Verbraucher:innen sind preisbewusster denn je. Laut der Zebra Global Shopper Study fürchten über 75 Prozent der Befragten, sich aufgrund der Inflation einschränken zu müssen. 73 Prozent der europäischen Konsument:innen erwarten zudem, dass steigende Diebstahlsraten zu höheren Preisen führen. Gleichzeitig ist die Zufriedenheit mit dem Einkaufserlebnis von 85 auf 76 Prozent gesunken. Händler:innen stehen damit vor der Aufgabe, Preisentscheidungen präziser zu treffen, um Kund:innen zu halten und Margen zu sichern.
Präzisere Preisstrategien mit KI
Eine Lösung liegt im Einsatz von Künstlicher Intelligenz. KI kann Nachfrageprognosen verfeinern, Preiselastizitäten berechnen und Preisstrategien dynamisch anpassen. Ein Modehändler etwa implementierte innerhalb von 16 Wochen eine KI-basierte Preissteuerung in sein ERP-System. Das Modul speiste Preisempfehlungen automatisch ein, wodurch die Marge in drei Monaten um fünf Prozent stieg. Im Kern greifen drei Technologien ineinander: generative KI, maschinelles Lernen und kognitive Modelle.
Generative KI (GenAI) kann Preistrends simulieren, Strategien testen und Kampagnen im Voraus modellieren. Ein globaler Modehändler nutzte sie, um personalisierte Rabattaktionen für den Black Friday zu planen. Nach der Analyse von Verkaufsdaten, Wettbewerberpreisen und regionalem Kaufverhalten entwickelte die KI eine angepasste Rabattstruktur. Das Ergebnis war ein Umsatzplus von zwölf Prozent und neun Prozent höhere Gewinnmargen. Algorithmen des maschinellen Lernens gehen einen Schritt weiter: Sie passen Preisstrategien laufend an Echtzeitdaten an. Eine High-End-Sneaker-Marke steigerte den Absatz einer limitierten Kollektion um 15 Prozent zum Vollpreis, nachdem das Modell statt fixer Rabatte schrittweise Preisnachlässe empfahl.
Vom Reagieren zum Vorausdenken
Kognitive KI erweitert diesen Ansatz, indem sie externe Faktoren einbezieht, etwa Wetter, Wirtschaftsdaten oder Social-Media-Trends. Ein nationaler Einzelhändler nutzte diese Technologie, um Wintermantelpreise regional zu differenzieren. In kälteren Regionen blieb der Verkauf zum Vollpreis drei Wochen länger stabil, was die Bruttomarge um sieben Prozent erhöhte. Solche Beispiele zeigen, wie KI-gestützte Systeme Preisentscheidungen von reaktiven zu vorausschauenden Prozessen machen.
Für viele Händler:innen sind das entscheidende Argumente, künftig stärker auf datenbasierte Technologien zu setzen. Laut der Zebra Global Shopper Study wollen 77 Prozent der europäischen Handelsunternehmen ihre Investitionen in Technologie bis 2025 erhöhen. Ein Teil davon dürfte in die KI-basierte Preisgestaltung fließen, denn sie schafft Transparenz über Datenbestände, ermöglicht automatisierte Entscheidungen und verbindet Rentabilität mit Kundenzufriedenheit.
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Hier kann die „Zebra Global Shopper Study“ aufgerufen werden.
James Nawrocki ist Retail Software Solutions Consultant bei Zebra Technologies.
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