Preis-Management

Die 3 wichtigsten Arten der Preisanpassung im Online-Handel

Bild des Warenkorbabbruchs

Das Preisschild, wie wir es kennen, wird von Tag zu Tag obsoleter. Da immer mehr neue Anbieter in die Einzelhandelsbranche einsteigen, finden Einzelhändler immer mehr Wege, um wettbewerbsfähig zu bleiben und Kunden zu gewinnen. Einer der wichtigsten Wege, die Einzelhändler gewählt haben, um zu konkurrieren, ist ihr Preisangebot. Preis Der Preis ist ein großer Einflussfaktor für Kunden, wenn sie etwas online kaufen wollen, und da die Konkurrenz nur einen Klick entfernt ist, ist es wichtig, der wettbewerbsfähigste Verkäufer zu sein.

Um nicht von Einzelhandelsriesen wie Best Buy und Amazon abgehängt zu werden, haben sich viele Einzelhändler der Preisanpassung zugewandt, um mit ihren Konkurrenten mitzuhalten oder ihnen sogar voraus zu sein. Es gibt drei Hauptmethoden, um Ihre Produkte neu zu bepreisen, und wir werden hier jede von ihnen im Detail besprechen, damit Sie lernen können, welche für Ihr Unternehmen am besten geeignet ist.

Manuelle Preisanpassung

Bei der manuellen Preisanpassung werden die Websites Ihrer Mitbewerber durchsucht, um Preispunkte für die von Ihnen angebotenen Artikel zu ermitteln, und diese Preisänderungen werden manuell in Ihren Webshop übertragen. So hat der Verkäufer die Kontrolle über die Preisgestaltung und weiß genau, was auf seinem Marktplatz passiert.

Die manuelle Preisanpassung hilft jedoch nur Händlern, deren SKU-Anzahl minimal ist. Wenn Sie Tausende von verschiedenen Produkten führen, kann die manuelle Preisanpassung eine langwierige Aufgabe sein, die viel Raum für menschliche Fehler lässt. Wenn Sie Ihr Geschäft stark ausweiten möchten und die Preisanpassung derzeit manuell vornehmen, sollten Sie sich nach einem System umsehen, das den Prozess automatisiert.

Regelbasierte Preisanpassung

An dieser Stelle kommen automatisierte Tools ins Spiel. Wenn Sie ein großer Verkäufer mit vielen Bestandsüberschneidungen mit Ihren Wettbewerbern sind, ist ein automatisches Repricing-Tool wird die einfachste Möglichkeit für Sie sein, Ihre Produkte neu zu bepreisen. Eine regelbasierte Repricing-Methode erlaubt es dem Händler, seine Preise nach einer Reihe von Regeln zu ändern, die er selbst festgelegt hat, z.B. "einen Cent unter dem Mitbewerber" oder "einen Dollar über dem niedrigsten Mitbewerber". Es ist schnell und nicht annähernd so zeitaufwändig wie die manuelle Preisanpassung.

Die regelbasierte Preisanpassung ist jedoch nicht vollständig automatisiert. Es liegt am Händler, seine eigenen Preismuster und seine Strategie zu studieren, um zu lernen, welcher Preis für seine Produkte optimal ist. Es kann eine Menge Versuch und Irrtum erfordern, bis der Händler die für sein Geschäft am besten geeignete Regel gefunden hat, was mit der Zeit mühsam werden kann.

Algorithmische Preisanpassung

Einzelhändler, die Algorithmen verwenden, um ihre Produkte neu zu bepreisen, finden den wettbewerbsfähigsten und profitabelsten Preis. Algorithmen berücksichtigen mehr als nur die Preisgestaltung. Die Lagerbestände der Wettbewerber, die Gesamtnachfrage und vieles mehr werden bei der Bestimmung des richtigen Preises für Ihr Produkt berücksichtigt. Es ist vollständig automatisiert und findet den Sweet Spot Ihrer Preise, der den Umsatz maximiert.

Manchmal benötigen Algorithmen ein wenig Zeit, bevor sie die genauesten Ergebnisse für Ihre Preise finden können. Algorithmen sind so konzipiert, dass sie von selbst lernen, also werden sie verschiedene Preispunkte testen, bis Sie goldrichtig liegen. Die Ergebnisse sind vielleicht nicht ganz unmittelbar, aber sie werden sich ständig ändern, um Ihnen zu helfen, Ihre Margen zu maximieren.

Statische Preisgestaltung gehört im Online-Handel schnell der Vergangenheit an. Da immer mehr Einzelhändler Zugang zu Kunden- und Wettbewerbsdaten erhalten, wird die Branche wettbewerbsfähiger und Repricing wird zu einer Notwendigkeit, um konkurrenzfähig zu sein. Unabhängig von Ihrer Größe sollten Sie Repricing in Ihrer Verkaufsstrategie berücksichtigen und eine dieser Methoden ausprobieren.

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Bessere Entscheidungen können nur auf der Grundlage besserer Daten getroffen werden.

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