Sehen Sie, wie die Lösung von Yieldigo funktioniert

Yieldigo verwendet Big Data-Analysen und kombiniert Faktoren, die Treiber für Kundenvorlieben sind, während es die Anforderungen des Lebensmittelhandels betreffend die Ermittlung optimaler Preise erfüllt.

How it works
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Lebensmittelhändler und Konsumenten haben unterschiedliche Preisvorstellungen

Grocer

Lebensmittelhandel

Geschäftliche KPIs

Preiswahrnehmung

Spanne

Werbemaßnahmen der Konkurrenz

Preiselastizität & Kannibalisierung

Und vieles mehr

Customer

Konsument

Preis

Werbung

Ersatzprodukt

Qualität

Marke

Und vieles mehr

Grocer
Customer

Geschäftliche KPIs

Preiswahrnehmung

Spanne

Werbemaßnahmen der Konkurrenz

Preiselastizität & Kannibalisierung

Und vieles mehr

Preis

Werbung

Ersatzprodukt

Qualität

Marke

Und vieles mehr

Optimaler Preis

Zufriedener Kunde & maximaler Gewinn

3%+ Umsatz

4%+ Gewinn

Der Preisoptimierungsprozess wird durch Maschinelles Lernen vollzogen

Nach dem Setup zu Beginn verläuft die Preisoptimierung automatisiert, wobei der erforderliche Wartungsaufwand minimal ist

image/svg+xmlimage/svg+xmlAlgorithmus-Training und Kalibrierung Modellierung optimaler Preise Erfassung des Kaufverhalten des Kunden Neubepreisung im Laden 1 3 4 2 Häufigkeit der Neubepreisung wöchentlich, täglich oder sogar stündlich ERP Client-System Maschinelles Lernen Es bewertet kontinuierlich die Kundenreaktionen auf die Preise und wird mit jeder Neubepreisung intelligenter. Sobald der Algorithmus auf die Transaktionsdaten des Einzelhändlers „trainiert“ ist, wird er zur chain-spezifischen Preisoptimierungs-Software.Jetzt versteht Yieldigo zur Gänze, was, wann, wo, warum und zu welchem Preis der Kunde kaufen möchte.Bei vorhandenem ist nun der richtige Zeitpunkt, das Sortiment neu zu bepreisenDie endgültigen Preise werden nach Maßgabe der Erfordernisse und Rahmenbedingungen des Einzelhandels im CSV-Format{Artikel_IDLaden_ID, optimaler_Preis}bereigestellt

Der Preisoptimierungsprozess wird durch Maschinelles Lernen vollzogen

Nach dem Setup zu Beginn verläuft die Preisoptimierung automatisiert, wobei der erforderliche Wartungsaufwand minimal ist

Sobald der Algorithmus auf die Transaktionsdaten des Einzelhändlers „trainiert“ ist, wird er zur chain-spezifischen Preisoptimierungs-Software.

Jetzt versteht Yieldigo zur Gänze, was, wann, wo, warum und zu welchem Preis der Kunde kaufen möchte.

Die endgültigen Preise werden nach Maßgabe der Erfordernisse und Rahmenbedingungen des Einzelhandels im CSV-Format (Artikel_ID, Laden_ID, optimaler_Preis) bereitgestellt.

Bei vorhandenem Setup ist nun der richtige Zeitpunkt, das Sortiment neu zu bepreisen

Die User-Schnittstelle ist intuitiv und einfach zu verwenden

Das anfängliche Setup nimmt lediglich ein paar Stunden in Anspruch, es sind dazu 6 Hauptmodule zu konfigurieren. In der Folge ist die Verwaltung in hohem Maße automatisiert.

Festlegung der Optimierungsziele und -grenzen

Festlegung der Optimierung auf Gewinn oder Umsatz, dann Setzen von Grenzen, um die Preise auf den gewünschten Niveaus zu halten.

Grenzen können auf mehreren Ebenen angewendet werden

Und zwar können sie auf Gesamtkategorien oder nur auf bestimmte Artikelklassen, Filialen oder Marken angewendet werden.

Im Falle von Unregelmäßigkeiten erhalten Sie eine Benachrichtigung

Etwaige Inkonsistenzen der Daten oder widersprüchliche Grenzen lösen eine automatisierte Warnung aus.

Alle Preise können vor dem Export auf mehreren Ebenen überprüft werden

Ein Preisbericht stellt eine Zusammenfassung der Daten zu derzeitigen Preisen auf Kategorie-, Subkategorie- und Artikelebene zur Verfügung.

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