Der Preis ist eng mit der kommerziellen Attraktivität einer Handelskette und somit mit ihrer Wettbewerbsfähigkeit, ihrem Erfolg und ihrem Fortbestand verbunden. In einem Umfeld, das von extremem Wettbewerb, Online-Preistransparenz und zunehmender Sortimentsfluktuation geprägt ist, kann die Entwicklung einer fundierten Preisstrategie nicht mehr auf Intuition oder punktuellen Benchmarks beruhen. Eine erfolgreiche Preisgestaltung erfordert umfassende, vergleichbare und kontinuierlich aktualisierte Daten. Ohne zuverlässiges Produkt-Matching gibt es keine datengestützte Preisgestaltung, sondern lediglich kostspielige Annäherungswerte.
Um diesen Daten ihren vollen Wert zu entnehmen, müssen sie jedoch korrekt zugeordnet werden. Hier kommt das Produkt-Matching ins Spiel: die Fähigkeit, in großem Maßstab Entsprechungen oder Ähnlichkeiten zwischen Produkten zu identifizieren, die von verschiedenen Marktteilnehmern verkauft werden. Weit mehr als ein einfacher Abgleich von EAN-Codes handelt es sich hierbei um einen strategischen Prozess, der die Qualität der Preispositionierung und die Leistungsfähigkeit eines Preisgestaltungstools unmittelbar beeinflusst.
Der Einzug der künstlichen Intelligenz in Data-Commerce-Lösungen hat diesen Bereich grundlegend verändert. Das Produkt-Matching beschränkt sich nicht mehr darauf, identische Identifikatoren zu erkennen: Es analysiert Attribute, Beschreibungen, Bildmaterial und funktionale Merkmale, um feine Ähnlichkeiten, Verwendungsäquivalente oder angepasste Vergleichbarkeiten zu ermitteln. Damit wird es zu einer tragenden Säule jeder ambitionierten, wettbewerbsfähigen und nachhaltig rentablen Preisstrategie.
In diesem Artikel untersuchen wir die Schlüsselrolle der künstlichen Intelligenz beim Produkt-Matching im Einzelhandel – von der Erstellung einer zuverlässigen Wettbewerbsvergleichsgrundlage bis hin zur operativen Steuerung der Preisgestaltung.
Produktabgleich: Wettbewerbsvergleichbarkeit als Grundpfeiler der Preisstrategie
Produktabgleich im Einzelhandel basiert in erster Linie auf der Erfassung von Wettbewerbsdaten: Preise, Produktbezeichnungen, Bildmaterial und EAN-Codes. Dieser Schritt ist eine unverzichtbare Voraussetzung für jede Vergleichsanalyse. Je nach Branche und Vertriebskanal stammen diese Daten aus der Web-Datenerfassung – insbesondere über Web Data Collect und das Scraping von Mitbewerber-Websites – oder aus Erhebungen vor Ort in Verkaufsstellen (Scan In Store), die vor allem im Lebensmittelhandel und im stationären Einzelhandel zum Einsatz kommen.
Auch wenn diese Rohdaten von entscheidender Bedeutung sind, bleibt ihr Wert begrenzt, solange sie weder strukturiert noch vergleichbar gemacht werden. In ihrer derzeitigen Form bieten sie nur einen fragmentierten Überblick über den Markt und ermöglichen keine präzise Steuerung der Preispositionierung. Genau darin besteht die Aufgabe des Produkt-Matching: dieses Rohmaterial in verwertbare Informationen umzuwandeln.
Durch die Verknüpfung der Referenzdaten der Marke mit denen ihrer Wettbewerber – unabhängig davon, ob diese exakt identisch oder vergleichbar sind – ermöglicht das Matching die Erstellung einer zuverlässigen und umsetzbaren Vergleichsgrundlage. Es strukturiert die Wettbewerbsdaten und macht die tatsächliche Preispositionierung Produkt für Produkt und Kategorie für Kategorie sichtbar.
Dank eines zuverlässigen Abgleichs können die Preisgestaltungsteams:
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den tatsächlichen Wettbewerbsdruck zu messen,
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die Marktpreise in ihre Tarifregelungen zu integrieren,
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eine schlüssige, wettbewerbsfähige und rentable Positionierung zu definieren.
Das Produkt-Matching beschränkt sich somit nicht auf eine rein technische Übung zum Abgleich von Artikelnummern. Es stellt eine Voraussetzung für die Preissteuerung dar und hat direkten Einfluss auf die Relevanz, die Solidität und die Vertretbarkeit jeder Preisentscheidung.
Warum verändert künstliche Intelligenz das Produkt-Matching grundlegend?
Die Grenzen des manuellen Abgleichs
Traditionell ist das Produkt-Matching eine mühsame Aufgabe. Das manuelle Abgleichen von Tausenden von Artikelnummern bei mehreren Wettbewerbern, deren Sortimente sich ständig ändern, bindet erhebliche Ressourcen und schränkt den Umfang des analysierten Bereichs stark ein.
Für Handelsketten mit umfangreichen Sortimenten oder für Mehrmarken-Ketten wird dieser Ansatz schnell zu einer operativen Belastung, die mit der vom Markt geforderten Reaktionsfähigkeit unvereinbar ist. Künstliche Intelligenz ermöglicht es, diese Grenzen zu überwinden.
KI für eine schnelle, zuverlässige und skalierbare Produktzuordnung
Die Lösungen zur Preisgestaltung umfassen KI-gestützte Abgleich-Engines, die den Abgleich mit Konkurrenzprodukten automatisieren, beschleunigen und zuverlässiger gestalten können, während die geschäftliche Kontrolle gewahrt bleibt.
1. Automatisierung des Abgleichs auf Basis von EAN-Codes
Sind die EAN-Codes identisch, führt der Algorithmus den Abgleich automatisch und ohne menschliches Eingreifen durch.
Die Vorteile zeigen sich sofort:
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enorme Zeitersparnis,
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verbesserte Zuverlässigkeit der Anschlüsse,
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eine einheitliche und verwertbare Wettbewerbsgrundlage.
Je nach Branche lassen sich auf diese Weise 40 bis 80 % der Artikel automatisch zuordnen.
2. KI-gestütztes Matching für komplexe Fälle
Dank künstlicher Intelligenz ist es heute möglich, Produkte mit nur einem Klick abzugleichen, selbst wenn die Übereinstimmungen nicht auf den ersten Blick erkennbar sind. Dazu analysieren die Algorithmen gleichzeitig die Fotos und Produktbezeichnungen in der Datenbank.
Die Beschreibungen der Konkurrenzprodukte werden zunächst mithilfe von Synonymwörterbüchern und semantischen Regeln standardisiert. Anschließend weist die KI jedem Produkt einen Ähnlichkeitswert zu, der anhand der Preisklassen und der wichtigsten Merkmale gewichtet wird. Auf der Grundlage dieser Bewertung werden die Konkurrenzprodukte klassifiziert und den relevantesten Produkten der Handelskette zugeordnet.
Wenn sich die EAN-Codes unterscheiden oder fehlen – was bei Handelsmarken, verschiedenen Verpackungsgrößen oder unterschiedlichen Füllmengen häufig der Fall ist –, unterstützt die KI den Benutzer.
Die Abgleich-Engine analysiert gleichzeitig:
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Produktfotos,
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die Standardformulierungen,
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die technischen Merkmale (Format, Umfang, Eigenschaften),
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die Preisniveaus.
Anhand dieser Informationen berechnet der Algorithmus einen Ähnlichkeitswert, ordnet die Konkurrenzprodukte ein und schlägt die relevantesten Treffer vor. Der Nutzer bestätigt die Auswahl anschließend mit einem Klick.
Je häufiger das System genutzt wird, desto mehr lernt es dazu und verfeinert seine Empfehlungen. Es können Vertrauensschwellenwerte festgelegt werden (beispielsweise ein Wert von über 98 %), um einen automatischen Abgleich ohne menschliche Überprüfung zu ermöglichen.
3. Das Matching industrialisieren, um die preisliche Wettbewerbsfähigkeit zu stärken
Selbst in den seltenen Fällen, in denen noch manuelle Bearbeitungsschritte erforderlich sind, bleibt das Ziel dasselbe: den Einsatz von Ressourcen mit hohem Mehrwert für sich wiederholende Aufgaben zu begrenzen. Bei Bedarf entscheiden sich einige Handelsketten dafür, diese letzten Verknüpfungen auszulagern, um ihre Teams auf die Analyse, die Strategie und die Steuerung der Preisgestaltung zu konzentrieren.
Dieser ganzheitliche Ansatz – bestehend aus Automatisierung, intelligenter Unterstützung und kontinuierlichem Lernen – ermöglicht den Aufbau einer zuverlässigen, konsistenten und verwertbaren Produktdatenbank, die eine unverzichtbare Grundlage für jede erfolgreiche Preisstrategie darstellt.
Durch die Verbesserung der Vergleichbarkeit im Wettbewerbsumfeld trägt das KI-gestützte Produkt-Matching unmittelbar zur Steigerung der Preiswettbewerbsfähigkeit, der Marktpositionierung und der Qualität der Preisentscheidungen bei.
Das Produkt-Matching als Kernstück eines umfassenden Preisgestaltungstools: XPA – Optimix Pricing Analytics
Ein leistungsfähiges Produkt-Matching kann nicht als isolierter Prozess gesteuert werden. Um einen Mehrwert zu schaffen, muss es Teil eines umfassenden Preisgestaltungstools sein, das in der Lage ist, die Qualität der Produktabgleiche mit konkreten Preisentscheidungen zu verknüpfen.
Fortschrittliche Preisgestaltungslösungen wie XPA, die Preisgestaltungssoftware von Optimix Solutions, verfügen über spezielle Berichtstabellen zur Steuerung des Matchings. Sie ermöglichen die kontinuierliche Überwachung wichtiger Kennzahlen, darunter insbesondere:
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der Anteil der Produkte, die im Wettbewerbsbereich angepasst wurden,
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der Grad der Wettbewerbsintensität nach Kategorie oder Segment,
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die Qualität und Zuverlässigkeit der Verankerungen,
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die Entwicklung des Wettbewerbsumfelds im Zeitverlauf…
Diese Steuerung zielt nicht nur darauf ab, die Leistung des Matchings an sich zu messen. Sie dient vor allem dazu, die gesamte Entscheidungskette bei der Preisgestaltung abzusichern: Je zuverlässiger die Vergleichsgrundlage ist, desto relevanter, konsistenter und besser begründbar sind die Preisempfehlungen, die Positionierungsregeln und die Margenentscheidungen.
Durch die Integration des Matching-Reportings in den Kern des Preisgestaltungstools verfügen die Handelsunternehmen über einen einheitlichen Überblick – von den Rohdaten zum Wettbewerb bis hin zur operativen Umsetzung der Preisentscheidungen. Diese Kontinuität ist unerlässlich, um die Preissteuerung zu systematisieren, das Vertrauen der Teams zu stärken und eine langfristig erfolgreiche Preisstrategie zu unterstützen.
Produktabgleich: Auf dem Weg zu einer EAN-basierten Automatisierung?
Die automatische Verknüpfung erfordert keinerlei manuelles Eingreifen. Der Algorithmus analysiert die importierten Daten der Wettbewerber und vergleicht sie mit den Produktdaten der Handelskette. Sobald er identische EAN-Codes erkennt, verknüpft er die entsprechenden Produkte miteinander. Diese Verknüpfung erfolgt automatisch.
Selbstverständlich ermöglicht dieser Prozess unseren Kunden erhebliche Zeit- und Leistungsgewinne beim Matching. Er trägt maßgeblich dazu bei, eine zuverlässige und qualitativ hochwertige Produktdatenbank aufzubauen, die zur Verbesserung ihrer Wettbewerbsfähigkeit und ihrer Preispositionierung beiträgt.
Je nach Tätigkeitsbereich der Handelskettelassen sich schätzungsweisezwischen 40 und 80 % ihrer Produkte auf diese Weise zuordnen. Allerdings ist eine automatische Zuordnung nicht immer möglich. In diesem Fall muss der Benutzer eingreifen, um zu überprüfen, ob die zu verknüpfenden Produkte tatsächlich identisch oder vergleichbar sind. In diesem Fall unterstützt die KI ihn bei der Entscheidungsfindung.
