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Case Study: Dynamic Pricing

Um zum Saisonende Preissenkungen und Rabatttermine genauer zu berechnen, beauftragte eine Modehandelskette COSMO CONSULT, ein Optimierungsverfahren zum Dynamic Pricing zu entwickeln. Eine besondere Rolle spielten dabei die prognostizierten Absatzzahlen sowie die Preiselastizität der Artikel. Heute nutzt das Unternehmen den Algorithmus, um wöchentlich optimale Preise zu berechnen. Dank der hohen Performance werden dabei feine Preisstufen und beliebig viele Rabatttermine berücksichtigt. Gleichzeitig sinkt der Zeitaufwand für die Mitarbeiter.

Key Facts

  • Ertragssteigerungen durch optimale Preise 

  • Kundenspezifische Nebenbedingungen wie Endbestand oder Preisstufen in der Optimierung berücksichtigen 

  • Automatisiertes Pricing 

  • Analyse-App um KPIs zu ermitteln und zu validieren

Ausgangssituation

Die dynamische Preissetzung ist einer der großen Hebel im stationären Handel und E-Commerce. Bei einem Modehändler mit mehreren großen Filialen und breitem Artikelsortiment, werden gegen Saisonende saisonale Ware zu vordefinierten Terminen auf bestimmte Preisstufen reduziert. Zeitpunkte und Rabatthöhen ergaben sich bis dato aus einer Mischung aus Erfahrung und Expertenwissen. Das Unternehmen beauftragte COSMO CONSULT, ein Modell zu entwickeln, das flexibel und automatisiert Preise für alle Artikel festlegt.

Vorgehen

Im Rahmen eines Workshops ermittelte das Projektteam zunächst die speziellen Rahmenbedingungen und die betrieblichen Anforderungen an die Dynamic Pricing-Lösung. Anschließend galt es, auf dieser Basis mit Data Mining- und Cluster-Verfahren ein Prognosemodul für einzelne Artikel und Artikelgruppen zu entwickelt. Eine besondere Rolle spielten dabei die prognostizierten Absatzzahlen sowie die Preiselastizität der Artikel – also, welchen Einfluss die Preissenkung auf den Absatz des Artikels hat. Die Ergebnisse der Datenanalyse bildeten die Basis für den Optimierungsalgorithmus.

In der Praxis ermittelt der Algorithmus wöchentlich den jeweils optimalen Preis des Artikels – unter Berücksichtigung relevanter Parameter wie Reduzierungskosten, Abschriftenbudgets oder Lieferantenkonditionen. Der berechnete Wert wird automatisch an das Warenwirtschaftssystem weitergegeben. Eine Expertenprüfung durch Mitarbeiter ist möglich, aber nicht zwingend erforderlich. Hierfür stellt COSMO CONSULT relevante Informationen aus dem Prognose- und Optimierungsbereich zur Verfügung und visualisiert diese via Shiny R.

Mehrwert

Durch das Dynamic Pricing gelang es dem Handelsbetrieb, den Rohertrag messbar zu steigern. Gleichzeitig konnte man wegen der kurzen Rechenzeit feinere Preisstufen und beliebig viele Reduzierungszeitpunkte in das Modell aufnehmen – und den Effekt beobachten beziehungsweise auswerten. Zusätzlich sinkt der Zeitaufwand der Mitarbeiter für die Umsetzung der Preispolitik. Die Prognoseergebnisse und deren Visualisierung führten zu einer besseren Bewertung desweiteren Verkaufsverlaufs und schafften mehr Transparenz.

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