Welche Einzelhandelsketten steuern ihre Preisgestaltung mit Booper?

Ja, mit zwei unterschiedlichen Ansätzen. Im B2C-Bereich besteht die Herausforderung darin, bei oft umfangreichen und stark umkämpften Sortimenten von einer reaktiven Steuerung zu einer vorausschauenden, messbaren und datengesteuerten Preisstrategie überzugehen.

Im B2B-Bereich stellt sich eine andere Herausforderung: Es gilt, segmentübergreifende Preislisten zu strukturieren, die oft von Fall zu Fall ausgehandelt werden, und die Marge pro Kunde statt pro Artikel im Sortiment zu sichern.

Diese beiden Welten haben weder dieselben Eingabedaten noch dieselben Steuerungsregeln: Ein Großhändler denkt in Geschäftsbedingungen pro Kunde, während ein Lebensmitteleinzelhändler in Verkaufspreisen pro Filiale denkt. Booper passt seine Einstellungen – Geschäftsregeln, Szenarien, Margensicherungsmaßnahmen – an diese für jedes Modell spezifische Logik an.

Für eine Preisgestaltungsabteilung, die sowohl ein Vertriebsnetz als auch das Großhandelsgeschäft steuert, verhindert diese Unterscheidung, dass bei Entscheidungen, die sich in Wirklichkeit auf der Ebene des Kundenvertrags abspielen, eine B2C-Logik angewendet wird.

Booper unterstützt sechs große Branchen: den Lebensmitteleinzelhandel (GSA), den Heimwerker- und Gartenbedarf (GSB), den Fachhandel (GSS – Discounter, Gemischtwaren, Automobil, Kosmetik), Apotheken, Marken und Hersteller von Konsumgütern des täglichen Bedarfs (FMCG) sowie den B2B-Handel über Großhändler und Einkaufszentralen.

Jede Branche hat ihren eigenen Entscheidungsrhythmus: tägliche Anpassungen im E-Commerce, wöchentliche oder zweiwöchentliche Anpassungen bei sensiblen Artikeln im Lebensmitteleinzelhandel, monatliche Anpassungen in den meisten Non-Food-Bereichen. Die Konfiguration von Booper richtet sich nach diesem Rhythmus, anstatt einen einheitlichen Rhythmus vorzuschreiben.

Was sich von Branche zu Branche nicht ändert, ist die zugrunde liegende Logik: die Kombination von Geschäftsregeln und Vorhersagemodellen, um eine Entscheidung zu objektivieren, die heute oft instinktiv oder durch mechanische Anpassung an den Wettbewerb getroffen wird.

Für die Preisgestaltung in einem hier noch nicht aufgeführten Sektor gilt dasselbe Kriterium: Es muss eine ausreichende Anzahl an Artikeln und Filialen vorhanden sein, damit die Empfehlungen statistische Aussagekraft haben.

Die Kunden von Booper sind in Frankreich, Polen, Vietnam und Thailand tätig – Märkte mit sehr unterschiedlichen Wettbewerbs- und Regulierungsbedingungen, weshalb die Plattform von Anfang an so konzipiert wurde, dass sie in mehreren Ländern funktioniert, anstatt diese Funktion erst nachträglich hinzuzufügen.

Konkret bedeutet dies eine zentralisierte Preisgestaltung auf Konzernebene, wobei die lokalen Regeln von Land zu Land angepasst werden können: Steuerrecht, lokaler Wettbewerb, saisonale Schwankungen und Preissensibilität lassen sich in Bangkok nicht auf dieselbe Weise steuern wie in Rennes.

Für einen in mehreren Ländern tätigen Vertriebskonzern vermeidet diese Architektur eine doppelte Implementierung des Tools für jeden einzelnen Markt: Die Konfiguration erfolgt auf Konzernebene mit lokalen Varianten, anstatt für jeden Standort ein eigenes Preismanagement-System neu aufzubauen.

Die Rahmenbedingungen und die anfängliche Konfiguration werden innerhalb weniger Wochen festgelegt: Prüfung der vorhandenen Daten und Prozesse, Festlegung der Prioritäten für einen ersten Anwendungsbereich (ein Bereich, ein Kanal, eine Zone), Anbindung an die Daten sowie Definition der Geschäftsregeln und Margensicherungen.

Die KI-gestützte Steuerung beginnt bereits bei der Inbetriebnahme in diesem ersten Anwendungsbereich – die Teams erhalten täglich Empfehlungen, die sie bestätigen, anstatt auf eine vollständige Einführung zu warten, bevor erste sichtbare Ergebnisse erzielt werden.

Die Ausweitung auf neue Sortimentsbereiche, Länder oder Vertriebskanäle erfolgt anschließend schrittweise im Tempo der Marke, wobei die bereichsübergreifende Steuerung gemeinsam von den betroffenen Abteilungen wahrgenommen wird.

Für eine Unternehmensleitung, die aus Angst vor einem langwierigen Projekt zögert, den ersten Schritt zu wagen, verringert dieser Ansatz mit einem begrenzten Anfangsumfang sowohl das Projektrisiko als auch die Zeit bis zum ersten messbaren Gewinn.

Unsere Kunden verwalten Tausende von Artikeln in Netzwerken, die von einigen Dutzend bis zu mehreren Hundert Filialen reichen, wobei sie auf eine strukturierte Preissteuerung setzen statt auf manuelle Steuerung.

Die Architektur ist so konzipiert, dass sie ohne Neuaufbau skaliert werden kann: Ein zunächst begrenzter Anwendungsbereich (ein Radius, eine Zone) kann anschließend auf das gesamte Netzwerk, auf neue Länder oder neue Kanäle ausgeweitet werden, ohne dass ein Wechsel des Tools oder der Governance-Logik erforderlich ist.

Es ist diese Fähigkeit, die Kapazität schrittweise zu erhöhen – und nicht das Ausgangsvolumen –, die eine industrialisierte Preissteuerung von einer Steuerung per Tabellenkalkulation unterscheidet: Letztere stößt an ihre Grenzen, lange bevor ein komplettes Netzwerk abgedeckt ist.

Für eine Daten- oder IT-Abteilung, die die Skalierbarkeit der Lösung bewertet, ist daher nicht nur das aktuelle Referenzvolumen der richtige Anhaltspunkt, sondern auch die Wachstumskurve des Netzwerks in den nächsten zwei bis drei Jahren.

Nein. Das entscheidende Kriterium ist nicht die Größe der Unternehmensgruppe gemessen am Umsatz, sondern die Komplexität des zu steuernden Netzwerks: die Anzahl der Artikel, Filialen und Vertriebskanäle sowie der Punkt, ab dem eine manuelle Steuerung per Tabellenkalkulation nicht mehr tragbar ist.

Ein mittelständisches Unternehmen mit mehreren Filialen und einem breiten Sortiment profitiert oft stärker von Booper als ein großer Konzern mit einem begrenzten und bereits standardisierten Sortiment, da erst die Kombination aus Volumen und Komplexität den Empfehlungen einen echten statistischen Wert verleiht.

Jede Handelskette verfolgt ihren eigenen Reifeprozess im Bereich der Preisgestaltung: Einige beginnen in einem begrenzten Umfang, um den Ansatz zu testen, andere führen ihn von Anfang an in mehreren Abteilungen oder Ländern ein.

Für die Preisgestaltungsabteilung einer mittelgroßen Handelskette, die intern oft über weniger Data-Science-Ressourcen verfügt als sehr große Unternehmen, bedeutet diese Zugänglichkeit einen entscheidenden Unterschied: Die technische Komplexität liegt weiterhin bei Booper, während die geschäftlichen Entscheidungen in den Händen der Teams bleiben, die die Praxis kennen.