Dynamic Pricing: Neue Chancen durch KI
Dynamic Pricing, unterstützt durch Künstliche Intelligenz (KI), revolutioniert die Preisgestaltung von Unternehmen. Pricing-Software-Tools analysieren umfassend verschiedene Faktoren wie Wetter, Saisonalität und Wettbewerbspreise, um optimale Preise festzulegen, berichtet Kirstin von Elm auf stores+shops.
Unternehmen wie Bonprix und Takko Fashion nutzen bereits erfolgreich Dynamic Pricing von Anbietern wie Blue Yonder, um kurzfristig Preise anzupassen und ihren Umsatz zu steigern. Durch die Berücksichtigung von Preiselastizität und anderen Einflussfaktoren können die Tools nicht nur Preissenkungen, sondern auch Preiserhöhungen vorschlagen, um den Gewinn zu maximieren.
Mittlerweile bieten viele Anbieter solcher Pricing-Software als Cloud-Lösung an, was den wirtschaftlichen Einsatz für Unternehmen erleichtert. Die digitale Preisauszeichnung mit ESL-Technologie bietet auch stationären Händlern die Möglichkeit, Dynamic Pricing effektiv einzusetzen, wie am Beispiel des niederländischen Start-ups Wasteless gezeigt wird. Insgesamt bietet KI-gestütztes Dynamic Pricing Unternehmen neue Möglichkeiten zur Optimierung ihrer Preisstrategien und zur Steigerung ihres Erfolgs im digitalen Markt.
Die Softwaresysteme im Überblick:
Blue Yonder: Eine Softwarelösung, die präzise Prognosen und Entscheidungen entlang der Supply Chain ermöglicht, einschließlich eines Moduls für KI-basierte Preisentscheidungen.
Xpln: Eine SaaS-Lösung, die automatisch optimierte Preisvorschläge für Einzelhändler bereitstellt, um sicherzustellen, dass sie wettbewerbsfähige Preise anbieten.
GK Software: Ein Tool, das von der Popken Fashion Group zur Optimierung der Preise in 23 Onlineshops und 250 Filialen genutzt wird.
Pricefx, Sellerlogic und 7 Learnings: Diese Unternehmen bieten ebenfalls Pricing-Software als Cloud-Lösung an, darunter auch Predictive Pricing-Lösungen.
Wasteless: Ein niederländisches Start-up, das Supermärkten eine digitale Lösung zur Verfügung stellt, um Preise für verderbliche Waren basierend auf der Nachfrage und dem Mindesthaltbarkeitsdatum anzupassen.