Price Optimization für den stationären Handel
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01 Datenblatt – Price Optimization für den stationären Handel Price Optimization für den stationären Handel Automatisierte Preisgestaltung von Blue Yonder Blue Yonder Price Optimization für den Filialhandel testet und misst den Zusammenhang zwischen Preis­ änderung und Nachfrageverhalten auf Filialebene. Auf Basis der Ergebnisse legt die Lösung über den gesamten Lebenszyklus eines Produkts bis hin zu Preisabschlägen und Schlussverkauf umsatz- oder gewinnsteigernde Preise automatisiert fest. Sie analysiert nicht nur historische, sondern auch aktuelle Umsatz- und Produkt­ stammdaten und ermöglicht die Optimierung Tausender Preise pro Tag, die kontinuierlich überprüft und angepasst werden. Damit geht die Lösung weit über eine einfache wettbewerbs- und regelbasierte Preis­ gestaltung hinaus. Weil die Lösung sowohl die Kosten als auch den Effekt jeder Preisänderung berück­ sichtigt, kann sie die Anpassungen für einen bestimmten Tag auf die relevantesten Preise beschränken. Price Optimization wird als Software as a Service (SaaS) zur Verfügung gestellt. Die Lösung baut auf der Blue Yonder Platform auf und kann über eine standardisierte API in vorhandene ERP-Systeme integriert werden. Dynamische Preisgestaltung Preisgestaltung ist eine zentrale strategische Komponente, die Auswirkungen auf die Profitabilität eines Unternehmens hat. Im Schnitt führt eine Preisänderung von 1 % zu einer Veränderung der Ertragserlöse von 10 % − je geringer die Margen sind, desto deutlicher ist der Effekt. Vielen Unternehmen fehlen jedoch die richtigen Instrumente, um die Preisgestaltung systematisch und wissenschaftlich anzugehen. Stattdessen setzen sie auf eine Reihe von Strategien ohne fundierte Basis, die nicht optimal funktionieren: 1. Erhöhung des Selbstkostenpreises – berücksichtigt Margen, aber nicht das profitable Wachstum oder die Bereitschaft der Kunden, einen bestimmten Preis zu zahlen 2. Unterbietung des Wettbewerbspreises – führt zu schwindenden Profiten und Preisverfall 3. Odd-Pricing (99-Cent-Preise) – basiert auf überholten Annahmen zum Kaufverhalten Die Schlüsselgröße bei der Preisgestaltung ist der Preis, den der Kunde bereit ist zu zahlen. Dieser hängt von vielen Faktoren ab, wie zum Beispiel dem Produktnamen, der Marke, dem Angebot vergleichbarer Produkte in der Filiale, den Wettbewerbspreisen, der Lage der Filiale, der Produktpräsentation in der Filiale sowie der Tageszeit und/oder dem Wochentag. Die ideale Preisstrategie berücksichtigt all diese Faktoren und basiert auf ­wissenschaftlich bestätigten Hypothesen. Price Optimization kann die Preise in allen Phasen des Produkt­ lebenszyklus optimieren, von der Einführung bis zum Preisabschlag und zum Schlussverkauf. Blue Yonder Kunden konnten mit Price Optimization ihren Umsatz und ihre Margen um mindestens 5 % (bis 15 %) erhöhen. 02 Datenblatt – Price Optimization für den stationären Handel Die Vorteile • Mehr als 5 % Umsatzsteigerung und Margenerhöhung • Reduzierung der Lagerbestände um 20 % durch Preissenkungsoptimierung • Kontinuierliche Preisaktualisierungen aufgrund neuster Informationen und Markttrends • Berücksichtigung der Preisänderungskosten – jede Preisänderung bringt Gewinn • Preisoptimierung sowohl für Preissetzungen während der Saison als auch ­Saisonschlussverkäufe • Geringer Aufwand nach erstmaliger Einrichtung der Lösung − der Zeit­aufwand für das Preis­ management wird auf ein Minimum reduziert Funktionalitäten Bestimmung der Preiselastizität Blue Yonder Price Optimization überprüft die Preispunkte für jedes Produkt systematisch und errechnet die daraus resultierenden Veränderungen der Nachfrage. Basierend auf einer Reihe von Preis-Mengen-Paaren wird dann die Preiselastizität für jeden Artikel bestimmt. Sogar für schwer verkäufliche Waren kann die Lösung die Preiselastizität genau ermitteln, indem sie Cluster- und Sammelalgorithmen verwendet und ihre beschreibenden Merkmale evaluiert. Die genaue Kenntnis der Preiselastizität ermöglicht es, den idealen Preispunkt für ein P ­ rodukt gemäß der gewählten Preisstrategie des Unternehmens zu finden. Nach einer kurzen Lernphase wird für jedes Produkt in jeder Filiale der optimale Preis gesetzt und die Preisgestaltung entspricht der Gesamtstrategie des Unter­ nehmens. 80 Nachfrage Verkauf / Umsatz 60 40 20 Auf Basis der Transaktionsdaten kann die Preiselastizität der Nachfrage am Markt prognostiziert werden. 0 0 20 40 60 80 Preis Umsatzsteigernde Preisstrategie Bei dieser Strategie wird der Preis so festgelegt, dass der Umsatz für ein Produkt gesteigert wird. Dabei wird automatisch der Punkt ermittelt, ab dem eine Absatzsteigerung aufgrund sinkender Preise nicht mehr zu einer Umsatzsteigerung führt. 03 Datenblatt – Price Optimization für den stationären Handel Der maximale Umsatzerlös für ein Produkt ist dann erreicht und führt zum schnellstmöglichen Abverkauf. Für das Unternehmen kann der umsatzsteigernde Preis zunächst unrentabel sein. Die Strategie eignet sich deshalb am besten für Wachstumsunternehmen sowie für die Einführung neuer Produkte, wo es in erster Linie darauf ankommt, Marktanteile zu gewinnen. Gewinnmaximierende Preisstrategie Gewinnmaximierung ist die zweite mögliche Strategie. Hier wird der Preis so bestimmt, dass die Gesamt­ gewinnspanne für ein Produkt erhöht wird. Dabei berücksichtigt man nicht nur den höchstmöglichen Umsatz, sondern auch die Warenkosten. Die Preise werden auf das Ziel Gewinnmaximierung optimiert. Das kann jedoch auch zu Preiserhöhungen oder zu einer erheblichen Abweichung von den Wettbewerbs­ preisen führen. Diese ­Strategie bringt den schnellsten ROI und eignet sich am besten für etablierte Unter­ nehmen und bestehende Warensortimente. Bestandsorientierte Preisstrategie Diese Strategie kann eingesetzt werden, um Produkte am Ende ihres Lebenszyklus a­ bzuverkaufen. Sie berücksichtigt die verfügbaren Vorräte, die Preiselastizität und die p ­ rognostizierte Nachfrage bis zum Ende einer Saison oder des gesamten Produktlebenszyklus. Aufgrund dieser Informationen legt Price Optimiza­ tion die Preise so fest, dass einerseits Preissenkungen so langsam wie möglich stattfinden, andererseits aber sichergestellt wird, dass am Ende des Produktlebenszyklus keine Restbestände übrig bleiben. Die Lösung bezieht die Lagerbestände jedes Standorts mit in die Analyse ein und kann so die Preisabschläge auf Basis der Absatzentwicklung in jeder einzelnen Filiale berechnen. Dieses gewinnorientierte Preisabschlags­ management eignet sich am besten für Rest­bestände aus Angebotsaktionen oder für Produkte, die ­aufgrund kurzer Technologie­lebenszyklen schnell veralten. Gemischte Preisstrategie Die gemischte Preisstrategie findet einen Mittelweg zwischen Umsatz- und Gewinnoptimierung. Abhängig von seinen individuellen Zielen kann das Unternehmen definieren, zu wie viel Prozent der Umsatz statt des Gewinns optimiert werden soll. Die Aufteilung kann so gewählt werden, dass sie der Unternehmensstrategie genau entspricht. Lautet die Strategie Wachstum, kann das Ziel auf Umsatz eingestellt werden. Soll der Gewinn gesteigert werden, wird als Ziel die Margenerhöhung gesetzt. Denn auch in wachstumsorientierten Unternehmen können die Kapitalkosten eine große Rolle spielen, sodass eine gemischte Strategie die beste Wahl ist. 50 Nur Umsatz Überwiegend Umsatz Umsatz und Gewinn Überwiegend Gewinn Nur Gewinn Verkauf / Umsatz 37,5 25 12,5 0 0 Preis 20 40 60 80 Ein Wechsel zwischen umsatz- und gewinnorientierter Strategie hat Einfluss auf den optimalen Preis. 04 Datenblatt – Price Optimization für den stationären Handel Preisbildungsregeln Mit Price Optimization können Preisbildungsregeln definiert werden. Diese geben vor, welche Einschränkungen bei der Preisoptimierung zu beachten sind. Mit Preisbildungs­regeln können für jedes einzelne Produkt, für mehrere Produkte (zum Beispiel, dass die kleinere Verpackungseinheit eines Produkts immer günstiger ist als die größere) und sogar für ganze Produktgruppen (um beispielsweise einen Durchschnittspreis durchzusetzen) Grenzen festgelegt werden. Sie ermöglichen auch einheitliche Preise über Filialen hinweg. Die Preisoptimie­ rung findet innerhalb der definierten Grenzparameter statt. Aus strategischen Gründen können Preisbildungsregeln wie der Minimalpreis, der Höchstpreis oder 99-CentPreise implementiert werden. Dabei ist jedoch zu beachten, dass die Anwendung zu vieler Regeln die Opti­ mierung der Preise einschränkt und möglicherweise zu weniger Umsatz oder Gewinn führt. Marktmonitor Ein wichtiger Aspekt, den es bei der Preisgestaltung zu beachten gilt, ist die Preisstruktur des Marktumfeldes. Price Optimization berücksichtigt sowohl Wettbewerbspreise (die vom Kunden bereitgestellt werden) als auch Ersatzkauf- und Kannibalisierungseffekte ­zwischen Produkten. Dadurch kann ermittelt werden, bei ­welchem Preis Verbraucher sich für ein ähnliches Produkt oder sogar für die Konkurrenz entscheiden. Dieser 360-Grad-Blick auf das gesamte Marktsystem ermöglicht es Händlern, am Ende immer eine Preis­ strategie zu erhalten, die wettbewerbsfähig, aber dennoch profitabel ist. So werden Preiskämpfe, die zu einem Preisverfall führen, vermieden. Durch die Über­prüfung des gesamten Sortiments auf Substitutionsund Kannibalisierungseffekte wird sichergestellt, dass der Erfolg eines Artikels nicht auf Kosten eines anderen stattfindet. Kosten der Preisänderung Die Implementierung jeder Preisänderung braucht Zeit und verursacht Kosten für das Ausdrucken der Preis­ schilder und -etiketten und die Auszeichnung der Ware. Obwohl Price Optimization Zehntausende von ­Produkten über Tausende Filialen optimieren kann, bündelt die Lösung Preisänderungen und reduziert deren Häufigkeit, sodass sie nur umgesetzt werden, wenn sie wirklich rentabel sind. Die Kosten der Preisänderungen können über unsere API übertragen werden. Unterschiede zwischen ­verschiedenen Produktkategorien und Filialen mit elektronischen Regalplatzetiketten, Papieretiketten oder individueller Auszeichnung sind somit besser nachvollziehbar. Wo die Neuauszeichnung der Ware hohe Kosten verursacht, wird die Häufigkeit der Preisänderung verringert. Supply & Demand REST API Die API ermöglicht die Lieferung von Stamm- und Vertriebsdaten an Price Optimization mithilfe einer einfachen und sicheren Kombination aus XML und HTTPS. Alle Uploads ­werden vor der Verwendung auf Validität und Konsistenz geprüft. Die Daten können aus jedem ERP- oder POS-System, jeder Datenbank oder von jeder technologischen Plattform kommen, auch aus selbst entwickelten Lösungen. Die HTTPS- Verschlüsselung verhindert, dass von anderen Applikationen auf die Daten zugegriffen werden kann. Blue Yonder verwendet für die Lösungen Price Optimization und Replenishment Optimization eine standardisierte API. Kunden, die beide Applikatio­ nen nutzen, können deshalb auf die bereits bestehende Schnittstelle zurückgreifen. 05 Datenblatt – Price Optimization für den stationären Handel A/B-Tests Bei Bedarf führt die Lösung während der Startphase randomisierte A/B-Tests durch, bei denen nur eine ­Teilmenge des Warenbestands mit den von Blue Yonder ermittelten Preisen versehen wird. Das erlaubt den direkten Vergleich der optimierten mit der noch nicht optimierten Preisstrategie. A/B-Tests bedeuten aller­ dings erhöhten Beratungsbedarf und können während der Testphase den positiven Gesamteffekt von Price Optimization reduzieren. Die positiven Auswirkungen der Lösung lassen sich durch A/B-Tests jedoch deutlich messen und für Führungskräfte und Entscheider transparent machen. Fakten Price Optimization ist die richtige Wahl für stationäre Händler, die eine dynamische, markt­orientierte Preis­ optimierung anstreben. Die Lösung spiegelt die reale Kundennachfrage wider und passt sich der gewählten Unternehmensstrategie an, ob Umsatzsteigerung, Gewinnmaximierung, Preisabschlagsmanagement am Ende der Saison oder eine Kombination aller drei. Als Software as a Service kann die Lösung einfach und sicher in bestehende ERP- und POS-Systeme integriert werden. Um optimale Ergebnisse zu erzielen, sind einige wesentliche Daten vom Kunden erforderlich. Die Implementie­ rung und das Integrationsprojekt werden von Blue Yonder durchgeführt. Darüber hinaus bietet Blue Yonder weitere Services und Support an, wie beispielsweise die Implementierung der Preisstrategie und individueller Preisregeln sowie die Überprüfung der Datenqualität. Datenübertragung Die Stammdaten aus dem ERP-System und die Bewegungsdaten aus dem POS-System werden über XML und HTTPS an die Blue Yonder Supply & Demand REST API übertragen. Der Datenaustausch erfolgt sicher und automatisiert. Folgende Daten werden für die Datenschnittstelle benötigt: • Produktdaten: Produktname, Bestandseinheit des Produkts, ursprünglicher P ­ roduktpreis, ­Produktkosten, Produktgruppe, Zeitraum der Produktverfügbarkeit •Produktgruppendaten: Produktgruppe, übergeordnete Produktgruppen •Produkteigenschaften: kundenindividuelle Attribute • Transaktionen: Produkt, Anzahl, Verkaufspreis, Zeitstempel • Verfügbarkeit: Produkt, Filialstandort, Verfügbarkeitsstatus, aktueller Preis • Standort: Filialadresse, Filialort, Filialart Automatisierte Optimierung Price Optimization erstellt täglich Preisvorschläge auf Produkt- und Filialebene, die über eine standardisierte API in das ERP-System übertragen werden. 06 Datenblatt – Price Optimization für den stationären Handel Ansichten für Anwender •Datenüberwachung •Datenlieferungsprotokoll •Preisänderungsbericht Service & Sicherheit •Service Desk für Anfragen und Wünsche •Data Scientist Consulting (optional) •Sicherheits- und User-Management •Blue Yonder kümmert sich um Hardware und Updates •Tägliche Backups auf speziell konfigurierten Servern sichern schnelle Wiederherstellung •Regelmäßige Überprüfung kritischer Komponenten auf Sicherheitsrisiken im Netzwerk Implementierung & Integration Blue Yonder Price Optimization wird inklusive Implementierungsprojekt angeboten, das von Blue Yonder Data Scientists durchgeführt wird. Dieses beinhaltet: •Datenqualifizierung •Vorabanalyse aufgrund historischer Vertriebsdaten •Konzeptentwicklung inklusive Integrationsarchitektur •Implementierung und Integration •A/B-Tests (auf Anfrage) •Modellanpassung •Rollout Wollen Sie Ihre Preise optimieren? Sprechen Sie mit uns! Blue Yonder GmbH Ohiostraße 8 76149 Karlsruhe Germany +49 721 383117 77 [email protected] blue-yonder.com Blue Yonder Software Limited 19 Eastbourne Terrace London, W2 6LG United Kingdom +44 20 3626 0360 Blue Yonder Analytics, Inc. 5048 Tennyson Parkway, Suite 250 Plano, Texas 75024 USA
