Analytisches Pricing im Retail.
Preiselastizitäten im Retail.
In diesem Projekt haben wir gemeinsam mit unserem Kunden eine Methode zur Schätzung von storespezifischen Preiselastizitäten und Einflussfaktoren entwickelt.
Herausforderung.
Die Schätzung von podukt- bzw. produktgruppenspezifischen Preiselastizitäten ist ein typischer Anwendungsfall von statistischen Modellen im Retailumfeld. In der Regel werden hierbei tages- oder wochenbasierte Preis- und Absatzinformationen unter Kontrolle weiterer Einflussfaktoren wie Promotions, saisonalen Faktoren und Wettbewerberinformationen modelliert. Ziel dieses Projekts war es, die Berechnung von Preiselastizitäten auf SKU Ebene unter Kontrolle diverser Faktoren, insb. Preisinformationen auf Wettbewerberseite für unseren Kunden zu erproben.
Ansatz.
Nach einer umfangreichen Aufbereitung der Daten auf Bon-Ebene wurden diverse Aggregate der Daten auf Tages- und Wochenebene gebildet. Diese wurden als Ausgangsbasis zur Schätzung der Elastizitätsmodelle verwendet. Der hier übliche Ansatz, einfache lineare Modelle zu schätzen, wurde dahingehend modifiziert, dass pro Produkt eine storespezifische Abweichung von der durchschnittlichen Elastizität modelliert wurde. Somit wurde sichergestellt, dass die Heterogenität bzw. der Zusammenhang zwischen Preis und abgesetzter Menge zwischen den verschiedenen Stores adäquat im Modell berücksichtigt werden.
Ergebnis.
Im Rahmen der Elastizitätsberechnungen sind viele wertvolle Erkenntnisse über die eigenen Datenbestände und Strukturen sowie die Wirkmechanismen und Zusammenhänge von eigenen und Wettbewerberpreisen generiert worden. Die berechneten Elastizitäten wurden verwendet, um neue Pricing Ansätze zu testen sowie das Elastizitätenmodell auf Kundenseite weiterzuentwickeln und auf neue Märkte anzuwenden.
Projekt Info.
Branche: Retail
Thema: Retail Analytics
Tools: Teradata, SQL, R
Aufwand: 6 Monate
Projektlaufzeit: 6 Monate
STATWORX Kontakt.
Ihr Ansprechpartner:
Fabian Müller
Leiter Data Science
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