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Umsatz-Uplift von bis zu 40 Prozent

Hast du ein konkretes Beispiel oder Zahlen im Kopf von einem Kunden, was das bewirkt hat, nachdem er Dynamic Pricing eingesetzt hat?

Sebastian Klumpp: Wenn es darum geht, E-Commerce-Händler zu befähigen, in den Dynamic-Pricing-Bereich einzusteigen, ist es durchaus machbar, dass man 30 bis 40 Prozent Umsatz-Uplift generiert. Es gibt immer noch Händler, die Preise noch manuell editieren. Dann ist es relativ schnell möglich, einen Uplift zu generieren, weil ohne Preis heute nichts mehr am Markt funktioniert. Ich brauche einen guten Preis, damit ich Umsätze erziele.

Ansonsten sind die Quellen, wo ich Traffic generiere, uninteressant. Preisvergleichsseiten wie Idealo oder Google Shopping generieren Traffic und Umsatz über den Preis. Das E-Commerce-Game ist oft ein reines Price-Game. Einfacher wird es, wenn es sich um Eigenmarken handelt, da kann man schon eher variieren. Aber bei Marken-Produkten sind solche Zahlen durchaus realistisch, wenn man erstmal damit einsteigt.

30 bis 40 Prozent Umsatzsteigerung – das klingt beeindruckend. Bedeutet das im Umkehrschluss, dass möglicherweise das Investment, wenn man eure Lösung nutzt, sehr schnell einen Return bringt?

Sebastian Klumpp: Genau. Und das ist nicht nur im Pricing-Bereich der Fall, sondern auch beim Thema Digital Shelf Analytics, wo wir viel mehr Informationen bereitstellen, bezüglich der Sichtbarkeit, des Product Contents oder der Kampagnenaussteuerung bei Werbeanzeigen. Wenn man dort Daten zugrunde legt und automatisiert Entscheidungen trifft, kann man deutlich mehr Uplift einholen, als wenn man es manuell betreibt.

Du hast das magische Wort KI noch nicht erwähnt, aber ich gehe davon aus, dass hier überall KI dahinter steckt. Welche Rolle spielt KI inzwischen im E-Commerce und wo kann man die Technologie, vor allem im Marketing, schnell gewinnbringend einsetzen? Gibt es da ein paar Quick Wins für Unternehmen?

Sebastian Klumpp: KI besteht schon länger im Handel. Vor allen Dingen die Brands fangen langsam an, KI verstärkt einzusetzen, wenn sie selber Produkte verkaufen, im D2C. Der Handel ist schon länger vorne. Themen wie Personalisierung waren ein großes Thema, also Recommendation Engines, die auf KI beruhen. Wenn es darum geht, vergleichbare Produkte anzubieten, weil das gewünschte Produkt ausverkauft ist, oder Upsell-Produkte anzubieten, die passend zu dem Artikel sind, den sich der Kunde anschaut, dann beruht das auf Produktvergleichen im Sinne von Bild- und Textdatenvergleichen, wo man mit KI Ähnlichkeiten generieren kann.

Das waren die Kinderschuhe, und das ist heute noch im Einsatz. Es ging weiter mit Newsletter-Optimierung, also Betreffzeilen zu optimieren. Das ist seit ChatGPT und Co. ein großes Thema geworden.