Die KI-basierte Preisgestaltungssoftware, die Ihre Preise zuverlässiger macht, Ihr Angebot steuert und Ihre Margen steigert.

Booper richtet sich an große Einzelhandelsketten und mittelständische Unternehmen mit einem umfangreichen Sortiment an Produktreferenzen und Transaktionsdaten: Lebensmitteleinzelhandel, Non-Food-Einzelhandel, Baumärkte, Kosmetik, Fachhandel sowie B2B-Netzwerke. Die Plattform ist für Unternehmen mit mehreren Filialen oder mehreren Vertriebskanälen konzipiert, die ihre Preisgestaltung strukturieren und ihre Rentabilität auf industrielle und messbare Weise steuern möchten.

Diese Ausrichtung ergibt sich aus der Funktionsweise der BOOPER MPS-Engine: Sie kombiniert Geschäftsregeln mit Prognosemodellen, was ein ausreichendes Datenvolumen (Verkaufshistorie, Produktstammdaten, Filialdaten) voraussetzt, damit die Prognosen und Empfehlungen einen echten statistischen Wert haben. Eine Handelskette mit einem breiten Sortiment oder einem Netzwerk aus mehreren Dutzend Filialen profitiert stärker von diesem Ansatz als ein Unternehmen mit einem sehr begrenzten Sortiment.

Diese Branchenvielfalt spiegelt sich in den Unternehmen wider, die Booper bereits begleitet hat – von großen nationalen Netzwerken wie einem unserer Kunden aus der Lebensmittelbranche (über 1.700 Filialen) über regional verankerte Mehrmarken-Konzerne wie die Barbotteau Group in der französischen Karibik bis hin zu B2B-Akteuren mit spezifischen Verrechnungspreisstrategien. Jeder verfolgt seinen eigenen Reifegrad im Bereich der Preisgestaltung – von einer noch weitgehend manuellen Steuerung hin zu einer vorausschauenden und automatisierten Steuerung.

Für eine Vertriebs- oder Preisgestaltungsabteilung, die Booper evaluiert, ist daher nicht so sehr die Branche entscheidend, sondern vielmehr die Komplexität des zu steuernden Netzwerks (Anzahl der Filialen, Kanäle, Artikel) sowie die Notwendigkeit, von einer reaktiven Preisgestaltung – die oft in Tabellenkalkulationen erfolgt – zu einer strukturierten und messbaren Steuerung überzugehen.

Im Gegensatz zu Tools, die auf statischen Regeln oder Tabellenkalkulationen basieren, kombiniert Booper künstliche Intelligenz, Vorhersagemodelle und Fachwissen aus dem Einzelhandel. Die Plattform analysiert kontinuierlich Umsätze, den Wettbewerb, saisonale Schwankungen und das Kaufverhalten, um nachvollziehbare Empfehlungen zu erstellen – anstatt starre Regeln anzuwenden, die den Kontext außer Acht lassen.

Dieser Unterschied zeigt sich zunächst in der Art der getroffenen Entscheidung: Ein herkömmliches Tool wendet eine vordefinierte Regel an (beispielsweise eine systematische Anpassung an den niedrigsten Marktpreis), ohne die tatsächlichen Auswirkungen auf die Nachfrage oder die Marge zu messen. Booper simuliert diese Auswirkungen vor der Anwendung, wobei es sich auf die produktspezifischen Elastizitäten stützt, wodurch aus einer generischen Regel eine auf quantifizierten Prognosen basierende, fundierte Entscheidung wird.

Ein weiterer Unterschied liegt in der Größenordnung, in der Entscheidungen getroffen werden können: Eine Steuerung per Tabellenkalkulation stößt schnell an ihre Grenzen, sobald mehr als einige hundert Artikel oder einige Dutzend Filialen vorhanden sind, während die Booper-Plattform für komplexe, filial- oder länderübergreifende Netzwerke konzipiert ist – mit zentraler Steuerung und lokaler Flexibilität. Sie ermöglicht somit den Übergang von einer manuellen und reaktiven Preisgestaltung zu einer strategischen, vorausschauenden und nachvollziehbaren Steuerung der Preisentscheidungen.

Für eine Preisgestaltungsabteilung verändert dieser Wandel die Art der Arbeit der Teams: Es wird weniger Zeit damit verbracht, die Preise für jedes einzelne Produkt zu berechnen und zu überprüfen, und mehr Zeit für strategische Entscheidungen (Marge, Wettbewerbsfähigkeit, Preisimage) auf der Grundlage bereits simulierter und dokumentierter Empfehlungen aufgewendet.

Ja. Booper richtet sich an Fachanwender (Preisgestaltung, Kategorie-Management, Marketing, Finanzen) und nicht an Datenwissenschaftler. Jede Empfehlung wird durch klare Kennzahlen untermauert: erwartete Auswirkungen auf Marge, Absatzmengen und Wettbewerbsfähigkeit, Begründung anhand der verwendeten Daten sowie alternative Szenarien.

Diese Transparenz dient einem konkreten Zweck: Eine von einem Algorithmus generierte Preisempfehlung ohne Erläuterung lässt sich nur schwer überprüfen und noch schwerer gegenüber der Vertriebs- oder Finanzleitung verteidigen. Indem Booper die Faktoren aufzeigt, die zu einer bestimmten Empfehlung geführt haben (Nachfrageentwicklung, Wettbewerbsposition, Margenvorgaben), ermöglicht es den Teams, die zugrunde liegende Logik nachzuvollziehen, anstatt lediglich ein Ergebnis anzuwenden.

Diese Übersichtlichkeit stützt sich auch auf die vorgeschlagenen alternativen Szenarien: Anstelle einer einzigen Lösung können die Teams mehrere Optionen vergleichen (beispielsweise eine defensive gegenüber einer offensiven Haltung gegenüber einem Wettbewerber) und diejenige auswählen, die am besten zu ihrer aktuellen Geschäftsstrategie passt, wobei sie für jede Option einen klaren Überblick über die Kompromisse zwischen Marge, Absatzvolumen und Preisimage haben.

Für die Preisgestaltung ist diese Verständlichkeit entscheidend für die tatsächliche Umsetzung der Empfehlungen auf lange Sicht: Teams, die ihre Preisentscheidungen verstehen und begründen können, stehen auch gegenüber der Geschäftsleitung stärker dazu, was die allgemeine Preisgestaltung der Marke stärkt, anstatt sie durch die Abhängigkeit von einem als undurchsichtig empfundenen Tool zu schwächen.

Die Prognosemodelle von Booper basieren auf bewährten Methoden der Datenwissenschaft und werden anhand realer historischer Daten (Umsätze, Preise, Werbeaktionen, Wettbewerb) trainiert, die für jeden Kunden spezifisch sind. Sie werden regelmäßig neu kalibriert, um Veränderungen im Kundenverhalten und auf den Märkten zu berücksichtigen, und Konsistenzprüfungen sowie Leistungsindikatoren ermöglichen eine kontinuierliche Messung der Zuverlässigkeit der Prognosen.

Diese kontinuierliche Neukalibrierung trägt einer Realität im Einzelhandel Rechnung: Ein Modell, das einmal auf der Grundlage feststehender historischer Daten trainiert wurde, verliert zunehmend an Genauigkeit, wenn sich das Kaufverhalten, der Wettbewerb oder das wirtschaftliche Umfeld verändern. Durch die regelmäßige Einbeziehung aktueller Umsatzdaten korrigieren die Booper-Modelle ihre Prognosen laufend, anstatt einen mittlerweile überholten Trend fortzuschreiben.

Zuverlässigkeit beruht auch auf Erklärbarkeit: Die von der Plattform generierten Empfehlungen und Prognosen werden durch die Faktoren ergänzt, die ihnen zugrunde liegen (Saisonalität, Werbeaktionen, aktuelle Trends, Kontextfaktoren), was es den Fachteams ermöglicht, eine Empfehlung zu verstehen, zu überprüfen und bei Bedarf anzupassen, anstatt einer „Black Box“ zu folgen. Diese Transparenz hat Kunden überzeugt, wie beispielsweise einen unserer Kunden aus der Lebensmittelbranche, bei dem die Fähigkeit, Automatisierung und die Entscheidungshoheit der Fachteams in Einklang zu bringen, ein entscheidendes Auswahlkriterium war.

Für den Bereich Preisgestaltung oder Daten ist diese Kombination aus kontinuierlicher Neukalibrierung und Erklärbarkeit entscheidend für die tatsächliche Umsetzung der Empfehlungen durch die Teams: Ein zuverlässiges, aber undurchsichtiges Modell lässt sich auf Dauer nur schwer befolgen, während ein zuverlässiges und verständliches Modell dauerhaft in die Entscheidungsprozesse integriert wird.

Ja. Die Booper-Plattform ist so konzipiert, dass sie sich in die wichtigsten IT-Umgebungen des Einzelhandels einbinden lässt: ERP-Systeme, BI-Tools, PIM-Systeme, Kassensysteme und bereits vorhandene Preisgestaltungslösungen. Die Integration basiert auf Standard-Konnektoren und sicheren APIs, wodurch sich Booper nahtlos in das bestehende Ökosystem einfügen lässt, ohne dass eine vollständige Neugestaltung der Architektur erforderlich ist.

Diese Integration basiert auf einem Data Loader, der sich an bereits vorhandene Informationsströme (Textdateien, ERP-Exporte, Datenbanken, APIs) anpassen kann, anstatt ein einheitliches Format oder Protokoll vorzuschreiben. Das Ziel besteht nicht darin, das Informationssystem des Kunden umzugestalten, sondern sich auf pragmatische Weise damit zu verbinden: Abruf der erforderlichen Daten (Preise, Kosten, Umsätze, Bestände, Referenzdaten), Verarbeitung auf der Plattform und anschließende Bereitstellung der Empfehlungen in den Fachanwendungen, die von den Teams bereits genutzt werden.

Dieser Ansatz begrenzt die Auswirkungen auf die IT-Organisation und ermöglicht eine schrittweise Einführung: Zunächst kann ein erster Bereich angebunden werden (eine Kategorie, ein Kanal, ein Land) und anschließend erweitert werden, anstatt bereits zu Beginn des Projekts eine vollständige Integration zu verlangen – ein entscheidender Faktor für Konzerne, deren IT-System im Zuge von Übernahmen oder organisatorischen Veränderungen schrittweise aufgebaut wurde.

Sowohl für eine IT-Abteilung als auch für eine Preisgestaltungsabteilung verringert dieser Ansatz, bei dem es um die Anbindung statt um den Ersatz geht, das Projektrisiko und beschleunigt die Inbetriebnahme, ohne dass man auf ein Modernisierungsprojekt des Informationssystems warten muss, das zudem oft mehrere Jahre dauert. Weitere Einzelheiten finden Sie auf der Seite „Integration und Überwachung“.

Nein. Booper ist so konzipiert, dass es direkt von den Fachteams (Preisgestaltung, Category Management, Marketing, Finanzen) genutzt werden kann, ohne dass eine spezielle Datenteam erforderlich ist. Die künstliche Intelligenz ist in einfache und anschauliche Benutzeroberflächen integriert, und eine methodische Begleitung hilft den Nutzern dabei, die Ergebnisse zu interpretieren und ihre Entscheidungsprozesse bei der Preisgestaltung zu strukturieren.

Diese Zugänglichkeit beruht auf der Art und Weise, wie die Ergebnisse dargestellt werden: Jede Empfehlung oder Prognose wird von klaren Kennzahlen (erwartete Auswirkungen auf die Marge, das Volumen und die Wettbewerbsfähigkeit) sowie den Faktoren begleitet, die diese erklären – und nicht von bloßen Rohdaten aus dem Modell, die nur ein Datenteam interpretieren könnte. Die Fachteams arbeiten mit Szenarien und Regeln, die sie verstehen (Margenschwellen, geschäftliche Vorgaben), während die KI-Engine die zugrunde liegenden Berechnungen übernimmt.

Die methodische Begleitung rundet dieses Konzept ab: Sie hilft Unternehmen, die sich erstmals mit KI-gestützter Steuerung befassen, ihre Entscheidungsprozesse zu strukturieren (wer genehmigt was, nach welchen Kriterien), anstatt sie mit einem technischen Tool allein zu lassen. Dies ist besonders relevant für mittelgroße Netzwerke, die intern oft über weniger Data-Science-Kompetenzen verfügen als sehr große Unternehmen, aber mit denselben Herausforderungen hinsichtlich der Zuverlässigkeit von Preisentscheidungen konfrontiert sind.

Für eine Vertriebsleitung erweitert das Fehlen technischer Voraussetzungen den Kreis der Unternehmen, die eine vorausschauende Preissteuerung einführen können: Die Komplexität der Datenwissenschaft verbleibt beim Anbieter, während die geschäftliche Entscheidung (wo welche Strategie mit welchen Prioritäten anzuwenden ist) in den Händen der Teams liegt, die die Praxis kennen.

Zu den wichtigsten Vorteilen einer KI-basierten Preisgestaltungslösung wie Booper zählen eine messbare Margensteigerung, eine einheitlichere Preisgestaltung zwischen den Filialen, ein geringerer Zeitaufwand für manuelle Berechnungen sowie eine verbesserte Fähigkeit, die Auswirkungen von Entscheidungen bereits vor deren Umsetzung abzuschätzen.

Die Margenverbesserung ist auf den Übergang von einer einheitlichen oder annähernd einheitlichen Preisgestaltung zu einer differenzierten und simulierten Preisgestaltung zurückzuführen: Jede Entscheidung (Preisanpassung, Preisnachlass, Anpassung an den Wettbewerb) wird auf der Grundlage quantifizierter Prognosen und nicht aufgrund von Intuition getroffen, wodurch unnötige Preisnachlässe und schlecht abgestimmte Preiserhöhungen vermieden werden. Die Preisübereinstimmung zwischen den Filialen ergibt sich ihrerseits aus einer zentralisierten Steuerung, die lokale Entscheidungen durch gemeinsame Geschäftsregeln regelt und gleichzeitig die notwendige Flexibilität für die Besonderheiten jedes Gebiets lässt.

Die Lösung ermöglicht es zudem, Werbekampagnen abzusichern, indem ihre Auswirkungen auf Absatzmengen und Margen bereits vor dem Start simuliert werden, und die Wettbewerbsfähigkeit gegenüber der Konkurrenz durch eine zuverlässigere und reaktionsschnellere Marktbeobachtung zu verbessern. Diese Vorteile verstärken sich gegenseitig: Eine bessere Steuerung erleichtert die Analyse, eine bessere Analyse führt zu besseren Empfehlungen, und besser verstandene Empfehlungen werden von den Teams besser umgesetzt.

Für die Geschäftsleitung oder die Vertriebsabteilung geht es um mehr als nur um punktuelle Margensteigerungen: Es geht darum, die Preisgestaltung in einen messbaren und datengesteuerten Prozess zu verwandeln, der sich an einen Einzelhandelsmarkt anpassen kann, der durch zunehmenden Wettbewerbsdruck und eine immer stärkere Preissensibilität der Kunden gekennzeichnet ist.