23.–24. Oktober 2018 | Kameha Grand, Bonn

Pricing im dynamischen Onlinehandel02.10.2013

Der Preis eines Produkts ist für Kunden der wichtigste Entscheidungsfaktor für den Kauf. Über 70% der Verbraucher geben den Preis als wichtigsten Faktor zur Auswahl des Händlers an, wie Abbildung 1 im aktuellen Whitepaper „Preisbeobachtung im Internet“ zeigt. Ihnen stehen über 400 Preisvergleiche, Schnäppchenblogs und Gutscheinportale zur Verfügung. Der hohen Transparenz auf Kundenseite steht jedoch eine geringere Transparenz auf Anbieterseite entgegen. Dieser Umstand erhöht den Druck auf die Onlinehändler erheblich. Vor allem im Handel mit saisonalen Artikeln werden Produktpreise meist frühzeitig reduziert. Für den Händler stellen sich daher folgende Fragen: Wann passe ich meine Preise an? Woran orientiere ich mich? Welche Grundlage habe ich für die Entscheidungsfindung?

Preisfindung im Onlinehandel

Onlinehändler nutzen sehr unterschiedliche Methoden, um Informationen über Produktpreise am Markt zu ermitteln. So setzen einige Unternehmen verstärkt eigenes Personal zur Wettbewerberbeobachtung ein. Andere Unternehmen haben eigene Software-Lösungen zur Sondierung des Marktes entwickelt. Jedoch stoßen beide Methoden bei einem wachsenden Sortiment und/oder einer Vielzahl an zu beobachtenden Wettbewerbern sehr schnell an ihre Grenzen. In diesem Fall leidet oftmals die Qualität der Analysen. Automatisierte Lösungen schaffen hier Abhilfe und spielen umso mehr Ihre Stärken aus, je komplexer die manuelle Beobachtung wird.

Herausforderungen für die Lösung

Bei der automatisierten Preisbeobachtung liegen die Herausforderungen im „Crawlen“ und „Matchen“ der Produktpreise. Beim Crawlen werden die relevanten Quellen im Internet wie Marktplätze, Preisvergleichsportale und Webshops direkt angebunden, um die Informationen zu Preisen, Produktmerkmalen, Verfügbarkeiten und Versandkosten zu extrahieren. In der Phase des Matchings werden die Daten den Produkten zugeordnet. Oftmals sind die Daten jedoch inkonsistent und erschweren damit die Zuordnung. So wird „HP“ auch als „Hewlett-Packard“ bezeichnet und ein „Kapuzenpullover“ ist mitunter ein „Hoody“. Eine selbstlernende Software ist in diesem Fall die Voraussetzung für hohe Treffergenauigkeiten.

Funktionsweise

Die Funktionsweise automatisierter selbstlernender Lösungen wird im Folgenden verkürzt am Beispiel von blackbee pricing MONITOR gezeigt. Im ersten Schritt wird die Produktliste des Händlers entweder automatisch per XML-Feed angebunden oder manuell eingepflegt. Daraufhin werden die zu beobachtenden Quellen wie Wettbewerber, Preisvergleiche oder Marktplätze definiert und angebunden. Im folgenden Schritt erfolgen das Crawling der Quellen und die Generierung der Liste mit allen Angeboten der Quellen. Dieser Schritt wird entsprechend der Wünsche des Kunden täglich, wöchentlich oder in frei definierbaren Intervallen wiederholt. In der Phase des Matchings werden automatisiert die abgerufenen Angebote der Quellen mit den Produkten des Kunden verknüpft und bereinigt. Lösungen wie blackbee pricing erzielen dabei automatisiert Treffgenauigkeiten von bis zu 99,4%. Die aus den Daten generierten Auswertungen können über eine interaktive Webapplikation jederzeit abgerufen und daraus exportiert werden. Außerdem können Daten aus den Auswertungen genutzt werden, um weitere Merkmale hinzuzufügen oder Zuordnungsfehler zu korrigieren, sodass das System aus diesen Korrekturen selbstständig lernt.

 

 dashboard

 

Nutzen der Lösung

Aufgrund der wachsenden Menge an Daten bietet sich für Shopbetreiber eine automatisierte Erfassung der Wettbewerbsdaten als Grundlage für eine Preisoptimierung an. Dabei sollten die erfassten Daten nicht nur Potenziale zur Preissenkung aufzeigen, sondern auch für Preissteigerungen, wie das folgende Beispiel belegt:

Ein Händler möchte nicht der günstigste Anbieter für ein Produkt sein, aber sich unter den Top 3 befinden. Sein Preis für das Produkt liegt 4€ unter dem des Top 4 Anbieters. Mit einer Preiserhöhung um maximal 3,99€ kann er die Marge seines Produkts erhöhen, ohne eine Position im Preisvergleich zu verlieren.

Für Unternehmen ist das Wissen über die aktuellen Marktpreise des eigenen Sortiments ein strategischer Vorteil gegenüber Marktteilnehmern die dieses nicht haben. Durch den Informationsvorsprung lassen sich Veränderungen im Markt schneller erkennen und Händler erhalten die Möglichkeit, zeitnah zu reagieren oder vor den Mitbewerbern zu agieren. Außerdem sollten automatisierte Lösungen auch einen Überblick über die Preisstrategien der Wettbewerber bieten. Diese Informationen können dann die Basis für die Optimierung der eigenen Strategie bilden.

Vergleicht man den Aufwand und Nutzen einer manuellen Recherche durch Mitarbeiter des Unternehmens mit denen einer automatisierten Lösung, liegt der wirtschaftliche Vorteil der letzteren auf der Hand. Auch in der Betrachtung der Aktualisierungsfrequenz bietet die automatisierte Preisbeobachtung klare Vorteile gegenüber einer manuellen oder eigenentwickelten Lösung.

Ausblick

Das stetige Wachstum des Onlinehandels, die wachsende Markttransparenz und Preisorientierung auf Kundenseite zwingen Händler, ihr Pricing auf einer fundierten Grundlage vorzunehmen. Bei gleichzeitig wachsender Komplexität werden sich automatisierte Lösungen in den nächsten Jahren vom „Kann“ zum „Muss“ entwickeln, um keinen Wettbewerbsnachteil zu erleiden und die eigene Preisstrategie skalierbar umzusetzen. Eine der führenden selbstlernenden Lösungen hierfür ist „blackbee pricing“. Weitere Informationen erhalten Sie auch am Stand von Webdata Solutions auf der diesjährigen NEOCOM sowie beim Vortrag „Marktübergreifende Preisoptimierung im Online-Handel“ am 30.10. um 14 Uhr in der Speakers Corner.

Ioana Sträter
Ioana Sträter
Ioana Sträter

Ioana Sträter verantwortete als ehemalige Geschäftsführerin das Kongress- und Messeprogramm von Management Forum, einem Unternehmen der Verlagsgruppe Handelsblatt. Zum Portfolio gehören neben der NEOCOM auch der Deutsche Handelskongress, der Deutsche Marketingtag, die Content World Konferenz und viele mehr.

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