Preisoptimierung im Einzelhandel

Ein hartnäckiges Problem im modernen Einzelhandel ist das Vorhandensein eines Konkurrenten, der irgendwo ein praktisch identisches Produkt zu einem außergewöhnlich niedrigen Preis verkauft. Häufige Reaktionen sind die Anpassung der Preise entsprechend der Erfahrung (das intuitive Preismodell) und die treue Anwendung ökonometrischer Formeln (das naive rationalistische Preismodell). Beide sind manuell und fehlerhaft: Ersteres ist vor allem nicht skalierbar, Letzteres oft zu starr. Preise naiv an die Konkurrenz anzupassen, ist auch keine nachhaltige Strategie. In Anbetracht der oft symbiotischen Beziehung zwischen Preisgestaltung und Nachfrage sollten Preisstrategien im Einzelhandel ein Schritt in einer umfassenden automatisierten Supply Chain-Optimierung sein.

Einzelhandelspreise vs. Preisgestaltung im Einzelhandel

Vielleicht überraschend für einige ist es nicht die Einzelhandelspreise, sondern die “Preisstrategien”, die optimiert werden können. Der Unterschied zwischen Einzelhandelspreisen und Preisstrategien im Einzelhandel ist nuanciert, aber entscheidend und wird häufig übersehen. Einzelhandelspreise hängen von mehreren Faktoren ab: Einkaufspreis, Rücksendequote und Konkurrenzpreise (unter anderem), und diese Faktoren sind sehr variabel. Folglich könnte Preis Y im Januar ein optimaler Preis sein, aber im Februar unangemessen. Angesichts der sich ständig verändernden Marktbedingungen scheinen rigorose und effektive Preisexperimente oft unmöglich zu sein.

Eine Preisstrategie im Einzelhandel ist jedoch die Logik, die alle relevanten Eingabedaten für ein bestimmtes Unternehmen verarbeitet, um die am besten geeigneten Preise zu diesem bestimmten Zeitpunkt zu berechnen. In der Realität ist es möglich, rigorose Preisexperimente durchzuführen, jedoch werden nicht die Preise, sondern die zugrunde liegenden Preisstrategien verglichen.

Zum Beispiel ist es möglich, wenn man 200 Produkte und 2 Preisstrategien im Einzelhandel hat, A und B, Strategie A auf die Hälfte der Produkte und Strategie B auf den Rest anzuwenden. Die Preise schwanken möglicherweise täglich entsprechend den Strategien A und B. Nach einer bestimmten Zeitperiode wird es möglich, anhand der jeweiligen Ergebnisse von A und B festzustellen, welche Preisstrategie überlegene Ergebnisse erzielt hat. Dieses Konzept wird in Quantitatives Testen von Preisstrategien weiter ausgebaut.

Zwei Preisgestaltungs-Antipatterns

Im Einzelhandel orientiert sich die Preisgestaltung oft an zwei Ansätzen - dem intuitiven und dem naiven rationalistischen Modell. Ersteres ist die gängige Methode des Bauchgefühls, während letzteres die formelhafte Anwendung von Formeln und Theoremen ist. Jedes Modell mag anfangs erfolgreich auf Preisoptimierungsprobleme reagieren, aber letztendlich gleichwertige - wenn nicht sogar größere - Probleme im Laufe der Zeit verursachen.

Das intuitive Preismodell

Der erste fehlerhafte Ansatz - der eher praktisch veranlagten Personen zusagt - ist das intuitive Preismodell. Hier wird der angemessene Preis durch einen manuellen Prozess bestimmt, der auf der Intuition des Managers beruht (und wahrscheinlich auch auf mehreren Excel-Tabellen). Da diese Art von Preisstrategie hauptsächlich in den Gedanken des Managers existiert, ist es äußerst herausfordernd (wenn nicht sogar unmöglich), diesen Ansatz im großen Maßstab einzusetzen, und die Ergebnisse hängen stark von der Einschätzung des Managers ab. Darüber hinaus können diese Intuitionen - wenn sie erfolgreich sind - nicht automatisiert werden und wenn der Manager das Unternehmen verlässt, geht ein erheblicher Teil des wertvollen Wissens des Unternehmens mit ihm verloren.

Das naive rationalistische Modell

Abbildung 1: Eine Lehrbuchnachfragekurve, die das Gleichgewicht zwischen Nachfrage und Preis veranschaulicht. Mit steigendem Preis (x-Achse) nimmt die Nachfrage (y-Achse) im Allgemeinen ab. Wenn sich der Markt auf einen akzeptablen Preis einigt, kann ein bestimmtes Umsatz- und Gewinnniveau erwartet werden.

Abbildung 2: Eine Kurve, die den optimalen Preis für ein Produkt konzeptionell darstellt, mit Gewinn auf der y-Achse und Preis auf der x-Achse. Dieses Modell (eine theoretische Erweiterung der Marktprinzipien in Abbildung 1) soll nicht nur optimale Gewinnpunkte für einen Einzelhändler identifizieren, sondern auch - implizit - die Nachfrage. Diese Kurve versucht, Preise als entkörperte Entitäten auf dem Markt zu behandeln und ist ein klassisches Beispiel für den naiven Rationalismus in der Preisgestaltung.

Alternativ könnte man eher die akademische Perspektive bevorzugen, in diesem Fall gibt es das naive rationalistische Preismodell. Dieser Ansatz legt weniger Wert auf Instinkt (wie zum Beispiel das Bauchgefühl des Managers an einem bestimmten Tag) und setzt stattdessen auf emotionslose, methodische Ökonometrie. Ähnlich wie das oben beschriebene intuitive Modell bringt die Anwendung des naiven Rationalismus in der Preisgestaltung - wie in Abbildung 2 dargestellt - ganze Klassen von Problemen mit sich. Zwei wichtige Beispiele sind:

• Kausalität/Korrelation: Die Feststellung einer Korrelation zwischen Variablen ist relativ einfach, führt jedoch nicht automatisch zur korrekten Identifizierung der Kausalität. Wenn man seine Preise entsprechend einer bestimmten Formel erhöhen würde, könnte es zu einem sofortigen Rückgang des Umsatzes kommen. Dies könnte jedoch nichts mit der Preiserhöhung zu tun haben, sondern auf das plötzliche Auftauchen eines Konkurrenten auf dem Markt zurückzuführen sein - etwas, das die Formel nicht berücksichtigt (und möglicherweise auch nicht berücksichtigen kann).

• Simultanität: Im Gegensatz zum Kausalitäts-/Korrelationsdilemma - bei dem es schwierig ist, die wahre Ursache einer Veränderung zu identifizieren, wenn Variablen scheinbar zusammenfallen - bezieht sich Simultanität auf das Problem, den ersten Beweger (hier im thomistischen Sinne verwendet) zu entwirren, wenn wir bereits wissen, dass sich zwei Variablen gegenseitig beeinflussen. Zum Beispiel tendieren Preis und Nachfrage dazu, sich gegenseitig zu beeinflussen, aber es kann schnell ein Henne-Ei-Problem Szenario entstehen. Wenn die Nachfrage hoch ist, könnte man die Preise erhöhen, obwohl dies die Nachfrage anschließend verringern könnte. Dies könnte einen analytischen Rückschritt verursachen, der die Optimierung der Preisgestaltung behindert.

Der Versuch, die Preisgestaltung auf diese Weise zu optimieren, kann zu einer übermäßigen Abhängigkeit von abstraktem, akademischem Denken führen, bei dem man bei Auftreten einer Ausnahme oder eines Dilemmas eine neue Formel verwendet und die Rolle von immateriellen Faktoren (wie z.B. Stimmung) vernachlässigt. Dabei wird das eigentliche Problem verfehlt: Preisgestaltung ist eine hoch domänenspezifische Angelegenheit und die komplexen Geschäftskontexte (einschließlich quantitativer und qualitativer Faktoren) müssen in die Preisstrategie einbezogen werden, um sinnvolle Ergebnisse zu erzielen. Die naive Anwendung ökonometrischer Formeln führt lediglich in eine andere - und genauso falsche - Richtung¹.

Das Preisabstimmungsproblem

Ein weiteres dauerhaftes Problem, das von beiden in dem vorherigen Abschnitt beschriebenen Modellen unzureichend behandelt wird, ist die Bedrohung (wahrscheinlich algorithmischer) Krieg, der durch die Preisabstimmung in wettbewerbsintensiven Märkten entsteht. Dies ist noch schlimmer für Einzelhändler, die die von ihnen verkauften Marken nicht besitzen und möglicherweise eines von mehreren Unternehmen sind, die identische Produkte in derselben Region anbieten. Das Senken der Preise, um die Konkurrenten zu unterbieten, wird höchstwahrscheinlich fast sofort durch die Reaktion der Konkurrenten zunichte gemacht: Sie senken ihre Preise noch weiter.

Die Auswirkungen des Preisabstimmungsproblems im aktuellen Kontext sind erheblich. Betrachten Sie die folgenden Szenarien:

• Intuitives Modell: Ein erfahrener Manager, der seine Intuition nutzt, könnte ein solides Verständnis seiner Kundenbasis, Kosten und der historischen Leistung seiner Produkte haben. Wenn jedoch die Konkurrenten häufig ihre Preise ändern und der Manager seine eigenen Preise entsprechend anpassen muss, wird die etablierte Preisstrategie des Managers gestört. Das nuancierte Verständnis, das der Manager vom Markt haben mag, wird durch den stumpfen finanziellen Druck, den neuen Marktpreis anzupassen (oder zu unterbieten), zunichte gemacht. Diese ständige Preisabstimmung kann zu verlorenen Verkäufen oder reduzierten Gewinnmargen führen.

• Naives rationalistisches Modell: Ein erfahrener Manager, der sich auf Lehrbuchformeln verlässt, könnte Preise rein auf Formeln basierend auf Kosten und gewünschten Gewinnmargen festlegen und damit einen scheinbar rationalen Ansatz zur Preisgestaltung bieten. In einem dynamischen Wettbewerbsmarkt, in dem identische Produkte verkauft werden und die Preise regelmäßig gesenkt werden, scheitert dieses naive rationalistische Modell jedoch schnell auf die gleiche Weise wie das intuitive Modell. Hartnäckiges Festhalten an Preisen, die durch optimale Kostenkurven bestimmt werden (zum Beispiel), trotz erheblicher Preisschwankungen durch Konkurrenten, führt zwangsläufig zu einem Verlust von Marktanteilen. Umgekehrt kann blinde Einhaltung der Preisabstimmung ohne Berücksichtigung der Preissensibilität der Kunden (und anderer qualitativer Verhaltensweisen) zu reduzierten Verkäufen führen.

Kurz gesagt, sowohl intuitive als auch naive rationalistische Ansätze haben erhebliche Einschränkungen, wenn das Bauchgefühl des Managers und das Lehrbuch des Theoretikers auf komplexe Wechselwirkungen von groß angelegten, wettbewerbsintensiven Marktkräften treffen. Das ganz zu schweigen von der Auswirkung, die das Preisabstimmungsproblem auf die Nachfrageprognose haben kann. Kurz gesagt, das häufige Aktualisieren der Preise in einem Einzelhandelsrennen nach unten verschärft die Schwierigkeiten bei der Nachfrageprognose, da eine größere Unsicherheit in die Nachfrageprognosemodelle eingeführt wird.

Tatsächlich offenbart dies das zentrale Missverständnis, das den hier beschriebenen Preisgestaltungsmodellen zugrunde liegt: Der Versuch, Preise in Isolation zu optimieren - d.h. unabhängig von einer zunächst optimierten Nachfrageprognose - ist ein etwas rückwärtsgerichteter Vorschlag. Welches Modell auch immer man verwendet, das Preisabstimmungsproblem steht ihm im Weg.

Die Optimierung der Preise ohne gleichzeitige Optimierung der Nachfrageprognose kann dazu führen, dass Anhänger beider Modelle die Preise zu hoch setzen und die Nachfrage (und damit die Gewinne) unterdrücken oder die Preise zu niedrig setzen und die Gewinne opfern. Daher muss eine effektive wettbewerbsorientierte Preisgestaltung (und Geschäfts-)Strategie sowohl die Nachfrage- als auch die Preisoptimierung einbeziehen².

Festlegung einer Preisstrategie

Eine effektive Optimierung der Preisstrategie erfordert eine klare Definition und Preisprüfung. Ersteres beinhaltet die genaue Bestimmung dessen, was man anbietet, innerhalb des breiteren Marktes, da sich die Preisstrategien je nach Art des angebotenen Gutes/der angebotenen Dienstleistung unterscheiden; bei der Preisprüfung ist eine rigorose quantitative Prüfung - unter Berücksichtigung der Vielzahl relevanter Variablen, die das Verbraucherverhalten beeinflussen - unerlässlich.

Definition des zu bepreisenden Produkts

Der Preisstrategie liegt die korrekte Bezeichnung des Produkts selbst zugrunde. Güter können im Allgemeinen in Wünsche - Dinge, die die Menschen konsumieren möchten - und Bedürfnisse - Dinge, die die Menschen im Allgemeinen konsumieren müssen - unterteilt werden.

Definieren, in welchem Markt man tätig ist, ist ein entscheidender erster Schritt bei der Kalibrierung der eigenen Preisstrategie. Selbst nachdem dies festgelegt wurde, erfordert die Strategie immer noch Feingefühl. Betrachten Sie die Herausforderungen, mit denen rein intuitive oder naive rationalistische Preismodelle bei Luxus- und Grundbedarfsgütern konfrontiert sind.

• Verzicht auf Preiserhöhungen, wenn der Bestand knapp wird

• Einstellung der AdWords-Ausgaben für Produkte, die nicht wettbewerbsfähig sind

• Verminderung der Ansammlung veralteter Bestände durch rechtzeitige Rabatte

• Einstellung von Promotions für Produkte, die zum vollen Preis verkauft werden könnten

Durch die kluge Anwendung dieser Erkenntnisse können Einzelhändler umfassende Preisstrategien entwickeln, die die Grenzen intuitiver oder naiver rationalistischer Modelle überschreiten.

Programmierbarkeit ist unvermeidlich

Angesichts der ständig wechselnden Marktbedingungen sollten Einzelhandelspreise diese Dynamik widerspiegeln. Jede Strategie, die von der manuellen Anpassung einzelner Preise abhängt, leidet nicht nur darunter, dass sie nicht getestet und folglich gemessen werden kann, sondern auch unter einer deutlich geringeren Produktivität. Daher sollte die Umsetzung von Preisstrategien überwiegend automatisiert erfolgen.

Jede Software, die Einzelhandelspreisstrategien automatisiert, muss in der Lage sein, nahezu jede denkbare Strategie zu unterstützen. Andernfalls ist ein Unternehmen auf eine begrenzte Auswahl an Preismodellen beschränkt, die möglicherweise nicht optimal auf seine Bedürfnisse zugeschnitten sind. Um festzustellen, ob eine bestimmte Software für spezifische Anforderungen ausreichend leistungsfähig ist, kann ein einfacher Test - der Excel-Test - verwendet werden. Gemäß diesem Test sollte eine Preislösung in der Lage sein, jede Preistrategie umzusetzen, die anderweitig in Excel realisierbar wäre.

Kurz gesagt, wenn eine Software nicht in der Lage ist, Aufgaben auszuführen, die problemlos in Excel erledigt werden können, ist es unvernünftig, von dieser Software anspruchsvolle Einzelhandelspreisfähigkeiten zu erwarten³.

Relevante Daten für die Preisgestaltung

Eine häufige Tendenz bei den meisten Einzelhandelspreiswerkzeugen besteht darin, den von Mitbewerbern festgelegten Preisen eine hohe Bedeutung beizumessen. Obwohl dies eine gültige Informationsquelle sein kann (die in einem späteren Abschnitt behandelt wird), besteht die Gefahr, dass diese Daten überbewertet werden und das viel größere Bild vernachlässigt wird. Klipp und klar ausgedrückt bieten die von der Konkurrenz festgelegten Preise keine klaren Hinweise darauf, ob man diese Preise gleichziehen oder unterbieten sollte. Noch wichtiger ist, dass sie nicht anzeigen, welche Produkte für die Umsetzung solcher Strategien entscheidend sind oder der geeignete Zeitpunkt und Ort für die Umsetzung einer neuen Preisstrategie.

Historische Geschäftsdaten

Anstatt die Preise einfach an die der Konkurrenten anzupassen, beginnt eine differenzierte Einzelhandelspreisstrategie mit einer gründlichen Analyse der eigenen Geschäftsdaten. Diese Daten sind die zuverlässigste und umfassendste Informationsquelle für jedes Unternehmen, und eine gründliche Erfassung der vielfältigen Datenströme kann unschätzbare Erkenntnisse liefern. In absteigender Reihenfolge der Bedeutung gehören dazu:

• Ein vollständiger Produktkatalog (und deren Eigenschaften)

• Lagerbestände und eingehende Bestellungen

• Aufzeichnungen über vergangene Verkäufe

• Aufzeichnungen über vergangene Bestellungen

• Aufzeichnungen über vergangene Stornierungen, Rücksendungen, Rückbuchungen und Vorfälle

• Aufzeichnungen über vergangene angezeigte Preise

• Täglich aggregierter Web-Traffic pro Produkt

• Kosten für Suchmaschinenmarketing (SEM) pro Produkt und Tag

Von diesen Daten sind die letzten beiden Datenströme in der Regel schwieriger zu konsolidieren, hauptsächlich aufgrund des enormen Volumens an relevanten Daten, das in der Regel 100-mal größer ist als alle anderen Datensätze zusammen. Mit Ausnahme dieser letzten beiden Punkte sollte jedoch die Beschaffung der genannten Kerngeschäftsdaten absoluten Vorrang vor dem Erwerb von Wettbewerberdaten haben⁴.

Wettbewerbsintelligenz

Nach der Erfassung und strategischen Nutzung der Kerngeschäftsdaten für die Optimierung der Einzelhandelspreise kann ein Unternehmen zur sorgfältigen Überwachung der Preisentwicklung seiner Wettbewerber übergehen. Aus technologischer Sicht umfasst die Überwachung der Wettbewerbspreise drei verschiedene Schritte:

• Crawling: Hierbei handelt es sich um die automatisierte Erkundung aller zugänglichen Links auf der Website eines Wettbewerbers mit dem Ziel, jedes Kunden angebotene Produkt aufzudecken.

• Feature Extraction: Diese Operation beinhaltet die automatisierte Umwandlung unstrukturierter Webseiten in einen strukturierten Datensatz. Dabei liegt der Schwerpunkt vor allem auf der Isolierung von Produktnamen, Produktparametern und Produktpreisen sowie anderen wichtigen Elementen.

• Produktabgleich: Diese Aufgabe beinhaltet das automatisierte Zuordnen vergleichbarer Produkte zwischen den Angeboten eines Unternehmens und denen seiner Konkurrenten. Von den drei oben genannten Schritten stellt der Produktabgleich oft die größte operative Komplexität dar, insbesondere in Branchen, in denen es keine direkten Produktübereinstimmungen gibt, wie zum Beispiel in der Modebranche⁵.

Bei Verfügbarkeit eines robusten IT-Teams ist es für ein Unternehmen möglich, eine eigene Lösung zu implementieren, indem es Open-Source-Tools wie Scrapy.org verwendet. Diese Ressource bietet einen erheblichen Vorteil, um innerhalb kurzer Zeit greifbare Ergebnisse zu erzielen⁶.

Grenzen der Wettbewerbsintelligenz

Preisstrategien, die auf Kerngeschäftsdaten basieren, sind wünschenswert, da die Qualität der zugrunde liegenden Daten im Allgemeinen einwandfrei ist. Gelegentliche Ungenauigkeiten können aufgrund von Fehlern bei der Dateneingabe auftreten, aber im Großen und Ganzen kann die Datenqualität als absolut genau betrachtet werden (im Wesentlichen 100%).

Im Gegensatz dazu lässt die Qualität der Wettbewerbsdaten - selbst unter optimalen Bedingungen - oft erheblich zu wünschen übrig. Jeder in dem vorherigen Abschnitt beschriebene Schritt birgt das Potenzial für kostspielige Fehler: Ein bestimmtes Konkurrenzprodukt kann übersehen werden, ein falscher Preis kann extrahiert werden oder ein Produkt kann falsch zugeordnet werden. Es muss erheblicher Aufwand betrieben werden, um diese Daten genau zu bewerten, da andernfalls die Optimierung der Einzelhandelspreisgestaltung erhebliche Probleme bei der Datenintegrität aufweist.

Zahlreiche Anbieter behaupten, erstklassige Lösungen für Wettbewerbsintelligenz anzubieten. Als allgemeine Richtlinie ist es ratsam, einen einfachen Test durchzuführen, um solche Behauptungen zu überprüfen: Fordern Sie den Anbieter von Wettbewerbsintelligenz auf, einen direkten Vergleich des eigenen Online-Shops mit dem des Hauptkonkurrenten vorzulegen. Diese Übung ermöglicht die Bewertung der Wettbewerbsintelligenztechnologie durch den Vergleich von frisch gescrapten Daten aus dem Web mit den aus den eigenen internen Systemen extrahierten Daten⁷.

Ein weiterer Hinweis auf eine möglicherweise schwache Technologie ist ein Anbieter, der um einen Auszug der Produkt-Datenbank eines potenziellen Kunden bittet. Im Wesentlichen möchte der Anbieter wahrscheinlich sicherstellen, dass die angezeigten Daten am Ende der Pipeline mit der Produkt-Datenbank des Kunden übereinstimmen. Diese Praxis ist nicht nur hinterhältig, sondern vereitelt auch jegliche Versuche des Kunden, erhebliche Datenqualitätsprobleme zu identifizieren. Tatsächlich ist dem Anbieter sehr wohl bewusst, dass die Fähigkeit eines bestimmten Kunden, Konkurrenzpreisdaten zu untersuchen, im Vergleich zu den Daten von der eigenen Website, die direkt mit internen Datenbanken abgeglichen werden können, erheblich eingeschränkt ist.

Lokads Standpunkt

Der Versuch, optimale Preispunkte zu entdecken, ohne zuerst die Nachfrageprognose zu optimieren, macht anfällig für ansonsten vorhersehbare Probleme wie unregelmäßiges Kundenverhalten (z. B. Saisonalität) und brüchige Bestandsverwaltung-Richtlinien. Aus diesem Grund sollte die Einzelhandelspreisgestaltung nicht als eigenständiger Mechanismus betrachtet werden, sondern als Teil einer umfassenden Optimierung der Supply Chain. Innerhalb dieses Rahmens ist es am besten, Preisgestaltungspraktiken zu vermeiden, die nicht skalierbar sind (wie instinktive Preisfestlegung) und solche, die zu starr sind und die Rolle wichtiger qualitativer Kräfte übersehen.

Darüber hinaus erfordert die Entwicklung einer effektiven Einzelhandelspreisstrategie eine umfangreiche und genaue Analyse der historischen Geschäftsdaten, sorgfältige Preisexperimente und einen automatisierten Ansatz zur Bewältigung ständiger Marktveränderungen. Darüber hinaus ist die Datenintegrität, insbesondere bei Wettbewerbsdaten, entscheidend, um Fehler bei der Einzelhandelspreisgestaltung zu vermeiden. Aus diesem Grund bietet es sich an, zuerst nach innen zu schauen - auf die eigenen Geschäftsdaten - um eine solide Grundlage für eine wettbewerbsfähige Einzelhandelspreisoptimierungsstrategie zu schaffen.

Lokad ist darauf ausgelegt, die gesamte Supply Chain zu optimieren, von der priorisierten Bestandsauffüllung bis zur Einzelhandelsbestandsallokation und wettbewerbsfähigen Preisgestaltung.

Supply-Chain-Experten, die ihre gesamte Supply Chain optimieren möchten, können eine E-Mail an contact@lokad.com senden, um eine Vorführung einer durchgängig automatisierten Optimierung zu vereinbaren.

Anmerkungen