Der Black Friday gilt als Startschuss für die jährliche Weihnachtssaison. Einen Tag nach Thanksgiving, dem amerikanischen Erntedankfest, geben die Händler verschiedenster Branchen Rabatte auf Ihre Produkte. Dieses Jahr fällt der Black Friday auf den 25. November 2022. Wir gehen in diesem Beitrag der Frage nach, welche Use Cases für Personalisierung Händler nutzen, um ihren Kunden ein positives Einkaufserlebnis zu bieten und die Umsatzzahlen zu steigern.
Im Jahr 2021 lag das Umsatzvolumen laut Handelsverband Deutschland (HDE) mit dem Cyber Monday zusammengerechnet insgesamt 4,9 Milliarden Euro. Das entspricht einem Umsatzplus von 27% im Vergleich zum Vorjahr. Spannend bleibt, wie sich die Umsätze 2022 entwickeln. Durch die Inflation und die hohen Energiepreise zeigt sich der Handel nur vorsichtig optimistisch.
Neben dem Black Friday setzen viele Händler auch auf den Cyber Monday am 28. November, sowie auf die Black- und Cyberweek, vom 21. bis 27. November sowie vom 28. November bis 4. Dezember. Jedes Jahr aufs Neue streben Händler an diesen besonderen Rabatt-Tagen danach, Verbraucher zu begeistern. Für ein gelungenes Einkaufserlebnis braucht es neben einigen weiteren Erfolgsfaktoren auch personalisierte Inhalte.
Wir stellen fünf spannende Use Cases für Personalisierung vor, die am Black Friday und darüber hinaus für Umsatzwachstum sorgen und die Kundenbindung stärken:
Automatisierte Newsletter-Kampagnen
Um Kunden auf ein bestimmtes Produkt oder Produktgruppe aufmerksam zu machen, eignen sich zielgruppenspezifische Newsletter. Eine Personalisierungssoftware analysiert die Klick- und Kaufdaten der Kunden und kann so in Sekundenschnelle ermitteln, welche Kunden für die ausgewählten Produkte zugänglich sind. So können Ihre Kunden beispielsweise zeitnah nach dem Besuch im Onlineshop automatisiert einen Newsletter erhalten, der Empfehlungen aus der vorher betrachteten Lieblingskategorie enthält. Durch diese Art von Newsletter-Kampagnen verringern Sie Streuverluste und erhöhen die Reaktionsquote. Mehr über dieses Thema erfahren Sie hier.
Content-Personalisierung
Dem Kunden wertvolle Inhalte bieten, die ihn interessieren – dies ist das Ziel von Content-Personalisierung. Egal, ob es sich um Blogbeiträge, Videos oder Tutorials handelt – Content, der zu den Vorlieben und Interessen der Kunden passt, bringt einen Mehrwert. Der Kunde fühlt sich gut beraten, da er Informationen und Tipps zu einem für ihn relevanten Thema erhält. Dem Händler wiederum gelingt es mit diesem Service, den Kunden enger an sich zu binden. Mehr zum Thema Content-Personalisierung erfahren Sie hier.
Dynamische Empfehlungsboxen
Lassen Sie Kunden selbst entscheiden, was sie sehen. Das können Sie durch Empfehlungsboxen umsetzen, in denen der Kunde seine Lieblingskategorie selbst wählt und durch einen Klick darauf personalisierte Empfehlungen aus dieser Kategorie erhalten. So fördern Sie das Cross-Selling, da der Kunde mehr vom Gesamtsortiment sieht. Hier erfahren Sie mehr über dieses Thema.
Zeitplan für Aktionen
Gerade während der Black- und Cyberweek ist es hilfreich, die Zeiträume mit den geplanten Produkt-Aktionen prominent für die Kunden im Onlineshop zu platzieren. Hier können Sie die individuell passenden Produkt-Empfehlungen für den jeweiligen Kunden in Ihre Agenda einbinden. Zudem können Sie rund um vordefinierte Aktionsprodukte personalisierte Produktempfehlungen platzieren.
Product-Bundles
Bieten Sie Ihre Kunden ein „Produktpaket“ von zwei, drei oder beliebig vielen Produkten. Ein Bundle enthält Produkte die z.B. im Onlineshop oft zusammen geklickt oder gekauft werden. Ein Duschgel und eine passende Lotion dazu oder ein Lego-Spielzeug mit weiteren Artikeln aus dieser Lego-Serie. Die Bundles haben den Vorteil, dass Kunden Zeit bei der Produktsuche sparen. Ein Rabatt für das Bundle kann zudem einen zusätzlichen Kaufanreiz bieten. Mehr zum Thema Bundles lesen Sie hier.
Sie möchten Personalisierung für Ihr Business nutzen? Kontaktieren Sie uns hier, wir beraten Sie gern!
- Preliminary figures project a revenue growth of 18 percent
- EBIT increases by 50 percent
EBITDA reached 22.24 million euros, compared to 17.24 million euros in the previous year (adjusted for the one-off effect of the sale of AWEK microdata). EBIT increased by almost 50 percent and stood at 17.19 million euros in comparison to an adjusted 11.48 million euros in the previous year.
Based on these results, the EBIT-margin (on sales) after nine months in the fiscal year 2022 reached 15.2 percent (9M 2021, adjusted: 12.0 percent).
The increase in revenue and earnings is based on growing Saas-revenue, as well as strong existing customer business and traditional software license revenue with new clients.
Based on the results achieved already as well as the outlook for the remaining months in 2022, the Management Board confirms its forecast for fiscal year 2022 as well as the medium-term outlook until the end of fiscal year 2023.
The nine-month announcement is scheduled to be published on November 28, 2022.
- Umsatz steigt nach vorläufigen Zahlen um 18 Prozent
- EBIT wächst um 50 Prozent
Das EBITDA erreichte 22,24 Mio. Euro nach 17,24 Mio. Euro im Vorjahr (angepasst um den Einmaleffekt des Verkaufs der AWEK microdata). Das EBIT konnte um fast 50 Prozent gesteigert werden und lag nach neun Monaten bei 17,19 Mio. Euro nach adjustierten 11,48 Mio. Euro im Vorjahr. Die aus diesen Ergebnissen resultierende EBIT-Marge (auf den Umsatz) erreichte nach neun Monaten des Geschäftsjahres 15,2 Prozent (9M 2021, adjustiert: 12,0 Prozent).
Die Umsatz- und Ertragssteigerung basiert auf der weiteren Zunahme der SaaS-Einnahmen, einem starken Bestandskundengeschäft sowie klassischen Softwarelizenzumsätzen mit Neukunden.
Der Vorstand bestätigt auf der Grundlage der bereits erreichten Ergebnisse sowie des Ausblicks auf die verbleibenden Monate seine Prognose für das Geschäftsjahr 2022 sowie die mittelfristige Prognose bis zum Ende des Geschäftsjahres 2023.
Die Veröffentlichung der Neunmonatsmitteilung erfolgt voraussichtlich am 28. November 2022.
Im Zuge des digitalen Wandels und weiterer Innovationen im Einzelhandel werden Kundendaten immer wichtiger. Aber diese Entwicklungen gehen nicht ohne Risiken einher. Laut Cisco machen sich 86 % der Verbraucher Sorgen um den Schutz ihrer Daten und 19 % der Befragten haben schon einmal eine Geschäftsbeziehung mit einem Einzelhändler beendet, weil dieser in ihren Augen ihre persönlichen Daten unzureichend schützte.
Vor allem die Innovation kassenloser Geschäfte hat eine Kontroverse über die Datennutzung ausgelöst. In diesen hocheffizienten und in Bezug auf die Customer Experience optimierten Stores, gibt es kein Kassenpersonal. Stattdessen kommen verschiedene Technologien in den Geschäften zum Einsatz, um die Einkäufe der Kunden für einen automatischen Bezahlvorgang zu verfolgen.
Bei der bekanntesten Version der kassenlosen Technologien verfolgen hunderte Kameras jeden Schritt des Kunden. Aber genau diese Art des Einkaufens ohne Kassenscan hat zu einer Kluft zwischen den Verbrauchern geführt: Es gibt diejenigen, die von der Effizienz der Systeme begeistert sind, und diejenigen, die noch zögern, diese Formate zu besuchen. Doch es gibt noch weitere Möglichkeiten, um Grab&Go-Formate zu implementieren, die mehr Kunden von der Idee und der Innovationskraft eines scanless Shops überzeugen können.
Die Bedenken gegenüber dem kamerazentrierten Modell
Viele kassenlose Ladenformate verlassen sich ausschließlich auf Kameras, die zusammen jeden Winkel des Ladens einsehen können und täglich Tausende von Kundenbildern aufnehmen. Obwohl in der Regel keine Gesichtserkennung eingesetzt wird, zögern einige Kunden, für einen Einkauf Bilddaten von sich aufnehmen und speichern zu lassen.
Laut Street Fight Magazine haben Verbraucher in den USA verschiedene Bedenken in Hinblick auf den Einsatz kamerabasierter Kassensysteme. So sehen sie „das Potenzial für Datenschutzverletzungen, einen Mangel an rechtlicher Verantwortlichkeit für den Schutz von Kundendaten und sogar potenziell negative Auswirkungen auf Menschen mit niedrigem Einkommen und Farbige.“
Aus Sicht der Einzelhändler werfen die Kameras vorwiegend logistische Probleme auf. Zwar ist es in der Vergangenheit nur selten gelungen, das Kamerasystem zu überlisten, aber es ist nicht unmöglich: Ein Technologiereporter testete das Store-Konzept und beging einen Ladendiebstahl in einer Amazon Go-Filiale. Er zog sich einfach auf der Toilette während des Einkaufs um. Der Durchschnittseinkäufer wird dies in der Regel nicht tun, aber diese Anekdote beweist, das Fehlerpotenzial eines Store-Konzeptes, welches ausschließlich Kamera-basiert funktioniert.
Zudem beinhaltet der Preis eines kamerazentrierten Store-Konzeptes die Kosten für die Kameras, die Kosten für die Verarbeitung sowie die Speicherung des gesamten Filmmaterials. Einem Artikel von Focal Systems zufolge müssen Geschäfte, die Kameras verwenden, zudem Regalgewichtssensoren mit einer Genauigkeit von mindestens 95 % einsetzen, was weitere Kosten verursacht.
Alternativen zu In-Store-Kameras
Um die Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes auf Kundenseite zu minimieren und die Genauigkeit beim Erkennen der Produkte im Laufe der Zeit zu erhöhen, bietet GK GO einen anderen Ansatz für kassenlose Geschäfte. In einer GK GO-Filiale sind keine Videoaufnahmen erforderlich, da GK Shekel Product Aware System und die 3D-LiDAR-Technologie von Hitachi einsetzt, um festzustellen, welche Artikel zu welchem Zeitpunkt die Regale verlassen haben und wer diese entnommen hat.
Die Vorteile eines kamerafreien Ladens sind vielfältig. Der erste Pluspunkt liegt in der Auswahlfreiheit der Kunden. Denn bei GK GO gibt der Store-Besucher sein Einverständnis zur gemeinsamen Nutzung von Daten. Wenn er zustimmt, erhält er ein personalisiertes Einkaufserlebnis mit Empfehlungen und Sonderangeboten, die auf seinem Smartphone angezeigt werden. Außerdem erhält der Kunde Warenkorb-Updates in Echtzeit. So kann er den zu zahlenden Betrag für seinen Einkauf jederzeit einsehen.
Wenn ein Kunde sich gegen die gemeinsame Nutzung von Daten entscheidet, kann er den Laden trotzdem als Gast besuchen. In diesem Fall ist kein Datentransfer erforderlich, der Kunde kann vor dem Verlassen des Ladens beispielsweise an einem Paytower bezahlen.
GK GO reduziert auch die Gesamtbetriebskosten und die Markteinführungszeit für neue Produkte. Durch die Verwendung von LiDAR, eine Form des dreidimensionalen Laserscannings, müssen Einzelhändler keine großen Bilddaten verarbeiten, damit die Software die Produkte erkennt. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen genügen einige wenige Gewichtsproben, um ein neues Produkt einzuführen.
Für den Ladenbau erfordert LiDAR keine besondere Beleuchtung oder bauliche Maßnahmen. Diese Systeme können höher als Kameras positioniert werden, wodurch ein potenzieller Störfaktor im Store-Design vermieden wird. Wenn das Geschäft optisch kaum Veränderungen aufweist, sind skeptische Kunden wahrscheinlich eher bereit, die neuen Technologien auszuprobieren.
Der Schutz der Privatsphäre sollte die Innovation nicht einschränken
Prognosen besagen, dass sich die Zahl der Self-Scanning-Läden bis 2027 verdreifachen wird, daher ist es wichtig, dass sich die Kunden mit den neuen Innovationen im Laden wohlfühlen. GK GO erleichtert die Umstellung, denn hier haben die Kunden die Wahl, wie sie einkaufen, denn der Schutz der Kundendaten nimmt einen großen Stellenwert ein.
Wenn Sie mehr über GK GO erfahren möchten, besuchen Sie unsere Website oder vereinbaren Sie noch heute einen Gesprächstermin mit uns.
Viele Händler setzen auf Content-Personalisierung, um die User Experience zu verbessern, die Kundenbindung zu stärken und ihre Erfolgskennzahlen zu optimieren. In diesem Beitrag erfahren Sie, was sich hinter dem Begriff Content-Personalisierung verbirgt, wie sie in die Kundenkommunikation integriert werden kann und wie Douglas und Betti Bossi diese Form der Personalisierung in der Praxis umsetzen.
Was bedeutet Content-Personalisierung im Handel?
Unter Content-Personalisierung versteht man die nutzerspezifische Anpassung von Inhalten an den verschiedenen Kundenkontaktpunkten seitens des Händlers. Es geht also darum, wertvolle Inhalte zu schaffen, die für den Nutzer individuell relevant sind, z.B. in der App, im Newsletter oder auf der Website.
Ein wichtiger Faktor dabei: Das Ausspielen des Contents in Echtzeit. Denn ein für den Nutzer wertvoller Content sollte immer der aktuellen Situation entsprechen. In der Regel ist es nicht relevant, was den Kunden vor zehn Monaten interessierte. Wenn ein Kunde zum Beispiel im Frühjahr einen Außenstrahler gekauft hat, wird er wahrscheinlich nicht auf Inhalte mit ähnlichen Angeboten im Herbst reagieren, aber er könnte an anderen Artikeln für Hof und Garten interessiert sein. Eine gute Personalisierungslösung reagiert ab dem ersten Klick auf die Bedürfnisse eines jeden Kunden und lernt in Echtzeit mit jedem weiteren Klick dazu.
Content-Personalisierung nutzt sowohl den Händlern, als auch den Kunden: Die Kundenbindung wird gestärkt, da nur solche Inhalte ausgespielt werden, die für den Kunden relevant sind. Das schafft Vertrauen. Und dies wiederum führt zu höheren Klick- und Kaufraten und in letzter Konsequenz zu mehr Umsatz auf Händlerseite.
Wie beziehen Händler Content-Personalisierung in die Kundenansprache ein?
Je nach Intention des Händlers, hat personalisierter Content die Funktion zu informieren, zu unterhalten, zu beraten oder zu inspirieren. Bei der Content-Form sind der Kreativität der Händler keine Grenzen gesetzt.
Ein Beispiel sind themenspezifische Beiträge im Blog eines Baumarktes. Auf Basis der Interessen des Shop-Besuchers werden passende Beiträge gezeigt, die ihn informieren und beraten. Ein Pflanzen- und Garten-interessierter Kunde sieht dann die Beiträge, die zu dieser Kategorie passen, z.B. Texte über die Pflege von Pflanzen oder welche Gewächse sich für ein Hochbeet eignen, . Ein Hobby-Gartenbauer erhält dann eher Beiträge zu den Themen Baustoffe und DIY-Bauanleitungen.
Anderes Beispiel: Ein Fashionhändler, verschickt zwei Mal jährlich ein Print-Magazin an seine Kunden. Neben einem allgemeinen Teil mit bunt gestreuten Inhalten zum Thema Mode sind auf zehn Seiten personalisierte Beiträge zu finden. Hier liest der Kunde auf ihn zugeschnittene Artikel zu Styling-Themen inkl. Produktempfehlungen, auf Basis seines Klick- und Kaufverhaltens im Onlineshop.
Content-Personalisierung bei Douglas: Beauty-Stories im Onlineshop
Europas führender Anbieter für Beauty setzt auf eine ganzheitliche individuelle Kundenansprache mit vielen verschiedenen Use Cases in Sachen Personalisierung.
Seit Kurzem erhalten Kundinnen und Kunden auch personalisierte Content-Empfehlungen auf der Startseite des Douglas-Onlineshops angezeigt. GK AIR Personalization berechnet hier die passenden „Beauty Stories“, also Beiträge rund um Pflege und Kosmetik, auf Basis des Klick- und Kaufverhaltens der Onlineshop-Besucher. Dabei lernt die KI-Lösung die Zusammenhänge aus Produkt- und Content-Interaktion im Shop und kann so die am besten passenden Beauty-Stories für jeden Kunden anzeigen.
Content-Personalisierung bei Betti Bossi: Die passenden Rezepte in Onlineshop und App
Betty Bossi ist Teil der Coop-Unternehmensgruppe und bietet seit 2001 als Online-Portal verschiedene Produkte und Dienstleistungen rund ums Kochen, Backen und Genießen an. Um im Onlineshop-Kunden ein personalisiertes Einkaufserlebnis zu liefern, setzt das Unternehmen GK AIR Personalization ein. Neben relevante Produktempfehlungen erhalten Betti-Bossi-Kunden Content-Empfehlungen in Form von passenden Rezepten. So gelingt es Betti Bossi, User Experience und Umsatz zu steigern.
Möchten Sie mehr zum Thema Content-Personalisierung erfahren? Kontaktieren Sie unseren Experten Mr. Personalization auf LinkedIn oder via E-Mail Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein!
Die Verkaufszahlen im Handel können aus den unterschiedlichsten Gründen schwanken. Etwas so Einfaches wie der Wochentag kann das Einkaufsverhalten einer Person beeinflussen. Dies wiederum stellt eine Herausforderung für Einzelhändler dar, die danach streben, die richtigen Produkte im Angebot zu haben, genau dann, wenn ein Kunde sie wünscht.
Diese Herausforderung ist besonders komplex für Lebensmittelhändler, da sie Frische- und Verfallsprodukte verkaufen. Nach Angaben des Umweltprogramms der Vereinten Nationen geht jedes Jahr etwa ein Drittel aller weltweit produzierten Lebensmittel verloren oder wird verschwendet. Daher müssen Lebensmittelhändler einen Weg finden, um ihren Anteil an den jährlich 1,3 Milliarden Tonnen verschwendeter Lebensmittel zu reduzieren.
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz ist ein Weg, dieses Vorhaben in der Praxis umzusetzen. Durch intelligente Pricing-Algorithmen, maximieren Händler den Erfolg ihrer Umsatz- und Ertragsstrategien. Sie unterbreiten ihren Kunden ein gutes Angebot und minimieren gleichzeitig Lebensmittelabfälle.
„Einzelhändler stehen vor einem breiten Spektrum von Herausforderungen. So müssen sie Lösungen für Verbraucher finden, die einerseits mehr Nachhaltigkeit fordern und gleichzeitig ein frischeres und großes Sortiment erwarten, aus dem sie wählen können. Außerdem müssen sie sich mit einem zunehmenden Wettbewerb auf dem Markt auseinandersetzen, der durch eine immer schwieriger werdende globale Wirtschaft, wachsende Komplexität sowie steigende Kosten verursacht wird. Die Kombination von GK CLOUD4RETAIL, GK AIR und IBM Consulting bietet umfassende Lösungen, die es Einzelhändlern ermöglichen, ihre Infrastruktur zu digitalisieren, ihre Geschäftsstrategie durch datenbasierte Entscheidungen zu reformieren und Spitzentechnologie einzusetzen, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Insbesondere im Lebensmitteleinzelhandel leisten diese Lösungen einen enormen Beitrag zur Vermeidung von Lebensmittelverschwendung, indem sie die Preise dynamisch an das jeweilige Fälligkeitsdatum und andere externe Faktoren anpassen. Gemeinsam entwickeln IBM und GK heute Lösungen, die dem Einzelhandel helfen, die Herausforderungen von morgen zu meistern“, weiß Jens Spring, Senior Partner Recruitment Leader der IBM Partner Ecosystem – Germany.
Was ist GK AIR Dynamic Pricing?
GK AIR Dynamic Pricing ermöglicht Einzelhändlern eine bessere Kontrolle über ihre Warenbestände und eine Bepreisung der Artikel, die positiv auf die Kundenbindung einzahlt. Das Software-as-a-Service-Angebot ist in der IBM Cloud mit IBM Kubernetes und Red Hat OpenShift verfügbar. Diese IBM- Integrationen bringen KI-gestützte Preisgestaltung in jede Umgebung, ob lokal vor Ort, in der Cloud oder via IBM Cloud Satellite. Diese Partnerschaft ermöglicht es Einzelhändlern, den Lebenszyklus von Produkten mit begrenzter Haltbarkeit nachhaltiger zu gestalten.
"Die IBM Cloud bietet genau die Flexibilität, die Einzelhandelskunden benötigen", sagt Jens Scholz, CEO der GK Artificial Intelligence for Retail AG. "Einzelhändler haben unterschiedliche Anforderungen an die Lösungen, die sie besitzen – insbesondere wie und wo – sie gehostet werden. Die Fähigkeit von IBM Cloud, die Bedürfnisse von Einzelhändlern unabhängig von ihrer Umgebung zu erfüllen, ist der Schlüssel zu unserer Partnerschaft."
Durch die Zusammenarbeit von GK Software und IBM können sowohl stationäre als auch E-Commerce-Händler maschinelles Lernen einsetzen, um eine große Auswahl an Preisvariablen zu berücksichtigen. Zu diesen Variablen gehören aktuelle und historische Daten, Bestände, Transaktionsdaten, Unternehmensziele, Preise der Wettbewerber, saisonale Trends und regionale Faktoren wie das Wetter. Die KI-Lösung schlägt dann den optimalen Preispunkt und die Abverkaufsdaten für Produkte vor, um Kunden zum Kauf zu motivieren und die Nachhaltigkeit zu erhöhen.
Wie funktioniert GK AIR Dynamic Pricing?
Der Umgang mit GK AIR Dynamic Pricing ist einfach. Das Personal in der Filiale scannt die Produkte und gibt den aktuellen Lagerbestand sowie das Mindesthaltbarkeitsdatum in eine auf den LEH zugeschnittene Pricing-App ein. Intelligente Pricing-Algorithmen ermitteln dann den optimalen Preis für jedes Produkt.
Die KI-basierte Pricing-Lösung stützt sich auf aktuelle und historische Daten, um das ideale Abverkaufsdatum von Produkten mit kurzem Lebenszyklus vorherzusagen. Abhängig davon, wie stark das prognostizierte Verkaufsdatum vom tatsächlichen Verfallsdatum abweicht, passt GK AIR Dynamic Pricing den Produktpreis an. Liegt beispielsweise die Prognose für den Verkauf drei Tage vor Ablauf des Verfallsdatums, empfiehlt die Dynamic-Pricing-Lösung einen höheren Preis, als wenn das Mindesthaltbarkeitsdatum für den nächsten Tag datiert ist. Der Preis stellt das Gleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage her und stellt so sicher, dass der Preis für die Kunden und den Einzelhändler angemessen ist.
Zusätzlich erstellt GK AIR Dynamic Pricing eine Datenbank für Bestands- und Verfallsdaten. Durch die Digitalisierung des Prozesses gelingt dem Händler ein transparentes Reporting für seine Filiale.
Was sind die Vorteile von GK AIR Dynamic Pricing und der Partnerschaft mit IBM?
Die Vorteile von GK AIR Dynamic Pricing gehen über Ad-hoc-Preisänderungen in der Filiale hinaus und ermöglichen eine Preisoptimierung über den gesamten Sortiments- und Produktlebenszyklus. Dies ist besonders wichtig für die Mode-, Luxus- und Beautyindustrie, die ebenfalls von der Zusammenarbeit von GK und IBM profitiert. In diesen Branchen reicht die dynamische Preisgestaltung von Beginn des Produktlebenszyklus, über die Wachstums- und Reifephase bis hin zur Abverkaufssphase.
Unabhängig von der Branche ist es schwierig, ein komplettes Sortiment so detailliert und häufig zu bepreisen, wie es zur Gewinnsteigerung erforderlich ist. Als nachfragebasierte und KI-gesteuerte Preisoptimierungslösung hilft GK AIR Dynamic Pricing Einzelhändlern, ihren Preisfindungsprozess nicht nur zu automatisieren, sondern auch zu optimieren. So bleibt Zeit, sich auf strategische Entscheidungen zu konzentrieren, um die Verkaufs-KPIs insgesamt zu verbessern.
Die Partnerschaft zwischen GK und IBM ist zudem darauf ausgerichtet, Einzelhändler während des gesamten Integrationsprozesses zu unterstützen. Michael Scheibner, Chief Strategy Officer, GK Software SE: "Unsere Zusammenarbeit mit IBM bietet Einzelhandelskunden eine ganzheitliche Lösung, die über das Know-how zur Integration der GK-Technologie in die IBM Cloud hinausgeht. IBM berät die Kunden auf der Grundlage seiner langjährigen Branchenerfahrung und hilft ihnen, ihre Strategie, das tägliche Doingsowie ihre Technologie zu optimieren."
Wie können GK AIR Dynamic Pricing und IBM Ihrem Unternehmen helfen?
Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Sie mit GK AIR Dynamic Pricing und IBM Cloud Ihren Umsatz steigern und Lebensmittelabfall reduzieren können, besuchen Sie unsere Website oder kontaktieren Sie uns!
Today, GK and Comdata, Inc., a FLEETCOR company, announced a strategic partnership for Comdata to offer truck stops and convenience store retailers a single point-of-sale (POS) solution that empowers ongoing innovation. The partners will present their cutting-edge technology solutions in tandem at booths #6844 and #6053 at the NACS Show from Oct. 2-4, 2022.
As the industry standard for commercial payments for over 50 years, Comdata is constantly investing in new ways to improve the customer experience. Most recently, the technology provider turned to GK to update the tech stack for its SmartDESQ application. SmartDESQ will now be connected to GK CLOUD4RETAIL via GK OmniPOS.
The integration of GK’s advanced cloud and point-of-sale technology will transform Comdata’s SmartDESQ into a next-generation retail platform. Comdata can now offer the GK omnichannel suite of solutions, enabling truck stops and convenience store retailers to improve the customer experience and drive operational efficiencies.
“At Comdata, we have spent years cultivating strong relationships in the trucking industry, both with mom-and-pop truck stops and with some of the largest major oil chains in the country,” said Matthew Miller, Vice President of Merchant Services, FLEETCOR. “By partnering with GK, we can ensure our customers have access to the most innovative and flexible solutions including POS and payments capabilities, self-checkout kiosks, hardware independence, mobility and much more.”
Working together, Comdata and GK have developed the industry’s most advanced retail platform, simplifying the store environment and driving business innovation. As both companies expand their reach within the truck stop and convenience store industries, they will also continually deliver new value driving solutions, helping retailers thrive by better serving customers.
“GK’s role in convenience and truck stop retailing is growing rapidly,” said Bill Miller, Vice President of Sales, GK. “The ability to process Comdata fleet cards in both the store and forecourt with GK is an industry game-changer. Our partnership and integrated solutions with Comdata will drive significant value to fuel retailers of all sizes, from a single site to the largest enterprises globally.”
GK and Comdata will be presenting their solutions at booths #6488 and #6053 at the NACS Show from Oct. 2-4, 2022. GK will showcase its suite of retail solutions, including omnichannel POS, Self-Checkout, Mobile POS, Self-Scan, QSR, Fuel and Comdata Fleet payments and more.
To learn more, register to meet with the GK and Comdata teams at the NACS Show here.
Dynamic Pricing, also die dynamische Preisbestimmung im Handel, ist nach wie vor ein viel diskutiertes Thema. Explodierende Ticketpreise bei Bruce Springsteen haben die Debatte um Dynamic Pricing erneut hoch kochen lassen. Angesichts immenser Vorverkaufs-Preise von bis zu 5.000 Dollar spricht die Presse von „Wucher“, „Mondpreisen“ und „unverschämt teuren Tickets“. Der Anbieter selbst hat in diesem Zusammenhang erklärt, seine Ticketpreise dynamisch und entsprechend der Nachfrage zu bestimmen – Ticketpreise von mehr als 5.000 Dollar erklärt das jedoch nicht zwingend. Dieser Blog-Beitrag erklärt, warum Dynamic Pricing nicht gleich Dynamic Pricing ist.
Unter dem Terminus „Dynamic Pricing“ werden häufig verschiedenste Methoden der dynamischen Preisbestimmung zusammengefasst. Diese reichen von vergleichsweise simplen, regelbasierten Verfahren bis hin zu intelligenten Lösungen, die vielzählige Einflussfaktoren automatisiert verarbeiten und auf Basis derer selbstständig Preisentscheidungen treffen. Um das Für und Wider von Dynamic Pricing sachlich diskutieren zu können, ist es von entscheidender Bedeutung, zu verstehen, warum Händler überhaupt auf diese Technologien setzen. Denn entgegen der medialen Debatte betreiben die meisten Einzelhändler Preisoptimierung NICHT, um ihre Kunden abzuzocken oder sich unverhältnismäßig zu bereichern. Sie tun es in den meisten Fällen schlicht, um im Wettbewerb mit anderen Anbietern zu überleben.
Auch, wenn sich die mediale Debatte häufig auf die bekanntesten Anwendungsfelder wie Hotels, Flüge oder Veranstaltungstickets bezieht, wird (dynamische) Preisoptimierung inzwischen branchenübergreifend eingesetzt. Seit der E-Commerce Riese Amazon Anfang der 2000er Jahre mit dynamischer Preissetzung begonnen hat, hat sich die Technologie rasant verbreitet. Dadurch hat sich in den vergangenen zwei Jahrzehnten der Wettbewerbsdruck in vielen Branchen vervielfacht. Besonders in den vergangenen drei Jahren haben starke Schwankungen sowohl der Kunden-Nachfrage als auch der Einkaufspreise diesen Effekt zusätzlich verstärkt. In vielen Branchen ist es deshalb inzwischen schlicht zu einer Notwendigkeit geworden, Preise regelmäßig anzupassen, um im Wettbewerb bestehen zu können. Der Preis spielt hierbei eine zentrale Rolle, sodass es für Händler zunehmend wichtig geworden ist, ihre Preisgestaltung dynamisch an die jeweils aktuelle Wettbewerbssituation anpassen zu können. Darüber hinaus ist der Einzelhandel durch den öffentlichen Druck und natürlich auch durch seinen eigenen Anspruch dazu angehalten, nachhaltig und zugleich rentabel zu wirtschaften. Dies ist nur mit einer adaptiven Preisgestaltung möglich, bei der die Nachfrage auf Kundenseite und der Lebenszyklus der Produkte gleichermaßen beachtet werden. Diese Aufgabe ist mit manuellen Preisprozessen heute nicht mehr zu bewältigen, insbesondere je breiter und tiefer das Sortiment eines Händlers ist. Um langfristig im Wettbewerb bestehen zu können und ein gesundes Wachstum zu erreichen, sind die meisten Händler deshalb auf Dynamic Pricing angewiesen.
Und dennoch: Dynamic Pricing ist nicht gleich Dynamic Pricing. Wie die zur Verfügung stehenden Technologien eingesetzt werden, entscheidet jeder Händler individuell. Selbstverständlich ist es rein technisch möglich, hochdynamische, stündlich wechselnde Preise anzubieten, die sich eng an der aktuellen Kundennachfrage orientieren. Ob jedoch Preissprünge zwischen 50 und 5.000 Dollar zugelassen werden (wie im Fall der Bruce Springsteen Tickets), liegt allein in der Hand des einzelnen Händlers. Will heißen: Wenn ein Konzert-Ticket 5.000 Dollar kostet, dann ist das mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit genau so gewollt. Denn unabhängig davon, welche Dynamic Pricing Technologie ein Händler einsetzt – der Händler ist einer Preisoptimierungs-Lösung nicht ausgeliefert. Selbst, wenn Preise durch eine KI berechnet werden, kann und muss der Händler (ggf. mit Unterstützung des Software-Anbieters) diese entsprechend seiner Strategie konfigurieren und vor allem entsprechende Regelwerke und Grenzen definieren. Welche Möglichkeiten sollte eine Software zur Preisoptimierung in diesem Zusammenhang bereitstellen?
- Die Frequenz von Preisanpassungen sollte flexibel bestimmbar sein:
Dynamische Preisgestaltung muss nicht bedeuten, dass sich Preise stündlich ändern. Auch wöchentliche Preiswechsel können einem Händler helfen, sich aktiv im Wettbewerb zu positionieren. - Die Volatilität von Preisanpassungen sollte mittels der Dynamic Pricing Software begrenzt werden können:
So kann der Händler festlegen, welche Preissprünge er maximal zulässt und extreme Preissprünge von vornherein ausschließen. - Die Dynamic Pricing Software sollte grundsätzlich mit Preisgrenzen arbeiten:
Dynamic Pricing Verfahren (und insbesondere KI-basierte Lösungen) sind grundsätzlich dazu in der Lage, eigenständig optimale Preise für jedes Produkt zu berechnen. Sie folgen dabei aber schlicht den Gesetzmäßigkeiten der Mathematik und ein solches Gesetz kann lauten „hohe Nachfrage, hoher Preis – extreme Nachfrage, extremer Preis“. Rein mathematisch ist das eine korrekte Entscheidung. Und genau hier ist der Händler gefordert, Verantwortung zu übernehmen und dafür Sorge zu tragen, dass die eingesetzte Software im Rahmen moralischer und ethischer Grenzen agiert. Kurzum: Der Händler muss dem System Grenzen vorgeben, innerhalb derer es Preise setzen kann. So werden extreme Preise grundsätzlich ausgeschlossen.
Fazit: Mit einer leistungsfähigen und zugleich seriösen Dynamic Pricing Lösung, kann man von einer wettbewerbsfähigen Preisgestaltung profitieren – ohne Extrempreise wie die der Bruce Springsteen Tickets zuzulassen. Und das gilt für jede beliebige Branche, nicht nur für den speziellen Fall der Konzerttickets. Für den erfolgreichen Einsatz von Dynamic Pricing ist es entscheidend, den Synergie-Effekt zwischen Mensch und Maschine bestmöglich auszuschöpfen, indem der Entscheidungsspielraum beider strategisch zielführend und zugleich verantwortungsbewusst definiert wird. Sie möchten wissen, wie das in der Praxis umgesetzt wird? Sprechen Sie mich gerne direkt via Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein! an oder besuchen Sie eines unserer Web-Seminare.
B2B-Personalisierung unterstützt Sie als Händler, ihren Einkaufsprozess kundenorientiert zu gestalten, was sich wiederum positiv auf Ihre Kundenbindung und Erfolgskennzahlen auswirkt. Durch den Einsatz von Personalisierung erhalten Ihre Kunden auf Basis ihrer persönlichen Präferenzen individuelle Produktangebote und Inhalte.
Die Geschäftsbeziehung zwischen zwei Unternehmen erfordert eine andere Kundenkommunikation als zwischen einem Unternehmen und den Endverbrauchern. Das spiegelt sich auch in punkto Personalisierung wider. In diesem Beitrag erfahren Sie mehr über Kundenbedürfnisse im B2B-Handel, welche Kundenkanäle für B2B-Händler Priorität haben und welche Use Cases für Personalisierung Sie über die verschiedenen Kundenkanäle gewinnbringend einsetzen können.
Anforderungen an B2B-Händler
Ein Unterschied von B2B- und B2C-Handel betrifft die jeweilige Kundengruppe mit ihren spezifischen Bedürfnissen:
- B2B-Kunden möchten i.d.R. schnell zum passenden Produkt gelangen (statt nach Artikeln zu stöbern)
- Sie treffen eher rationale Entscheidungen, Impulskäufe spielen keine Rolle.
- Eine persönliche Beratung ist i.d.R. wichtig für B2B-Kunden, da es zum Teil um hohe Investitionen und komplexe Produkte geht.
- Der Kaufprozess an sich ist komplexer für den B2B-Kunden: Unternehmen arbeiten mit Beschaffungssystemen und zum Teil mit komplexen Einkaufsstrukturen.
- Lager- bzw. Lieferbedingungen spielen eine wichtige Rolle.
- B2B-Kunden erwarten einen umfassenden Kundenservice inklusive technischem 24/7 Support, hohe Personalkompetenz sowie angemessene Zahlungs- und Liefermöglichkeiten.
Die wichtigsten Kundenkanäle im B2B-Handel
Eine Personalisierungsstrategie über die unterschiedlichen Touchpoints hinweg, zahlt auch im B2B-Handel auf ein positives Kundenerlebnis ein und hilft dabei, sich vom Wettbewerb abzugrenzen.
Der Verkauf über den eigenen Onlineshop gewinnt auch im B2B-Handel einen immer größeren Stellenwert. Laut einer Statista-Umfrage von 2021 sind dies die beliebtesten Verkaufskanäle im B2B-Handel in Deutschland:
- Platz 1: der eigene Onlineshop mit 56%
- Platz 2: die Bestellhotline, der Außendienst und schriftliche Bestellungen mit je 47%
- Platz 3: der stationäre Fachhandel mit 37%.
B2B-Personalisierung über verschiedene Kundenkanäle
Die Verknüpfung der Daten aus den Online- und Offlinekanälen bringt einen großen Pluspunkt in punkto effektiver, personalisierter Kundenansprache. Je mehr Daten für die Personalisierungslösung zur Verfügung stehen, umso treffender fallen die Empfehlungen aus. Unsere KI-Lösung GK AIR Personalization schafft so Einkaufserlebnisse, die 1:1 auf die persönlichen Bedürfnisse Ihrer Kunden zugeschnitten sind.
Personalisierung im B2B-Onlineshop
Um die persönliche Beratung ein Stück weit in den Onlineshop zu bringen, setzt ein Großteil der B2B-Händler auf personalisierte Empfehlungen und Inhalte. Das kann durch die Integration verschiedener, personalisierter Flächen in unterschiedlichen Bereichen im Onlineshop gelingen. Es existieren zahlreiche Möglichkeiten, Ihre Kunden zu inspirieren und zu unterstützen. Hier lesen Sie eine Auswahl:
- Empfehlungen für neue Produktsortimente oder aus der Lieblingskategorie des Kunden auf der Startseite
- Die Ergebnisliste in der Produktsuche mit passenden Produktempfehlungen ergänzen und Nulltrefferseiten mit individuellen Empfehlungen aufwerten
- Optisch ähnliche Alternativen für ausverkaufte Produkte auf der Produktdetailseite anzeigen, durch den Einsatz von Image Similarity
- Ergänzen Sie den Warenkorb Ihrer Kunden mit Empfehlungen für passende Produkte
- Bieten Sie Product-Bundles auf der Produktdetailseite an
- Empfehlen Sie passende Ratgeber /Videos zu erklärungsbedürftigen Produkten
Personalisierung im B2B-Newsletter oder auf Printerzeugnissen
Ein beliebtes Kundenbindungsinstrument im B2B-Handel sind der Newsletter und Printerzeugnisse, z.B. der Katalog. Auch hier lohnt es sich, durch personalisierte Flächen Ihre Kunden zu inspirieren und so in den Onlineshop zu führen. Integrieren Sie beispielsweise:
- Produktempfehlungen aus der Lieblingskategorie des Empfängers
- Personalisierte Coupons für relevante Produktkategorien Ihrer Kunden
- Personalisierte Banner, um die Aufmerksamkeit des Empfängers auf ein bestimmtes Produkt/Produktgruppe zu lenken
Personalisierung für Außendienstmitarbeiter / Verkaufspersonal in der Filiale über das Beratertablet
Der Außendienst ist im B2B-Handel ist nach dem Onlineshop und neben der Bestellhotline und schriftlichen Bestellungen der zweitwichtigste Kundenkanal. Das Außendienst-Team sollte alle verfügbaren Kundeninformationen – kanalübergreifend – abrufbereit haben, z.B. über ein Tablet. Dazu gehören u.a. die letzten Käufe der Kunden im Online-Store oder in der Filiale, Wunschlisten im Onlineshop und relevante Produktempfehlungen auf Basis des Kundenverhaltens. So kann auf das Verkaufspersonal in der Filiale das Beratungsgespräch optimal auf den Kunden abstimmen. Hier erfolgt die Identifikation z.B. über die Kundenkarte oder E-Mail-Adresse. Die Informationen aus dem Beratungsgespräch fließen anschließend über den Außendienst oder das Personal in der Filiale in den Datenpool zurück und stehen bei der nächsten Interaktion, egal an welchem Touchpoint, zur Verfügung.
Personalisierung im Filialgeschäft über Kassenbon und Instore-TV
Coupons in Papierform via Kassenbon oder digital auf dem Smartphone sind auch bei vielen B2B-Kunden beliebt. Um Ihre Einlösequote aktiv zu erhöhen, können Sie Ihren Kunden Coupons für Sortimente vorschlagen, die sie wirklich benötigen oder mögen. Unsere KI-Lösung berechnet diese Produkte für den jeweiligen Kunden automatisch, z.B. mit Hilfe der Identifizierung des Kunden über die Kundenkarte.
B2B-Händler können durch den Einsatz von KI auch auf Digital-Signage-Flächen in der Filiale vollautomatisch Echtzeit-relevanten Content anzeigen. Je nach Zielstellung, können verschiedene Szenarien umgesetzt werden, z.B. zur Umsatzfestigung bei aktuell nachfrage-relevanten Artikeln oder das Pushen von deckungsbeitragsstarken Produkten.
B2B-Personalisierung in der Praxis
B2B-Personalisierung bei Covetrus
Covetrus ist ein weltweit agierendes Technologie- und Dienstleistungsunternehmen für die Tiergesundheitsbranche. Um die Online-Customer-Journey zu optimieren, setzt Covetrus auf personalisierte Inhalte im Onlineshop und Newsletter durch den Einsatz von KI um. Verschiedene personalisierte Flächen mit unterschiedlichen Empfehlungslogiken sorgen für ein Einkaufserlebnis, das individuell auf den jeweiligen B2B-Kunden abgestimmt ist.
So beispielsweise auch in der Produktsuche. Gerade im Fall einer Null-Treffer-Ergebnisliste über die Produktsuche bieten die personalisierten Produktvorschläge auf Basis des Verhaltens aller Kunden im Shop eine gute Möglichkeit, dem Kunden ein passendes Produkt anzubieten.
Relevante Product-Bundles bei Würth
Die Würth-Gruppe ist der führende Anbieter in der Entwicklung, Herstellung und dem Vertrieb von Montage- und Befestigungsmaterial. Das Unternehmen ist sowohl im B2B- als auch B2C-Handel tätig. Im Onlineshop setzt Würth Produktempfehlungen ein, die durch GK AIR Personalization in Echtzeit berechnet werden. Dabei bietet Würth seinen Kunden so genannte „Product-Bundles“. Das Product-Bundle besteht aus zwei oder mehr Produkten, die in Beziehung zueinanderstehen oder in Beziehung zum Kunden stehen. Diese Kombi-Angebote erfahren eine hohe Resonanz bei Onlineshop-Kunden: Würth generiert 29% des Umsatzes aus Empfehlungen auf der Produktdetailseite durch Product-Bundles.
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Die gesamte Wertschöpfungskette für Lebensmittel, von der Landwirtschaft bis zum Verbraucher, kämpft mit großen Abfallmengen. Diese sind teuer, umwelt- und klimaschädlich. Allein im Lebensmitteleinzelhandel fallen in Deutschland jährlich rund 500.000 Tonnen Abfälle an*. Die damit einhergehenden Umsatz-Verluste liegen bei fast 2,5 Milliarden Euro**. Der Handel gerät zunehmend unter Druck – denn viele Tonnen Abfall könnten vermieden werden. Das Einführen intelligenter Lösungen, um nachhaltiger und wirtschaftlicher zu arbeiten, steht deshalb bereits auf der Agenda vieler Einzelhändler.
Doch gerade im Lebensmitteleinzelhandel ist das eine immense Herausforderung. Zwei Punkte schlagen hier besonders zu Buche: Zum einen bestehen große Teile der Sortimente aus Frische- und Verfallsprodukten mit kurzen bis sehr kurzen Lebenszyklen. Zum anderen verlangt ein proaktiver und stringenter Abverkauf dieser Produkte oftmals viel Zeit seitens der Filialmitarbeiter – und das täglich. Frische- und Verfallsprodukte müssen regelmäßig geprüft und wenn nötig aussortiert oder neu etikettiert werden. Oft sind die Filialmitarbeiter aber ohnedies schon stark ausgelastet – vom Personalmangel ganz zu schweigen. Ressourcenschonend zu arbeiten, bedeutet hier also vor allem, robuste Prozesse zu schaffen, die einfach in die täglichen Abläufe in der Filiale zu integrieren sind und keinen Mehraufwand für das Personal erzeugen.
Daten als Voraussetzung für effektives Pricing
Nun liegt die Vermutung mehr als nahe, dass sich diese Herausforderungen mit dem aktuellen Stand der Digitalisierung und Technologisierung vergleichsweise einfach lösen lassen müsste. Jedoch ist das in der Tat nicht der Fall. Der stationäre Handel verfügt im Gegensatz zum E-Commerce nach wie vor kaum über die dafür notwendige Daten-Grundlage. Um Abverkaufsprozesse proaktiv und datengetrieben steuern zu können, wären hochgradig aktuelle Bestands- und Haltbarkeitsdaten auf SKU (Stock Keeping Unit)-Ebene nötig. Genau diese Daten sind oft nicht vorhanden und werden auf absehbare Zeit auch nicht automatisiert bereitgestellt werden können. Gelebte Praxis in der Filiale ist daher immer noch die tägliche Sichtprüfung betreffender Produkte. Hierbei kontrollieren insbesondere im Lebensmitteleinzelhandel die Filialmitarbeiter täglich die MHDs (Mindesthaltbarkeitsdaten) der Frischeprodukte sowie die zugehörigen Restbestände und diskontieren händisch die Artikel, die am dringendsten abverkauft werden müssen. Dieser Prozess ist sehr zeit- sowie personalaufwändig und darüber hinaus fehleranfällig.
Solange SKU-bezogene MHD- und Bestandsdaten nicht automatisiert erfasst werden können (z.B. über RFID Technologie, also das automatische und berührungslose Identifizieren und Lokalisieren von Produkten mittels Radiowellen), braucht es eine alternative Lösung, die zumindest den Prozess in der Filiale Software-gestützt vereinfacht – im besten Fall sogar optimiert. Zu diesem Zweck hat GK eine neue App entwickelt: Die InStore Check & Price App. Sie ist eine praktische Ergänzung zur bewährten Preisoptimierungs-Lösung GK AIR Dynamic Pricing und wurde für die besonderen Herausforderungen des stationären Einzelhandels entwickelt. Im ersten Schritt unterstützt die App die Mitarbeiter in der Filiale durch Software-gestütztes Bestands- und MHD-Management. Dadurch schaffen die Filialmitarbeiter im Rahmen ihres täglichen Arbeitsablaufs die Datengrundlage, die einen vorausschauenden und agilen Abverkauf verderblicher Waren möglich macht. Auf dieser Grundlage kann die Dynamic Pricing Lösung im zweiten Schritt über die App optimale Abverkaufs-Preise bzw. Rabatte berechnen. Wichtig ist dabei, dass das System datengestützte Entscheidungen trifft (statt zum Beispiel 50% auf alles), die auf der aktuellen Nachfrage auf Kundenseite beruhen. Je nachdem, wieviel Zeit bis zum endgültigen Abverkaufsdatum bleibt, stellt die Lösung ad-hoc rabattierte Preise oder Discounts für jedes Produkt bereit.
InStore Check & Price App: Einfach in bestehende Prozesse zu integrieren
Entscheidend ist, dass die InStore Check & Price App an die Prozesse angeknüpft, die in der Filiale ohnedies schon existieren. Auch mehrstufige Prozesse mit verschiedenen Verantwortlichkeiten innerhalb der Filiale können mit der App umgesetzt werden, beispielsweise erfasst Person 1 die Informationen zu den Produkten mittels Scanfunktion in der App und Person 2 ändert die Preise. Die Applikation hat damit den großen Vorteil, dass sie nah am jeweils bestehenden Prozess funktioniert und ohne zusätzliches Personal oder Technik (z.B. Elektronische Preisschilder) auskommt.
Zusammengefasst profitieren Händler im LEH durch das zielgenaue Bepreisen von Frische- und Verfallsprodukten von folgenden Mehrwerten:
- Durch das proaktive Bepreisen der Frische- und Verfallsprodukte reduzieren Händler ihre Lebensmittelabfälle und gestalten so ihr Geschäft nachhaltiger.
- Durch den höheren Abverkauf erreichen Händler auch einen höheren Umsatz (statt Verlusten durch nicht verkaufte Ware).
- Zudem erreichen Händler mit dem Digitalisieren des Prozesses durch die InStore Check & Price App ein transparentes Reporting für ihre Filiale.
Über das Bepreisen von Frische- und Verfallsprodukten hinaus, übernimmt die auf Künstlicher Intelligenz basierende Pricing-Software GK AIR Dynamic Pricing auch die Bepreisung des gesamten Sortiments. So sind Händler in der Lage, täglich optimale Preisentscheidungen zu treffen – für jedes Produkt und für jede Filiale oder jeden Verkaufs-Kanal. So werden nicht nur Abschriften reduziert, sondern darüber hinaus der Erfolg von Umsatz- und Ertragsstrategien optimiert. Gesamtheitlich erreichen Händler damit eine planvolle und vor allem nachhaltige Wirtschaftlichkeit. Weitere Details zum Einsatz von Dynamic Pricing im Lebensmitteleinzelhandel lesen Sie in meinem Blogbeitrag „Dynamic Pricing im LEH – 5 Lösungsansätze“. Wenn Sie zudem generell mehr über aktuelle Entwicklungen in punkto dynamische Preise im Handel erfahren möchten, lege ich Ihnen das Interview “Das Potenzial der Preise” von Stores + Shops mit Jens Scholz, CEO von prudsys | Member of the GK Software Group ans Herz.
* https://www.fleischwirtschaft.de/wirtschaft/nachrichten/Lebensmittelverschwendung-Zu-viel-im-Muell-44156
** https://www.rundschau.de/artikel/bilanz-zur-lebensmittelverschwendung-im-leh
