunden Ihr Produkt kaufen oder zu einem anderen Online-Shop mit dem besseren Preis abwandern. Aufgrund der vielen Möglichkeiten zum einfachen Preisvergleich online, handeln Kunden zunehmend preisorientiert. Deswegen führt eine gute Preisstrategie, die sich an Markt und Wettbewerbern orientiert, zu höheren Umsätzen. Haben Wettbewerber den günstigeren Preis, können Händler den eigenen Preis anpassen und erreichen so eine attraktive Preiswahrnehmung beim Kunden. Durch automatisierte Technologien können Sie dynamische Preissetzungen verwirklichen, in dem Sie Preise und Märkte immer im Blick haben. Außerdem erkennen Sie dadurch, wo Sie Ihre Margen steigern können.

 

Manuelles Repricing in Zeiten von Big Data

Für Online-Händler mit einer großen Zahl an Wettbewerbern und Produkten ist die Datenflut durch manuelles Repricing nicht mehr zu managen. Erst durch intelligente Tools kann Big Data zur Preisoptimierung gewinnbringend eingesetzt werden.

 

Für Online-Händler mit einer großen Zahl an Wettbewerbern und Produkten ist die Datenflut durch manuelles Repricing nicht mehr zu managen. Erst durch intelligente Tools kann Big Data zur Preisoptimierung gewinnbringend eingesetzt werden.

Durch die exakte Analyse von Preisänderungen über einen längeren Zeitverlauf lassen sich außerdem Trends im Marktumfeld hervorsagen, die Ihnen weitere Wettbewerbsvorteile bringen können. Zudem verbessert die Anwendung von automatischem Repricing Ihre Effizienz, in dem Sie die Zeit, die Sie im Vergleich zu manuellem Repricing sparen, für andere Geschäftsprozesse investieren können.

5 Gründe, weshalb Sie mit dem manuellen Repricing aufhören sollten – Zusammenfassung

Führt man alle 5 Gründe unserer Artikelserie zusammen, offenbart sich, dass aufgrund der unzähligen Preisveränderungen und der riesigen Menge an Daten manuelles Pricing kaum noch realisierbar und gegenüber anderen Marktakteuren auf lange Sicht nicht wettbewerbsfähig ist. Dabei haben wir beschrieben, welche Nachteile durch manuelles Repricing entstehen und welche Vorteile Ihnen automatisierte Softwarelösungen bieten:

 

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Product Matching: der Erfolgsfaktor für Market Intelligence

Ein Kommentar von unserer Gründerin Dr. Hanna Köpcke.

Durch Big Data eröffnen sich dem Handel neue Möglichkeiten, seine Marktposition zu stärken. Mit Market Intelligence, das heißt umfassendes Wissen über den Markt und die eigene Position, wappnen sich Unternehmen gegen eine Verdrängung vom Markt und den harten Preiskampf. Bei Händlern setzt dieser Ansatz ein tiefes Verständnis ihrer Produkte, Preise, Konditionen und ihrer aktuellen Markposition voraus.

Außerdem wird eine moderne IT-Infrastruktur benötigt, die den Einsatz einer intelligenten und selbstlernenden Big Data Analytics-Lösung erlaubt. Denn Geschäftsvorteile lassen sich nur erzielen, wenn die riesigen Mengen an Daten sinnvoll gesammelt und ausgewertet werden.

Treibende Faktoren für Market Intelligence

Ein entscheidender Faktor ist der Kunde, dessen Ansprüche und Gewohnheiten sich in den letzten Jahren stark gewandelt haben. Comparison Shopping hat sich durch Digitalisierung, Mobile Shopping und Preisvergleichsportale zur Norm entwickelt. Genau damit müssen sich Unternehmen im E-Commerce auseinandersetzen. Viel zu häufig entstehen Probleme, wenn es um die Einschätzung und Erkennung von Markttrends und das Mithalten mit bestehenden und neuen Wettbewerbern geht. Vor allem Kunden stellen eine Herausforderung dar, die sich vor dem Kauf umfangreich online informieren und von anderen Wettbewerbern immer nur einen Klick entfernt sind.

Daneben zwingt das stark steigende Datenvolumen den Online-Handel dazu, Big Data-Analyse-Plattformen einzusetzen, um ein transparentes Marktbild zu erhalten. Ein Beispiel ist die Nutzung von Big Data zur Wettbewerbs- und Preisbeobachtung: Ein aussagekräftiger Benchmark lässt sich längst nicht mehr mit Excel-Tabellen und Co. erzielen. Durch die hohe Angebotsvielfalt hat dieses Vorgehen längst keine Aussagekraft mehr – insbesondere dann nicht, wenn der internationale Wettbewerb berücksichtigt werden soll. Market Intelligence hilft dabei, ähnliche oder äquivalente Datensätze mit einer hohen Treffergenauigkeit zu identifizieren – dieser Prozess wird auch Product Matching genannt.

Mit Product Matching internen und externen Mehrwert erzielen

Zwar gehört die Daten- bzw. Kundenanalyse im Online-Handel längst zum Alltag, häufig fehlt es aber an der Verknüpfung der Daten und der Schaffung einer transparenten Umgebung. Product Matching ist eine Form der Datenanalyse im E-Commerce, die sowohl intern, als auch extern von hoher Bedeutung ist.

Intern wird Product Matching zur Datenbankbereinigung eingesetzt: Duplikate werden in den Produktstammdaten von Online-Händlern und Markenherstellern identifiziert und eliminiert. Als Match gelten zwei Datensätze, die dasselbe Produkt repräsentieren. Häufig entstehen Duplikate aufgrund von unterschiedlichen Produktbezeichnungen. Diese können bereits beim Einspeisen der Daten in die Datenbank entstehen, da das Produkt oft bereits bei den Lieferanten eine uneinheitliche Beschreibung hat.

Das Worst-Case-Szenario einer Datenbank mit geringer Qualität: Sowohl dem Kunden als auch dem Produktmanager wird angezeigt, dass das Produkt nicht mehr verfügbar sei. Somit wechselt der Kunde zu einem anderen Anbieter und der Manager bestellt die Ware fälschlicherweise nach, obwohl der Artikel noch auf Lager ist. Durch die Bereinigung der Datenbank und die damit verbundene Verbesserung der Datenqualität, werden Kosten gesenkt sowie die Usability und Kundenzufriedenheit gesteigert.

 

Market Intelligence: Variation von Produktdaten

Abbildung 1: Beispiel für Möglichkeiten der Produktbeschreibung im Möbel-Online-Handel. Quelle: Eigene Darstellung.

 

Extern dient Product Matching zur Wettbewerbs- und Marktbeobachtung. Man spricht von einem Match, wenn sich zwei Datensätze auf vergleichbare Produkte beziehen. Mit dem Einsatz intelligenter Technologien lassen sich somit die eigenen Preise mit den Angeboten im nationalen und internationalen Wettbewerb vergleichen und darauf basierend fundierte Analysen der Preisstrategie der Wettbewerber erstellen. Händler können die Preise und das Sortiment anschließend der aktuellen Marktsituation anpassen. So wappnen sich Online-Akteure gegen den harten Preiskampf und die Verdrängung vom Markt durch Pure Player und Start-ups.

Barrieren beim Product Matching

Die größten Schwierigkeiten beim Matching von Produktdaten bestehen im Umgang mit sehr heterogenen Produktbeschreibungen sowie mangelnden Standards zur eindeutigen Identifizierung (EAN/GTIN). Für den Handel gibt es meist keine Vorschrift, wie eine Produktbeschreibung aussehen, was sie beinhalten und wie detailliert sie sein muss. Uneinheitliche Bezeichnungen entstehen unter anderem durch die Verwendung von:

  • Domänenspezifischen Bezeichnungen und Abkürzungen: Im Bereich Fashion ist zum Beispiel „lg. A.“ eine Abk. für „Lang arm“. Im Bereich Elektronik ist LG ein Markenhersteller.
  • Heterogene Bezeichnungen für Größen und Stückangaben, zum Beispiel 168 Stück gegenüber 3 mal 56 Stück
  • Uneinheitliche Schreibweisen von Modellbezeichnungen, zum Beispiel DHI655FX gegenüber DHI 655 FX oder DHI-655 FX.
  • Synonyme: Im Bereich Fashion bezeichnen zum Beispiel Hoody, Hoodie und Kapuzenpullover einen Pullover mit Kapuze

Im Matching erfolgt der Vergleich zweier Produkte anhand ihrer Attribute (Größe, Farbe, Marke, etc.). Dazu werden meist folgende Ähnlichkeitsmaße herangezogen: EditDistance, Jaccard, TFIDF und Trigram. Um eine hohe Qualität des Matches zu erreichen, empfiehlt es sich, unterschiedliche Maße für verschiedene Attributswerte (zum Beispiel für die Attribute „Größe“ und „Marke“) zu kombinieren.

Eine weitere generelle Herausforderung für das Matching ist die Effektivität. Um diese zu bewerten, werden üblicherweise zwei Maße verwendet: Precision und Recall.

Precision und Recall beurteilen die Effektivität

Das Matching von Produkten erweist sich als effektiv, wenn eine perfekte Balance zwischen Genauigkeit und Trefferquote erreicht wird – Kenner in der IT-Branche sprechen von Recall und Precision. Im Idealfall liegen beide Werte bei 100 Prozent.

Recall – das Maß für die Vollständigkeit: Der Recall misst den Anteil der erkannten Matches an allen tatsächlichen Matches und gilt damit als Maß für die Vollständigkeit des Matching. Ist der Recall hoch, wurden viele der tatsächlich vorhandenen Matches gefunden.
Precision – das Maß für die Treffergenauigkeit: Mit der Treffergenauigkeit lässt sich feststellen, wie hoch der Anteil der tatsächlichen Matches an den erkannten Matches ist.

 

Recall vs. Precision

Abbildung 2: Recall vs. Precision. Quelle: Eigene Darstellung

 

Wird die Definition eines gleichen Produktes eng gefasst, fällt die Marktanalyse weniger präzise aus und ein blinder Fleck entsteht. Denn der Matching Prozess wird gleiche Produkte ignorieren, die eine unterschiedliche Beschreibung haben. Die Datenqualität in Bezug auf Treffergenauigkeit ist in diesem Fall sehr hoch, die Messwerte für Recall jedoch sehr gering.

Eine weiter gefasste Definition, die mehr Variationen zulässt, liefert ein besseres Marktbild, es steigt aber das Risiko, dass ungleiche Produkte fälschlicherweise miteinander verglichen werden. Hier ist die Aussage des Recalls zwar sehr stark, die Treffgenauigkeit dafür aber gering.

Welche Vorteile entstehen durch Market Intelligence?

Mit Market Intelligence erreichen Unternehmen im digitalen Business eine umfassende Transparenz der Marktsituation und der eigenen Prozesse. Product Matching ist ein wichtiger Bestandteil davon, denn dadurch wird eine gute Datengrundlage geschaffen, ein fehlerfreies Produktmanagement ermöglicht und die Basis für den Wettbewerbsvergleich gelegt.

Da Kunden sich dank Preisvergleichsportalen schnell einen guten Marktüberblick verschaffen können, sind Unternehmen gezwungen, sich mit aktuellen Marktbedingungen auseinanderzusetzen: Amazon beispielsweise nimmt in Hochverkaufszeiten bis zu zehn Milliarden Preisänderungen vor. Um hier mithalten zu können, müssen Preise und Sortiment anhand eines Wettbewerbsvergleichs regelmäßig angepasst werden. Außerdem schafft es Potenzial für höhere Margen und eine bessere Verhandlungsbasis bei Lieferanten.

Ein einwandfreies und kanalunabhängiges Management von Produktdaten ist nicht zuletzt entscheidend für die Customer Experience: Fehlbestellungen und die Abwanderung zum Wettbewerb bleiben aus.

Dieser Kommentar von unserer Gründerin und CTO Dr. Hanna Köpcke ist in einer ähnlichen Form im BigData Insider erschienen.

Verpassen Sie nicht Dr. Hanna Köpckes Vortrag zum Thema „Datenqualität: Big Data Matching“ auf der SMART DATA Developer Conference am 6. Dezember in Köln!

Erfahren Sie in unserem Whitepaper „Product Matching Excellence“ wie im E-Commerce in Zeiten von Big Data wertvolle Produktinformationen gewonnen werden.

5 Gründe, um mit dem manuellen Repricing aufzuhören – Teil 2

Bleiben Sie wettbewerbsfähig!

Im ersten Beitrag unserer Artikelserie „5 Gründe, weshalb Sie mit dem manuellen Repricing aufhören sollten“ haben wir Ihnen gezeigt, dass die Vorteile einer automatisierten Softwarelösung den menschlichen Fähigkeiten überlegen sind. Insbesondere sind wir darauf eingegangen, weshalb es aus Zeit- und Kostengründen kaum realisierbar ist, Preisdaten manuell zu erfassen. Heute möchten wir darlegen, welche besonderen Rollen die Anzahl Ihrer Produkte und Ihre Wettbewerber einnehmen. Zwei weitere Gründe, wieso es nahezu unmöglich ist, manuelles Repricing durchzuführen.

#2 Ihre Wettbewerber werden immer mehr und immer besser

Die Markteintrittsbarrieren im E-Commerce sind sehr gering, denn Online-Shops basieren auf einheitlichen Technologien. Letztere stellen somit keinen expliziten Wettbewerbsvorteil mehr dar. Durch die allgemein zugängliche Kommunikations- und Vertriebsstruktur des Internets sind Markteintritte deswegen mit vergleichsweise niedrigen Kosten verbunden.

Im stark umkämpften Markt müssen sich Online-Händler somit jede Woche gegen neue Wettbewerber behaupten. Dabei gibt es unter den Einzelhändlern eine große Menge an Überschneidungen zwischen den Produkten, die angeboten und dadurch austauschbar werden. Das bedeutet, Sie haben zu viele Wettbewerber, um jeden einzeln beobachten zu können und es kommen immer mehr hinzu. Nur mit Hilfe automatischer Repricing-Tools können Sie diesem Wettbewerbsdruck dank einer optimierten Preissetzung standhalten, mit der Sie Ihre Preise an Ihr Marktumfeld anpassen.

Händler entdecken den Erfolgsfaktor Repricing nach und nach für sich

Der Wettbewerb im Online-Handel wird außerdem zusätzlich verstärkt, da immer mehr Händler die Vorteile des automatischen Repricing für sich entdecken. Die Fluktuation der Preise im E-Commerce wird hiermit immer höher. Vor allem bei Plattformen wie Amazon, Check24, Conrad oder Otto ist die Repricing-Aktivität auf einem sehr hohen Niveau. Etwa 12% aller Shop-Betreiber nutzen die Chancen des automatischen Repricing effektiv, in dem sie im Monat mindestens 1.000 Preisanpassungen vornehmen. Um bei diesen rapiden Preisänderungen wettbewerbsfähig zu bleiben, ist eine technische Lösung unausweichlich. Da gegenwärtig viele Händler die Vorteile einer solchen Anwendung noch ungenutzt lassen, können Sie sich, durch eine frühzeitige Umsetzung des automatischen Repricing, weitere Wettbewerbsvorteile sichern.

#3 Sie haben zu viele Produkte, um mit manuellem Repricing bei allen Preisänderungen Schritt halten zu können

Je mehr Produkte Sie haben, desto mehr Zeit kostet es Sie, die Preisänderungen Ihrer Wettbewerber zu erfassen. Sollten Sie nur Nischenartikel verkaufen, haben Sie eventuell noch eine Chance, mittels manuellem Repricing den Überblick zu behalten. Doch im Normalfall müssen Sie, um alle Preisänderungen Ihrer Wettbewerber zu erfassen, praktisch jedes Mal von Neuem beginnen, sobald ein Wettbewerber den Preis eines Produktes anpasst. Denn da auch Ihre Wettbewerber ihre Preise an das Marktumfeld anpassen, erfordert dies ständige Aktualisierungen des Preises. Somit sind Sie in einer Endlosschleife der Preisbeobachtung gefangen.

Manuell gibt es keine realistische Möglichkeit, über die Preisänderungen von jedem Wettbewerber für jedes Ihrer Produkte informiert zu bleiben. Hingegen haben Sie bei automatischen Tools zur Preisoptimierung die Preise Ihrer Wettbewerber, bei einem geringen Zeitaufwand, immer im Blick.

Aufgrund der Vielzahl an Wettbewerbern auf die Sie im E-Commerce treffen und der riesigen Menge an Produktüberschneidungen, ist es mit manuellem Repricing langfristig nicht möglich, erfolgreich zu bleiben. Im nächsten Artikel dieser Blogserie beschreiben wir genauer, weshalb die Menge an Daten beim Pricing unüberschaubar ist und wie Sie durch automatisches Repricing Umsätze erhöhen und Margen stärken können.

 

Sie möchten mehr dazu erfahren, wie Sie mit Hilfe automatisierter Preisoptimierungssoftware wettbewerbsfähig bleiben? Laden Sie hier unser Whitepaper zum Thema „Preisoptimierung für Online-Händler“ herunter.

Preisoptimierung für Online-Händler #4: Holen Sie sich Unterstützung!

In unserer bisherigen Artikel-Serie haben wir Ihnen gezeigt, wie Sie Ihre Wettbewerbsposition stärken und welche positiven Effekte sich aus dem Einsatz von Software zur Preisoptimierung ergeben. Außerdem haben wir Ihnen zwei mögliche Ansätze zur Gestaltung Ihrer Preispolitik vorgestellt. Im heutigen Artikel gehen wir auf die Funktionsweise unserer preisgekrönten Technologie ein und erläutern, wie blackbee Online-Händler beim Preismonitoring im Internet unterstützt.

Preisoptimierung im Internet: Wie blackbee Sie unterstützt

Screenshot blackbee Preisoptimierung: Dashboard

Screenshot blackbee Preisoptimierung: Dashboard

Abfrage & Zuordnung

Zunächst übermittelt der Händler dem System eine Liste (z.B. als CSV- oder XLS-Datei) all seiner Produkte, für die eine Preisoptimierung durchgeführt werden soll. Relevante Informationen sind Titel, Hersteller, Beschaffungs-, Verkaufs- und Grenzpreise der Produkte sowie im Idealfall die zugehörigen EAN/GTIN. Letztere sind jedoch nicht zwingend erforderlich, da die Software mit einer qualitativ hochwertigen Matching-Technologie ausgestattet ist.

Des Weiteren benötigt das System Angaben zu den Internetquellen, die nach passenden Sortimentsüberschneidungen und Preisveränderungen durchsucht werden sollen. Hier kommen Online-Shops, Marktplätze und Preisvergleichsportale in Frage. Es können mit Hilfe der Software auch Wettbewerber mit hoher Sortimentsübereinstimmung gefunden werden.

Um das Internet nach Angeboten der Konkurrenz zu durchsuchen und gefundene Daten mit den Daten des Händlers abzugleichen, erfolgen zunächst die Abfrage- und Zuordnungs-Verfahren (Crawling & Matching).  Die Ergebnisse der Crawling– und Matching-Prozesse – also detaillierte Informationen zu Produkten und Preisen der Wettbewerber – kann der Händler in der Webanwendung der Software einsehen. Sie bilden den Ausgangspunkt für die intelligente Preisoptimierung blackbee.

Filter & Regeln

Hochwertige Preisoptimierungslösungen bilden die individuelle Preisstrategie eines Online-Händlers konkret ab. Um die spätere Preisoptimierung korrekt kalkulieren zu können, werden im Vorfeld Filter und Regeln eingestellt. Zunächst erstellt der Händler Filter, die Produkte in Gruppen ordnen, wobei jedes Produkt genau einem Filter zugeordnet wird. Danach kommen unterschiedliche Regeln zur Preissetzung hinzu, die auf die Filter angewandt werden.

Die Regeln bestimmen zunächst, welche Anbieter in den Preisoptimierungsprozess einfließen. So kann für eine Produktgruppe nur nach Anbietern gesucht werden, die ein bestimmtes Niveau an Online-Bewertungen nicht unterschreiten. Auch die Waren- oder Größenverfügbarkeit sowie eine bestimmte Höhe der Sortimentsüberschneidung können als Voraussetzung herangezogen werden.
Beachtenswert ist, dass mit blackbee nicht nur Niedrigpreisstrategien umsetzbar sind. Genauso ist es möglich, die Preise im Hochpreissegment zu optimieren. Hier bietet sich ein echter Mehrwert gegenüber „herkömmlichen“ Repricing-Tools, die meist auf möglichst niedrige Preise ausgerichtet sind, um eine Ausweitung des Marktanteils und die damit verbundene Erhöhung der Sichtbarkeit in Online-Portalen zu erreichen.

Schutz & Sicherheit

Ein ausgefeiltes Sicherheitssystem sorgt bei blackbee dafür, den Händler vor negativen Effekten wie Preisspiralen und Umsatzverlusten zu schützen. Es kann bestimmt werden, unter welchen Bedingungen das System durch Warnungen auf besondere Preisveränderungen der Konkurrenz, zu starke eigene Preisschwankungen oder Überschreitungen der UVP hinweist. Auch die Entwicklung des eigenen Warenbestandes kann der Händler in die Preisoptimierung einbeziehen.
Darüber hinaus werden Preisuntergrenzen festgelegt, um Wirtschaftlichkeit und Konkurrenzfähigkeit zu gewährleisten und Preisspiralen zu vermeiden. Diese Untergrenzen werden bei den anschließend vom System vorgeschlagenen Preisänderungen berücksichtigt.

Auswertung & Preisvorschläge

blackbee Preisoptimierung errechnet auf Grundlage der Crawling- und Matchingergebnisse sowie der zuvor eingestellten Kriterien neue Preisvorschläge für die beobachteten Produkte. Hierbei kommen alle Filter, Regeln, Sicherheitseinstellungen und Preisuntergrenzen zum Tragen. Die Sicherheitseinstellungen und Preisuntergrenzen schließlich bilden den Rahmen für die optimierten Preisvorschläge von blackbee Preisoptimierung.

Das Ergebnis wird für den Online-Händler in der Webapplikation  nutzerfreundlich aufbereitet. Hier werden die Preissetzungs-Vorschläge aufgelistet. Der Händler hat die Möglichkeit, individuell an seine Preisstrategie angepasste Vorschläge zur Preisanpassung einzusehen. Die Annahme oder Ablehnung der Preisvorschläge nimmt der Händler vor, sodass die volle Kontrolle über seine Preise bei ihm liegt. Über eine Exportfunktion können die gesamten Daten der Preiskalkulation intern gespeichert und weiterverwendet werden (z.B. als CSV- oder XLS-Datei). Das Einpflegen der aktualisierten Produktpreise in Warenwirtschaftssysteme über Standardformate wird so erleichtert. Auch die Einrichtung individueller Schnittstellen ist möglich.

Was bedeutet der Einsatz von blackbee für mich als Online-Händler?

Die sich zuspitzende Konkurrenzsituation im E-Commerce erhöht den Druck auf Shopbetreiber, die eigenen Produktpreise ständig der Marktlage anzupassen. Die schnelle Reaktion auf Preisänderungen der Konkurrenz trägt dazu bei, Margen voll auszuschöpfen und so Gewinne zu steigern. Die Beobachtung und Analyse des Marktes ist hierfür die wichtigste Voraussetzung.
Um bei der dynamischen Preissetzung personelle und zeitliche Ressourcen einzusparen, nutzen fortschrittliche Händler zunehmend automatisierte Lösungen zur Preisoptimierung. Dabei werden Angebotsdaten konkurrierender Marktteilnehmer im Idealfall so in die Preissetzung einbezogen, dass die individuelle Preisstrategie des Unternehmens umfassend umgesetzt wird.

Eine solche Lösung ist blackbee Preisoptimierung. Die detaillierte und marktübergreifende Ausrichtung der Software ermöglicht eine einfache, strategisch sinnvolle und sichere Anpassung der Preise an die Marktbedingungen. Derzeit sind Lösungen zur automatisierten, intelligenten Preisoptimierung eine Möglichkeit, gezielt individuelle Preisstrategien umzusetzen und so Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Zukünftig gewinnen sie in Verbindung mit dem aggressiver werdenden Preiskampf im E-Commerce an Bedeutung. Händler, die ihre Preisanpassungen nicht schnell und effektiv genug vornehmen können, werden dann Wettbewerbsnachteile erleiden.

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