Mit intelligenten Beschaffungstools zu mehr Cashflow
Basis-Konzept mit individueller Anwendung
Eine entsprechende Software besteht aus einem Basis-Bauplan, einer Art Blaupause. Durch die Daten des Kunden, bei dem die Lösung implementiert werden soll, wird sie speziell auf ihn und seine Geschäfts- und Arbeitsabläufe angepasst. Das hängt natürlich auch von der Größe und Art des Unternehmens ab. Ein Einzelhändler, der nur einen Webshop mit 100 Artikeln hat, kann nicht so viele Daten zu Verfügung stellen, wie ein Geschäft mit Omnichannel-Strategie, das in mehreren Ländern tätig ist. Diese haben Daten über jedes Geschäft, jeden Standort, jeden Kanal, jedes Produkt und das jeden Tag. Diese Daten multiplizieren sich rasant. Grundsätzlich gilt natürlich: je mehr Daten, desto besser und je länger sie zurückreichen, desto genauer die Prognosen. Grundsätzlich sollten allerdings mindestens zwei bis drei Jahre an Daten vorhanden sein, um wirkliche, saisonale Muster abzuleiten. Betrachtet man nur ein Jahr, sind die Ableitungen ungenau.
Die eingangs erwähnte Pandemie fällt in die Kategorie Black-Swan-Effekt, unvorhergesehene, völlig plötzlich und daher immer unerwartet eintretende Ereignisse. Das wird man auch in Zukunft nicht prognostizieren können. Aber es besteht die Möglichkeiten, die Daten aus der Vergangenheit beziehungsweise vergangenen Ereignissen durch einen sogenannten Eventmanager zu bereinigen. Dieser kategorisiert die in diesem Zeitraum entstandenen Daten als ungewöhnliches Umsatzmuster. Tritt ein unvorhergesehenes Ereignis ein, kann der Einzelhändler manuell eingreifen. Hier also der Punkt, an dem KI an die Grenzen gelangt. Ansonsten trainiert sich die Software selbst und lernt ständig dazu. Nachjustierungen sind quasi nicht nötig, da die Module aus allem lernen und sich dementsprechend anpassen, was zuvor passiert ist. Neue Informationen werden automatisch hinzugefügt und der Algorithmus passt sich an.
Dynamic Pricing: Analysen in Echtzeit und tägliche Anpassung
Ein weiteres Feature, das durch die Software gesteuert werden kann, ist Dynamic Pricing. Die Strategie der flexiblen Preisgestaltung ist nicht mehr nur für Tankstellen oder für Onlinehändler interessant, sondern spielt auch für Einzelhändler eine immer größere Rolle. Die Preise für Produkte ändern sich im Zeitverlauf. Sie orientieren sich entweder am Wettbewerb oder aufgrund strategischer Erwägungen des Händlers, um den Gewinn zu maximieren oder die Kundenbindung zu verbessern – im besten Fall gleich beides. Dank neuer Technologien eröffnen sich auch für das Dynamic Pricing erheblich größere Möglichkeiten mit vollautomatischen Analysen in Echtzeit. Preise können auf breiter Front, auf Zielgruppen zugeschnitten oder sogar auf jeden einzelnen Kunden abgestimmt werden. Ebenso kann man sich auf einzelne Produkte konzentrieren, um im Vergleich zur Konkurrenz wettbewerbsfähiger zu sein. Ein anderer Plan wäre den Fokus auf Lagerkapazitäten zu legen oder so zu berechnen, um bei einem Sortiment schlicht nicht zu schnell ausverkauft zu sein. Welche Strategie der Einzelhändler auch verfolgt, die Software liefert dazu die passenden Daten. Dabei sind Preisänderungen und -anpassungen auch täglich möglich.
Die neuen Technologien zielen auf die Bereiche der Preisgestaltung und der Lieferkette ab beziehungsweise auf die dafür zuständigen Bedarfsplaner, Preismanager oder Einkäufer. Grundsätzlich kann aber jede Abteilung damit arbeiten. Aktuell treffen Einkäufer oder Category Manager Kaufentscheidungen oft noch auf der Grundlage einer begrenzten Anzahl von Erkenntnissen. Die Bedarfsplanungstools kombinieren dagegen Tausende von Datenpunkten und zahlreiche Cluster. Das Ergebnis ist eine bestmögliche Vorhersage der Marktnachfrage, die es den zuständigen Fachleuten ermöglicht, gezielter einzukaufen und eine intelligentere Bestandsverwaltung mit besseren Gewinnspannen zu erreichen. Dadurch können Einzelhändler Über- und Unterbestände abbauen und den Cashflow besser verwalten.
