Einst vor allem mit Fluggesellschaften und Hotels in Verbindung gebracht, hat sich die dynamische Preisgestaltung in einer Vielzahl von Branchen durchgesetzt. Wir wissen, dass Online-Händler zunehmend mit dynamischen Preisstrategien experimentieren und diese implementieren, aber was ist mit ihren stationären Gegenstücken?
Möglichkeiten
Niemand kann die Tatsache bestreiten, dass Amazon großen Erfolg hat (solange wir Erfolg nicht ausschließlich anhand der Profitabilität definieren). Sie sind wahrscheinlich der bekannteste Einzelhändler, der Echtzeit-Preise einsetzt, mit mehreren Preisschwankungen pro Tag basierend auf ihren Algorithmen. Aber sie sind nicht die Einzigen. Häufige Preisschwankungen werden für Online-Händler immer üblicher. Sie werden sogar noch häufiger während der Weihnachtseinkaufssaison, wenn der Markt besonders umkämpft ist. Ein Grund für die häufigere Anwendung dieser Preisstrategie ist der wachsende Preiswettbewerb und das Aufkommen von Preisüberwachungsmaschinen, die es den Einzelhändlern ermöglichen, schneller auf Veränderungen im Markt zu reagieren. Damit verbunden ist eine erhöhte Investition in Datenerfassungs- und Analysetools. Sie haben sich bewährt, und die Einzelhändler haben ihre Bedeutung für die Wettbewerbsfähigkeit erkannt.
Unabhängig vom Kanal oder der Branche, in der Sie tätig sind, sind Daten für die Optimierung von Geschäftsentscheidungen unerlässlich. Datengesteuertes Merchandising ist nicht neu. Walmart nutzt schon seit Jahren Data Mining für prädiktive Analysen. So hat Walmart beispielsweise herausgefunden, dass Pop-Tarts und Bier zu den meistverkauften Artikeln vor einem Hurrikan gehörten, und konnte so sicherstellen, dass diese Artikel richtig bevorratet waren. Ein anderes Beispiel, von dem Sie vielleicht schon gehört haben, ist die Korrelation zwischen Bier und Windelverkäufen. Wenn man das Bier näher an die Windeln heranbringt, steigt der Umsatz. Optimieren Sie Ihren Bestand und Ihr Merchandising; optimieren Sie Ihren Gewinn. Das Gleiche gilt für die Preisgestaltung.
Herausforderungen
Geschwindigkeit und Skalierbarkeit können offline schwieriger sein, aber viele der gleichen Taktiken, die Online-Shops anwenden, gelten auch. Es gibt Software-Services, die Daten wie Gewinnspannen, Saisonalität, Kundendaten, historische Daten und prädiktive Analysen, Verkaufsgeschwindigkeit, Mitbewerberdaten und Marktforschung usw. aggregieren. Mit Ausnahme der Mitbewerberdaten können die meisten dieser Daten am Point of Sale erfasst werden. Einige Mitbewerberdaten können auch an diesem Punkt erfasst werden, wenn ein Einzelhändler ein Preisanpassungsprogramm hat. Auch wenn Sie Kostenunterschiede berücksichtigen müssen, kann es nützlich sein, das Internet nach Preisen von Wettbewerbern zu durchsuchen, wenn Ihr Bestand auch online geführt wird, selbst wenn Sie nicht in diesem Bereich tätig sind. Einige Softwarelösungen, die dies leisten, können in Ihre POS-Software integriert werden, um die Datenkonvergenz oder die Preisanpassung zu erleichtern. Es erfordert definitiv eine Investition in die Technologie, aber die gewonnenen Erkenntnisse können einen erheblichen Einfluss auf Ihren Umsatz und Gewinn haben.
Eine weitere Herausforderung ist die Stimmung der Verbraucher. Ob es nun Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes sind oder einfach nur die Wahrnehmung von Fairness, die Verbraucher mögen die Vorstellung nicht, dass jemand weniger als sie für den gleichen Artikel zur gleichen Zeit im gleichen Geschäft bezahlt. Auf welchen Daten sollte die Preisgestaltung beruhen? Einkaufsgewohnheiten, demografische Daten, Nachfrage? Gibt es bestimmte Grenzen, die nicht überschritten werden sollten? B&Q, ein britischer Einzelhändler, hat Anfang des Jahres mit der Erprobung variabler Preise begonnen, mit der Idee, elektronische Regaletiketten und mobile Technologie zur Personalisierung der Preisgestaltung einzusetzen. Die Preise können sich je nach Tageszeit, Treuegrad des Kunden oder Nachfrage (als Instrument zur Ertragssteuerung) ändern. Werden die Verbraucher den personalisierten Ansatz zu schätzen wissen oder ihn ablehnen?
Was für die Zukunft geplant ist
Big Data ist immer noch ein Modewort und das hat seinen Grund. Einzelhändler aggregieren Datensätze (Kundenbindungsprogramme sind nur eine Möglichkeit, Daten zu erfassen) und nutzen sie, um Trends und Chancen zu erkennen und Algorithmen zu entwickeln, die ihre Preis- und Merchandising-Entscheidungen unterstützen.
Es gibt eine Reihe von stationären Einzelhändlern, die mit variablen oder Echtzeit-Preisen experimentieren. Elektronische Regaletiketten sind eine Möglichkeit, wie Einzelhändler die Schwierigkeit, Preise häufig zu ändern, automatisieren und erleichtern können. Diese Schilder ermöglichen es Einzelhändlern, die Reaktionszeit zu erhöhen und schneller als je zuvor auf die Aktionen der Konkurrenz zu reagieren. Natürlich ist der manuelle Wechsel von regulären Preisschildern unglaublich zeitaufwändig und arbeitsintensiv.
Auf der anderen Seite sind einige stationäre Einzelhändler etwas zurückhaltender bei der dynamischen Preisgestaltung (aufgrund der logistischen Schwierigkeiten und der erforderlichen Investitionen) und verwenden stattdessen Preisanpassungsprogramme, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Ein weicherer Ansatz, der sich dennoch die Daten der Verbraucher zunutze macht, ist das Versenden von personalisierten Coupons, die auf der Kaufhistorie basieren. Lebensmittelketten wie Kroger und Stop & Shop haben diese Taktik angewandt. Sie können auch versuchen, in anderen Bereichen als dem Preis einen Mehrwert zu schaffen, z. B. durch Kundenservice oder flexible Rückgaberegelungen. Aber wenn sich der Markt weiter verändert und die Einzelhändler sich anpassen, wird die dynamische Preisgestaltung in Echtzeit schließlich zur Norm werden, sowohl online als auch offline?
