6 Häufige Fehler bei der Implementierung von KI-Tools zur Preisgestaltung (und wie man sie vermeidet)

1) Die Bedeutung von Qualitätsdaten wird unterschätzt

Warum "Garbage in, Garbage out" auch für die Preisgestaltung gilt

KI ernährt sich im Grunde genommen von Daten. Ihre Fähigkeit, genaue Erkenntnisse und effektive Empfehlungen zu generieren, hängt direkt von der Qualität der Informationen ab, die sie erhält. Wenn die in das System eingespeisten Daten unvollständig, ungenau, inkonsistent oder irrelevant sind, werden die Ergebnisse unweigerlich schlecht sein. Dieses Prinzip, das als "Garbage in, Garbage out" (GIGO) bekannt ist, ist im Zusammenhang mit der KI-Preisgestaltung von grundlegender Bedeutung.

Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, die Nachfrage nach einem Produkt auf der Grundlage von Vertriebsdaten vorherzusagen, die Fehler enthalten oder die Marktrealität nicht widerspiegeln. Eine noch so ausgefeilte KI wird diese Mängel nicht ausgleichen können und die daraus resultierenden Preisentscheidungen könnten kontraproduktiv sein. In diesem Sinne ist ein qualitativ hochwertiger Datenanbieter wie Minderest, der auf die Überwachung von Preis-, Katalog- und Bestandsdaten im Einzelhandel spezialisiert ist, ein Schlüsselfaktor für die erfolgreiche Implementierung von KI-Tools zur Preisgestaltung.

Wie Sie Ihre Datenbank für effiziente KI vorbereiten

Um den Erfolg Ihres KI-basierten Preisgestaltungsprojekts zu gewährleisten, ist die Umsetzung einer soliden Datenverwaltungsstrategie von entscheidender Bedeutung. Dies umfasst: 

• Zentralisierung von Daten: Sammeln Sie alle relevanten Informationen in einem einzigen Repository, um Datensilos zu beseitigen und den Zugriff und die Analyse zu erleichtern.
• Beseitigung von Inkonsistenzen: Identifizieren und korrigieren Sie Fehler, Ausreißer und fehlende Daten. Standardisieren Sie Formate und Maßeinheiten.
• Anreichern mit externen Quellen: Ergänzen Sie Ihre internen Daten mit Informationen über den Markt, die Konkurrenz, wirtschaftliche Trends und andere relevante Faktoren.
• Segmentieren für präzise Analysen: Unterteilen Sie Ihre Daten in aussagekräftige Segmente (nach Produkt, Kunde, Standort usw.), um detailliertere und personalisierte Einblicke zu erhalten.

Wenn Sie mehr über den Zusammenhang zwischen Daten und Preisstrategie erfahren möchten, empfehlen wir Ihnen, zu lesen, wie Sie eine datengestützte Preisstrategie festlegen.

2) Implementierung ohne klare Geschäftsziele

Welche Metriken sollten Ihr KI-basiertes Pricing-Projekt leiten:

Bevor Sie mit der Implementierung eines KI-Tools für die Preisgestaltung beginnen, müssen Sie die Unternehmensziele, die Sie erreichen möchten, klar definieren. Möchten Sie Ihre Gewinnspanne maximieren, den Vertrieb steigern, Marktanteile gewinnen oder die Elastizität der Nachfrage verbessern? Die Auswahl der wichtigsten Leistungskennzahlen (KPIs) sollte direkt auf diese Ziele abgestimmt sein.

  Einige gängige KPIs im Zusammenhang mit KI-Preisen sind:

• Gewinnspanne: Die Differenz zwischen dem Verkaufspreis und den Kosten der Produkte.
• Vertriebsvolumen: Die Menge der in einem bestimmten Zeitraum verkauften Produkte.
• Marktanteil: Der prozentuale Anteil Ihres Unternehmens am gesamten Vertrieb des Marktes.
• Elastizität der Nachfrage: Die Empfindlichkeit der Nachfrage gegenüber Preisänderungen.

Wie man technische Ziele mit finanziellen Ergebnissen in Einklang bringt:

Sobald die KPIs definiert sind, ist es entscheidend, die Geschäftsziele in spezifische KI-Ziele zu übersetzen. Wenn das Ziel beispielsweise darin besteht, die Gewinnmarge zu maximieren, könnte das KI-Ziel darin bestehen, die optimalen Preise zu ermitteln, um diese Marge zu erreichen, ohne den Vertrieb negativ zu beeinflussen.

Es ist wichtig, ein Überwachungssystem einzurichten, um die Auswirkungen der KI auf die finanzielle Leistung zu bewerten. Das bedeutet, dass die KPIs regelmäßig überwacht und die KI-Modelle bei Bedarf angepasst werden müssen.
 

3) KI als 100% autonome Lösung betrachten

Die unverzichtbare Rolle des menschlichen Teams

KI kann zwar viele Aufgaben im Zusammenhang mit der Preisanalyse und -anpassung automatisieren, aber sie ist keine 100%ig autonome Lösung. Das menschliche Team bleibt unverzichtbar, um die Ergebnisse zu interpretieren, strategische Entscheidungen zu treffen und die KI-Modelle bei Bedarf anzupassen.

Die Erfahrung und das Wissen des Preisgestaltungsteams sind von unschätzbarem Wert für die Interpretation der von der KI gewonnenen Erkenntnisse. Ihre Fähigkeit, den Marktkontext, die Wettbewerbsdynamik und die Kundenbedürfnisse zu verstehen, ist entscheidend, um fundierte Preisentscheidungen zu treffen.

Überwachung, Lernen und kontinuierliche Anpassung

Künstliche Intelligenz erfordert kontinuierliche Überwachung und Lernen, um ihre Effektivität zu erhalten. Menschliches Feedback ist unerlässlich, um die KI zu trainieren, Fehler zu korrigieren und sich an Veränderungen des Marktes und des Kundenverhaltens anzupassen.

Es ist wichtig, einen Prozess zur regelmäßigen Überprüfung der KI-Ergebnisse und der Anpassungen durch das Preisgestaltungsteam einzurichten. Dies wird dazu beitragen, Bereiche mit Verbesserungsbedarf zu identifizieren und die Leistung des Tools zu optimieren.

4) Ignorieren der Auswirkungen des Wandels auf die Preisgestaltungsteams

Umgang mit internem Widerstand gegen den Einsatz von KI

Die Implementierung eines KI-basierten Pricing-Tools kann zu internem Widerstand unter den Mitgliedern des Pricing-Teams führen. Die Angst vor Automatisierung und die Unsicherheit über die Zukunft ihrer Rollen können erhebliche Hindernisse darstellen.

Um diesen Widerstand zu überwinden, ist es wichtig, das Team von Beginn des Projekts an einzubinden, die Vorteile der KI klar zu kommunizieren und während des Übergangsprozesses Schulungen und Unterstützung anzubieten.

Schulung und Kommunikation als wichtige Hebel

Schulungen sind unerlässlich, damit das Pricing-Team das neue KI-Tool effektiv nutzen kann. Es ist wichtig zu erklären, wie KI funktioniert, welche Aufgaben sie automatisiert und wie sie Zeit für Aktivitäten mit höherem strategischem Wert freisetzt, wie z. B. Datenanalyse und Planung von Preisstrategien.

Offene und transparente Kommunikation ist entscheidend, um Vertrauen aufzubauen und Ängste abzubauen. Es ist wichtig, das Team über den Projektfortschritt, die erzielten Ergebnisse und die Zukunftspläne auf dem Laufenden zu halten.

5) Das Modell nicht an Ihren Sektor oder Produkttyp anpassen

Nicht alle Algorithmen funktionieren im Einzelhandel gleich: Mode, Lebensmittel…

Jede Branche und jeder Produkttyp hat eine andere Dynamik und Preisempfindlichkeit. Ein KI-Modell, das für einen Elektronikhändler gut funktioniert, ist vielleicht nicht für ein Modegeschäft oder einen Supermarkt geeignet.

Es ist wichtig, ein KI-Tool für die Preisgestaltung zu wählen, das sich an die spezifischen Bedürfnisse Ihrer Branche und Produktart anpassen kann. Das bedeutet, dass Sie unter anderem Faktoren wie Saisonalität, Trends, Elastizität der Nachfrage, Wettbewerb und Kosten berücksichtigen müssen.

Beispiele für die Anpassung nach Branche:

• Mode: In der Modebranche ist es wichtig, Trends, Saisonalität, Produktlebenszyklen und die Sensibilität der Kunden für Werbeaktionen zu berücksichtigen.
• Lebensmittel: Im Lebensmittelsektor sind die Verderblichkeit von Produkten, die tägliche Nachfrage, Werbeaktionen und der lokale Wettbewerb wichtige Faktoren, die es zu berücksichtigen gilt.
• Elektronik: Im Elektroniksektor sind die schnelle technologische Entwicklung, der Preiswettbewerb und die Sensibilität der Kunden für Produktmerkmale und -spezifikationen wichtige Faktoren.

6) Bewertung des ROI zu früh (oder mit den falschen KPIs)

Wann und wie man die tatsächliche Wirkung eines KI-Tools misst

Es ist wichtig, dass Sie geduldig sind und sich einen realistischen Zeithorizont für die Bewertung der Investitionsrendite (ROI) eines KI-Tools zur Preisgestaltung setzen. Es kann einige Zeit dauern, bis sich die Ergebnisse vollständig zeigen, da KI Zeit braucht, um zu lernen und ihre Leistung zu optimieren.

Darüber hinaus ist es wichtig, die Auswirkungen von KI anhand der richtigen KPIs zu messen. Es reicht nicht aus, sich auf einen einzigen Indikator zu konzentrieren, sondern es ist notwendig, eine Reihe von Metriken zu berücksichtigen, die die Gesamtauswirkungen des Tools auf das Unternehmen widerspiegeln.

Empfohlene KPIs je nach Implementierungsphase:

• Anfangsphase: In der anfänglichen Implementierungsphase ist es wichtig, sich auf die Qualität der Daten und die Genauigkeit der KI-Modelle zu konzentrieren. Relevante KPIs in dieser Phase können die Datenfehlerrate, die Genauigkeit der KI-Vorhersagen und die Akzeptanz des Tools durch das Pricing-Team sein.
• Zwischenphase: Während die KI optimiert wird, ist es wichtig, ihre Auswirkungen auf Preisentscheidungen zu messen. Relevante KPIs in dieser Phase können die Häufigkeit von Preisanpassungen, die Ausrichtung der Preise an den Geschäftszielen und die Zufriedenheit des Pricing-Teams mit dem Tool sein.
• Spätphase: In der späten Phase der Umsetzung ist es von entscheidender Bedeutung, die Auswirkungen der KI auf die Geschäftsergebnisse zu bewerten. Zu den relevanten KPIs in dieser Phase können die Gewinnspanne, das Umsatzvolumen, der Marktanteil und die Nachfrageelastizität gehören.

Wie Sie den Erfolg Ihres KI-Pricing-Projekts sicherstellen

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die erfolgreiche Implementierung von KI in die Preisstrategie von einer gründlichen Vorbereitung, der Definition klarer Ziele, der Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen, der Anpassung an spezifische Geschäftsanforderungen und der kontinuierlichen Messung der Auswirkungen abhängt.

Mit Reactev und seiner KI-gestützten Dynamic Pricing Software können Einzelhändler, Verkäufer und Direktvertriebsmarken diese Herausforderungen meistern und das volle Potenzial der KI ausschöpfen, um ihre Preisstrategien zu optimieren, die Rentabilität zu steigern und die Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern.

Sind Sie bereit, KI in Ihre Preisstrategie zu integrieren? Fordern Sie eine Demo von Reactev an und finden Sie heraus, wie wir Ihnen helfen können, Ihre Preisgestaltung zu verändern.