Im digitalen Zeitalter ändern sich die Anforderungen an den Einzelhandel ständig. Einer der Schlüsselfaktoren, der über Erfolg oder Misserfolg eines Unternehmens entscheidet, bleibt jedoch die Preisgestaltung. Eine gemeinsame Studie von Coresight Research und Competera beleuchtet, wie Künstliche Intelligenz (KI) diesen Bereich revolutioniert und welche Herausforderungen und Chancen sich daraus ergeben.
Der Markt für Software zur Preisoptimierung im Einzelhandel boomt aktuell: Bereits in diesem Jahr soll er ein Volumen von 1,6 Milliarden US-Dollar erreichen und danach bis 2028 jährlich um 16,5 Prozent auf insgesamt 3 Milliarden US-Dollar wachsen. Hauptmarkt bleiben die USA, deren Marktanteil nur leicht von 51 Prozent im Jahr 2023 auf dann 47 Prozent sinkt.
In einer US-spezifischen Umfrage unter insgesamt 150 Entscheidern halten 99 Prozent eine optimale Preisstrategie, die sowohl interne als auch externe Faktoren wie Werbekalender und Saisonalität berücksichtigt, für mindestens wichtig (83 Prozent: sehr wichtig). Ganze 92 Prozent greifen bei ihren Preisentscheidungen bereits auf KI-basierte Lösungen zurück, wobei 70 Prozent der Anwender nach eigenen Angaben sehr stark davon profitieren.
Vorteile für die Preisgestaltung
Als wichtigste Vorteile werden eine kürzere Reaktionszeit bei Preisaktualisierungen (51 Prozent), höhere Margen (50 Prozent) und eine stärkere Kundenbindung (46 Prozent) genannt. Die größte Herausforderung ist eindeutig die mangelnde Integration mit anderen wichtigen Geschäftsfunktionen – die Hälfte der Befragten führte diesen Aspekt unter ihren Top 3 an. Auch die Kompatibilität mit unternehmensweit eingesetzten Lösungen bereitet einem Drittel Kopfzerbrechen. Noch etwas mehr haben aber schlicht kein Vertrauen, dass die KI-Modelle bei der Preisfindung wie gewünscht funktionieren.
Dies könnte ein Grund dafür sein, dass unter den Anwendern von KI-Lösungen bislang nur 56 Prozent ihre Preise in Echtzeit anpassen, obwohl dies eines der zukunftsträchtigsten Einsatzgebiete ist. Coresight Research mahnt Einzelhändler insgesamt, sich intensiv mit dem Thema auseinanderzusetzen, da KI in den nächsten Jahren immer ausgereifter wird und der Margendruck in einer zunehmend wettbewerbsintensiven Handelslandschaft steigt.
Einzelhändler, die in der Lage sind, große Datenmengen sinnvoll zu nutzen, um Einblicke in Geschäftsvorgänge zu gewinnen, werden dafür automatisch besser positioniert sein. Eine langsame Integration von KI, maschinellem Lernen (ML) und Datenanalysen in die Preisgestaltungsprozesse birgt hingegen das Risiko, wichtige Kunden an die Konkurrenz zu verlieren und Margen zu erodieren.
