Von manuellen Spreadsheets zu KI-gesteuerter Preisgestaltung
Ersetzung eines manuellen Excel-Workflows durch ML-basierte Preiselastizitäts-Modellierung und Rabattoptimierung — Marge um 20 % gesteigert.
Ein grosses Fashion-E-Commerce-Unternehmen bepreiste Produkte manuell und vergab Rabatte nur auf Bestseller. Bei Tausenden von SKUs führte dieser Ansatz zu verpassten Margenopportunitäten und wachsendem Lagerbestand bei schwer verkäuflichen Artikeln.
Wir haben eine zweistufige ML-Pipeline gebaut: zunächst Clustering der SKUs nach Produktattributen und Verkaufsverhalten, dann Schätzung der Preiselastizität pro Cluster mit einem baumbasierten Modell. Eine Optimierungsschicht empfiehlt Rabatte, die Umsatz, Marge und Lagerabverkauf ausbalancieren.
Das Unternehmen verbesserte die Marge um 20 %, reduzierte Überbestände bei schwer verkäuflichen Artikeln deutlich und befreite das Pricing-Team von manueller Excel-Arbeit.
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