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Price Optimization Täglich automatisierte Preisentscheidungen für den Lebensmittelhandel

02 Price Optimization

Die Herausforderungen

Preisgestaltung ist eine zentrale strategische Komponente, die

Auswirkungen auf die Profitabilität eines Handelsunternehmens

hat. Der Preisoptimierungsprozess ist heute geprägt durch

riesige Datenmengen und eine Vielzahl von Einflussfaktoren.

Für ein nachhaltiges Wachstum ist es deshalb überlebens-

wichtig, mit strategischen Techniken der Preisgestaltung den

Veränderungen des Marktes zu begegnen.

Lebensmittelhändler müssen sich immer schneller dem Marktdruck anpassen. Der Wett-bewerb wartet ständig mit aggressiven Preis- und Werbeaktionen auf. Darauf habenLebensmittelhändler mit der Erweiterung ihrer Vertriebskanäle und der Einführung regio-naler Sortimente reagiert. Diese gesteigerte Komplexität macht es jedoch schwieriger, die optimalen Preise zu bestimmen, und hat oftmals zur Folge, dass sich die Sortiments-manager bei der Preisgestaltung nur auf Schlüsselartikel konzentrieren.

Lebensmittelhändler brauchen Preisempfehlungen auf einer granularen Ebene (pro SKU, pro Filiale, pro Tag) und mit einem strategischen Ansatz, der sie vom Wettbewerb abhebt und ihnen hilft, ihren Umsatz und Gewinn zu steigern.

03Price Optimization

Lücke zwischen Strategie und UmsetzungSchwierigkeiten, die Ziele des Bestandsmanagements mit den Preisentscheidungen in Einklang zu bringen

SkalierbarkeitSchwierigkeit, hoch individuellen Umgebungen mit spezi fischen Sortimenten, Werbeaktionen und Verkaufskanälen gerecht zu werden

Strategische PreisgestaltungÜbereinstimmung der Preisentscheidungen mit der Geschäfts strategie und Unterstützung strategischer Ziele wie Umsatz oder Gewinn

MarktdruckNotwendigkeit agiler Preisänderungen, um im dynamischen Wettbewerb des Lebensmittelhandels bestehen zu können

Zunehmende KomplexitätMehr Formate, Sortimente und Kanäle sowie viele weitere Faktoren, die Preis und Nachfrage beeinflussen, z. B. Kannibalisierungs- und Überschneidungseffekte

Herausforderungen für Lebensmittel-händler in einem dynamischen Markt

04 Price Optimization

Unsere Lösung zurPreisoptimierung

Blue Yonder Price Optimization ist eine Predictive

Application, die Einzelhändlern täglich optimale

Preisentscheidungen für jedes Produkt liefert und

dadurch den Umsatz sowie den Gewinn um mehr

als 5 % erhöht.

Die Lösung misst den Zusammenhang zwischen Preisänderungen und Nachfrageverhalten. Sie ist hochgradig skalierbar, berücksichtigt die Geschäftsstrategie und ermöglicht eine nahezu vollständige Automatisierung.

Durch die Berücksichtigung von Wettbewerbspreisen und anderen Einflussfaktoren wie dem Wetter oder Lagerbeständen kann die Lösung schnell auf Marktveränderungen reagieren und Preise für jedes Produkt und jede Filiale automatisch anpassen. Price Optimization zahlt auf die übergeordnete Preisstrategie des Einzelhändlers ein und erzielt innerhalb kurzer Zeit messbare Ergebnisse und einen Return on Investment.

OptimiertePreisentscheidungen

Automatisierter Prozess

Kontinuierliche und automatisierte Anpassung

Ausrichtung an strategischen KPIs

Vorteile

Reduzierung der Lagerbestände um

20 %

15 %

Erhöhung des Umsatzes um bis zu

5 %Gewinnsteigerung um

Wie funktioniertPrice Optimization?

07

Systemintegration• Sofort einsatzbereite SaaS-Lösung

• Zentrales Sicherheits- und Wartungsmanagement

• Automatischer Rollout von Verbesserungen und neuen Funktionalitäten

• Einfache Integration in bestehende ERP-Systeme über eine Standard-API

Price Optimization

Tägliche Berechnung optimierter Preise • Vollständige Analyse historischer und aktueller Daten unter

Berück sichtigung der strategischen Ziele, der Preispolitik, geltender Preisbildungsregeln, der Verkaufshistorie und externer Faktoren wie Wettbewerbspreise

• Messung und Integration der Preiselastizität der Nachfrage

• Kontinuierliche Optimierung und Prüfung unter Einsatz von KPI-basierten Kostenfunktionen

Umsatzsteigerung

Festlegen der strategischen

Ziele

Optimierung derLagerbestände

Gewinnmaximierung

Lieferung der Entscheidungen• Tägliche Lieferung automatisierter Preisentscheidungen pro SKU und Filiale

• Kontinuierliche Selbstjustierung anhand regelmäßiger Daten-Updates

Price Optimization08

Was macht den Blue Yonder Ansatz einzigartig?

Ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal von Blue Yonder

Price Optimization gegenüber anderen Lösungen

besteht in der hohen Granularität der Preisempfehlungen

sowie in den automatisierten Preisanpassungen, die

strategische KPIs unterstützen.

Manueller Ansatz

Nachteile• Preistests on- und offline

• Komplexer, kostenintensiver Prozess

• Ad-hoc-Preisänderungen

• In der Regel Konzentration auf nur wenige Produkte

PreisentscheidungMessung derAuswirkungen

WöchentlicherZyklus

Finanzplanung

4 3

Bedarfs prognoseNeuerVersuch 5 2

1

09Price Optimization

Herkömmliche Systeme setzen allgemeine Marktvorstellungen zu Preisregeln und Kundenverhalten um. Blue Yonder liefert dagegen tägliche Empfehlungen für Tausende Produkte auf Basis präziser Messungen des Preis-Absatz-Zusammenhangs. Unsere Lösung untersucht systematisch die optimalen Preisänderungen, evaluiert zusätzliche Kontextfaktoren und legt Preise anhand des Produkt-lebenszyklus fest.

Die Preisempfehlungen orientieren sich direkt an der Preisstrategie und werden auf Basis geschäftskritischer KPIs optimiert. Da Price Optimization mit fundierten Tests statt mit unbegründeten Hypo-thesen arbeitet, kann die Lösung tagtäglich die besten Preisent-scheidungen für Einzelhändler liefern.

Automatisierter Ansatzvon Blue Yonder

Vorteile• Höhere Präzision bei der

Messung der Preiselastizität

• Mehr Effizienz aufgrund eines automatisierten und daten basierten Prozesses

• Kontinuierliche Preis-optimierung

• Auf alle Produkte und Filialen anwendbar

Auswahl strategischer KPIs

Ergebniskontrolle

TäglicherZyklus

Selbstanpassungdes Systems

Messung der Preiselastizität

Automatisierte Preisentscheidungen

1

2

34

5

10 Price Optimization

Kundenreferenz

Ein führender europäischer Lebensmittelhändler

steigert durch optimierte Preise seinen Umsatz

und Gewinn

Herausforderungen• Örtliche Konkurrenz

• Sortimentsmanager konzentrierten sich nur auf einen kleinen Teil der Produkte

• Unterschiedliche Sortimente: Frischeprodukte, Non-Food-Artikel, lokale Produktpalette und Packungsgrößen

• Häufige Preisänderungen

Ergebnisse• 2–6 % Umsatz- und Gewinnsteigerung

• KPI-basierte Preisoptimierung auf SKU- und Filialebene

• Tägliche Preislieferungen für alle Filialen

Lösung • Tägliche Preisoptimierung für mehr als 10.000 SKUs an

verschiedenen Standorten

• Preisoptimierung in Einklang mit der Unternehmensstrategie und unter Abwägung der Umsatz- und Profitabilitätsziele

• Sortimentsmanager konzentrieren sich auf SKU-Ladenpreis-Kombinationen und die Vereinfachung von Preisbildungsregeln

2–6 % Umsatz- und

Gewinnsteigerung

Region Europa

Branche Lebensmittelhandel

Lösung Price Optimization

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Wir liefern Mehrwert

13Price Optimization

Hohe Branchenkompetenz• Umfassende Branchenkenntnis des Multichannelhandels

Ausrichtung an den strategischen KPIs• Preissetzung, die die definierten strategischen Geschäftsziele durch das

Ausbalancieren von KPIs wie Umsatz oder Margen erreicht

• Preisentscheidungen entlang des gesamten Produktlebenszyklus, vom regulären Verkauf bis zu Preisabschlägen

• Ausrichtung an der Preispolitik und an Preisregeln unter Berücksichtigung der Wettbewerbsstrategie

Prozessvorteile• Nutzung sowohl interner Daten (historischer und aktueller) als auch

externer Daten

• Machine-Learning-Algorithmen, die automatisch neue Muster erkennen und den Preis-Absatz-Zusammenhang auf hoch granularer Ebene erfassen (pro SKU, pro Tag)

Schneller ROI • Kontinuierliche, tägliche Preisaktualisierungen

• Deutliche Verbesserung der Produktivität und Effizienz durch Automatisierung der Preisentscheidungen

• Geringer Aufwand nach erstmaliger Einrichtung der Lösung − der Zeitaufwand für das Preismanagement wird auf ein Minimum reduziert

• Realisierung der Vorteile innerhalb von 3 bis 6 Monaten

Nahtlose Integration • Integration in bestehende ERP- oder SCM-Systeme über eine

standardisierte API

• Integration, Speicherung und Verarbeitung in einem Service

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15Price Optimization

Über Blue Yonder

Blue Yonder ist der führende Anbieter von

cloudbasierten Predictive Applications für den

Handel. Wir liefern Handelsunternehmen täglich

Entscheidungen, um ihren Umsatz zu steigern,

ihre Margen zu erhöhen und schnell auf die

Herausforderungen des dynamischen Marktes

reagieren zu können.

Unsere Lösungen zur Preisgestaltung und Warendisposition basieren auf innovativen Machine-Learning-Algorithmen, die von unseren hoch qualifizierten Data Scientists speziell für den Handel entwickelt wurden.

2008 vom ehemaligen CERN-Forscher Prof. Dr. Michael Feindt in Karlsruhe gegründet, ist Blue Yonder heute in Europa und den USA tätig, unterstützt von der Private-Equity-Gesellschaft Warburg Pincus und der Otto Group als Investoren.

Seit 2014 vermitteln wir Handelsunternehmen in unserer Data Science Academy relevantes Data-Science-Wissen.

Blue Yonder wurde bereits vielfach ausgezeichnet, unter anderem mit dem Experton Big Data Leader Award 2016, dem Technology Innovator Award 2015, dem BT Retail Week Technology Award, dem Deutschen Innovationspreis sowie dem FOCUS Digital Star Award.

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