Maria Jose Guerrero
Die Gestaltung Ihrer Preisstrategie mit Hilfe von Big Data trägt dazu bei, die Wettbewerbsfähigkeit und Rentabilität ihres E-Commerce zu steigern. Dies wird als datengesteuerte Entscheidungsfindung bezeichnet, d. h. Entscheidungen werden auf der Grundlage einer umfassenden und detaillierten Datenanalyse getroffen. Der Schlüssel dazu ist, dass Entscheidungen über Ihre Preisstrategie auf der Grundlage echter Daten über die Marktentwicklung und die Bewegungen von Wettbewerbern und Verbrauchern getroffen werden, was es Ihnen ermöglicht, wettbewerbsfähigere und attraktivere Preise anzubieten. Aber wie erreichen Sie das und welche Kennzahlen sollten Sie berücksichtigen? Wir erklären es im Folgenden.
Erste Schritte: Herausforderungen der datengesteuerten Entscheidungsfindung und deren Bewältigung.
Auswahl der richtigen Daten
Im Sog von Big Data besteht einer der ersten wesentlichen Schritte darin, herauszufinden, welche Metriken oder KPIs für die Gestaltung Ihrer Preisstrategie entscheidend sind. Generell sollten Sie immer im Hinterkopf behalten:
- Daten aus Ihrem eigenen E-Commerce: Verkaufsvolumen und Nachfragekurve, Lagerbestand, Gewinnspanne, Interne und externe Kosten usw.
- Daten zum Wettbewerb: Katalog und Preise anderer Unternehmen des Sektors sowie Angebote und Kampagnen.
- Marktdaten: Wie saisonale Nachfrageänderungen oder sozioökonomische Faktoren, die den Onlinehandel beeinflussen.
Diese KPIs können für jedes Unternehmen unterschiedlich sein und hängen von der Unternehmensstruktur, den Geschäftszielen und davon ab, ob der Sektor, in dem das Unternehmen tätig ist, mehr oder weniger wettbewerbsorientiert ist.
Zentralisierung der Daten in einer Preissoftware
Um all diese Daten verarbeiten zu können, ohne die Rentabilität und Produktivität zu beeinträchtigen, ist außerdem eine Preisgestaltungssoftware erforderlich, die Daten aus verschiedenen Quellen sammelt und in einem einzigen, leicht zu interpretierenden Bedienfeld zentralisiert. Die manuelle Vereinheitlichung ist ein sehr mühsamer Prozess, der die Effizienz der datengestützten Entscheidungsfindung verringert, da er das Fehlerrisiko exponentiell erhöht. Ein automatisiertes System, das die Konkurrenz und den Sektor überwacht, ermöglicht es Ihnen außerdem, schnell auf die Bewegungen anderer Unternehmen zu reagieren, um ihre Wettbewerbsfähigkeit nicht zu verlieren.
Zusätzlich zu diesen Vorteilen können Systeme des maschinellen Lernens Big Data nutzen, um vorausschauende Analysen von Veränderungen der Nachfrage und der Preise der Wettbewerber durchzuführen.
Letzter Schritt: Anwendung von Big Data in einer dynamischen Preisgestaltungsstrategie
Wenn es darum geht, die Schlussfolgerungen aus dieser eingehenden Datenanalyse auf die Entwicklung einer Preisstrategie anzuwenden, ist eines der vorteilhaftesten Modelle die dynamische Preisgestaltung. Denn damit lassen sich die Katalogpreise schnell und einfach an die Veränderungen des Marktes anpassen. Die Kombination von Big Data und dynamischer Preisgestaltung trägt also dazu bei, dass diese Änderungen nicht willkürlich sind, sondern dass sie präzise sind und zur Optimierung des Absatzes beitragen.
Um die Rentabilität Ihrer Preisstrategie weiter zu steigern, verfügen die fortschrittlichsten Systeme unter den oben genannten Softwarelösungen über leistungsstarke Algorithmen, die zu jedem Zeitpunkt den optimalen Preis für jedes Ihrer Produkte ermitteln und den Umsatz und die Gewinnspanne maximieren. Ein hervorragender Akteur auf dem Gebiet der dynamischen Preisgestaltung ist beispielsweise Amazon, das die Preise seiner Produkte fast kontinuierlich, automatisch und entsprechend den Bedürfnissen der Nutzer ändert, um seine Einnahmen zu steigern. Das Wachstum des Unternehmens zeigt, dass datengesteuerte Preisstrategien zu einem unverzichtbaren Instrument für Unternehmen geworden sind, die erfolgreich sein und sich profilieren wollen.
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