Intelligent Price Automation

Abschriftenoptimierung

Markdown Optimization

Margen und Abverkaufsquoten im Griff: automatische Abschriftenoptimierung auf Basis von Preiselastizitäten, Bedarfsprognosen sowie aktuellen Umsatz- und Bestandsentwicklungen.

Problem

Der Preis ist nachweislich der effektivste Ertrags- und Umsatzhebel im Einzelhandel. Abschriften sind dabei ein wichtiges Instrument, um auf sinkende Nachfrage zu reagieren und die Attraktivität eines Produktes zu erhöhen. Händler stehen täglich vor der Aufgabe, für jedes Produkt den optimalen Preis und den richtigen Zeitpunkt zu setzten. Die riesige Datenmenge (Big Data), eine Vielzahl von Einflussfaktoren und ein volatiles Marktumfeld machen das Preismanagement jedoch zunehmend komplexer. Die manuelle Verarbeitung aller Informationen ist durch den Anwender nicht mehr zu bewältigen.

aifora Abschriftenoptimierung

Unsere Abschriftenoptimierung prognostiziert anhand aktueller und historischer Transaktionsdaten sowie Bestandsinformationen die idealen Preisstrategien für jedes Produkt. Basierend auf Bedarfsprognosen und Preiselastizitäten werden die richtige Abschriftenhöhe, Lokation und Zeitpunkt ermittelt. Durch die Kombination einer bestands- und ertragsorientierten Preisgestaltung (Lifecycle-Pricing) ist die Software in der Lage, zu jedem Zeitpunkt der Saison den optimalen Ertrag abzuschöpfen. Hierzu werden interne Unternehmensdaten extrahiert und mit externen Daten verdichtet. Die verwendeten Algorithmen reagieren in Echtzeit auf Veränderungen und lernen kontinuierlich dazu (Machine Learning). Bei der Preisgestaltung berücksichtigt aifora neben dem maschinellen Forecast auch Geschäftsregeln, Budgetvorgaben und geplante Promotions. Die integrierte Workflow-Engine stützt den internen Entscheidungsprozess und die Umsetzung der Preisauszeichnung im stationären Handel.

Key Feature 1 – Mathematische Modelle

Im Gegensatz zu vielen Mitbewerbern beruhen die aifora Algorithmen zur Abschriftenoptimierung auf statistischen Modellen. Dieser Ansatz ermöglicht es unseren Kunden, die unternehmensspezifischen Einflussfaktoren in einer mathematischen Funktion abzubilden und zu kontrollieren. Bei jeder Prognose kann dadurch die konkreten Eintrittswahrscheinlichkeiten berechnet und angezeigt werden. Blackbox-Entscheidungen sind somit ausgeschlossen und die notwendige Transparenz und User-Akzeptanz wird sichergestellt.

Key Feature 2 – What-if-Szenarien

Damit der Anwender verschiedene Preisstrategien simulieren kann, bieten wir die Möglichkeit, What-if-Analysen durchzuführen. Auf diese Weise werden die Wirkungszusammenhänge deutlich und der Benutzer kann sein spezifisches Wissen in die Prognose einfließen lassen. Das System prognostiziert und bewertet die Auswirkungen auf die definierten Zielvorgaben, wodurch diese Szenarien eine ideale Entscheidungsunterstützung für die Anwender bieten.

Key Feature 3 – Clustering

Produkt-, Filial- und Länder-Cluster werden auf Basis eines verhaltensbasierten Verfahrens gebildet. Entscheidend für die Clusterbildung sind nicht die vorhandenen Attribute in den Stammdaten, sondern die Ähnlichkeit der Entitäten im Absatzverhalten. Ausgereifte Algorithmen ermitteln in den historischen Daten zunächst die optimale Anzahl von Clustern und ordnen dann die aktuellen Produkte dynamisch den jeweiligen Clustern zu.

Siehe auch:

Potentialanalyse Abschriftenoptimierung eines Discounters

Proof of Concept Abschriftenoptimierung im Schuhhandel