Ernsting’s family will mit KI die Handelsspanne verbessern

Die Preise automatisch justieren

Blue Yonder, Spezialist für Machine-Learning im Handel, hat Ernsting’s family während der fünfmonatigen Pilotphase von seiner Lösung zur Preisoptimierung überzeugt. Ab April startet der bekannte Cross-Channel-Anbieter im Textileinzelhandel den Roll-Out für ein ausgewähltes Bekleidungssortiment über alle 1.800 Filialen in Deutschland und Österreich und auch Online. In den kommenden drei Jahren sollen sukzessive weitere Sortimentsbereiche folgen.

  • Ernsting's family betreibt 1.800 Filialen

    Ernsting's family betreibt 1.800 Filialen in Deutschland und Österreich und ist auch online aktiv.

  • Horst Beeck, Chief Financial Officer bei Ernsting's family.

    Will die Digitalisierungsstrategie des Unternehmens auch in der Preisgestaltung umsetzen: Horst Beeck, Chief Financial Officer bei Ernsting's family.

„Den richtigen Preis zur richtigen Zeit am richtigen Ort – mit Blue Yonder ist uns das gelungen. Die KI-Lösung hat uns die optimalen Preise für unsere Abverkaufsstrategie geliefert“, zieht Claudia Metz, Head of Merchandise Planning & Allocation von Ernsting’s family, eine Bilanz des Pilottests. Zur automatisierten Optimierung der Abschriften entlang des gesamten Produktlebenszyklus will der Textilhändler aus Lette im Münsterland daher die Software Price Optimization von Blue Yonder nutzen: Diese KI-Lösung ermittelt für automatisch die optimale Preisreduzierung für jedes einzelne Produkt – in jeder Größe und Farbe. Die Lösung setzt dabei die Strategie des Einzelhändlers unter Berücksichtigung der Kundennachfrage und der Bestandssituation genau um.

„Mit Blue Yonder haben wir einen Partner gefunden, mit dem wir unsere Digitalisierungsstrategie in der Preisgestaltung umsetzen können: Unsere Handelsspanne ausgewählter Artikel hat sich bereits in einem fünfmonatigen Test erheblich gesteigert. Daher haben wir uns für eine langfristige Zusammenarbeit mit Blue Yonder entschieden“, wird Horst Beeck, Chief Financial Officer des Handelsunternehmens, in einer Pressemitteilung zitiert.

Die Herausforderung liegt laut Beeck in dem schnelllebigen und saisonabhängigen Produktlebenszyklus: Alle zwei Tage erhalten die 1.800 Stores neue Produkte aus den zwölf Monatskollektionen. Somit ist der Push-Anteil sehr hoch – und der Abverkauf der Produkte muss in den durchschnittlich 160 qm² großen Stores möglichst schnell erfolgen.

Fünfmonatige Testphase

Ziel der fünfmonatigen Testphase war es, den Test-Artikelbestand innerhalb einer definierten Anzahl an Tagen zu verkaufen. Mit der KI-Lösung wurde im Rahmen der Testsortimente eine deutliche Steigerung des Umsatzes und zugleich der Handelsspanne erreicht.

Im Testzeitraum hat Ernsting's, ein Anwender von SAP auf IBM i, Bekleidungssortimente aus den Bereichen Damen und Kinder herangezogen. Von Juli bis November 2017 legte man die Preise dieser Sortimente in 50 deutschen Testfilialen mithilfe von Blue Yonder fest. Im direkten Vergleich mit 50 Referenzfilialen zeigte sich, dass die Kollektionen mithilfe von KI wesentlich schneller abverkauft wurden und so Platz für neue Ware geschaffen werden konnte. Das KI-System analysierte dafür umfangreiche Kennzahlen, wie etwa Bestände, Verkaufs- und Promotionsdaten, Klima- und Wetterbedingungen sowie Produktinformationen aller Artikel.

„Wir konnten unter Berücksichtigung der Auslastung in den Filialen und der Kosten für Preisänderungen die Abverkaufsquoten und Handelsspannen erheblich steigern“, sagt Uwe Weiss, CEO von Blue Yonder. Dazu werden täglich große Datenmengen analysiert; auf dieser Basis werden dann automatisierte Preisentscheidungen gefällt. „Beispielsweise sehen wir, ob bestimmte Größen oder Farben eines Artikels besser oder schlechter verkauft werden“, erklärt Weiss. „Im Rahmen des Tests wurden Preisreduzierungen innerhalb des Produktlebenszyklus häufiger vorgenommen, die Höhe der Reduktion war jedoch im Durchschnitt geringer.“

 

Bildquelle: Blue Yonder / Ernsting's family

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