Preisnachlässe und Lagerräumung: Optimieren Sie Ihre Preisnachlässe und beschleunigen Sie den Abverkauf Ihrer Lagerbestände

Künstliche Intelligenz verwandelt die Preisreduzierung von einer empirischen in eine vorausschauende Entscheidung: Durch die Verknüpfung von Verkaufsdaten, Lagerbeständen, saisonalen Schwankungen, Preisen und Kaufverhalten schätzt sie die tatsächlichen Auswirkungen jeder Preisreduzierungsstufe, bevor diese angewendet wird, und ermittelt den Zeitpunkt sowie den Rabatt, die den Absatz maximieren, ohne mehr Marge als nötig einzubüßen.

Konkret kombiniert BOOPER MPS diese prädiktive Analyse mit einer operativen Suchmaschine: Die Modelle beschränken sich nicht darauf, vergangene Trends zu beobachten, sondern simulieren verschiedene Reduzierungsszenarien (zeitlich und nach Intensität) und projizieren deren Auswirkungen auf die Nachfrage, den Restbestand und die Marge – Produkt für Produkt und Filiale für Filiale.

Dieser Ansatz behebt die klassischen Probleme des manuellen Preisnachlasses: zu späte Preisnachlässe, die Kapital im Lager binden, oder zu frühe Preisnachlässe, die die Marge bei Produkten schmälern, die sich zum vollen Preis verkauft hätten. Die KI verfeinert ihre Empfehlungen zudem anhand der tatsächlichen Verkaufszahlen, die nach jeder Preisnachlasswelle erfasst werden. So lässt sich der Kurs im Laufe der Saison anpassen, anstatt sich an einen starren Plan halten zu müssen.

Für einen Einzelhändler hat diese vorausschauende Steuerung der Preisnachlässe direkte Auswirkungen auf die Rentabilität am Saisonende und auf den Lagerumschlag: weniger Restbestände, weniger in der Eile beschlossene Last-Minute-Preisnachlässe und eine bessere Kontrolle des Preisimages, da die Preisnachlässe durch Daten und nicht durch einen allgemeinen Zeitplan gerechtfertigt sind.

Eine Software zur Optimierung von Preisnachlässen, auch als „Markdown-Software“ bezeichnet, legt jeden Preisnachlass auf der Grundlage seiner simulierten Auswirkungen auf Nachfrage, Lagerbestand und Marge fest, anstatt einen festen Prozentsatz auf eine gesamte Kategorie anzuwenden. Genau das bietet das Modul für Preisnachlässe und Lagerabverkauf von BOOPER MPS, der Plattform von BOOPER, einem französischen Anbieter von Preisgestaltungssoftware seit 2014.

Konkret identifiziert die Lösung risikobehaftete Bestände, simuliert verschiedene Reduzierungsszenarien (hinsichtlich Zeit und Umfang), empfiehlt schrittweise Reduzierungsstufen für jeden Artikel und jede Filiale und wertet anschließend jede Kampagne aus, um die nächste zu optimieren. Ihre Teams behalten die Kontrolle über die geschäftlichen Regeln, wie beispielsweise Mindestmargen und vertriebliche Vorgaben.

Um Lösungen zu vergleichen, sind drei Kriterien entscheidend: die Detailgenauigkeit der Berechnung (Artikel und Filiale, nicht nur die Kategorie), die Möglichkeit, vor einer Entscheidung Simulationen durchzuführen, sowie die Verknüpfung mit der Umsatzprognose und den bereits geplanten Werbeaktionen. Erfahren Sie, warum es sinnvoll ist, Preisgestaltung, Werbeaktionen und Preisnachlässe auf einer einzigen Plattform zu bündeln.

BOOPER MPS stützt sich bei der Optimierung des Lagerabbaus hauptsächlich auf fünf Datengruppen: Verkaufshistorie, Lagerbestände, Preise, Aktionskalender und Filialdaten (Standort, Format, Kundenstruktur). Externe Faktoren wie das Wetter oder die Preise der Konkurrenz können hinzukommen, um die Empfehlungen noch weiter zu verfeinern.

Die Verkaufshistorie ist die wichtigste Grundlage: Sie ermöglicht es dem Modell, die für jedes Produkt und jede Verkaufsstelle spezifische Abverkaufsgeschwindigkeit zu erlernen und somit zwischen einem Artikel, der lediglich Zeit benötigt, und einem Artikel, der sich tatsächlich am Ende seines Lebenszyklus befindet, zu unterscheiden. In Verbindung mit den Lagerbeständen bestimmt sie die relative Dringlichkeit jeder Preisnachlassentscheidung. Die Aktionskalender verhindern ihrerseits, dass ein Preisnachlass eine bereits für denselben Zeitraum geplante Verkaufsaktion untergräbt.

BOOPER benötigt für den Einstieg keine perfekte Datenbasis: Ein Data Loader passt sich an bestehende Datenströme an (ERP-Exporte, Textdateien, Datenbanken, APIs), sodass bereits verfügbare Quellen angebunden werden können, ohne auf eine Neugestaltung des Informationssystems warten zu müssen. Die Empfehlungen werden mit zunehmender Datenhistorie immer präziser, doch die Plattform liefert bereits mit den grundlegenden Verkaufs- und Bestandsdaten verwertbare Ergebnisse.

Für den Bereich Preisgestaltung oder Category Management ist die Qualität der Eingabedaten nach wie vor der wichtigste Faktor für die Zuverlässigkeit der Empfehlungen: Je mehr Saisonen und Aktionszyklen die Verkaufshistorie abdeckt, desto besser lernt das Modell, atypische Verhaltensweisen (Ausverkauf, Lieferengpässe bei Wettbewerbern, Wetterkapriolen) zu antizipieren, anstatt lediglich einen vergangenen Trend fortzuschreiben.

Ein manueller Preisnachlass basiert auf allgemeinen Regeln (z. B. „-30 % nach 6 Wochen ohne ausreichenden Umschlag“) und auf der Einschätzung der Teams, die relativ einheitlich auf eine gesamte Kategorie angewendet werden. Ein KI-gesteuerter Preisnachlass stützt sich hingegen auf Vorhersagemodelle, die die tatsächlichen Auswirkungen jeder Rabattstufe – Produkt für Produkt und Filiale für Filiale – simulieren, bevor der Preisnachlass ausgelöst wird.

Der Unterschied liegt vor allem in der Detailgenauigkeit und der Vorausschau. Eine allgemeine Regel behandelt einen Artikel, der sich noch gut verkauft, und einen Artikel am Ende seines Lebenszyklus im selben Geschäft gleich, da es nicht möglich ist, Tausende von Artikeln einzeln zu analysieren. Der KI-gesteuerte Ansatz hingegen bewertet für jedes Produkt seine individuelle Absatzdynamik, seinen Lagerbestand und seine Saisonalität, um einen spezifischen Rabattsatz und einen spezifischen Zeitpunkt für den Preisnachlass vorzuschlagen.

Ein weiterer Unterschied liegt in der Korrekturschleife: Manuelles Markdown wird nach der Festlegung selten neu bewertet, während die KI-gesteuerte Steuerung ihre Empfehlungen im Laufe der nach jeder Rabattwelle beobachteten tatsächlichen Verkaufszahlen anpasst, wodurch eine Kurskorrektur möglich ist, bevor sie kostspielig wird. Beide Ansätze können nebeneinander bestehen: Die Teams behalten die Kontrolle über die geschäftlichen Regeln (Mindestmargen, vertriebliche Vorgaben), während die Vorhersagemaschine das optimale Niveau innerhalb dieses Rahmens verfeinert.

Für einen Einzelhändler mit mehreren Filialen verändert dieser Übergang von manuellen Preisnachlässen zu vorausschauenden Preisnachlässen vor allem den Umfang, in dem detaillierte Entscheidungen getroffen werden können: Es wird möglich, Tausende von Preisnachlassentscheidungen individuell anzupassen, ohne den Arbeitsaufwand der Teams zu erhöhen, was sich direkt auf die am Ende der Saison erhaltene Gesamtmarge auswirkt.

Ja. BOOPER MPS ermittelt für jedes Produkt den Zeitraum, in dem ein Preisnachlass die größte Wirkung auf die Nachfrage hat, um zwei klassische Fallstricke zu vermeiden: einen zu früh eingeleiteten Preisnachlass, der Margen bei Verkäufen opfert, die zum vollen Preis getätigt worden wären, und einen zu spät eingeleiteten Preisnachlass, der nicht mehr ausreicht, um den Lagerbestand vor Saisonende abzubauen.

Dieser Zeitplan basiert auf der kombinierten Auswertung mehrerer Signale: der tatsächlichen Absatzgeschwindigkeit des Produkts seit seiner Markteinführung, dem verbleibenden Lagerbestand im Verhältnis zur erwarteten Haltbarkeitsdauer, der saisonalen Schwankung der Produktkategorie sowie – sofern verfügbar – den Wettbewerbsdaten. Das Prognosemodell simuliert die voraussichtliche Nachfrageentwicklung Woche für Woche und löst eine Empfehlung aus, sobald der optimale Auslöseschwellenwert erreicht ist.

Diese vorausschauende Planung verhindert zudem den klassischen „Engpass-Effekt“, bei dem mehrere Produktfamilien gleichzeitig das Ende ihrer wirtschaftlichen Lebensdauer erreichen und gleichzeitig im Preis reduziert werden, was die Aufmerksamkeit der Kunden verwässert und den Druck auf die Gesamtmarge des Zeitraums verstärkt. Indem die Auslöser entsprechend dem tatsächlichen Lebenszyklus jedes einzelnen Produkts gestaffelt werden, glättet die Plattform die Belastung durch Preisnachlässe über die Zeit.

Für die Preis- und Einkaufsteams verwandelt diese Fähigkeit, den richtigen Zeitpunkt vorherzusehen, den Lagerabbau von einer reaktiven Entscheidung – die oft unter Zeitdruck am Ende der Saison getroffen wird – in eine kontinuierliche Steuerung, was sich direkt auf die Margensicherung und den Lagerumschlag auswirkt – zwei Kennzahlen, die von jeder Vertriebsleitung genau im Auge behalten werden.

Indem man früher statt stärker rabattiert: Ein Produkt mit geringer Umschlagshäufigkeit, das frühzeitig identifiziert wird, lässt sich mit moderaten Preisnachlässen abverkaufen, während ein Rabatt, der erst am Ende der Saison gewährt wird, deutlich höher ausfallen muss, um denselben Lagerbestand abzubauen.

Der Zeitplan wird Produkt für Produkt erstellt, basierend auf der tatsächlichen Absatzgeschwindigkeit seit der Markteinführung, dem verbleibenden Lagerbestand im Hinblick auf die erwartete Vermarktungsdauer und der Saisonalität der Kategorie. Die erste Stufe wird ausgelöst, sobald sich die Abweichung vom Zielwert vergrößert, anschließend wird die Reduzierung entsprechend den beobachteten Verkaufszahlen Standort für Standort angepasst. Bei einem Artikel mit starkem Rückstand kann eine Umverteilung an Filialen, die ihn besser verkaufen, kostengünstiger sein als ein zusätzlicher Preisnachlass.

Bei tatsächlich unverkäuflichen Beständen ist eine gesonderte Entscheidung erforderlich: Absatz an bestimmte Zielkundensegmente oder eine Lösung über den Lieferanten. Siehe unsere Tabelle mit Zeitplan und Rabattstufen.

Um pauschale Preisnachlässe zu vermeiden, muss jeder Rabatt auf der detailliertesten Ebene (SKU, Filiale oder sogar Region) berechnet werden, anstatt einen einheitlichen Rabattsatz auf eine gesamte Kategorie anzuwenden. BOOPER MPS ermittelt den Rabatt, der dem tatsächlichen Absatzpotenzial jeder Artikelnummer entspricht, sodass nur dort Rabatte gewährt werden, wo sie tatsächlich notwendig sind.

Konkret kombiniert die Plattform künstliche Intelligenz und Operations Research, um vor der Umsetzung die Auswirkungen eines bestimmten Preisnachlasses auf den Lagerabfluss Filiale für Filiale zu simulieren. Ein Produkt, das sich in einer Filiale noch gut verkauft, benötigt nicht denselben Preisnachlass wie derselbe Artikel, der sich anderswo am Ende seines Lebenszyklus befindet: Der einheitliche Preisnachlass, der auf der Grundlage eines nationalen Durchschnitts berechnet wird, lässt genau diese Unterschiede außer Acht und opfert die Marge bei Artikeln, bei denen dies gar nicht nötig gewesen wäre.

Diese Detailgenauigkeit stützt sich auf die Verkaufshistorie, den aktuellen Lagerbestand, saisonale Schwankungen und – sofern verfügbar – Wettbewerbsdaten, um für jedes einzelne Produkt den Rabatt zu ermitteln, der den Absatz maximiert, ohne die Marge unnötig zu schmälern. Die Teams behalten die Kontrolle über die Szenarien und können die Parameter entsprechend ihrer aktuellen Priorität (Marge, Umschlag oder Preisimage) anpassen.

Für einen Einzelhändler mit mehreren Filialen geht es um mehr als nur um die Einsparungen auf Einzelpostenebene: Eine präzisere Preisabsenkung verhindert den kumulativen Effekt Tausender ungerechtfertigter Preisnachlässe im gesamten Filialnetz, schützt die Gesamtmarge und begrenzt den Rückgriff auf drastische Schlussverkäufe, die am Ende der Saison aus Mangel an ausreichender Vorausplanung in aller Eile beschlossen werden.

Eine KI-gestützte Lösung zur Optimierung von Preisnachlässen sorgt für eine schnelle Amortisation, indem sie drei direkt messbare Hebel ansetzt: die Reduzierung übermäßiger Preisnachlässe, die Verbesserung des Lagerumschlags und die Verringerung des Zeitaufwands, den die Teams für manuelle Preisnachlassentscheidungen auf Produktbasis aufwenden müssen.

Der erste Hebel (weniger übermäßige Preisnachlässe) schlägt sich direkt in einer erhaltenen Marge nieder: Jeder vermiedene Rabattpunkt bei einem Produkt, das zum vollen Preis (oder mit einem geringeren Rabatt) verkauft worden wäre, bleibt als Marge erhalten. Der zweite Hebel, der Lagerumschlag, reduziert das am Saisonende gebundenes Kapital und begrenzt den Rückgriff auf drastische Last-Minute-Ausverkäufe. Der dritte Hebel schafft Zeit für die Teams im Bereich Preisgestaltung und Kategorie-Management, die zuvor mit produktbezogenen Entscheidungen mit geringem Mehrwert beschäftigt waren.

Diese Gewinne zeigen sich in der Regel bereits bei den ersten von der Plattform gesteuerten Preisnachlasskampagnen, da der Mechanismus keine Umstrukturierung der Organisation erfordert: BOOPER fügt sich in den bestehenden Lagerabbaukalender ein und verfeinert seine Empfehlungen schrittweise, je nachdem, ob die tatsächlichen Verkaufszahlen die Prognosen bestätigen oder anpassen.

Der tatsächliche ROI hängt jedoch vom Umfang der betreffenden Referenzen, von der Aussagekraft der verfügbaren historischen Daten und von der Häufigkeit der für jede Einzelhandelskette spezifischen Lagerräumungskampagnen ab: Ein Netzwerk mit mehreren Schlussverkaufsphasen pro Jahr und umfangreichen historischen Verkaufsdaten profitiert schneller von diesem prädiktiven Ansatz als ein Unternehmen, das nur über wenige historische Daten verfügt.

Ja. BOOPER MPS ist für länder-, filial- und kategorienübergreifende Netzwerke konzipiert, wobei die Preisnachlasssteuerung zentral in der Zentrale erfolgt, während gleichzeitig die notwendige Flexibilität für die lokalen Besonderheiten jedes Marktes oder jeder Verkaufsstelle gewahrt bleibt.

In der Praxis bedeutet dies, dass die Regeln für Preisnachlässe (Mindestmargen, Zeitpläne für Sonderverkäufe, länderspezifische gesetzliche Vorgaben) zentral festgelegt und gesteuert werden, während die Berechnung der Höhe der Preisnachlässe weiterhin detailliert, Filiale für Filiale und Kategorie für Kategorie erfolgt, um den unterschiedlichen Absatzgeschwindigkeiten in den einzelnen Regionen Rechnung zu tragen.

Diese Architektur eignet sich besonders für Unternehmensgruppen mit mehreren Marken: Ein Netzwerk, das sich über mehrere Länder oder Dutzende von Marken erstreckt, kann eine einheitliche Steuerungsmethodik anwenden und dabei gleichzeitig die gesetzlichen Vorgaben der einzelnen Märkte (beispielsweise festgelegte Schlussverkaufszeiten) sowie die jeweiligen regionalen Marktdynamiken berücksichtigen.

Bei einer zentralen Preisgestaltung besteht die Herausforderung darin, einen konsolidierten Überblick über den Lagerabbau im gesamten Vertriebsnetz zu behalten (preisreduzierte Mengen, Auswirkungen auf die Marge, Lagerumschlag), ohne eine einheitliche Regel vorzuschreiben, die für Märkte mit unterschiedlichem Kaufverhalten ungeeignet ist – was nach wie vor die Hauptursache für Margenverluste bei zu einheitlich gesteuerten Preisnachlässen ist.

Die Entscheidung erfolgt Artikel für Artikel und Filiale für Filiale auf der Grundlage von drei Variablen: dem prognostizierten Restbestand, der Absatzquote im Verhältnis zum Zielwert und der Höhe des Rabatts.

Eine frühzeitige und maßvolle Preisreduzierung lässt mehr Verkaufswochen zu als ein verspäteter Preisnachlass, der höher ausfallen muss, um denselben Lagerbestand abzubauen. Artikel, die ihrem Plan voraus sind, werden nicht im Preis reduziert; Artikel mit starkem Rückstand werden früher reduziert oder an Filialen weitergeleitet, in denen sie sich besser verkaufen.