Für alle Einzelhändler ist das Pricing (wieder) zu einem Wettbewerbsfaktor geworden.
In einer Zeit, in der die Konkurrenz immer stärker und heterogener wird, trägt der Verkauf von Produkten zum richtigen Preis zur Kundengewinnung und -bindung sowie zum Ansehen Ihrer Marke bei.
Gleichzeitig wird die Preiskalkulation jedoch immer komplexer.
Die Einführung von KI im Pricing weckt auch Befürchtungen:
- Kann eine zu starke Abhängigkeit von der KI nicht zu einem Verlust der Kontrolle führen?
- Besteht die Gefahr eines Mangels an Transparenz?
- Wie kann man bestimmte Preisanpassungen rechtfertigen, wenn man die Funktionsweise der Maschine nicht vollständig versteht?
Angesichts dieser Vorteile und Herausforderungen, Wie kann man Automatisierung und menschliche Aufsicht in einer Pricing-Strategie vereinbaren??
Dieser Artikel erläutert die wichtigsten Schritte, um die Kontrolle über die KI zu behalten und gleichzeitig ihre Vorteile zu nutzen.
Setzen Sie einen klaren strategischen Rahmen
Schritt 1: Klare kommerzielle und finanzielle Ziele
Um den Erwartungen der Verbraucher und den Bewegungen der Wettbewerber gerecht zu werden, müssen die Einzelhändler ihre Preise häufiger ändern und schneller reagieren.
In diesem Zusammenhang ist dieAutomatisierung des Pricing ist jetzt unumgänglich. Die Entwicklung von KI-gestützten Pricing-Lösungen revolutioniert die Art und Weise, wie Einzelhändler ihre Preisstrategie angehen. Sie sparen wertvolle Zeit, steigern die Rentabilität und ermöglichen eine personalisierte Preisgestaltung.
Man spricht von Automatisierung der Preisgestaltung. Aber in Wirklichkeit wäre es richtiger, von der Automatisierung der Preiskalkulation zu sprechen.
Die Pricing-Strategie hingegen bleibt in der Verantwortung der Teams. Sie ergibt sich aus der Unternehmensstrategie, die von der Generaldirektion definiert wird, die Rentabilitätsziele festlegt und die Positionierung (einschließlich der Preispositionierung) der Marke bestimmt. Die Marketingteams bringen ihr Wissen über den Markt, die Kundensegmente und die Positionierung der Marke ein. Die Finanzabteilung stellt sicher, dass die Preisgestaltung die Erreichung der Rentabilitätsziele ermöglicht.
Auf der operativen Ebene sind die Category Manager für die Maximierung der Rentabilität ihrer Kategorie verantwortlich. Sie legen die Preise in Übereinstimmung mit der Pricing-Strategie und den Bewegungen der Konkurrenz fest.
Bevor Sie jedoch die Preiskalkulation automatisieren, besteht der erste Schritt darin, eine klare Preisstrategie zu definieren, die mit Ihrer Positionierung übereinstimmt, und Ihre finanziellen und kommerziellen Ziele zu klären. Was ist Ihr vorrangiges Ziel für jede Produktkategorie? Den Umsatz zu maximieren? Die Margen steigern?
Wenn es beispielsweise Ihre Priorität ist, die Gewinnspannen bei bestimmten Spitzenprodukten zu erhöhen, sollte der Algorithmus so programmiert werden, dass er die Preise so anpasst, dass die Rentabilität maximiert wird und Sie gleichzeitig wettbewerbsfähig bleiben. Wenn das Ziel hingegen darin besteht, den Verkauf von Produkten am Ende des Zyklus anzukurbeln, sollte die Automatisierung aggressivere Preisanpassungen vornehmen, um Lagerbestände abzubauen.
Wenn Sie automatisieren, ohne Ihre Preisstrategie klar zu definieren, riskieren Sie, dass die KI Entscheidungen trifft, die nichts mit Ihren Prioritäten zu tun haben.
Schritt 2: Definieren Sie Ihren Wettbewerbsbereich.
Die Preisgestaltung hängt von Ihrer Preisstrategie ab, aber auch von der Preispolitik Ihrer Konkurrenten. Wenn Sie Ihr Pricing automatisieren, berechnet die KI Ihre Preise auf der Grundlage Ihrer strategischen Ausrichtung und der Preise der Konkurrenz. Bevor Sie also automatisieren, müssen Sie zuerst Ihren Wettbewerbsbereich definieren.
Automatisiertes Pricing ermöglicht es Ihnen, schnell auf Preisschwankungen der Konkurrenz zu reagieren, aber Sie müssen auch wissen, wer Ihre Konkurrenten sind. Es ist oft verlockend, sich auf die Marktführer zu konzentrieren oder alle Marktteilnehmer zu beobachten. Beide Ansätze bergen jedoch Risiken. Im ersten Fall fehlt es Ihnen an Agilität, wenn Sie sich nur mit den Größten vergleichen. Im zweiten Fall würden Sie sich zu sehr verzetteln.
Um einen relevanten und umsetzbaren Wettbewerbsperimeter zu definieren, müssen Sie die richtige Balance finden und sich auf die Wettbewerber konzentrieren, die gemeinsame Merkmale mit Ihrem Unternehmen haben:
- Ähnliche Produkttypologien
- Ähnliche Kundentypologien
- Ein gemeinsamer Einzugsbereich
- …
Sobald Sie Ihren Wettbewerbsperimeter definiert haben, können Sie sich auf einen Partner wie Optimix verlassen, der die Preise der Konkurrenz sammelt und die Preisgestaltung automatisiert. In diesem Fall ist die KI so eingestellt, dass sie die Preise der Konkurrenz in Ihre Preiskalkulation einbezieht.
Legen Sie Regeln und Einschränkungen für den Algorithmus fest.
Wenn Sie Ihre Strategie geklärt haben, können Sie die Preisberechnung automatisieren. Um jedoch die Kontrolle zu behalten, sollten Sie Regeln und Beschränkungen festlegen, die der Algorithmus einhalten muss.
Die KI kann sehr leistungsfähig sein, aber ohne klare Grenzen könnte sie Entscheidungen treffen, die zwar in der Theorie optimiert sind, aber in der Praxis abwegig sind.
Hier sind zwei Schutzmaßnahmen, um dieses Risiko zu begrenzen.
Legen Sie Mindest- und Höchstpreisschwellen fest.
Wenn Sie Ihr Pricing mit künstlicher Intelligenz automatisieren, ist das Festlegen von Preisunter- und -obergrenzen für den Algorithmus ein gutes Mittel, um die Kontrolle zu behalten.
In der Tat, Wenn Sie den Algorithmus ohne Sicherheitsvorkehrungen arbeiten lassen, kann die KI extreme oder unrealistische Preisempfehlungen geben, wenn Datenanomalien oder ungewöhnliche Marktbedingungen vorliegen..
Durch die Festlegung von Schwellenwerten vermeiden Sie das Risiko, dass Sie unangemessene Preise berechnen, die Ihrem Markenimage oder Ihrer Rentabilität schaden würden.
Preisgrenzen ermöglichen es Ihnen, Ihre Preisstrategie konsistent zu halten, auch wenn der Algorithmus sich dynamisch an die Marktbedingungen anpasst. Schwellenwerte helfen sicherzustellen, dass die von der KI generierten Preise mit Ihrer gewünschten Positionierung in Einklang stehen.
Die Preisobergrenze verhindert überhöhte Preise, die Ihre Kunden abschrecken könnten.
Definieren Sie eine akzeptable Schwankungsbreite
Eine weitere gute Praxis, um dem Algorithmus einen Rahmen zu geben, ist die Festlegung einer akzeptablen Preisschwankungsbreite.
Die Schwankungsbreite verhindert abrupte Preisänderungen, die die Kunden verunsichern könnten. Dies ist wichtig für das Image der Marke und die Wahrnehmung durch die Kunden.
Relativ stabile Preise tragen dazu bei, das Vertrauen der Kunden zu erhalten und negative Wahrnehmungen zu vermeiden, die mit einer übermäßigen Volatilität verbunden sind. Sie ermöglichen es den Kunden auch, zeitliche Vergleiche anzustellen und informierte Kaufentscheidungen zu treffen.
Intern hilft eine Begrenzung der Schwankungsbreite, die Auswirkungen des Preises auf den Umsatz und die Margen besser zu antizipieren und zu steuern. Eine akzeptable Schwankungsbreite erleichtert auch die Planung von Beständen, Lieferungen und Marketingkampagnen.
Schließlich ermöglicht diese Praxis dem Algorithmus, sich schrittweise und kontrolliert an Marktveränderungen anzupassen.
Menschliche Aufsicht beibehalten
Eine menschliche Bestätigung der vom Algorithmus vorgeschlagenen Preise anfordern
Obwohl KI einen großen Teil des Pricing-Prozesses automatisieren kann, ist es wichtig, die menschliche Aufsicht beizubehalten.
Zum Beispiel können Sie die Preiskalkulation automatisieren und eine Validierung durch den Category Manager vorsehen, bevor sie an die Filialteams weitergeleitet wird. Bei größeren Schwankungen können Sie auch eine automatische Warnung an die zuständigen Mitarbeiter einrichten, um deren Aufmerksamkeit zu erregen.
Warnmeldungen ermöglichen es, wichtige Entscheidungen durch den Menschen überwachen zu lassen. Im Zweifelsfall kann der Preiser einen potenziellen Fehler abfangen, bevor der Preis angewendet wird. Wenn die Lösung es zulässt, kann er die Preisberechnung bis zu den Eingabedaten zurückverfolgen, um die Quelle der Anomalie zu entdecken.
Sie können auch im Voraus Anwendungsfälle planen, die menschliches Eingreifen erfordern, um die Kontrolle über kritische Pricing-Entscheidungen für Ihr Unternehmen zu behalten.
Nachvollziehbarkeit der von der KI ermittelten Preise
Eine weitere wichtige Maßnahme der menschlichen Aufsicht ist die Nachvollziehbarkeit der Empfehlungen des Algorithmus.
Um die „Black Box“ der KI zu vermeiden, die ihre Ergebnisse ohne Überprüfung präsentiert, können Sie auf eine KI-Lösung setzen, die es Ihnen ermöglicht, den Entscheidungsprozess der KI „zurückzuverfolgen“, um zu verstehen, wie die KI zu ihren Schlussfolgerungen gelangt ist. Dies ist der Fall bei der Optimix Pricing-Lösung. Sie können den Entscheidungsweg der KI und die Regeln, die sie für ihre Empfehlung verwendet hat, einsehen.
Durch diese Nachvollziehbarkeit behalten Sie die Kontrolle über die Preisempfehlungen. Sie können sie erläutern und gegebenenfalls ihre Anwendung ablehnen und korrigieren. Dieser Prozess der nachträglichen Überprüfung und Validierung hilft auch dem Algorithmus zu lernen und Fortschritte zu machen.
Schulung und Sensibilisierung der Teams für die optimale Nutzung der KI-gestützten Pricing-Lösung
Ein Risiko der Automatisierung besteht darin, dass die Mitarbeiter, die für das Pricing zuständig sind, dem Algorithmus unbegrenztes Vertrauen entgegenbringen, ohne wirklich zu verstehen, wie er funktioniert.
Um dies zu vermeiden, müssen Sie Ihr Team über die Möglichkeiten, aber auch die Grenzen der KI-Lösung schulen und sensibilisieren. Ihre Mitarbeiter müssen wissen, wann eine Überprüfung oder ein manuelles Eingreifen erforderlich ist.
Ihre Mitarbeiter müssen die Grundprinzipien verstehen, auf die sich der Algorithmus bei seinen Preisempfehlungen stützt. Ohne entsprechende Schulung besteht die Gefahr, dass sich die Mitarbeiter blind auf die Ergebnisse des Algorithmus verlassen und Fehler oder Verzerrungen übersehen.
Die Schulung sollte auch die Anwendungsfälle hervorheben, in denen der Algorithmus seine Grenzen hat, z.B. in außergewöhnlichen Situationen, für die er nicht trainiert wurde.
KI im Pricing ist ein Fortschritt, wenn ihr Einsatz innerhalb eines klar definierten strategischen Rahmens erfolgt. Sobald Sie Ihre Ziele und Ihren Wettbewerbsbereich festgelegt haben, können Sie eine KI-Lösung zur Preiskalkulation verwenden.
Ihr Vertrauen in den Algorithmus darf jedoch nicht blind sein. Sehen Sie Mechanismen zur Validierung, Warnung und Kontrolle des Algorithmus vor, um abwegige Anwendungen zu vermeiden. Mit diesen Sicherheitsvorkehrungen behalten Sie die menschliche Kontrolle über die Pricing-Entscheidungen.
Die Automatisierung darf nicht zu einem Verlust von Kompetenzen innerhalb der Teams führen. Schulungen ermöglichen die Aufrechterhaltung und Entwicklung von menschlichem Fachwissen im Pricing, das für die Überwachung und Verfeinerung des Systems unerlässlich bleibt.
Unsere Pricing-Lösungen bei Optimix wurden entwickelt, um Ihren Teams die Arbeit zu erleichtern, nicht um sie zu ersetzen. Die Zukunft des Pricing ist nicht die allmächtige KI, sondern künstliche Intelligenz, die die Expertise der Pricer unterstützt.
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