Preissimulation im Retail.

Preis- und Marketingentscheidungen basieren heutzutage auf den vielfältigen Informationen über Kunden- und Wettbewerberverhalten, die insbesondere der Online-Vertrieb bereitstellt. Der dazugehörende Aufbau analytischer Kapazitäten für ein datengetriebenes, dynamisches Pricing ist die zentrale Herausforderung unseres Kunden. Konkret stand unser Kunde vor der Herausforderung, eine Preisstrategie zu bestimmen, die trotz erhöhter Markttransparenz nicht fortlaufend zu Preissenkungen führt. Aufgrund der hohen Anzahl an Produkten und der vielfältigen Datenquellen kann kann dies nur noch durch die Anwendung von statistischen und Machine Learning-basierten Modellen bewältigt werden.

Zur Simulation der Auswirkungen verschiedener Preisstrategien wurden Produkt-, Lager-, Promotions- und Verkaufsdaten sowie externe Einflussfaktoren durch unser Data Engineering Team zusammengeführt. Zur Bestimmung strategisch relevanter Ergebnisse, wie bspw. der Preiselastizität oder der Wettbewerberreaktion auf Preisveränderungen, wurden dedizierte Modelle entwickelt und in einem Simulationsprozess miteinander kombiniert. Modelle, Simulationsprozess und Dashboard wurden anschließend in die Cloud-Infrastruktur des Kunden integriert, in der die Modelle automatisiert trainiert und für tägliche Preissimulationen bereitgestellt werden. Dazu haben wir im Projekt ein umfangreiches Frontend entwickelt, das alle Modelle beinhaltet und für den Nutzer einfach zugänglich macht.