Produktanpassung und Matching von Konkurrenzprodukten: Wie kann die KI die Energie Ihrer Teams optimieren?

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Der Preis hängt eng mit der kommerziellen Attraktivität einer Marke und damit mit ihrer Wettbewerbsfähigkeit, ihrem Erfolg und ihrer Nachhaltigkeit zusammen. Der Kontext der Pandemie bestätigt dies: Für einen Einzelhändler ist es überlebenswichtig, den richtigen Preis zur richtigen Zeit festlegen zu können. Infolgedessen ist der Wettbewerbsdruck auf den Preis stärker als je zuvor. Eine differenzierende und attraktive Preisstrategie für den Verbraucher kann den Wettbewerb heute nicht ignorieren. Hier kommt effizientes Produkt-Matching ins Spiel.

Produkt-Matching: Die Vergleichbarkeit des Wettbewerbs als Pfeiler der Preisstrategie

Stellen Sie Ihre Preise entsprechend Ihrem Wettbewerbsumfang ein

Die Erfassung von Wettbewerbsdaten (Preise, Etiketten, Bilder, EAN) ist der erste Schritt bei jedem Produkt-Matching. Für den Lebensmittel- und Offline-Handel werden Daten in der Regel über Sammlungsteams erfasst. Sie können auch online gesammelt werden, indem Daten von Mitbewerber-Websites (Web Data Collect) oder an Verkaufsstellen (Scan In Store) extrahiert werden. Obwohl auf diese Weise abgerufene Rohdaten im reinen Zustand nur begrenzt von Nutzen sind, ermöglicht Produkt-Matching eine effizientere Verwendung davon.

Tatsächlich besteht Matching darin, identische oder vergleichbare Produkte, die von einem Unternehmen verkauft werden, mit einem oder mehreren seiner Wettbewerber zu verknüpfen. Sobald dieser Link erstellt ist, kann der Benutzer alle Produkte und Preise in Ihrem Geschäft mit denen den Wettbewerben vergleichen.

Der Zweck dieses Vergleichs ist einfach: Die Preispositionierung Ihrer Wettbewerber zu definieren und sie in Ihre zukünftigen Preisstrategien zu integrieren mit relevanten und umfassenden Preisdaten der Wettbewerber. Daher können die Regeln für die Erstellung von Preisstrategien entsprechend den kombinierten Daten angepasst werden.

Darüber hinaus verwendet das Matching-Modul der Optimix Pricing Analytics-Software künstliche Intelligenz.

Künstliche Intelligenz im Dienste eines effizienten Produkt-Matching

Obwohl dies für eine wettbewerbsfähige Preisstrategie unerlässlich ist, ist das Produkt-Matching-Verfahren häufig langwierig. Der Benutzer muss häufig Produkt für Produkt verketten. Abhängig von der Anzahl der Empfehlungen und den Wettbewerbern des Unternehmens kann die Aufgabe zeitaufwändig sein und Ihre Teams entmutigen.

Um dies zu beheben, verwendet das Optimix Matching-Modul künstliche Intelligenz auf verschiedenen Ebenen. Das Modul macht das Matching einfacher und schneller. Es erlaubt zwei Arten von Links: automatische EAN-basierte Produkt-Matching und Produkt-Matching mithilfe von AI, um Benutzern zu ünterstützen.

Automatische EAN-basierte Produkt-Matching

Die automatische Verkettung erfordert keinen menschlichen Eingriff. Bei der automatischen Produkt-Matching ist kein Benutzereingriff erforderlich. Der Algorithmus analysiert die vom Wettbewerb gesammelten Daten und vergleicht sie mit den Daten aus Ihrem Geschäft. Wenn eine identische EAN identifizieren wird, verkettet er die entsprechenden Produkte. Diese Produkt-Matching erfolgt automatisch.

Dieser Prozess ermöglicht es unseren Kunden natürlich, Zeit zu sparen und die Matching-Leistung erheblich zu verbessern. Dies ist ein wichtiger Beitrag zur Schaffung einer zuverlässigen und qualitativen Produktbasis, die zur Verbesserung Ihrer Wettbewerbsfähigkeit und Preispositionierung hilfreich ist.

Je nach Branche, in der das Unternehmen tätig ist, können schätzungsweise 40 bis 80% seiner Produkte miteinander verkettet werden. Es gibt jedoch Fälle, in denen künstliche Intelligenz das Matching nicht alleine durchführen kann. Wenn der Benutzer eingreifen muss, um zu prüfen, ob die zu verkettenden Produkte tatsächlich identisch oder vergleichbar sind. Wieder einmal unterstützt KI Ihre Entscheidungsfindung.

Manuelle Verkettung mit einem Klick

Verschiedene Szenarien erfordern ein Eingreifen des Benutzers, insbesondere wenn es sich bei den Produkten um Folgendes handelt:

  • Identisch, aber ihre EANs stimmen nicht überein,
  • Vergleichbar oder ähnlich, weil sie von einer Eigenmarke stammen,
  • Identisch, aber sie stimmen nicht in Größe, Kapazität, Volumen usw. überein.

Auch hier unterstützt künstliche Intelligenz die vereinfachte Entscheidungsfindung und beschleunigt das Matching. Mal sehen wie.

Das Optimix Pricing Analytics Matching-Modul ermöglicht eine einfache Verkettung in zwei Achsen: das Foto der Produkte und deren Beschreibung. Das Ziel: Produkte mit einem Klick verketten.

Zu diesem Zweck vergleicht die KI die Fotos und Beschreibungen der Produkte in der Datenbank. Es standardisiert die Etiketten konkurrierender Produkte mithilfe eines Thesaurus und weist ihnen dann einen nach Preis gewichteten Näherungskoeffizienten zu. Basierend auf dieser Bewertung werden konkurrierende Produkte eingestuft und mit den relevantesten eigenen Produkten verkettet. Danach muss der Benutzer nur noch feststellen, ob die Produkte identisch, vergleichbar oder mit einem Koeffizienten vergleichbar sind. Daher reicht ein Klick aus, um das Matching durchzuführen.

Künstliche Intelligenz arbeitet nach dem Prinzip des maschinellen Lernens. Dies bedeutet insbesondere, dass sie umso effizienter analysieren und bewerten können, je mehr sie zum Matching beitragen, und die Matching-Aufgaben weiter beschleunigen.

Auf Wunsch des Benutzers kann ein Grenzwert festgelegt werden, ab dem die KI die Produkte automatisch kombiniert. Zum Beispiel können wir definieren, dass die KI alle Produkte mit einem Näherungskoeffizienten von mehr als 98% verkettet.

Wenn das Unternehmen trotz allem in den wenigen verbleibenden manuellen Aufgaben keine Ressourcen mit hohem Mehrwert mobilisieren möchte, stellt Optimix auch die erforderlichen Ressourcen zur Verfügung, um das Matching auszulagern.

Vollständig anpassbare Berichte

Das Modul verfügt über einen Bereich für die statistische Analyse der Matching-Ergebnisse. Es enthält beispielsweise Daten, die sich auf den Grad der Frontalität oder den Prozentsatz der Verkettung der Produkte des Unternehmens beziehen. Die Berichte können vollständig an Ihren Umfang und Ihre Bedürfnisse angepasst werden.

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