Optimiertes Pricing durch Machine Learning im E-Commerce

Optimiertes Pricing durch Machine Learning im E-Commerce

Der Einsatz von maschinellen Intelligenzen nimmt rasant zu und lässt sich nicht nur in Bezug auf Produktklassifizierungen finden. Auch im Pricing-Sektor ist maschinelles Lernen (engl.: Machine Learning) mittlerweile unverzichtbar.

Big Data generiert zu umfassende Daten, als dass sie manuell bearbeitet werden können. Lösungen auf Basis von maschinellem Lernen bieten einen notwendigen Ansatz, um komplexe Analysen schnell und kosteneffizient durchzuführen.

Inwiefern beeinflusst maschinelles Lernen konkret den Pricing-Sektor?

Machine Learning als Herausforderung

Maschinelles Lernen beschreibt eine neue Methode, Daten schneller und effizienter zu analysieren. Entgegen traditioneller manueller Methoden werden diese in großen Mengen gesammelt, aufbereitet und ausgewertet. Durch die „Fütterung“ mit rohen Daten ergründen Machine-Learning-Verfahren dabei Zusammenhänge und Muster selbstständig. Dadurch erleichtern sie eine schnellere Entscheidungsfindung.

Die Auswertung komplexer Analysen wird somit für Unternehmen stark vereinfacht.

Machine Learning als Trendthema im E-Commerce

Insbesondere dynamische Branchen wie der Online-Handel müssen Datenströme schnell analysieren. Ob Amazon oder eBay – große Online-Händler machen bereits vor, wie sich maschinelles Lernen vorteilhaft einsetzen lässt.

Künstliche Intelligenzen bei Amazon bieten optimierte Kundenbeziehungen und Marketingaktivitäten. Durch das bessere Kennenlernen Ihrer Kunden passen Sie den Service den Kundenwünschen an. Die Resultate sind beispielsweise personalisierte Produktempfehlungen oder individuelle Produktwerbung. Auch eBay liefert seinen Kunden bestmögliche Suchergebnisse und ein personalisiertes Einkaufserlebnis. Die im Hintergrund laufenden Programme ergründen fortlaufend das Kaufverhalten und die Kaufmotive jedes Online-Shop-Besuchers und sagen somit zukünftige Einkäufe voraus.

Ziele maschinellen Lernens

Das Treffen von Vorhersagen ist nur ein Ziel des Einsatzes von maschinellem Lernen. Um sagen zu können, was geschehen wird, ist es nötig zu wissen, was in der Vergangenheit passierte. Erst dann können Entscheidungen darüber getroffen werden, welche Handlungsempfehlungen die optimale Lösung darstellen. Die Analysemodelle bauen dabei aufeinander auf.
(Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an netz98)

 

Der Einsatz künstlicher Intelligenzen im Preismanagement

Dennoch stellen sich große Datenmengen nach wie vor als größte Herausforderung für Pricing-Verantwortliche heraus.

Experte Alex Shartsis bemängelt in einem Interview mit der Professional Pricing Society, dass zu wenige Unternehmen ihre vorhandenen Daten nutzen, um ihre Preisstrategie festzulegen.

Die Notwendigkeit werde zwar erkannt, jedoch fehle es den meisten an geeigneten Software-Service-Lösungen (SaaS) oder an entsprechenden Fachleuten. Letztere existieren bisher nur vereinzelt, werden jedoch von großen Konzernen wie Google, Amazon oder Netflix abgefangen.

Da sich ein eigener Aufbau dieser Technologien als schwierig herausstelle und ohne Daten-Spezialisten nicht zu bewerkstelligen sei, sollten Unternehmen, so Shartsis, überlegen, Machine-Learning-Prozesse auszulagern. Unsere Business-Intelligence-Software blackbee stellt eine solche Auslagerung dar: Unser selbstlernender Algorithmus erfasst große Datenmengen aus dem Internet und ermittelt aus diesen relevante Preise und Produktdaten Ihrer Wettbewerber. Die Software ermöglicht Ihnen somit eine umfassende Markt- und Wettbewerbsanalyse.

Der Pricing-Analyst der Zukunft

Auch wenn Machine Learning die Datenauswertung stark vereinfacht, werden Pricing-Fachleute unverzichtbar sein.

Nach wie vor wird ein Experte vorhanden sein, welcher die Analysen überwacht und schwerwiegende Konsequenzen wie einen Gewinnverlust durch falsche Vorhersagen abwendet. Vielmehr wird in Zukunft ein Zusammenspiel zwischen den mathematischen Prozessen der Maschine und der kreativen Leistung des Menschen stattfinden. Der Pricing-Analyst wird sich nicht mehr mit den „langwierigen“ Prozessen beschäftigen müssen, da diese automatisiert werden. Dadurch wird er sich auf andere Aufgaben wie die strategische Planung konzentrieren können.

Wandel im Pricing durch maschinelles Lernen

Um das Preismanagement durch eine gesteigerte Produktivität effizienter zu gestalten, bedarf es einer Fokussierung auf Daten. Der gesamte Pricing-Sektor bedient sich zukünftig vermehrt wissenschaftlicher Methoden und der Mathematik, um Entscheidungen zu treffen.

Anhand von Data Science werden messbare Systeme errichtet, welche Prozesse automatisieren. Gleichzeitig wird es zunehmend verantwortliche Teams für die Betreuung der Machine-Learning-Verfahren geben.

Folgende Entwicklungen zeichnen sich im Pricing für die nächsten Jahre ab, die für Sie als Händler oder Hersteller interessant werden:

  • Künstliche Intelligenzen ersetzen auch in Zukunft keine Fachleute. Vielmehr ergänzen sich Mensch und Maschine gegenseitig, um im Datendschungel zurechtzukommen.
  • Pricing-Fachleute werden vermehrt wissenschaftliche Methoden nutzen und nach wie vor eine verantwortungsvolle Rolle einnehmen.
  • Es bedarf einer stärkeren Fokussierung auf Daten in der Entscheidungsfindung im Preismanagement. Tools wie unsere Business-Intelligence-Suite blackbee helfen dabei, große Datenmengen zu sammeln und auszuwerten.

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