Für alle Einzelhändler ist die Preisgestaltung (wieder) zu einem Wettbewerbshebel geworden.
In einer Zeit, in der der Wettbewerb sowohl stärker als auch heterogener wird, trägt der Verkauf Ihrer Produkte zum richtigen Preis zur Kundengewinnung und -bindung sowie zum Ansehen Ihrer Marke bei.
Zugleich wird die Preisgestaltung immer komplexer. Um den Erwartungen der Verbraucher und der Konkurrenz gerecht zu werden, müssen die Einzelhändler ihre Preise häufiger ändern und reaktiver sein.
In diesem Zusammenhang Automatisierung der Preisgestaltung scheint jetzt unvermeidlich. Die Entwicklung von KI-gestützten Preisgestaltungslösungen revolutioniert die Art und Weise, wie Einzelhändler ihre Preisstrategie angehen. Sie sparen den Teams wertvolle Zeit, steigern die Rentabilität und personalisieren die Preisgestaltung.
Dennoch weckt der Einsatz von KI bei der Preisgestaltung auch Ängste:
- Würde ein übermäßiges Vertrauen in die KI nicht zu einem Verlust der Kontrolle führen?
- Besteht die Gefahr eines Mangels an Transparenz?
- Wie können Sie bestimmte Preisanpassungen rechtfertigen, wenn Sie nicht vollständig verstehen, wie die Maschine funktioniert?
In Anbetracht dieser Vorteile und Herausforderungen, wie lassen sich Automatisierung und menschliche Kontrolle in einer Preisstrategie vereinbaren??
Dieser Artikel beschreibt die wichtigsten Schritte, um die Kontrolle über KI zu behalten und gleichzeitig ihre Stärken zu nutzen.
Definieren Sie einen klaren strategischen Rahmen
Schritt 1: Klare wirtschaftliche und finanzielle Ziele
Wir sprechen von Preisautomatisierung. Aber in Wirklichkeit wäre es genauer, von Preisautomatisierung zu sprechen.
Die Preisstrategie hingegen bleibt in der Verantwortung der Teams. Sie leitet sich aus der von der Geschäftsleitung festgelegten Unternehmensstrategie ab, die Rentabilitätsziele festlegt und die Positionierung (einschließlich der Preispositionierung) der Marke bestimmt. Die Marketingteams bringen ihr Wissen über den Markt, die Kundensegmente und die Markenpositionierung ein. Die Finanzabteilung sorgt dafür, dass die Preise so festgelegt werden, dass die Rentabilitätsziele erreicht werden.
Zweitens: Auf operativer Ebene sind die Category Manager für die Maximierung der Rentabilität ihrer Kategorie verantwortlich. Sie sind daher diejenigen, die die Preise in Übereinstimmung mit der Preisstrategie und den Bewegungen der Konkurrenz festlegen.
Doch bevor Sie die Preiskalkulation automatisieren, müssen Sie zunächst eine klare Preisstrategie festlegen, die mit Ihrer Positionierung übereinstimmt, und Ihre finanziellen und geschäftlichen Ziele klären. Was ist Ihr primäres Ziel für jede Produktkategorie: Maximierung des Umsatzes, Steigerung der Gewinnspanne?
Wenn Ihre Priorität beispielsweise darin besteht, die Gewinnspanne bei bestimmten Flaggschiff-Produkten zu erhöhen, muss der Algorithmus so programmiert werden, dass er die Preise so anpasst, dass die Rentabilität optimiert wird und gleichzeitig wettbewerbsfähig bleibt.
Wenn das Ziel dagegen darin besteht, den Absatz von Produkten am Ende des Zyklus zu steigern, muss die Automatisierung aggressivere Preisanpassungen bevorzugen, um den Bestand zu verringern.
Wenn Sie automatisieren, ohne die Hauptausrichtung Ihrer Preisstrategie klar zu definieren, laufen Sie Gefahr, die KI Entscheidungen treffen zu lassen, die nicht mit Ihren Prioritäten übereinstimmen.
Schritt 2: Definieren Sie Ihren Wettbewerbsbereich.
Legen Sie Regeln und Einschränkungen für den Algorithmus fest
Sobald Sie Ihre Strategie geklärt haben, können Sie die Preisberechnung automatisieren.
Um die Kontrolle zu behalten, sollten Sie jedoch Regeln und Beschränkungen festlegen, die der Algorithmus beachten muss.
In der Tat kann die KI sehr leistungsfähig sein, aber ohne klare Grenzen könnte sie Entscheidungen treffen, die zwar in der Theorie optimiert sind, in der Praxis aber fehlgeleitet sind.
Hier sind 2 Sicherheitsvorkehrungen, um dieses Risiko zu begrenzen.
Legen Sie minimale und maximale Preisschwellen fest
Wenn Sie Ihre Preisgestaltung mit künstlicher Intelligenz automatisieren, ist die Festlegung von Preisunter- und -obergrenzen für den Algorithmus eine gute Möglichkeit, die Kontrolle zu behalten.
Der Grund dafür ist, wenn Sie den Algorithmus ohne Sicherheitsvorkehrungen arbeiten lassen, kann die KI im Falle von Datenanomalien oder ungewöhnlichen Marktbedingungen extreme oder unrealistische Kursempfehlungen generieren.
Durch die Festlegung von Schwellenwerten vermeiden Sie das Risiko, abweichende Preise anzuwenden, die Ihrem Markenimage oder Ihrer Rentabilität schaden würden.
Preislimits sorgen dafür, dass Ihre Preisstrategie konsistent bleibt, auch wenn sich der Algorithmus dynamisch an die Marktbedingungen anpasst. Mit Hilfe von Schwellenwerten können Sie sicherstellen, dass die von der KI generierten Preise mit Ihrer gewünschten Positionierung übereinstimmen.
Schließlich verringert der Mindestpreis im Interesse der Rentabilität das Risiko, mit Verlust zu verkaufen, während der Höchstpreis überhöhte Preise verhindert, die Ihre Kunden abschrecken könnten.
Definieren Sie eine akzeptable Schwankungsbreite
Eine weitere gute Praxis ist die Festlegung einer akzeptablen Preisschwankungsbreite für den Algorithmus.
Die Schwankungsbreite vermeidet plötzliche Preisschwankungen, die die Kunden verärgern könnten. Sie hält die Preispolitik konsistent, was für das Markenimage und die Kundenwahrnehmung wichtig ist.
Relativ stabile Preise tragen dazu bei, das Vertrauen der Kunden zu erhalten und die negative Wahrnehmung zu vermeiden, die mit übermäßiger Volatilität verbunden ist. Außerdem ermöglichen sie den Kunden, im Laufe der Zeit Vergleiche anzustellen und fundierte Kaufentscheidungen zu treffen.
Intern hilft die Begrenzung der Schwankungsbreite dabei, die Auswirkungen der Preise auf den Umsatz und die Margen besser vorherzusehen und zu steuern. Eine akzeptable Schwankungsbreite erleichtert auch die Planung von Lagerbeständen, Lieferungen und Marketingkampagnen.
Schließlich erlaubt diese Praxis dem Algorithmus, sich schrittweise und kontrolliert an Marktveränderungen anzupassen.
Beibehaltung der menschlichen Aufsicht
Fordern Sie eine menschliche Validierung der vom Algorithmus vorgeschlagenen Preise an.
Obwohl die KI es ermöglicht, einen großen Teil des Preisfindungsprozesses zu automatisieren, ist es wichtig, die menschliche Aufsicht beizubehalten.
Sie können zum Beispiel die Preisberechnung automatisieren, wobei der Category Manager die Preise vor der Weitergabe an die Filialteams validiert.
Bei starken Preisschwankungen können Sie auch einen automatischen Alarm für die zuständigen Mitarbeiter einrichten, um sie auf die Situation aufmerksam zu machen.
Warnmeldungen sorgen dafür, dass wichtige Entscheidungen im Auge behalten werden. Im Zweifelsfall kann der Preiskalkulator einen möglichen 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 ermitteln.
Sie können auch für Anwendungsfälle vorausplanen, die menschliches Eingreifen erfordern, um die Kontrolle über geschäftskritische Preisentscheidungen zu behalten.
Sicherstellung der Rückverfolgbarkeit von AI-Preisen
Ein weiterer wichtiger Maßstab für die menschliche Überwachung ist die Nachvollziehbarkeit der Empfehlungen des Algorithmus.
Um den „Black Box“-Aspekt der KI zu vermeiden, bei dem die Ergebnisse ohne jegliche Überprüfungsmöglichkeit präsentiert werden, können Sie auf eine KI-Lösung setzen, die es Ihnen ermöglicht, den Entscheidungsprozess der KI „zurückzuverfolgen“, um zu verstehen, wie sie zu ihren Schlussfolgerungen gekommen ist.
Dies ist der Fall bei der Optimix-Preislösung.
Sie können den Entscheidungsweg der KI und die Regeln, die sie für ihre Empfehlung verwendet hat, visualisieren.
Dank dieser Rückverfolgbarkeit behalten Sie die Kontrolle über die Preisempfehlungen.
Sie können sie erklären und, falls nötig, ihre Anwendung verweigern und sie korrigieren.
Dieser a posteriori Verifizierungs- und Validierungsprozess hilft dem Algorithmus auch, zu lernen und Fortschritte zu machen.
Trainieren und schulen Sie Ihre Teams, damit sie die KI-gestützte Preisgestaltungslösung optimal nutzen können.
Eines der Risiken der Automatisierung besteht darin, dass die für die Preisgestaltung zuständigen Mitarbeiter dem Algorithmus uneingeschränkt vertrauen, ohne wirklich zu verstehen, wie er funktioniert.
Um dies zu vermeiden, müssen Sie Ihre Teams schulen und ihnen die Möglichkeiten, aber auch die Grenzen der KI-Lösung bewusst machen.
Ihre Mitarbeiter müssen wissen, wann eine Überprüfung oder ein manuelles Eingreifen erforderlich ist.
Ihre Teams müssen die grundlegenden Prinzipien verstehen, auf denen der Algorithmus seine Kursempfehlungen aufbaut.
Ohne eine angemessene Schulung riskieren Mitarbeiter, sich blind auf die Ergebnisse des Algorithmus zu verlassen und Fehler oder Verzerrungen zu übersehen. Die Schulung sollte auch die Anwendungsfälle hervorheben, in denen der Algorithmus Grenzen hat, z. B. in Ausnahmesituationen, für die er nicht trainiert wurde.
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KI in der Preisgestaltung ist ein Schritt nach vorn, vorausgesetzt, sie wird innerhalb eines gut definierten strategischen Rahmens eingesetzt.
Sobald Sie Ihre Ziele und Ihr Wettbewerbsumfeld festgelegt haben, können Sie eine KI-Lösung verwenden, um Ihre Preise zu berechnen.
Aber Ihr Vertrauen in den Algorithmus darf nicht blind sein. Stellen Sie Mechanismen zur Validierung, Warnung und Überwachung des Algorithmus bereit, um abweichende Anwendungen zu vermeiden. Mit diesen Sicherheitsvorkehrungen behalten Sie die menschliche Kontrolle über Preisentscheidungen.
Die Automatisierung darf nicht zu einem Verlust an Fähigkeiten innerhalb der Teams führen. Schulungen tragen dazu bei, das Fachwissen der Menschen im Bereich der Preisgestaltung zu erhalten und weiterzuentwickeln, das für die Überwachung und Feinabstimmung des Systems weiterhin unerlässlich ist.
Die Preisgestaltungslösungen von Optimix sollen Ihren Teams die Arbeit erleichtern, nicht sie ersetzen. Die Zukunft der Preisgestaltung liegt nicht in einer allmächtigen KI, sondern in einer künstlichen Intelligenz, die das Fachwissen der Preisgestalter nutzt.
