Markt & Produkt

Düsseldorf, März 2019. Um immer die richtigen Preise für Produkte anzubieten, muss man heute keine komplexe Software mehr installieren. Es genügt, eine Datei z.B. im Standard CSV- oder Excel-Format zu erstellen. Beispiele findet man im Aimondo-Kundenbereich des Dashboards unter www.aimondo.com. Dort wird auch definiert, wie wenige Daten genügen, um mit Aimondo zielsicher genau die richtigen Angebote miteinander zu vergleichen.

Eine fertige Datei beliebiger Größe wird in das Aimondo-System geladen. Dort findet eine automatische Vorprüfung statt. Im Anschluß werden Produktanfragen über die Cloud verteilt, Antworten in kürzester Zeit assembliert und deren Ergebnisse analysiert. Aus der großen Datenmenge filtert das System die wichtigen Informationen heraus, berechnet und präsentiert das Nettoergebnis im CSV-Format gemäß der individuell definierten Preisstrategie.
Die fertigen, sorgfältig strukturierten Informationen können abgerufen und manuell oder vollautomatisch in die Kundensysteme übertragen werden. Erledigt.

So funktioniert der Erfolg im E-Commerce. Denn die richtigen Preise sind das wichtigste Kriterium für Umsatz und Marge. Das Verfahren kann wöchentlich, täglich oder mehrmals täglich angewendet werden. Für ein gesamtes Sortiment, aus einigen wenigen oder mehreren hunderttausend Artikeln oder Teilmengen davon. Dies ermöglicht die Planung und Berechnung der Erreichung von Unternehmenszielen.

Kostengünstig, hocheffizient. Und unkompliziert in der Anwendung.

Zürich 2020. Bei Aimondo Wertpapieren handelt es sich einerseits um die geplante Ausgabe von einer neuen Anleihen der Aimondo GmbH (Düsseldorf, D) sowie um Vorzugsaktien der Aimondo AG (Schwende, CH). Es ist beabsichtigt, dass das Angebot dieser Papiere u.a. von der Rhotham Capital Gruppe und weiterer international orientierter Spezialisten für die Finanzierung innovativer Unternehmen koordiniert werden.

Aimondo ist ein Unternehmen, das im Bereich der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens tätig ist und Lösungen für Kunden in verschiedenen Branchen mit einem Schwerpunkt im eCommerce-Vertrieb anbietet. Das Unternehmen hat seinen Hauptsitz in der Schweiz.

Die Aimondo GmbH ist seit 2018 eine Tochtergesellschaft der Aimondo AG und wird eine neue Anleihe ausgeben, deren Abgabe vom Unternehmen selbst und der Rhotham Capital Gruppe bzw. einem weiteren Unternehmensverbund koordiniert werden. Die erste Anleihe der Aimondo GmbH bot eine Verzinsung von 7,25% und ist zu Anfang diesen Jahres erledigt worden.

Anleihen der Aimondo GmbH sind Schuldverschreibungen, die von diesem Unternehmen ausgegeben werden, um Kapital zu beschaffen. Anleger, die diese Anleihen kaufen, leihen dem Unternehmen Geld und erhalten im Gegenzug Zinszahlungen (5,75% bei der Aimondo GmbH Anleihe) und Rückzahlungen zu einem späteren Zeitpunkt, in diesem Fall im Jahr 2022.

Die Vorzugsaktien (Schweizer Partizipationsscheine) der Aimondo AG sind aus dem Besitz der Gründungsaktionärin der Aimondo AG, der TTIP Limited in Nicosia. Vorzugsaktien sind Aktien, die in der Regel eine höhere Dividendenberechtigung und andere Vorzüge bieten als Stammaktien, aber keine Stimmrechte haben. Es ist beabsichtigt, aus Mitteln, die der Gründungsaktionärin aus der teilweise Abgaben von Vorzugsaktien Mittel an die Aimondo GmbH in Form von Darlehen zufließen. Als Start-Up im Bereich Künstlicher Intelligenz ist der Entwicklungsaufwand für die Produktentwicklung das internationale Marketing sehr hoch. Auch soll zu gegebener Zeit das haftende Stammkapital der Aimondo GmbH deutlich heraufgesetzt werden.

Die Gründung eines technologiebasierten Unternehmens wie das Projekt Aimondo ist ein spannendes und ehrgeiziges Unterfangen, das viel Zeit, Mühe und Ressourcen erfordert. Es ist kein Geheimnis, dass der Finanzbedarf von Technologie-Start-ups in den ersten Jahren in der Regel die Umsätze und Erträge weit übersteigt, was es für Gründer schwierig macht, ihre Start-up-Phase unabhängig zu finanzieren. Hier kommen alternative Finanzierungsmöglichkeiten wie Anleihen, Risikokapital, der Verkauf von Anteilen an Investoren oder etablierte Großunternehmen ins Spiel.

Einer der Hauptgründe, warum Start-ups einen so hohen Finanzierungsbedarf haben, liegt in der Art ihres Geschäfts – avancierte Technologien entwickelt man nicht nebenbei. Der Markt ist sehr anspruchsvoll und bevor ein neues Produkt seinen Weg machen kann, ist allein die Phase bis zum Proof-of-Concept oft mit Millionenverlusten gekennzeichnet. Eine Technologie-Neugründungen wie Aimondo suf dem Feld der Künstlichen Intelligenz ist auf eine bahnbrechende Innovation ausgerichtet, was erhebliche Investitionen in Forschung und Entwicklung erfordert. Diese Investitionen in die Entwicklung neuer Software, die Einstellung von Fachpersonal und die Durchführung von Marktforschungen umfassen sind sehr hoch. All diese Ausgaben summieren sich, und die Gründer sind in der Regel nicht in der Lage, sie aus der eigenen Tasche zu bestreiten. Daraus ergeben sich für trendrichtig entscheidende Investoren häufig Verdienstchancen, die mit konventionellem Denken nicht erfassbar sind. Beispiele für Renditen, die beinahe obszön erscheinen sind nicht selten. Natürlich sind auch Fehlinvestitionen nichts Außergewöhnliches. Wichtig ist aus Anlegersicht, dass das Konzept überzeugt realisierbar ist und die Personen in der Lage sind, Konzepte zur Realität zu führen.

Anleihen sind ein zwar seltenerer aber dennoch beliebter Weg für Start-ups, um Mittel zu beschaffen. Anleihen sind eine Art von Schuldverschreibungen, die es Unternehmen ermöglichen, Geld von Investoren zu leihen mit dem Versprechen, den Kapitalbetrag plus Zinsen über einen bestimmten Zeitraum zurückzuzahlen. Start-ups, die Anleihen ausgeben, müssen über eine solide Kreditwürdigkeit und ein seriös tragfähiges Konzept verfügen, um Investoren davon zu überzeugen, ihnen Geld zu leihen. Und die Gründer müssen stets die Erfüllung der mit einer Anleihe verbundenen Pflichten im Auge behalten. Bei Aimondo ist es eine Möglichkeit, dass die Wahrscheinlichkeit, dass die Zahlung von Zinsen und die Rückzahlung der Anleihesumme nicht aus laufenden Erträgen zu erwirtschaften ist. Daher ist es eine Option, die Anleihe mittels Gesellschafterdarlehen zu bedienen. Denn diese sind eigenkapitalähnlich zu betrachten und können daher gefahrlos aufgenommen werden um eine Anleihe zuverlässig zu bedienen. Alternativ kann natürlich auch eine neue Anleihe aufgelegt werden um die Liquiditätslücke zu schliessen. Das ist besonders im Konzernumfeld oder bei Staatsanleihen ein übliches Verfahren.

Risikokapital ist eine weitere beliebte Option für Start-ups. Risikokapitalgeber sind Investoren, die Start-ups im Gegenzug für eine prozentuale Beteiligung an dem Unternehmen Geld zur Verfügung stellen. Neben finanzieller Unterstützung bieten Risikokapitalgeber oft auch Beratung und Fachwissen, um dem Start-up zu Wachstum und Erfolg zu verhelfen.

Der Verkauf von Anteilen an Investoren ist ebenfalls eine gängige Methode zur Kapitalbeschaffung für Start-ups. Durch den Verkauf von Anteilen können Start-ups Mittel beschaffen, ohne sich zu verschulden. Allerdings bedeutet der Verkauf von Anteilen, dass ein Teil des Unternehmens aufgegeben wird, was für manche Gründer nicht wünschenswert ist.

Schließlich können auch etablierte Großunternehmen in Start-ups investieren. Diese Unternehmen sehen möglicherweise Potenzial in der Technologie oder den Produkten des Start-ups und investieren in sie, um sich einen Wettbewerbsvorteil oder Zugang zu neuen Märkten zu verschaffen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass neu gegründete Technologieunternehmen erhebliche finanzielle Mittel benötigen, um an den Start zu gehen. Da die Gründer oft nicht in der Lage sind, diese Ausgaben selbst zu bestreiten, wenden sie sich an alternative Finanzierungsmöglichkeiten wie Anleihen, Risikokapital, den Verkauf von Anteilen an Investoren oder etablierte Großunternehmen. Jede Option hat ihre eigenen Vor- und Nachteile, und Gründer müssen die Vor- und Nachteile jeder Option sorgfältig abwägen, bevor sie eine Entscheidung treffen.

Mit der richtigen Finanzierung und Unterstützung können Technologie-Start-ups ihre Ideen in erfolgreiche Unternehmen verwandeln. Sie können dann die Erwartungen ihrer Anleger erfüllen oder übertreffen. Besonders in den Vereinigten Staaten ist die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz an Investoren mit extremem Kapitaleinsatz gekoppelt. Dort werden Milliardensummen in diese epochale Entwicklung gesteckt, die unter Insidern als wichtiger als der Beginn des Industriezeitalters oder die Verbreitung des Internets gesehen wird.

Wie stets ist es wichtig zu beachten, dass Investitionen in Wertpapiere mit Risiken (unerwünschte Entwicklung) und Chancen (erwünschte Entwicklung) verbunden sind. Es ist daher selbstverständlich, dass man vor einer Investitionsentscheidung sorgfältig recherchieren und sich beraten lassen sollte.

Düsseldorf, Februar 2021. Jeder Online-Händler kennt sein Sortiment. Da bedeutet aber oft, dass nicht alle Daten bestens sortiert verfügbar sind. Aimondo nimmt, was da ist. Es gibt ein gewisses Minimum um eindeutige Ergebnisse liefern zu können – dieses Minimum ist flexibel. Während andere Datenanbieter beispielsweise zwingend eine eindeutige Produktnummer (GTIN oder EAN) benötigen, um überhaut etwas finden zu können, reichen bei Aimondo Bezeichnungen, Beschreibungen, Herstellernummern oder sogar Bilder, um suchen und finden zu können.

Denn vielfach sind auf Plattformen wie eBay oder in Webshops der Konkurrenz keine numerisch unverwechselbaren Angaben. Aimondo´s Künstliche Intelligenz sucht wie ein Mensch. Vergleicht Angaben, Bilder … sieht einen Zusammenhang zum Preis. Aimondo überprüft, ob der Lieferant schnell bzw. überhaupt liefern kann. Die Bewertungen des Anbieters werden in die Gewichtung mit einbezogen. Man muss sich als 4- oder 5-Sterne Anbieter nicht mit jemandem vergleichen, der über kritische Kundenbewertungen abqualifiziert wird. Oder mit 2. Wahl, Sonderposten oder sonstig auffälligen Merkmalen. Und natürlich sind Lieferkosten ein Kriterium, das einfliesst.

Auf diese Weise werden alle findbaren Angebote analysiert. Diese teilweise riesigen Datenmengen werden verdichtet – ganz wie es Aimondo-Kunden wünschen und in Form gebracht. Sobald ein sinnvoll vergleichbares Ergebnis vorliegt wird die Preisstrategie des Online-Händlers angesetzt und das Wunschergebnis geliefert.

Es entstehen aus den Rohdaten qualifizierte Ergebnisse. Diese verdichten sich zu handhabbaren Resultaten. Besser, zuverlässiger, viel schneller und zu einem winzigen Bruchteil der Kosten, die ein Mensch für die vergleichbare Arbeit verursachen würde.

Die Mischung aus massiver Rechenleistung, eleganter Datenbankstruktur, Cloud-Technik, Künstlicher Intelligenz und Machine-Learning-Algorithmen summieren sich zu diesem einzigartigen Prozess.

Es ist täglich gelebte Geschäftsphilosophie, durch erstklassige Ergebnisse die beste erreichbare Kundenzufriedenheit zu schaffen. Ist das erreicht, hat der Aimondo Kunde Erfolg. Und dessen Erfolg wirkt in die Aimondo Gruppe dadurch zurück, dass deren finanzielle Kraft zum Abfallprodukt bester Leistung wird. Smart eben.

Düsseldorf, Juli 2021. Aimondo´s Kunden sind auf der sicheren Seite. Zwar befinden sich alle Funktionsmodule im virtuellen Raum, der Cloud. Auf virtuellen Rechnern in Rechenzentren, die nur bei Bedarf sekundengenau die Rechenleistung bieten, die benötigt wird. Das alles ausfallgesichert weil in verschiedenen Netzen und verschiedenen Dienstleistungszentren. Es gibt keine Funktion, die nicht durch eine identische Kopie an anderer Stelle gesichert ist. Und es gibt keine Funktionen, deren Ausführung nicht elektronisch überwacht wird.

Selbst die zentrale Steuerung dieser Netzintelligenz ist in Echtzeit gedoppelt und durch elektronisches Permanent-Monitoring überwacht. Und dann gibt es natürlich noch die Menschen im Team, die bei Störungen benachrichtigt werden. Unauffällig, unaufgeregt – mit modernsten Mitteln avancierter IT-Technik.

Die – selbstverständlich doppelt gesicherte – Datenbank zeichnet nicht nur alle Systemvorgänge sondern auch die riesigen Datenmengen der Suchergebnisse auf. Somit kann stets nachvollzogen werden, was zu einem bestimmbaren Zeitpunkt gesucht, gefunden, analysiert und als Ergebnis präsentiert wurde.

Mit der Zeit baut sich aus diesen qualifizierten Produkt- und Preisdaten ein Bestand auf, der historische Ergebnisse mit der Gegenwart verbindet und daraus künftige Tendenzen erkennen läßt. Entwicklungen können mit hoher Präzision auf der Basis spezieller Algorithmen vorhergesagt werden. Auch werden mit der Text- und Bildsammlung Wissenspools genährt, die – kombiniert mit Textredaktionssystemen neuester Generation – selbsttätig die qualifiziertesten Kundeninformations- und Beratungsergebnisse bilden können. Vollautomatisch und in bester von Menschen herstellbarer Qualität. Oft mit wesentlich reichhaltigeren und informativeren als die Angaben der Produzenten.

Im Tagesgeschäft können sich Aimondo-Kunden darauf verlassen, dass im Falle einer notwendig werdenden Datenrettung Aimondo vergleichsweise unkompliziert alles erneut bereitstellen kann, was bei Aimondo verarbeitet wurde.

Es versteht sich von selbst, dass Aimondo die Daten und Programmfunktionen physikalisch voneinander getrennt arbeiten läßt und speichert. So können Schäden aus Unfällen, Naturereignissen und andere Krisen sehr begrenzt werden und keinen dauerhaften Nachteil verursachen.

Zürich. April 2021. Management Daten gehen über das Dynamic Pricing im Detail hinaus. Sie sind „high level“ und geben das grosse Bild. Nach unserer Interpretation jedoch mit der Möglichkeit, Top-down auf die Detailebene zu verzweigen. Denn modernes Management kennt akzeptiert keine Grenze und eine Führungskraft in der Online-Industrie hat meist tiefe Kenntnis der Produkte, Prozesse und Marktgegebenheiten.

Andererseits müssen Management-Daten intuitiv benutzbar und ohne weitere Erläuterung klar in der Aussage sein. Die Vielfältigkeit einer Leitungsaufgabe läßt kaum Zeit dafür, sich mit den Gedankenwegen der Software-Entwickler so weit zu identifizieren, dass man deren Denkweise mühselig nachvollziehen will, um zu einfachen Erkenntnissen zu gelangen.

Aus diesem Wissen ist die Management-Ebene unseres Control-Panels entstanden. Und sie ist wieder und wieder von Laien getestet worden, um aus der Komplexität die Einfachheit hervorzubringen. Fast ein Jahr hat es gedauert, bis die erste Testversion als @-Version von Studenten-Teams verschiedener Fachrichtungen erprobt wurde. Und weitere sechs Monate, daraus die erste ß-Version abzuleiten. Seit dem Juli 2018 ist es so weit, dass wir eine Version 1.0 vorstellen können. Aussagefähig, informativ und leicht anwendbar. Wer sich auf der Arbeitsversion der aimondo.com-Seite einen Account zulegt, kann sie nach Herzenslust erkunden. Jede Anregung ist sehr willkommen, wir wissen, dass Versionen nur Schritte auf dem Evolutionsweg sind.

Erfolg im wettbewerbsintensiven E-Commerce entsteht in erster Linie daraus, gegenüber der Konkurrenz das rundum attraktivste Angebot zu haben. Dazu ist es notwendig, Wettbewerberpreise in deren Zusammenhang mit dem klaren Ziel zu analysieren, die Wettbewerbsposition des eigenen Angebots im Vergleich zu den Wettbewerbern zu kennen.

Online-Anbieter messen der Angebotsüberwachung und daraus resultierender Preisintelligenz-Technologie zunehmend strategischen Wert bei. Das E-Commerce-Ökosystem wird zunehmend dynamischer, Preisbewegungen der Wettbewerber wirken sich unmittelbar auf die eigenen Umsatzzahlen aus. Wendet ein Online-Anbieter die Preisintelligenz als tragende Säule seiner Absatzstrategie an, ist er in der Lage, Preisschwankungen der Wettbewerber zu erkennen und seine Preise anzupassen, um die eigene Marktposition zu bestimmen.

Fast ebenso wichtig wie die vollständige Preisinformation ist es, den Zusammenhang zu kennen. Es gilt also, das eigene Angebot ebenso im Zusammenhang zu sehen, wie die Offerten der Konkurrenten.

Woher bezieht Aimondo die Wettbewerberdaten ?

Von Plattformen und aus den Webseiten direkter Konkurrenten. Es ist bei unserer Aimondo GmbH Standard, die großen Handelsplattformen wie eBay, Amazon, Google Shopping, Idealo und andere, nationale Plattformen in allen Zielländern zu untersuchen. Dort findet man die umfangreichsten Informationen über die aktuelle Wettbewerbssituation. Und das wichtigste: Amazon hat in den Ländern, in denen Amazon aktiv ist, rund 50% des Umsatzes aller Online Käufe. Tendenz: immer noch steigend.

Auch eBay spielt in etlichen Bereichen eine sehr wichtige Rolle. Gerade hier ist es von großem Vorteil, dass Aimondo auch ohne eindeutige EAN oder GTIN mit hoher Präzision die direkten Vergleichsartikel findet. Die Künstliche Intelligenz mit ihrem hohen Grad an Text-, Sinn-, Kontext- und Mustererkennung mit selbstlernenden Eigenschaften ermöglicht dies. Für unsere Kunden ist es wichtig, dass Aimondo seit der Inbetriebnahme noch keinen einzigen Tag hatte, an dem die Angebote aus diesen Plattformen nicht analysieren werden konnten.

Aber selbstverständlich werden auch ganz gezielt die Wettbewerber unter die Lupe genommen, die als direkte Konkurrenten der Aimondo-Kunden genannt werden. Man findet diese zwar in aller Regel auch auf den Plattformen, jedoch können die Rahmenbedingungen und Preise abweichen.
Eine der „eisernen Regeln“ aller Mitglieder der Aimondo-Gruppe ist ein fast bedingungsloses Streben nach höchster Kundenzufriedenheit. Aus dieser Philosophie heraus entstehen oft Lösungen, die vom Standard abweichen oder noch nicht enthalten sind. Diese zu verwirklichen ist eine Herausforderung, der sich unser Entwicklerteam gerne stellt.

Zürich, Januar 2021. Wenn ein Unternehmen mit Methoden wie Künstlicher Intelligenz, Machine Learning, SaaS, Cloud basierte Infrastruktur u.s.w. arbeitet, kann man gewiss davon ausgehen, dass möglichst auch alle weiteren Prozeduren ohne Handarbeit ausgehen. Diese Erwartung erfüllen alle Aimondo Projekte.
Beim e-Commerce ist es gerade bei grossen und leistungsfähigen Online-Shops der Fall, dass allein die Artikelmenge verbietet, häufige Preiskorrekturen über die Angebotsbreite manuell durchzuführen. Sind die Richtlinien einmal für Artikel oder Artikelgruppen festgelegt, greift das Regelwerk vollautomatisch. Alle Schritte sind vom Aimondo Team so vorbereitet, dass die psychologisch richtigen Preise erzeigt werden. Und natürlich werden alle Preise so niedrig wie nötig und so hoch wie möglich errechnet. So, dass Umsatzmenge und Marge stets im besten Verhältnis zueinander stehen.

Kontrollen greifen bei Sonderinformationen – wenn also beispielsweise ein Mitbewerber preislich so deutlich ausschert, dass eine Person aus dem Produktmanagement informiert werden muss.
Ansonsten werden die Parameter so festgelegt, dass die Bestseller häufig, das mittlere Segment periodisch angemessen und die Randprodukte „ab und zu“ recherchiert und bei Bedarf neu adjustiert werden. Diese Prozesse laufen vollautomatisch so ab, dass die computerisiert gewonnen Erkenntnisse als strukturierte Daten „database ready“ bereitgestellt oder übergeben werden.
Bei Sortimentsgrößen, die leicht fünf- oder sechsstellig sind, würde eine manuelle Datenpflegen viel zu lange dauern, um mit dynamischen Marktbewegungen Schritt zu halten. Große Händler wie Amazon ändern bis zu 15-mal täglich ihre Preise. Mit Aimondo kann man diese Dynamik erfassen und das eigene Angebot anpassen. Vollautomatisch mit selbststätiger Datenübergabe. Nur dann, wenn man sich technologisch auf Augenhöhe oder darüber bewegt, kann man auf Dauer der Marktmacht der Online-Giganten mit Erfolg etwas entgegensetzen.

Aimondo hat die Basis-Schnittstelle, um andere System unkompliziert anzudocken.

Da die Erträge im e-Commerce oft sehr knapp sind, ist jeder Prozentpunkt Marge wichtig. Gerade dann, wenn Artikel sich dem Ende des Lebenszyklus nähern oder saisonal bedingt ´raus müssen, wurde in der Vergangenheit oft ein radikaler Preisschnitt verordnet. Mit Vollautomatisierung und Anpassung and die Daten des Warenwirtschaftssystems läßt sich der Ausverkaufsrabatt minimieren. Schrittweise wird auf einen Zielbestand zu einem vordefinierten Zeitpunkt preislich so optimiert, dass in größtmöglich und kleinstnötigen Schritten die Marge derart abgeschmolzen wird, dass zuverlässig ein 0-Bestand erreicht und dennoch die vorher verdiente Preisspanne nicht ruiniert wird.

Artikel, die bislang ein eher unauffälliges Schattendasein führten aber das unerkannte Potenzial zum Bestseller haben, wäre nur der Preis richtig gewesen, werden mit Aimondo identifiziert. Aus der grauen Anonymität einer schwer verkäuflichen werden sie durch Konkurrenzinformationen und das Preisgefüge der Warengruppe nach oben gehoben. Dort können sie die Gut- oder Best-Seller Liste bereichern und auf diese Weise das Spitzensortiment erweitern – eine der einträglichsten und damit wirtschaftlich wichtigsten Erkenntnisse im Handel. Auch das wieder vollautomatisch.

Und wenn wir schon dabei sein, uns Gedanken über Effizienz und Optimierung zu machen, können wir mit Aimondo-Technologie auch die Unternehmen mit voll-integrierten Systembausteinen versorgen, die sowohl Online- wie Offline-Handel betreiben. Indem die offene Schnittstelle Aimondo nämlich nicht nur die Datenbank des Online-Shops mit Informationen versorgt sondern auch die POS-System des stationären Einzelhandels. Dort verwendete Electronic Shelf Labels werden mit aktuellsten Richtig-Preisen bedient, die den gleichen oder anders definierten Regeln des Systems folgen. Voll-integriert, ohne menschliches Zutun und mit der Zuverlässigkeit und Fehlerarmut, die IT-System dem Menschen voraus haben.

Zürich, Januar 2019. Weltweit wurden bereits 39 Milliarden US-Dollar in KI investiert. Große Technologieunternehmen dominieren die Investitionen. Private Equity und Venture Capital Investitionen und Akquisitionen haben sich von 2013 bis 2017 verdreifacht, das maschinelle Lernen als Untergruppe von AI wird zu einer Schlüsseltechnologie.

Allerdings: Nur wenige Unternehmen setzen bisher erfolgreich Algorithmen ein. Der Rest kämpft mit einem Mangel an Wissen, Talenten und Strategien.

Der Großteil der aktuellen externen Investitionen (rund 60%) fließt in das maschinelle Lernen (bis zu 7 Milliarden Dollar), weitere wichtige Bereiche sind die Bilderkennung (2,5 Milliarden bis 3,5 Milliarden Dollar) und die Spracherkennung (600 Millionen bis 900 Millionen Dollar). Das sind Ergebnisse aus der Studie des McKinsey Global Institute (MGI) "Artificial Intelligence: the next digital frontier".

Wie sieht die Praxis der erfolgreichen Implementierung einer KI-Anwendung in einem Beispiel aus?

Tausende bunter Punkte erscheinen auf dem Monitor, leuchten kurz auf und verschwinden wieder. Der Bildschirm des IT-Managers wimmelt und flackert. Jeder Punkt stellt Informationen dar, die ein Autoteilehersteller auf seinen Maschinen erfasst. Es sind Daten, die helfen, teure Fehler zu vermeiden. Aber niemand muss sie einzeln bewerten. Das wird durch Algorithmen gemacht.

Die hier seit Jahrzehnten hergestellten Teile werden immer präziser, härter und billiger. Aber präzise, hart und preiswert ist heute nicht mehr genug. Um sich gegen neue und alte Wettbewerber zu behaupten, optimiert der Hersteller nicht nur die Qualität. Außerdem muss er schneller produzieren, Kosten minimieren und insgesamt effizienter werden. Dieses Unternehmen setzt auf künstliche Intelligenz (KI). Auf die bunten Punkte.

150 Mitarbeiter sorgen dafür, dass das Unternehmen mit künstlicher Intelligenz versorgt wird. Das Team um den IT-Leiter hat neuronale Netzwerke entwickelt, die die Fabriken des Automobilzulieferers wie ein riesiges Gehirn überwachen. Es entdeckt Fehler, die kein Ingenieur der Welt entdecken könnte.

Die Maschinen sind mit Sensoren ausgestattet, die ihre Geschwindigkeit und Produktionsgeschwindigkeit messen, ihre Temperatur-, Vibrations- und sogar Geräuschmuster vergleichen, um festzustellen, ob es Anzeichen von Verschleiß gibt. Täglich erhalten die Ingenieure des KI-Teams etliche Millionen Daten aus über 10.000 Maschinen: Wie stark wirken Kräfte auf welche Position des zu fertigenden Teils? Welche Temperatur hat das Schmieröl in der Maschine? So lernt die KI lernt ständig von neuen Echtzeitdaten. Sie "weiß", wann alles normal funktioniert und wann nicht. Zu viele rote Punkte auf dem Bildschirm, die in immer kürzeren Abständen erscheinen, zeigen an, dass Gefahr droht: Eine der Maschinen könnte bald stehen bleiben. Lange bevor das passiert, macht sich ein Techniker auf den Weg.

KI ist die wichtigste Technologie des Jahrzehnts.

Das hier beschriebene Unternehmen praktiziert bereits, worauf die sich die meisten Unternehmen noch vorbereiten. Nämlich die Integration von künstlicher Intelligenz in das Unternehmen, in die Produktion.

Die Vorteile der neuen Technologie sind enorm. Fabriken überwachen und Fuhrparks steuern, Rechnungen begleichen und Finanzportfolios managen oder sogar ganze, weitgehend digitalisierte Organisationen verwalten - das alles erledigen Algorithmen heute schneller, kostengünstiger und präziser als der Mensch.

AI kann Kosten sparen, Kundenbeziehungen verbessern, Umsatz und Gewinn steigern. Sie soll die Warenwirtschaft, den Vertrieb und die Lieferketten optimieren.

"Künstliche Intelligenz wird in den nächsten zehn Jahren zur wichtigsten Technologie", sagt Heinrich Müller, Geschäftsführer der Aimondo GmbH in Düsseldorf. Diese Aussage wird von der Unternehmensberatung McKinsey unterstützt, die durch AI weltweit einen Mehrwert von mehr als 3.500 Milliarden Dollar erwartet.

"Wir stehen noch am Anfang der Entwicklung künstlicher Intelligenz, aber die großen digitalen Unternehmen haben viel in diese Technologien investiert", erklärt McKinsey. "Traditionelle Unternehmen sollten sich nun auch auf die Anwendungsbereiche konzentrieren, in denen sie mit Hilfe künstlicher Intelligenz Kosten sparen und neue Umsatzpotenziale erschließen können.

Der wichtigste wirtschaftliche Vorteil von KI ist, dass sie Vorhersagen klärt und oft erst finanziell erschwinglich macht.

Was und wo kauft der Kunde zu welchem Preis? Wie entwickeln sich Produkttrends? Wann fällt welche Maschine aus? Woran erkrankt ein Mensch und was kann präventiv dagegen unternommen werden?

Eine der neuen Zauberformeln effizienten Managements ist ganz einfach: Daten plus KI bedeuten Mehrwert.

AI kann eine Reihe bestehender Geschäftsmodelle zerstören. Wenn autonome Taxis die Straßen erobern - wie viele Menschen brauchen noch ihr eigenes Auto? Wenn Roboter T-Shirts nähen lernen - wer braucht schon Lieferketten zu Textilfabriken in Asien? Wenn Software Finanzportfolios steuert - wer beauftragt einen Vermögensverwalter? Und wenn Artificial Intelligence ganze Online-Shops managen und Lieferprozesse organisieren kann, wer braucht dann die traditionelle Kette von Einkäufern, Marketing-Abteilung, SEO-Spezialisten, Marktforschern, Preismanagern und Warenwirtschaft?

Der Weg in die Zukunft der KI ist so komplex wie das Potenzial groß. Wie so oft ist Deutschland stark in der Grundlagenforschung. Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz in Kaiserslautern gilt als eines der renommiertesten weltweit.

Deutschland will nun sogar "der weltweit führende Standort für KI" werden und die Regierung hat eine "nationale KI-Strategie" verabschiedet. Die Europäische Union wiederum will bis 2020 1,5 Milliarden Euro in die KI-Entwicklung investieren.

Aber was ist das im Vergleich zu dem 16-Milliarden-Dollar-Fonds, den allein die chinesische Hafenstadt Tianjin für die Entwicklung einer KI-Industrie bereitstellen will?

Während China und die USA stark in Technologie investieren, sind europäische Unternehmen und KMU noch zögerlich. Viele Unternehmer wollen KI-Projekte in Angriff nehmen. Doch nur jedes vierte Unternehmen befindet sich bereits in einer Ausgangsposition für die Umsetzung.

Unklare operative Ziele, hohe Implementierungskosten, Datenschutzbedenken und ein Mangel an geeignetem Personal bremsen die Entwicklung. Unternehmer haben manchmal tolle Ideen, wissen aber nicht, wie sie diese umsetzen sollen.

Die große Chance für die europäische Industrie und den europäischen Handel liegt in der maßgeschneiderten Anwendung von KI und der Erzielung der besten Lösungen in einzelnen Branchen.

Google oder Amazon hatten eine Menge Daten, riesige Computer und clevere Programmierer. Europäische Händler, Importeure und Hersteller wissen alles über Produktionsprozesse und hochwertige Logistikketten. Sie haben Erfahrung. Und alles, was sie brauchen, sind brillante Ideen, Mut und etwas Geld, um ihr KI-Geschäft produktiv und wertvoll zu machen. Wie bei dem oben beschriebenen Kfz-Teilehersteller oder wie bei Amazon.

KI hilft, Kräfte und relevante Muster innerhalb einer Vielzahl von Einflüssen zu erkennen.

Gut funktionierende Software, die einzelne, auch komplexe Aufgaben überwacht und Anomalien erkennt, gibt es schon seit Jahrzehnten. Aber: Die Komplexität eines gesamten Marktumfeldes überfordert herkömmliche Software. Die KI zeigt ihre Stärken, wenn es keine klaren Kausalitäten gibt: Sie erkennt Zusammenhänge, die bisher nicht wahrgenommen wurden.

Prozessoptimierung, Informations-Crawler und IT-basierte Automatisierung gibt es schon lange. Aber nur durch den Einsatz modernster und leistungsfähiger KI-Tools können Größenordnungen erreicht werden, die vor drei oder vier Jahren noch nicht einmal ansatzweise erreicht wurden und die niemand für möglich gehalten hätte.

Vor dem Einsatz der Technologie steht die Definition des wirtschaftlichen Zwecks. Was ist das Ziel? Die hohen Bestände im Lager bestimmter Waren so weit wie möglich ohne größere Einbussen abzubauen ? Oder den Umsatz bestimmter Artikelgruppen um X Prozent steigern? Den Markt beobachten und Richtungsentwicklungen erkennen? Die Strategien anderer Hersteller erkennen und die eigenen Produkte neu positionieren und aggressiver werden ? Margen zur Stärkung der Bilanz weiter entwickeln? Sind die Ziele in der Online-Vermarktung klar, kann Aimondo feststellen, welche Daten vorhanden sind, welche Daten fehlen - und mit welchem Aufwand fehlende Daten gewonnen und daraus die richtigen Maßnahmen abgeleitet werden können.

Die Suche nach wertvollen Daten

Bei der Verwendung von AI sind den Daten drei Rollen zugeordnet: Im ersten Schritt sind sie reine Trainingsmasse, um die ersten Algorithmen aufzubauen. Im zweiten Schritt sorgen Daten aus dem Alltag dafür, dass der Algorithmus seine Arbeit tun kann. Und schließlich helfen Rückmeldungen dabei, Algorithmen zu optimieren.

Aber wie viele Daten benötigen Sie, wenn Sie im Online-Markt erfolgreich sein wollen und müssen? Was ist statistisch interessant, verschwendetes Wissen - und welche Daten sind wirtschaftlich direkt effizient? Jeder neue Datensatz könnte für ein Unternehmen reine Geldverschwendung sein - wenn er unvollständig oder falsch ist. Beides ist gleich gefährlich. Oder die Daten sind ihr Gewicht in Gold wert - wenn man durch die KI in die Lage versetzt wird, deutlich besser zu agieren oder sogar Konkurrenten aus dem Feld zu schlagen.

Daher ist der Einsatz von KI immer eine strategische Entscheidung, eine Aufgabe für´s Top-Management.

Dazu gehört auch die Anpassung des gesamten Unternehmens an die Kl-Strategie. Viele Abteilungen haben Schwierigkeiten, ihre Daten anzugeben oder sie zu erklären. Normalerweise beschäftigt sich nur eine kleine Elite im Unternehmen mit AI, die Mehrheit der Mitarbeiter jedoch nicht.

Künstliche Intelligenz wird umso besser, je länger und intensiver sie trainiert wird. Eine KI, die nicht ständig lernt, wird bald veraltet sein. Aber auch die besten neuronalen Netze brauchen heute noch Menschen, die sich um sie kümmern. Experten, die sie verstehen.

Vor allem mittelständische Unternehmen haben es schwer, KI-Fachkräfte einzustellen. Sie sind selten und oft teuer. Es ist einfacher, KI-Tools von innovativen KI-Spezialisten zu verwenden und sie an Ihre eigenen Bedürfnisse anzupassen oder die eigenen Systeme so zu modifizieren, dass sie die Nettoergebnisse der KI-Spezialisten verarbeiten können.

Vorsicht, falsche Versprechen

Es gibt Lösungen auf dem Markt, mit denen AI die Produktivität erfolgreicher Unternehmen in den kommenden Jahren steigern wird. Wenn jedoch einige Anbieter oder Berater behaupten, dass die KI bald in der Lage sein wird, auf Knopfdruck alles zu tun und zu funktionieren, dann ist das nichts anderes als Geldschneiderei. Die Nutzung von IBMs weit verbreitetem Supercomputer Watson beispielsweise wurde von mehreren Kunden eingestellt, darunter das Krebsforschungszentrum MD Anderson in Texas, das mehr als 60 Millionen Dollar in Watson-Technologie investiert hat.

Im September 2017 gab die Rhön-Klinikum AG zudem ihre Absicht bekannt, Watson nicht einzusetzen. Watson hat einfach nicht die Erwartungen erfüllt, sagt man. Andere Dienste, wie der x.ai-Scheduler oder das Duplex-Konversationsprogramm von Google, räumen ein, dass man immer noch manuell eingreift, wenn die Software stecken bleibt. Aimondo hat auch Entwickler, die rund um die Uhr einsatzbereit sind. Entwickler, die ständig die Ergebnisse überwachen und Wege finden, neue Erkenntnisse aus Big Data in nützliche Informationen umzusetzen.

So viel Arbeit die künstliche Intelligenz einsparen hilft, man braucht Menschen, um zu beurteilen und zu entscheiden, wie die Ergebnisse der Algorithmen verwendet werden. Kluge Mitarbeiter, die die Technologie verstehen und strategisch nutzen. Je wichtiger die künstliche Intelligenz in Unternehmen wird, desto wichtiger wird die menschliche Intelligenz, die KI einführt und strategisch zum besten Nutzen des Unternehmens einsetzt.

Zürich, Juli 2021. Artificial Intelligence (AI) klingt beeindruckend - ihr Einsatz muss geschickt den unternehmerischen Zielen untergeordnet sein. In der Regel ist der Einsatz ohne externe Spezialisten nicht sinnvoll - die Beschäftigung der eigenen Mitarbeiter mit den Grundlagen des Kerngeschäfts ist zu weit von KI entfernt. Und Etikettenschwindel, dass etwas als komplexere Datenbankaufgabe gelöst und als KI verkauft wird, kann auf Dauer keinen Bestand haben.

Aimondo wurde als externer Dienstleister für KI in der Cloud geschaffen und hat Elemente wie maschinelles Lernen oder Big-Data-Verdichtung zur Erzeugung intelligenter Daten hinzugefügt. Die Netto-Ergebnisse werden anschliessend in eine leistungsfähige Datenbank übertragen. Anschließend wurde die Benutzerspezifikation für die Online-Handelswelt optimiert. Normalerweise kann ein Unternehmen, das völlig andere Produkte herstellt oder im Handel erfolgreich ist, diese Spezialisierung im eigenen Unternehmen nicht sinnvoll bereitstellen. Es ist viel billiger und effizienter, solche spezialisierten Leistungen extern zu beziehen.

Wir möchten Unternehmern folgende Tipps geben, die einen wertvollen Einfluss auf Richtungsentscheidungen bei der Einführung von KI haben können:

(1) Klar beschriebenes, erreich- und kontrollierbares Ziel

Ein häufiger Fehler ist es, mit Kl zu beginnen, ohne vorher ein konkretes und quantifizierbares Ziel zu definieren. In den meisten Fällen kommt die Initiative "von oben nach unten". Berater oder Referenten auf Kongressen haben oft erfolgreich Kl-Projekte in der Chefetage zur Diskussion gestellt. Das Top-Management ist dann überzeugt, dass ein paar Sensoren installiert, Daten gecrawlt und auf jeden Fall enorme Datenmengen gesammelt werden müssen, die durch Algorithmen ausgewertet werden. Dies wäre der Weg, aus dem die Prozesse zwangsläufig optimiert würden. In der Regel ist das allerdings Zeit-, Energie-, Motivations- und Geldverschwendung.


Gesunder Menschenverstand

In der Findungsphase sollte das Top-Management auf das eigene Team hören und nicht auf externe Berater. Oft ist Kl nicht die Lösung für übergreifende Probleme in einem Unternehmen. AI steht erst am Anfang und Berater lernen vom und beim Kunden. Experimente auf Kosten der Firmenkunden sind keine Seltenheit. Aus Erfahrung und unternehmerischer Logik allein ist es daher ratsam, die eigenen Ziele ständig mit den technischen und organisatorischen Möglichkeiten zu vergleichen. Einzelne Aufgaben können heute bereits effizient mit der besten KI gelöst werden, während es eher ein mittelfristiges Ziel ist, ganze Organisationen unter KI-Einfluss zu haben. Ein Weg, der visionär gedacht werden, aber nur in vernünftigen Schritten realisiert werden kann.


Technische Beratung

So wichtig wie die Beratungskompetenz ist, so wichtig ist für Kl das technische Know-how. Daher ist es billiger, realistischer und konkreter, Rat von dort einzuholen, wo er auch umgesetzt werden kann. Eine rein strategische Beratung ist teuer und bringt meist nichts.

Im ersten Schritt analysiert ein guter Kl-Berater, welche Daten bereits vorhanden sind und welche für einen sinnvollen Kl-Ansatz noch fehlen. Es gilt realistisch zu prüfen, mit welchem Aufwand diese Daten gesammelt, gewonnen oder bereitgestellt werden sollen. Und wie sie dann ergebnisorientiert weiterverarbeitet, analysiert und verdichtet werden, um schnell und zuverlässig das gewünschte Ergebnis zu erzielen.


Die richtigen Daten

Wenn der KI-Algorithmus nicht genügend, unvollständige oder gar falsche Informationen erhält, wird das Ergebnis fatal falsch sein. Fehlt beispielsweise die Hälfte der Wettbewerbsdaten, kann das Ergebnis einer Analyse immer nur das eigene Produkt im Mittelfeld positionieren. Und damit das System als Ganzes bis hin zur Gesamtgefährdung aller Ergebnisse kompromittieren. Auf den Unternehmensalltag übertragen heißt das: Jedes Kl-Projekt, das nicht genügend Daten sammelt und damit nicht zum Ziel führen kann, wird unweigerlich scheitern. Unternehmen und Berater sind oft nicht wirklich daran interessiert, die Datengüte und die Art der Datenerhebung zumindest prinzipiell logisch detailliert zu erklären, sondern berufen sich auf ein Geschäftsgeheimnis. Wenn dies der Fall ist, wird allzu oft ein Schwachpunkt verschwiegen. Es ist dann besser, eine Pause einzulegen und sich für Transparenz statt für Risiko zu entscheiden.


Klare Entscheidung pro KI

Jedes existenzielle Projekt, das auf komplizierte Weise gelöst werden kann, muss Chefsache sein, wenn es gelingen soll. Die Mitarbeiter aus den Fachabteilungen, die über das notwendige Wissen verfügen, sind in der Regel hoch bezahlt und gut ausgelastet. Daher ist die Bereitschaft des mittleren Managements, sie für ein zusätzliches Kl-Projekt einzusetzen, oft gering. Deshalb ist es wichtig, die aktive Unterstützung durch die Unternehmensleitung sicherzustellen. Unternehmer müssen sich darüber im Klaren sein, dass ein Kl-System nicht von der Stange gekauft werden und sofort loslegen kann. Man benötigt das Wissen der einzelnen Abteilungen oder Spezialisten. Management und Abteilungen müssen eng zusammenarbeiten.

Düsseldorf, Dezember 2019. Mit dem rasant zunehmenden Erfolg des Online-Shoppings kam das Konzept der dynamischen Preisgestaltung. Dies war zwar zu erwarten, hat jedoch viele Shop-Betreiber vor bis heute ungelöste Probleme gestellt. Den technologischen Vorsprung haben Internet-Giganten wie Amazon ausgebaut und fast monopolartige Strukturen geschaffen. Zu Lasten kleinerer Händler sowie des stationären Einzelhandels.

Dynamische Preisgestaltung ist eine Strategie, bei der Einzelhändler den Preis des Produkts auf der Grundlage von Informationen über die Konkurrenz und Daten über die Nachfragesituation ändern.
Dazu benötigen sie eine große Menge Informationen. Sie müssen die Preise der Wettbewerber und deren Leistungsvermögen im Zusammenhang kennen. Darüber hinaus ist Bewertung und Marktposition der Konkurrenten eine wichtige Grundinformation. Auch die Preiswahrnehmung der Kunden im Zusammenhang mit Lieferbarkeit und -kosten spielt eine wichtige Rolle, denn sie bestimmt das Volumen und die Gewinnspanne, die erzielbar ist.

Früher waren statische Preise die Regel, es war einfach, herauszufinden wie viel ein Wettbewerber für seine Produkte verlangt und wie man konkurrieren musste. Das hat sich radikal geändert.
Die alte Strategie hat den Einzelhändlern wenig Möglichkeiten gegeben, Gewinne zu beeinflussen. Heute, mit dynamischen Preisen, kann man die Rentabilität ständig optimieren, selbst bei einfach vergleichbaren Produkten wie Arzneimitteln, Elektronik- und Sportartikeln.

Wechselnde Preise gab es schon immer.

Die Idee dynamischer Preisgestaltung ist für den Einzelhandel keineswegs gänzlich neu. Es ist etwas, was für etliche Organisationen schon seit Langem zum Tagesgeschäft gehört. Es ist eine Taktik, die die Aufmerksamkeit des Kunden auf sich ziehen soll und die sich bisher als äußerst erfolgreich erwiesen hat.

Einige Beispiele, wie die dynamische Preisgestaltung verschiedene Volkswirtschaften beeinflusst hat:
Das Konzept der "Happy Hours" in einer Bar hat dazu beigetragen, Kunden zu Zeiten gewinnen, die recht untypisch für den Gastronomie-Besuch waren. Natürlich wurden die Preise für Getränke gesenkt, das zog viele Kunden an, was den Umsatz des Unternehmens in dieser Zeit steigerte. Dies steigerte ebenso den Gewinn für diese Tageszeit. Es erwies sich als so effektiv, dass die meisten Bars und Pubs es inzwischen übernommen haben.

Oder der Aktienmarkt. Er arbeitet auf der Basis steigender und fallender Aktienkurse. Ähnlich dem Konzept dynamischer Preisfindung wird der Wert der Aktien unter Berücksichtigung der Ausgangsbedingungen, der Nachfrage und einiger anderer Parameter berechnet. Dazu gehören die Nachrichten aus dem und über das Unternehmen sowie dessen wirtschaftliche Lage. So werden die Preise angepasst, um die aktuelle Situation angemessen zu bewerten.

Nehmen Sie zum Beispiel die Flugticketpreise. Hier ist es sehr deutlich, dass sie alle auf der gleichen Strecke fliegen. An den Wochenenden und Freitagen werden Sie feststellen, sind die Preise höher sind als an normalen Wochentagen ausserhalb der Zeiten für Geschäftsleute. Die vorhersehbare Nachfrage bestimmt sehr unterschiedliche Preise innerhalb eines Tages. Sind auf der gleichen Strecke mehrere Airlines aktiv, gewinnt die Preisdynamik weiter an Bedeutung.

Es ist nur natürlich, dass man versucht Gewinne zu steigern, indem man die Preise auf der Grundlage der Nachfrage im direkten Zusammenhang mit denen der Konkurrenz kontrolliert. Wie subtil auch immer, die gleiche Ideologie wird in etlichen Branchen praktiziert.

Was hat sich daran heute geändert?

Dynamische Preisfindung ist nur möglich, wenn man alle Daten zur Hand hat. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Anaylse der Daten mit einem benutzer- oder branchendefinierten Algorithmus, der an das jeweils konkrete Geschäftsmodell angepasst ist. Quantifizierbare Ergebnisse erhält man nur, wenn man neben den Kosten alle Variablen und den Kontext berücksichtigt und daraus eine genaue Preisjustierung vornimmt.

Man fragt sich vielleicht: wenn das alles schon immer gedacht und umgesetzt wurde, wieso hat der Online-Handel dann so lange gebraucht?

Faktoren, die eine dynamische Preisgestaltung ermöglicht haben, sind höchst leistungsfähige Computer und neueste Technologien, die erst in jüngster Zeit entstanden sind. Das Konzept, Daten zu sammeln, zu speichern und zu analysieren, ebnet erst den Weg zu größeren Dingen. Und natürlich setzt der Druck der Handelsgiganten wie Amazon den anderen Anbietern derart zu, dass sie selbst viel aktiver werden, um im zum Teil existenzbedrohenden Konkurrenzkampf zu bestehen.

Bedenken der Einzelhändler

Vorhandene Algorithmen werden mit allen verfügbaren Daten versorgt. Das sind Details, die das Produkt und die Marktsituation betreffen. Der daraus resultierende Preis bestimmt den Gewinn oder Verlust, der mit dem Produkt gesammelt wird.

Ein narrensicherer Algorithmus kann genaue Antworten geben. Allerdings nutzen nicht alle Händler diese Möglichkeiten. Sie sehen, dass solcherart herbeigeführte Preisänderungen auch ein Risiko darstellen. Das ist etwas, das niemand gerne in Kauf nimmt. Denn selbst ein leichter Rückgang oder Anstieg der Produktkosten wirkt sich auf die Wirtschaftlichkeit und die Erfolgsaussichten aus. Viele denken in erster Linie anfallende Preise durch Konkurrenz. Das ist zwar richtig – jedoch kann eine Preissenkung auch einen Volumenzuwachs mit sich bringen, der die Rendite unter dem Strich steigert. Oder aber das bisherige Angebot ist günstiger als unbedingt erforderlich und verträgt eine Preiskorrektur nach oben bei Beibehaltung der aktuellen Situation. Dann ist eine Preiserhöhung direkt ergebnisrelevant. Denn ein um 1% höherer Preis bedeutet in der Bilanz für das Produkt im Schnitt 7,4% mehr Marge (EBIT).

Dieser Algorithmus kann einfach von den Händlern verwendet werden. Viele zögern, weil sie nicht verstehen, wie es funktioniert. Das ist auch nach Berücksichtigung der Preise der Mitbewerber der Fall. Dazu ist möglichst lückenlose Kenntnis des Marktumfeldes einschliesslich der Nebenbedingungen Voraussetzung. Best Daten also. Aimondo erklärt jedem Kunden im Detail, wie der Algorithmus funktioniert und wie er genau auf die Ziele und die Philosophie des Online-Händlers oder des Herstellers angewendet werden kann.

Und dennoch wendet noch längst nicht jeder Händler die dynamische Preisgestaltung in strukturierter Form an. Viele beschränken sich noch auf die manuelle Betrachtung einzelner Produkte und reagieren ad hoc. Bei grossen Sortimenten wird dabei nur ein verhältnismässig kleiner Kernbereich erfasst, die Abstände der Betrachtung variiert häufig, Fehler sind menschlich und im Ergebnis verliert man Boden gegenüber der Konkurrenz bis hin zur Break-Even Schwelle.

Der Erfolg von Amazon

Amazon hat große Erfolge mit der Anwendung dynamischer Preise für seine Produkte. Andere Einzelhändler versuchen immer noch, Amazon in diesem Bereich zu schlagen ohne jedoch auch nur annähernd vergleichbare Technik einsetzen zu können. Das ist der wichtigste Grund, warum Amazon besser abschneidet als die Konkurrenz. Amazon hat es geschafft, die Preise immer genau so einzustellen, dass sie attraktiv genug sind. Attraktiv im Zusammenhang und in Verbindung mit den eigenen Lagerhaltungszielen.

Dynamische Preisgestaltung, gepaart mit einer guten Benutzeroberfläche und einem guten Kundenservice, hat Amazon es geschafft, an der Spitze zu stehen. Dies war nur möglich durch die richtige Synchronisation von E-Commerce und gegenüber Omnichannel und stationärem Handel. Ohne Kredit zu vergeben und ohne immer der billigste zu sein.

Amazon braucht zwei Minuten, um eine Preisänderung vorzunehmen! Und Amazon überprüft die eigenen Preise mehrmals täglich. Der Algorithmus bestimmt, ob Amazon das günstigste Angebot im Markt macht oder einen höheren Preis erfolgreich durchsetzen kann. Die Formel kann nicht falsch sein – immerhin ist so in kürzester Zeit das wertvollste Unternehmen der Welt entstanden, etliche seit Jahrzehnten etablierten anderen Anbieter mussten währenddessen ihre Pforten schliessen.

Dynamisches Preisbestimmung in der Umsetzung

Dynamisches Pricing ist ein fünfstufiges Modul. Es muss schrittweise implementiert werden, um kein Geld zu verlieren. Dies sind fünf Phasen, in denen der Preis der Ware auf der Grundlage verschiedener Faktoren bestimmt wird.

(1) Das erste Modul ist das Longtail-Modul. Es ist der Preis, der bei der Produkteinführung festgelegt wird. Er spielt eine entscheidende Rolle für den Erfolg oder Misserfolg des Produktes. Im Wesentlichen basiert der Preis auf dem Basispreis, dem Preis der Rohware, den direkt zuzuordnenden Kosten und den angestrebten Gewinnmargen. Der Erfolg hängt vom Produkt selbst und seiner Bekanntheit ab, die durch das Marketing erreicht wird.

(2) In der zweiten Stufe wird der Preis je nach Nachfrage erhöht oder gesenkt. Beides kann sich negativ oder positiv auf das Ergebnis auswirken. Durch die Reduzierung des Preises kann es letztendlich mehr Käufer geben. Gleichzeitig können die Verbraucher bei guter Akzeptanz bereit sein, mehr zu bezahlen.

(3) Die dritte Stufe ist das Key-Value-Identity-Modul (KVI). Es hängt von der Preiswahrnehmung des Verbrauchers ab. Sie hat großen Einfluss auf den Umsatz. Hier wird ein Produkt von dem Händler verkauft, dessen Preise unter den Preisen der Mitbewerber liegen. Dies ist die Phase, in der ein Kunde entweder gewonnen wird oder verloren geht. Der KVI und der Preis müssen stimmen, die richtige Analyse hinreichend qualifizierter Basisdaten möglichst aller Anbieter bildet mit den richtigen Handlungs-Ableitungen den Schlüssel zum Erfolg.

(4) Das Competitive Response Modul ist die vierte Stufe. Hier werden Preisanpassungen auf der Grundlage des Preisschemas der Wettbewerber vorgenommen. Indem man zu einem niedrigeren Preis als die Konkurrenz verkauft, erhöht man die Chancen, dass der Kunde kauft. Auch hier ist es wieder notwendig, ständig alle Angebote des Wettbewerbs zu kennen – die Offerten der bekannten Mitbewerber ebenso wie die Vorstöße eventueller Newcomer, die meist zunächst auf Handelsplattformen ihr Glück versuchen.

(5) Das Omnichannel-Modul ist der Entscheidungsbereich, an dem eine gründliche Analyse in allen Kanälen, in denen man geschäftlich tätig ist, durchgeführt werden sollte. Dies ist die fünfte Phase, in der die Koordination über alle Online- und Offline-Kanäle erfolgt. Es hilft, den Preis zu balancieren und die dynamische Preisgestaltung auf einem realisierbaren Wert zu halten. Dazu ist es nötig, nach dem Analyse-Verfahren einen klaren Preis-Strategie Bereich zu haben, in dem die Parameter für die dynamische Preisbildung präzise an die Gesamtheit der Unternehmensbedingungen und Glaubwürdigkeitserfordernisse angepasst werden. Natürlich müssen Lagerhaltungsdaten und Umsatzerwartungen oder -verpflichtungen mit einbezogen werden. Entscheidend ist hier, dass die Künstliche Intelligenz der Preisbildung die Vorgaben des Managements und damit die Ziele des anwendenden Unternehmens verarbeiten kann und kennt.

Entscheidend ist letztlich nicht die Maschine sondern der Mensch.

So findet man die wertvollsten Bestseller (Key Value Items [KVI])

Den höchsten Wert haben die Bestseller. Das sind Waren, die der Handel mit Sicherheit ein- und verkaufen kann. Die Gewinnspanne basiert in der Regel auf diesen KVI's.

Es ist auch nicht so einfach, KVI's zu beeinflussen. Wenn man sich die breite Produktpalette ansieht, stellt man in der Regel fest, dass 80% des Umsatzes auf KVI's basieren. Das Pareto-Prinzip. Der Gewinn indes beträgt nur bis zu 50%. Diese Diskrepanz ist das erste Anzeichen dafür, dass die dynamische Preisgestaltung in erster Linie den Umsatz maßgeblich beeinflusst. Und es ist ein Zeichen dafür, dass es sehr viel Sinn macht, ausserhalb der Top 20% Artikel zu identifizieren, die es in die Top 20%-Liga schaffen oder durch ihre optimierte Marge mit mehreren Prozentpunkten Preissteigerung stärker zum Gewinn beitragen.

Niedrige Preise werden mehr Kunden generieren - wie Kunden Entscheidungen treffen
Wenn eine Person ein geeignetes Produkt findet, ist das etwas, das viel verrät. Die Person wird zuvor mehrere Produkte und Angebote gecheckt haben. Diese Informationen werden gesammelt und die dynamischen Preisregeln können auf andere, ähnliche Produkte der gleichen Gruppe angewandt.

Auch das ist ein Ergebnis der Algorithmen dynamischer Preisgestaltung.
Wenn der Kunde das gewünschte Produkt bei einem Anbieter zu einem reduzierten Preis findet, ist es für ihn selbstverständlich, dort einen Kauf zu tätigen. Vorausgesetzt, die Rahmenbedingungen wie Lieferzeit oder Bewertung stimmen. Das steigert natürlich den Umsatz.

Probleme mit dynamischer Preisgestaltung

Obwohl dynamische Preisgestaltung nützlich ist, gibt es einige Probleme, die man bei der Anwendung beachten sollten.

Mit den gleichen Produkten, die zu zwei verschiedenen Preisen erhältlich sind, wird die Mehrheit der Kunden dort kaufen, wo der Preis niedriger ist. So wird dieser Händler den Umsatz steigern. Es entsteht ein Ungleichgewicht im Markt. Das geht so weiter, bis der nächstbeste Preis kommt. Eine Spirale kann in Gang gesetzt werden.

Eine Wirtschaft, in der es zwei verschiedene Preise gibt, wird kein Wachstum sehen sondern eine Umverteilung.

Ist die Preisdynamik von den Kunden abhängig (benutztes Endgerät, Adresse, Historie etc) wird das System zur Diskriminierung führen. Man kann nicht dauerhaft unterschiedliche Preise für ein und dieselbe Ware für zwei verschiedene Kunden haben. Aber das wäre der Fall, würde man Käuferparameter heranziehen.

Die Konzentration auf ausgesuchte KVI innerhalb des eigenen Sortimentes wird andere Artikel benachteiligen. Mit dem Rückgang der Nachfrage nach Nicht-KVI-Produkten wird irgendwann der Kunde profitieren. Die Einzelhändler werden jedoch einen Verlust erleiden – zum Beispiel durch vermeidbare Sonderaktionen.

Auch Einzelhändler, die Waren zu höheren Preisen in physischen Geschäften und niedriger in Online-Shops anbieten, gehen ein Risiko ein, da dies die Kunden davon überzeugt, im Online-Shop zu kaufen und nicht im physischen.

Mit dem Wettlauf um das erfolgreichste E-Commerce-Unternehmen können dynamische Preise und aggressiver Preise nicht zu Gunsten aller Einzelhändler oder des gesamten Wirtschaftswachstums wirken.

Deshalb ist es von existentieller Bedeutung sicherzustellen, dass man dynamische Preisgestaltung früh einsetzt, die richtigen Informationen in grosser Breite schnell und zuverlässig als Basis hat und die Preisbildungsparameter mit höchster Sorgfalt definiert. Dann und auch nur dann hat man Chance auf nachhaltiges Wachstum mit gesunden Betriebsergebnissen.

Düsseldorf im April 2021. Die Türkei ist ein gutes Beispiel für eine der wichtigsten Handelsbeziehung der Europäischen Union (EU). Das Umsatzvolumen zwischen der Türkei und der EU insgesamt beträgt > 140 Milliarden Euro pro Jahr. Die Türkei ist insbesondere ein wichtiger Lieferant von Textilien und Schuhen für die EU. Die EU ihrerseits exportiert hauptsächlich Maschinen und Transportmittel in die Türkei.

Der Technologieanteil am Handel zwischen der Türkei und der EU ist noch nicht sehr hoch. Die Türkei ist jedoch bestrebt, ihre Technologie- und Innovationsfähigkeit zu verbessern und investiert zunehmend in Forschung und Entwicklung. Insbesondere in den Bereichen Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT) und erneuerbare Energien hat die Türkei in den letzten Jahren bedeutende Fortschritte erzielt.

Im Vergleich zur Infrastruktur für den Online-Handel in Deutschland ist die Türkei noch in einem frühen Stadium. Die Digitalisierung und die E-Commerce-Branche haben in der Türkei jedoch in den letzten Jahren einen Aufschwung erlebt. Die Regierung hat verschiedene Maßnahmen ergriffen, um den Online-Handel zu fördern und das Potenzial der Digitalisierung für die Wirtschaft zu nutzen.

Hier ist ein bedeutender Faktor, dass in der Türkei früh erkannt wurde, wie wichtig eCommerce in den Branchen Textilien und Schuhe ist. Allein in Deutschland werden etwa 25 Mrd. Euro pro Jahr mit diesen Modeartikeln online umgesetzt.

Eine Beispiel für den Erfolg in diesem Marktsegment ist er chinesische Online-Modehändler Shein. Er hat seinen Umsatz im Corona-Jahr 2020 mehr als vervierfacht. Demnach ist der Umsatz des Fast Fashion-Start-ups von rund 2 Mrd. Euro auf mehr als 8 Euro Mrd. gestiegen und soll 2021 bereits auf etwa 16 Mrd. steigen. Naatürlich zieht auch der Unternehmenswert mit.

Eine der Herausforderungen für den Online-Handel in der Türkei ist die ungleiche Verteilung des Breitbandzugangs. Während in den städtischen Gebieten eine relativ gute Internetgeschwindigkeit vorhanden ist, haben viele ländliche Gebiete nur einen begrenzten Zugang zum Breitbandnetz. Dies erschwert es kleinen und mittelständischen Unternehmen im eher ländlichen Bereich, im Online-Handel erfolgreich zu sein.

Allerdings ist dies in Deutschland als Herkunftsland er Aimondo KI ebenfalls ein Problem. Nur etwa 8% der Anschlüsse in Deutschland sind Glasfaser-basierte Hochgeschwindigkeitsanschlüsse. In der Türkei sind dies weit über 25%.
Länder wie Südkorea, Japan. Spanien, Schweden, Norwegen, Neuseeland, Portugal oder Chile liegen hier deutlich vorne und haben zwischen 60% und beinahe 90% vorzuweisen.

Insgesamt ist die Türkei ein wichtiger Handelspartner der EU, der trotz einiger Herausforderungen in Bezug auf die Digitalisierung und die E-Commerce-Infrastruktur über ein hohes Potenzial verfügt.

Für Aimondo sind die Wirtschaftsbeziehungen in die Türkei deshalb wichtig, weil es in der Türkei einen hohen Anteil junger Bevölkerung gibt. Der Anteil über 65-jährier beträgt nur etwa 8%. Unter den jungen und durchaus Technik-affinen Gebildeten haben viele international einsetzbare Sprachkenntnisse. Da Aimondo eine schnelle Expansion in globale Märkte anstrebt ist die Verbindung zwischen einem vergleichsweise niedrigen Gehaltsanspruch (etwa 800 Euro pro Monat in der Metropole Istanbul), guter Bildung und bester Glasfaser-Leitungstechnik ein idealer Ausgangspunkt, weltweit Telefonakquise für die Aimondo-KI zu betreiben. Heut spielt das Herkunftsland einer Dienstleistung keine bedeutende Rolle mehr, der Zielmarkt von Aimondo ist sehr klar eingrenz- und identifizierbar (eCommerce Anbieter). Die Anrufnummer kann pro Land mittels der VoIP (Voive-over-Internet Protocol) in wenigen Augenblicken so eingestellt werden, wie es Marketing-technisch optimal ist. Ruft man also beispielsweise von Istanbul aus einen Online-Händler in New York an um die KI aus Deutschland oder der Schweiz anzubieten, ist es unter Umständen hilfreich, sich nicht aus Deutschland oder der Türkei sondern als Firma mit verteiltem Sitz oder gar aus der Zielregion zu präsentieren.

Gerade im Bereich der Künstlichen Intelligenz für den eCommerce ist unsere europäische Herkunft keine besondere Empfehlung. Denn man traut uns Europäern eine innovative Leistungsfähigkeit in diesem Gebiet kaum zu – und die Chance, dass sich Aimondo erfolgreich einer rein fachlichen Beurteilung stellen kann steigt, wenn man initial ein globales statt eines deutschen, schweizerischen oder zyprischen Images präsentieren kann. Eine DAO (Dezentralisierte autonome Organisation) wäre eigentlich eine angemessene Betriebsform. Also ohne national bürokratische, finanztechnisch überkommene oder gar technikfeindlich überregulierende Gesellschaft wäre eigentlich die ideale Betriebsform. Sie steht jedoch noch nicht zur Diskussion – selbst die finanzstarken US-Start-Ups stellen sich zunächst noch konventionell auf.

Düsseldorf/Zürich September 2021. Handelt es sich bei den Produkten um Ware, die von verschiedenen Unternehmen gleichzeitig angeboten wird, entschiedet über Online Erfolg und Mißerfolg die Sichtbarkeit des Angebots in Suchmaschinen wie Google.

Als über viele Jahre etablierte Erkenntnis kann man davon ausgehen, dass potentielle Kunden fast ausschliesslich die Seiten aufsuchen, die auf der ersten Ergebnisseite erscheinen. Man kann das sogar – wenn man einige marginale Prozentsätze beiseite läßt – darauf beschränken, dass Kunden die ersten drei Ergebnisse wahrnehmen. Gut 80% klicken nur die ersten drei Ergebnisse an, diese halten sie für die relevantesten. Der Rest „atomisiert sich“.

Und um die immer wieder richtige Pareto-Regel auch hier zu zitieren: innerhalb der ersten drei Resultate treffen rund 75% der Menschen ihre Entscheidung zugunsten des ersten Angebotes.
Bleiben wir für einen Moment bei den Regeln, die im Großen und ganzen das Online Geschäft bestimmen, können wir also festhalten, dass das erste gefundene Ergebnis zu einer Produktsuche zu rund 2/3 der Umsätze führt. Das ist in jedem Falle die Marktführerschaft in diesem Produkt im Zielmarkt.

„So einfach kann Handel sein“ könnte man daraus schliessen. Betrachten wir die Realität, zeigt die dominante Suchmaschine Google gerne als erste Ergebnisse diejenigen aus dem Google-Shopping-Kanal. Welche Kriterien hier angelegt werden, ist offensichtlich – es sind Google Werbepartner bzw. Anzeigenkunden. Auch Googles eigenes Google-Shopping Unternehmen ist ein Werbekunde von Google.

Zusätzlich werden „gesponserte“ Ergebnisse – direkte Anzeigen also - weit oben angezeigt. In aller Regel ist auch Amazon als werbendes Unternehmen und zusätzlich als „organisches Ergebnis“ in der Top-Liga zu finden. Dann sind Idealo, die Hersteller selbst, eBay und andere Plattforme zu finden. Kaum ein normaler Händler schafft es ohne Bezahlung oder Provision dorthin. Es sei denn, das Angebot ist durch den richtigen Preis im Kontext so attraktiv, dass die (Preis-)Suchmaschinen nicht daran vorbeikönnen.

Nehmen wir all dies als Fakten zur Kenntnis, werden die Anforderungen an eine erfolgreiche Produktpräsentation im Netz deutlich.
1. Die Produktmerkmale müssen eindeutig sein
2. Die Produktbeschreibung muss zutreffend und möglichst vollständig sein
3. Der Preis sollte in den Top 3 der besten Angebote platziert sein
4. Das Produkt sollte verfügbar, die Lieferzeit kurz sein
5. Die Lieferkosten dürfen das Produkt nicht vermeidbar verteuern
6. Die Anbieterbewertung muss stimmen – also mindesten 3,5 von 5 möglichen Punkten betragen.

Und schon ist der Erfolg gesichert – denn das Produkt wird sichtbar. Und nur ein Produkt, das überhaupt gesehen wird, kann gekauft werden.

Schafft es das Angebot dann noch in die Buy-Box von Amazon, eBay oder das Google Shopping Angebot … na dann sind die Weichen auf Erfolg gestellt. Verträge mit den Plattformbetreibern oder Amazon sind natürlich Voraussetzung – zumindest derzeit noch.

Aimondo kennt diese Mechanismen in- und auswendig. Daher hat Aimondo nicht nur die Technik, Daten aus allen Shopping-Kanälen zu extrahieren, sondern auch die Stellschrauben, jeden Kanal mit dem optimalen Preis so auszustatten, dass die unterschiedlichen Kosten und Provisionen in der Kalkulation berücksichtigt werden. Denn innerhalb einer Verkaufsplattform ist der Wettbewerb genau so hart wie in der Suchmaschine.

Düsseldorf im Januar 2018. 2017 wird als das Jahr des endgültigen Durchbruchs der modernsten Cloud-Services in Erinnerung bleiben. Nämlich Software-as-a-Service als neuer Distributionskanal für Software Anbieter. Und es hat die Liste der Marktchancen auf eine einzige Regel reduziert:

Kein SaaS, kein Umsatz!

Selbst die komplexesten Datenanwendungen und -systeme bewegen sich reibungslos in Richtung eines reinen Online-Betriebs.

Weshalb entscheiden sich Unternehmen für SaaS?

Überall entwickeln sich Unternehmen zu hochmodernen, ausschließlich SaaS-gestützten, leistungsstarken Organisationsformen. Die Gründe dafür liegen auf der Hand. Wenn mehr als 80% der Performance-Apps in der Cloud gehostet, gewartet und kontrolliert werden, können sich Unternehmen so organisieren, dass ihr Betrieb nicht mehr von zentralen Legacy-Systemen abhängig ist. Dies ist unter dem Strich sinnvoll, da die SaaS-Vorteile in der Regel erhebliche finanzielle Einsparungen ermöglichen.

Wie erwartet profitieren vor allem kleine und mittlere Unternehmen, die dank SaaS beste Wachstumsprognosen seit dem Jahr 2018 haben.

Der erschwingliche Preis der SaaS-Technologie, gepaart mit der hohen Rechenleistung von Cloud-Anwendungen, hilft Unternehmen, eine ganze Reihe neuer Anwendungen zu entwickeln und alle Beteiligten aus der Administration und dem Betrieb in diese Anwendungen einzubeziehen. SaaS-Anwendungen sind einfach benutzbar. Dadurch müssen durch das Management keine teuren Schulungen organisiert werden um Mitarbeiter in die Lage zu versetzen, sie nutzen können.
Zudem sind keine speziellen Geräte erforderlich, da die Daten vollständig online verfügbar sind. Die Anwendungen können problemlos mit einer Reihe von Anwendungen und Lösungen von Drittanbietern verbunden werden. Sie verfügen in der Regel über einen offenen API-Zugang, der den Aufbau anwenderdefinierter Verbindungen ermöglicht. Dies wiederum führt zu weiteren Effizienzsteigerungen bei gleichzeitiger signifikanter Kosteneinsparung.

Kurz gesagt, Unternehmen verlagern einen großen Teil ihrer Administration und Organisation in die Cloud. Manche können zu rein digitalen Unternehmen mutieren, die alle Prozesse Cloud-basieren, denn :
1. es kostet weniger als vorherige Systeme,
2. es verringert Betriebskosten,
3. es ermöglicht die Aufrechterhaltung konsistenter Arbeitsprozesse,
4. es ermöglicht die Zusammenarbeit in großen, dezentral aufgestellten Teams,
5. es spart Zeit bei der Einrichtung und dem Training,
6. es erleichtert den Zugriff auf Programme, Daten und Ergebnisse,
7. es ist mobil-optimiert und unabhängig von verwendeten Geräten (BYOD),
8. wird es einfacher, Anwendungen miteinander zu koppeln,
9. es reduziert (oder eliminiert) die Kosten für die Aktualisierung, Wartung und Datensicherung, und
10. es hält alle Anwender immer auf dem neuesten Versionsstand.

Ein paar Fakten und Zahlen zur Cloud-Entwicklung (ab 2017):
- 33% aller großen Unternehmen nutzen mehr SaaS-Technologie als 2016 und nutzen durchschnittlich 16 Anwendungen.
- 38% aller US-Unternehmen unterstützen inzwischen Arbeitsplätze, die ausschließlich mit SaaS-Programmen ausgestattet sind. Im Jahr 2016 waren dies nur 17%.
- >80% aller Endanwender in den USA verwenden SaaS-Anwendungen für Kommunikation und Organisation – ein Jahr zuvor waren das nur 51%.
- Laut dem Marktforschungsunternehmen Gartner beträgt der SaaS-Markt für 2017 fast 60 Milliarden US-Dollar, das weitere Wachstum wird auf 21% pro Jahr prognostiziert.
- Im gleichen Zeitraum wachsen die Cloud-Services um 18,5% pro Jahr - bis 2017 haben sie bereits über 260 Milliarden US-Dollar erreicht. Der Umsatz wird bis 2020 voraussichtlich mehr als 410 Milliarden US-Dollar erreichen.
- Vier weltweit führende Technologieunternehmen haben ihre Entwicklungs- und Akquisitionsstrategien bereits fast vollständig auf SaaS-Produkte ausgerichtet - Microsoft, SAP, CA Technologies und IBM.

Auch Aimondo setzt ausschließlich auf Cloud-basierte SaaS-Anwendungen gepaart mit künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML).

2017 war auch das Jahr, in dem Softwareentwickler auf breiter Front verstanden haben, dass es wenig Sinn macht, Systeme zu entwickeln, die nur einen einzigen branchenspezifischen Prozess beherrschen. Sie decken damit nicht einmal mehr alle Bedürfnisse einer bestimmten Branche vollständig ab. Weltweit sind sich Experten darin einig, dass die Zeiten vertikaler Software längst vorbei sind. Und zwar zugunsten von Anwendungen, die jeder braucht.

SaaS ist weder vertikal noch horizontal. SaaS ist viel besser als beide. Und ist daher so erfolgreich.
SaaS-Anwendungen sind zielgerichtet, aber nicht branchenspezifisch; sie sind für die Integration mit einer Vielzahl von Lösungen konzipiert. Offener API-Zugang für Entwickler und intuitives Frontend-Design für unerfahrene Anwender sind kein Luxus mehr - es sind wichtige Kriterien, ohne die der Einsatz einer SaaS-Lösung keinen Sinn macht. Bekannte Marken sind Salesforce, Shopify, Zendesk, Ultimate Software Group und andere, die diesen Grundgedanken von Beginn ihrer Entwicklung an praktiziert haben. Sie erwirtschaften heute etliche Millionen und Milliarden an Umsatz und haben entsprechende Unternehmensbewertungen.

SaaS ist heute so gut und ausgereift, dass es oft als XaaS-Modell (Everything-as-a-Service) bezeichnet wird. Das bedeutet, dass viele Anbieter diese modernste Technologien nutzen, um ihre Cloud-Services bereitzustellen. Damit ist sichergestellt, dass nahezu jeder Prozess online und ohne Installation durchgeführt werden kann.

Einige der erfolgreichsten Anbieter haben auch Pay-as-you-go-Modelle implementiert, um ihre Dienste an die Bedürfnisse der verschiedenen Nutzer optimal anzupassen. Damit erreicht und erweitert sich die Reichweite auf Kunden, die ohne diese einfachen Cloud-Systeme nicht mit den etablierten Platzhirschen konkurrieren könnten.

Manchmal gehen innovative SaaS-Anbieter sogar so weit, kleinere, aber völlig leistungsfähige Pakete als "Freemium" kostenlos anzubieten. Kunden können alle Funktionen und Erfahrungen in einem begrenzten Test ausprobieren und das neue Tool in all seinen Funktionsweise nutzen. Kurz gesagt, XaaS ist das Ergebnis der Bemühungen der SaaS-Anbieter, die Produkt- und Prozessentwicklung mit Service Delivery, Qualitätssicherung und Engineering zu vereinen.
Mit XaaS können Kunden ihre Abonnementbedingungen bedarfsgerecht verändern und ihre Konten aktualisieren, Funktionen, Produkte oder Dienstleistungen jederzeit hinzufügen oder entfernen und sich dabei immer auf die aktuellen Datensicherungen für ihre sensiblen Daten in der Cloud verlassen.

Die Usability ist geräteunabhängig geworden, in der Regel genügt jeder Browser. Informationen werden an allen Standorten und allen Instanzen zur Verfügung gestellt. Ein weiterer Vorteil ist die vertraute Navigation und das minimalistische Design, das die Technologie auch unerfahrenen Anwendern einfachen Zugang bietet.

SaaS ist nicht nur der grundlegende Vorteil für die Entwicklung von XaaS, sondern ein integraler Bestandteil einer viel größeren Servicelandschaft. XaaS ermöglicht nicht nur Service Delivery Modelle im Cloud Computing, sondern auch die Bereitstellung von ansonsten sehr komplexen Berechnungen und Funktionen, die vollständig im Hintergrund laufen. Der Benutzer sieht nur das Ergebnis.

Aimondo ist eine dieser komplexen Anwendungen, die nach der Dateneingabe fertige Ergebnisse liefert und sich um alle Zwischenschritte im virtuellen Raum kümmert. Und es ist durch das komplette Aimondo-Freemium-Paket ohne Risiko testbar. Bei kommerziell umfangreicher Nutzung ersetzt eine Pay-as-you-go-Preispolitik die ansonsten unvermeidlichen Investitionsentscheidung zur Bereitstellung einer ganzen Reihe von Ressourcen.
In diesem Zusammenhang ist auch die zunehmende Bedeutung von Künstlicher Intelligenz (KI) und Lösungen für das Maschinelle Lernen (ML) zu sehen. Immer mehr SaaS-Produkte nutzen diese Tools. Man kann sicher sein, dass diese Entwicklung eine bahnbrechende Neuorientierung von konventionellen Softwarepaketen und individuell programmierten Automatisierungslösungen zur Folge hat und haben wird. Auch in der Art und Weise, wie wir unser Geschäft im Allgemeinen betreiben, wird sich die Wirkung von SaaS-Anwendungen bemerkbar machen. Die ersten Unternehmen die diese Entwicklung annehmen und vollziehen werden den größten Nutzen daraus ziehen.

Mit sinkenden Implementierungskosten profitieren immer mehr SaaS-Anbieter und deren Kunden von den Vorteilen der AI- und ML-Algorithmen. Die Datenanalyse ist einer der Schlüsselbereiche der SaaS-Technologie und künstlicher Intelligenz. Die effiziente Verarbeitung riesiger Datenmengen wird ermöglicht, die vor einigen Jahren noch undenkbar waren. Dies kann und wird wohl zu einer echten Marketing-Revolution führen, da die KI kreativ in Bereichen wie Dynamic Pricing, automatisiertes A/B-Testing, intelligente Chat-Bots oder prädiktive Analysen eingesetzt werden kann (und in vielen Fällen bereits wird). Es sieht so aus, als könnte Machine Learning schon sehr bald zum Schlachtfeld führender SaaS-Marken werden. Aimondo setzt massiv auf die Kombination von KI und ML, arbeitet an einem intelligenten Textroboter zur redaktionellen Erfassung etlicher Millionen Produktbeschreibungen und verfeinert täglich die iterativen Methoden der Datenerfassung.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Vor-Ort-Lösungen sind SaaS-Systeme flexibel. Sie ermöglichen es den Anwendern, Funktionen und Funktionalitäten in vielfältiger Weise zu kombinieren. Weitere Funktionen, Tools, Widgets und Layer werden täglich hinzugefügt, wobei sich die Entwickler von den Kundenbedürfnissen aus der Praxis inspirieren lassen.

Ab 2018 wird eine Reihe veralteter Produktmarketingstrategien höchstwahrscheinlich durch New-Age-Features ersetzt. Im Dienste effizienter Zielgruppenansprache mit hohem Fokus auf intensive Kundenbindung. Systeme werden flexibler und offen für alle Arten von Anpassungen. So, dass Unternehmen maßgeschneiderte Anwendungen auf einer gemeinsamen Basis und zu einem Bruchteil der bisher notwendigen Preise herstellen können. Bessere, offene API-Architekturen ermöglichen Konnektivität mit minimalem Programmieraufwand, was mehr oder weniger bedeutet, dass jede Anwendung in jeder anderen Software-Umgebung funktionieren kann.
Sobald die Zeit für ein Upgrade gekommen ist, werden die neuen Module geprüft. Entscheidungsträger müssen sich nicht mehr um die Abschreibung früherer Investitionen kümmern. Sie wählen einfach genau die Funktionen aus, die sie wollen und nutzen alles andere weiter wie gehabt. Ohne Altlasten und ausschliesslich mit flexiblen variablen Kosten – pay-as-you-go eben.

Als Entwickler eines modernen SaaS-Systems setzt Aimondo auf hochgradig interaktives Marketing, das ein internationales Publikum in sorgfältig ausgewählten Märkten erreicht. Aimondo macht sich durch organische Suchergebnisse und bezahlte Anzeigen findbar, die nach bestimmten Funktionen gesucht werden. Die Erfahrung zeigt, dass ein SaaS-Modell vom ersten Tag an weitaus mehr organischen Traffic erhält als ein herkömmlicher Software- oder Service-Provider.
Eine weitere wichtige Aufgabe der Aimondo-Markenaussage ist es, die Macht und Stärke künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens ab 2018 noch stärker zu betonen und in Werbeaussagen hervorzuheben.

Worin besteht der Nutzen für den Aimondo-Kunden?

Die Barrieren und Kosten der KI werden erheblich reduziert, da sie auf Daten basiert und ihre Ergebnisse als Ausgabe der Algorithmen verdichtete, aussagekräftige Daten liefert. Die Aimondo Business Intelligence-Anwendung ist ein fast ideales Beispiel für die Effizienz ganzer Branchen. Es werden Daten zu Informationen verarbeitet, die zuvor noch nie in einer lokalen Datenbank verfügbar waren. Nur die Netto-Ergebnisse werden als Essenz bereitgestellt und dort auch als Datenreserve dauerhaft vorgehalten.

Die jährliche Wachstumsrate erfolgreicher SaaS-Anbieter liegt bei konstanten 30%, was allein schon genug darüber aussagt, weshalb sie auch bei Investoren sehr beliebt sind.

Im Gegensatz zu 2013, als ein SaaS-Arbeitsplatz bei weniger als 40% der US-Unternehmen nur eine vage, noch undefinierte Idee war, hat sich seit 2018 ein Markt von über 60% der Unternehmen aufgetan. Unternehmen sind inzwischen bereit, unternehmenskritische Aufgaben in die Cloud auszulagern. Und sie sind bereit, dafür zu bezahlen.

Mehrere SaaS-Softwareanbieter haben schon längst eine Milliarde Nettowert und mehr übertroffen. Der Trend setzt sich fort. Eine Reihe von Risikokapitalgesellschaften haben offiziell bestätigt, verstärkt in SaaS-Technologie zu investieren. Diese Bekundungen haben einen Zufluss neuer Ideen gefördert, die das Aussehen unserer Softwarelandschaft verändern und verbessern werden. Mit den richtigen Vertriebsteams und Marketingstrategien wird kein innovativer SaaS-Anbieter ab 2018 um die notwendige Finanzierung kämpfen müssen. Die Finanzierungsexplosion und der Mittelzufluss werden sehr wahrscheinlich bereits ab 2019 stattfinden.

Düsseldorf Juni 2021. Dynamische Preisgestaltung ist im E-Commerce, insbesondere durch Automatisierung erfolgsentscheidend geworden. Im Gegensatz zu Mitarbeitern, die in einer Filiale die Preise für Tausende von Artikeln physisch ändern müssen (sowie neue Preisschilder erstellen, wenn kein Electronic Shelf Labeling System vorhanden ist), können die Preise online ohne großen Aufwand dynamisch angepasst werden.

Vorteile dynamischer Preisgestaltung für E-Commerce-Unternehmen sind:

(1) Schneller und profitabler verkaufen

Mit den Daten, die für die dynamische Preisoptimierung zur Verfügung stehen, kann man die Konversionsraten verbessern und die Preisgestaltung so vornehmen, dass die Konversionsraten und Margen in einem guten Verhältnis zueinander stehen.

Um die Preisstruktur zu testen und zu verbessern, ist bezahlte Anzeigenwerbung ideal geeignet. Werbeforen wie Google Shopping bieten eine sofortige Rückkopllung darüber, wie der Markt auf einen neu festgesetzten Preis reagiert. Impressions, Click Throughs, Conversion Rates und Margen können gemessen und mit den Werbeausgaben verglichen und zielgerichtet optimiert werden.
Fähigkeit zur Anpassung an die Wettbewerbspreise

79% der Verbraucher geben an, Schnäppchenjäger zu sein. 78% sagen, dass sie Preise aus verschiedenen Quellen vergleichen, bevor sie kaufen. Deshalb ist die Anpassung der Preise im Online-Geschäft besonders wichtig, denn der Preisvergleich dauert nur wenige Sekunden und ist mühelos möglich.

(2) Flexibilität

E-Commerce-Unternehmen können durch dynamische Preisgestaltung Ziele in ihren Preisstrategien flexibel justieren und verfolgen. Sie können Margen, Umsätze und sogar Marktanteile gezielt steuern.

(3) Trendverständnis

Branchentrends können durch dynamische Preisgestaltung besser erkannt werden, was zu kürzeren Reaktionszeiten führt. Amazon hat die Informationen aus grossen Datenmengen und das Verständnis für Trends genutzt, indem auf die beliebtesten Artikel innerhalb der Kategorien Rabatte angeboten wurden. So haben sie beim Verbraucher den Eindruck geprägt, insgesamt die besten Preise für alle Produktkategorien zu bieten.

(4) Effektivere Lagerwirtschaft

Mit Dynamischer Preisgestaltung kann man auf Bestandsveränderungen reagieren. Wenn beispielsweise ein Artikel zur Neige geht, kann man den Preis des Artikels etwas heraufsetzen um nahtlos die Zeit bis zum nächsten Wareneingang zu überbrücken und gleichzeitig höhere Margen zu erzielen. Hat man von einem anderen Artikel zu viel eingekauft, können flexibel mit dem Warenbestand abgestimmte Rabatte dazu führen, den Bestand abzubauen. Dynamische Preisgestaltung ermöglicht eine optimierte Lagerhaltung bei gleichzeitiger Margensicherung. Die Kopplung zwischen dem Warenwirtschaftssystem und Aimondo´s Dynamic Pricing erlaubt die stückgenau Abverkaufssteuerung zum jeweils bestmöglichen Preis.

(5) Höhere Upsell-Konversionsraten

Auch ohne Konkurrenzeinfluss liefert Dynamische Preisgestaltung E-Commerce-Unternehmen Daten darüber, was ihre Kunden bereit sind, für bestimmte Artikel zu bezahlen. Das ist eine Feinsteuerung, die die Produkt-Manager als Routine-Tagesaufgabe in Kenntnis der Konkurrenz-Situation manuell oder mittels speziell entwickelter Algorithmen durchführen können – es lohnt sich. Manche Unternehmen geben bei einem Erstkauf bessere Preise und nehmen einen Verlust in Kauf, um einen einen Upsell zu provozieren. Da sie die Daten kennen, wie sich die Preisgestaltung eines Artikels auf die Konversionsrate des Upsell-Angebots auswirkt, können sie eine optimale Preisgestaltung für beide Artikel ermitteln.

Dynamische Preisstrategien im Online Einzelhandel

Manche der größten Einzelhändler testen verschiedene Preisstrategien – einige davon bergen Gefahren für das Image, andere sind weitgehend neutral oder positiv. Oft wird eine Kombination von Daten in Formeln gepackt, um den Endpreis eines Artikels zu bestimmen. Einige dieser Preisstrategien verwendet sind u.a:

Angebot und Nachfrage unterschiedlich je nach Ort.

Als E-Commerce-Unternehmen kann man Angebot und Nachfrage je nach Region unterscheiden. Betrachtet man diese Faktoren, können die Preise nach Land, Bundesland oder Stadt angepasst werden. Merken Kunden das und tauschen sich darüber aus, kann diese Art der Gewinnoptimierung den Ruf eines Unternehmens nachhaltig schädigen.

Zeitabhängige dynamische Preisfindung.

Zeit kann auch bei der dynamischen Preisgestaltung eine Rolle spielen. Denken Sie daran, wie Tankstellen im Laufe des Tages nach einmal erstellten Schemen die Preise im Laufe des Tages absenken, zur Feierabendzeit etwas anheben, zum Abend niedrigere Preise bieten und am späten Abend oder in der Nacht Höchstpreise verlangen.

Preise der Mitbewerber.

Welche Preise werden von Wettbewerbern für das gleiche Produkt angeboten? Unternehmen können - wenn sie die richtigen und vollständigen Informationen stets aktuell haben, dafür sorgen, dass ihre Preise immer niedriger sind. Oder sie können ihren Preis erhöhen, wenn die Konkurrenten mehr für das gleiche Produkt verlangen.

Kundenverhalten.

Wie sich ein Kunde verhält, kann die Preisgestaltung beeinflussen. War ein Kunde zum Beispiel dreimal auf der Website und hat sich das gleiche Produkt angesehen, kann ihn ein kleiner Bonus zum Kauf bewegen? Diese Art und Weise von Kundenaktionen zur Auslösung von Bonusgewährung oder Preisänderung kann ein hervorragender Weg sein, um Tests durchzuführen und daraus ein Regelverhalten abzuleiten. Allerdings gilt es auch hier, die Findigkeit der Kunden nicht zu unterschätzen. Und ist die Regel einmal erkannt und vielleicht sogar in Foren publiziert, ist das nicht gut für den Ruf und kostet Marge.

Segmentierte Preisfindung.

Kundendaten oder Geräteinformationen können auch zur Steuerung dynamischer Preise eingesetzt werden. Hat ein Kunde eine Umfrage ausgefüllt hat und gibt zu Erkennen dass er ein hohes Einkommen hat, kann man diese Informationen nutzen, um einen höheren Preis zu berechnen. Vergleichbares gilt, wenn man feststellt, dass ein Kunde ein teures Endgerät benutzt. Auch hier besteht die Gefahr, dass das publik und als Diskriminierung verstanden wird.
Dynamische Preisgestaltung ermöglicht viel Kreativität. Während Automatisierung und maschinelles Lernen letztlich ein messbares Wachstum bewirken, gibt es eine nahezu unendliche Anzahl von Möglichkeiten, wie Daten zur Beeinflussung des Preises genutzt werden können. Für den Kunden die fairste und das Unternehmen die sicherste Art ist es, den gesamten Markt tagesgenau zu kennen und für eine Preisstrategie zu sorgen, die bei aller Dynamik konstant, berechenbar, diskrimierungsfrei und dabei ebenso konkurrenzfähig wie nachhaltig profitabel ist.

Dynamische Preisgestaltung im eCommerce

Dynamische Preisgestaltung ist das direktteste und nutzbringendste Werkzeuge in der E-Commerce-Toolbox. Und sie ist ein logischer Schritt für Unternehmen, die ihren Umsatz steigern, ihre Konversionsraten und Margen verbessern wollen.

Die Möglichkeit, diese Ziele mit dem Einsatz von Analysetools und ausgereiften Algorithmen Künstlicher Intelligenz zu erreichen, verschafft Unternehmen, die diese Methode einsetzen, einen großen Vorteil gegenüber dem Wettbewerb.

Online Preisinformationen für Hersteller und Markenvertriebe (MAP Monitoring)

Vertriebsschienen sind komplexer geworden. Versierte Käufer vergleichen Preise und Auswahl online und entscheiden, wie, wo und für wie viel Geld sie letztendlich kaufen werden. Gleichzeitig investieren Reseller in Technologien, die es ihnen ermöglichen, andere Händler auszuspionieren und an der Preisspirale zu drehen. Dieses Verhalten untergräbt die Markenintegrität, beeinflusst die Marge und kann, was noch schlimmer ist, die Beziehungen zu Wiederverkäufern erheblich beeinträchtigen.

Es reicht nicht aus, nur die wichtigsten Online-Shops und Marktplätze zu überwachen, um die MAP-Politik (Minimum Advertised Price) zu wahren. In der Praxis stellt man oft fest, dass Websites wie Amazon nicht die ersten sind, die die Preise unter den MAP fallen lassen. Fast immer sind es Preisvergleiche mit einem anderen Anbieter, der den Preis des Produkts zuerst gesenkt hat. Das kann durchaus ein Verkäufer sein, den der Hersteller noch nicht einmal kennt. Wenn die großen Einzelhändler das merken und selbst gegen die Preisempfehlung des Herstellers verstoßen, könnten Sie als Vertreter der Marke mit einem großen Problem konfrontiert werden. Oft verstehen Marken nicht, welche enormen Auswirkungen E-Commerce auf andere Vertriebskanäle hat, bis es zu spät ist. Das Internet bietet mehr Möglichkeiten für den Verkauf, erleichtert aber auch nicht autorisierten Verkäufern, in die sorgfältig strukturierten Vertriebskanäle eines Herstellers oder Markenvertriebs einzubrechen.

Wer ist betroffen?

Artikel einer durchschnittlichen Marke werden auf mehr als 77 Domains verkauft. Und im Durchschnitt werden fast 23 Prozent ihrer Produkte unter der Preisempfehlung verkauft. Der durchschnittliche Rabatt auf Produkte liegt um 17 Prozent unter dem MAP. Marken der Unterhaltungselektronik weisen mit 20,5% die höchste durchschnittliche Preis-Verletzungsquote auf. In dieser Branche sind rund 80 Prozent der Verkäufer nicht vom Hersteller autorisiert. Von diesen 80% sind 3/4 kleinere Einzelhändler, die über andere Marktplätze anbieten - meist Amazon, eBay oder kleinere Preisvergleichs-Plattformen. Der Elektronikbranche wird in puncto Verstößen bei den Preisempfehlungen von Haushaltswaren mit 20 Prozent gefolgt. Im Gegensatz zu den 77 Online Händlern einer durchschnittlichen Marke hat die Outdoor-Branche mit 210 durchschnittlichen Verkäufern pro Marke die höchste Anzahl an Verkäufern. Aber auch Reifen, Werkzeuge, Mode, Möbel oder Zubehör wird online sehr preisaggressiv beworben.

Warum es wichtig ist

Wenn die Preisgestaltung ein Aspekt und nicht die Grundlage eines Unternehmens ist, können autorisierte Verkäufer mit Marken sehr empfindlich reagieren. Das beeinflusst ansonsten produktive Gespräche zwischen dem Markenherstellen bzw. -vertrieb und ihren Handelspartnern ungemein. Wenn nicht mehr über neue Produkte und andere wichtige Marketingüberlegungen diskutiert, sondern das Vertriebsteam der Marke mit Preisproblemen bombardiert wird, entgleisen konstruktive Gespräche. Das reicht bis dahin, dass der Einzelhändler weniger Produkte der Marke ein- und verkauft.

Wie man die Channel-Komplexität verwaltet

Um die wachsende Komplexität heutiger Vertriebskanäle zu kontrollieren, setzen Marken auf eine MAP-Politik. Die vom Hersteller autorisierten Einzelhändler stimmen den Richtlinien zu, im Gegenzug verpflichtet sich der Hersteller, die veröffentlichten Preise durchzusetzen. Dadurch bleibt die Marge für den Verkäufer erhalten. Re-Importeure und nicht autorisierte Verkäufer werden identifiziert und deren Bezugsquellen gesperrt. Die Integrität der Marke bleibt erhalten, die Margen der Vertriebspartner ebenfalls.

Vorteile des MAP Monitorings durch Aimondo für

a) die Marke
1.) Schutz des Premium-Charakters der Marke;
2.) Identifikation nicht autorisierte Verkäufer (z.B. über den Vertrieb) und Sperrung der Bezugsquellen;
3.) Konsistente Preisgestaltung für alle Verkäufer (Verhinderung des Verfalls der Marke zur Commodity);
4.) Mehr Umsatz, weil die „guten“ Partner mehr auf Lager haben.

b) den Einzelhändler
1.) Schützt die Marge, damit das Produkt angemessen beworben und unterstützt werden kann;
2.) Mehr Ware auf Lager, denn man kann über den Service wettbewerbsfähig bleiben ohne durch den Preis zu verlieren;
3.) Schaltet nicht autorisierte Verkäufer aus, somit bleibt dem legitimierten Einzelhändler mehr Umsatz.

c) den Verbraucher
1.) Sichert den Käufern, echte und nicht etwa gefälschte Produkte zu erwerben;
2.) Garantie und "After Sale"-Support;
3.) Lernt, einer Marke zu vertrauen und trägt zur Markenbindung bei.

Wenn das Unternehmen noch keine MAP-Richtlinie eingerichtet hat, schlägt Springer folgendes vor:

Schritte die dabei helfen, ein MAP-Monitoring einzurichten:

Jeder Markenvertrieb und jeder Hersteller kann Schritte einleiten, um die Kontrolle zu behalten oder wiederzuerlangen. Es ist nicht kompliziert:

1.) Führen Sie eine klare MAP-Richtlinie ein. Eine, die klar beschreibt, was beim Verkauf Ihrer Produkte nicht erlaubt ist. Denken Sie daran, dass Coupons, nicht öffentliche Preise und andere Rabattarten bei anspruchsvollen Verkäufern üblich sind. Eine MAP-Richtlinie muss diese Szenarien erfassen - und klar artikulieren, dass es sich dabei um Verstöße handelt.

2.) Überwachen Sie das gesamte Web: Stellen Sie sicher, dass Sie die Preisgestaltung umfassend durchsetzen. Marken müssen MAP im gesamten Internet durchsetzen, auch auf Marktplätzen. Experten raten: "Nutzen Sie ein intelligentes und dabei zuverlässiges, voll-automatisiertes Software-Monitoring-Tool, das Sie bei der Überwachung im gesamten Web – also einschließlich der Portale, Preisvergleichs-Anbieter und Shopping-Plattformen unterstützt."

3.) Verdichten Sie die Vertriebsstruktur: Der Aufbau und Erhalt einer Marke mit vertrauenswürdigen Verkäufern ist auf Dauer der einzig kluge Weg. Identifizieren Sie durch das beste Software-Monitoring, dass Sie für einen vernünftigen Preis bekommen können die nicht autorisierten Verkäufer, damit Ihre Partner den Umsatz machen. Das wird Ihnen helfen, die Marke und deren Glaubwürdigkeit zu erhalten.

Letztlich ist das Engagement einer Marke bei der Durchsetzung der Preisgestaltung ein Schlüsselfaktor dazu, qualitativ hochwertige Einzelhändler für eine Premiummarke zu gewinnen und zu halten. MAP funktioniert nur, wenn es auf vollständigen Information basiert und durchgesetzt wird. Online ist hier, um zu bleiben. Die Kenntnis und Steuerung dessen, was mit den Produkten online geschieht, wird dazu beitragen, dass Online und Offline miteinander koexistieren und sich gegenseitig positiv beeinflussen, anstatt sich gegenseitig zu kannibalisieren.

Dynamic Pricing ist ein System um immer den optimalen Preispunkt zu finden, das darauf aufbaut, dass sich die Preise sowohl auf Basis der eigenen Produktkosten als auch der Preise der Wettbewerber ändern.

Mit der richtigen dynamischen Preissoftware, die auf den richtigen und vollständigen Informationen als Grundlage hat, kann man Gewinne maximieren und andere Unternehmensziel verwirklichen.

Ein wesentlicher Vorteil der dynamischen Preisgestaltung ist die Möglichkeit, potentielle Gewinne auszuschöpfen. Ist die anfängliche Nachfrage nach einem Produkt gering und die Lagerbestände müssen reduziert werden, kann der Preis gesenkt werden, um Bestände abzubauen und Einnahmen zu erzielen.

Ebenso kann man bei hoher Nachfrage - etwa für ein Saisonprodukt – die Preise entsprechend der Nachfrage erhöhen.

Das sind einfache Tatsachen, die gestern, heute und auch morgen noch gelten.

Zürich in Dezember 2019. Geht es darum, mit Markenartikel-Herstellern zu verhandeln, ist man als Einkäufer gut beraten, die Konkurrenz im Einzelhandel genau zu kennen. Besonders bei preisaggressiven Grossvertriebsformen erlebt man ständig, dass Markenware zu Preisen angeboten wird, die unter den normalen Einkaufspreisen für normale Händler liegen.

Das kann daran liegen, dass der Konkurrent ein Lockangebot macht, um Kunden in seinen Markt oder Online-Shop zu holen. Es kann aber auch sein, dass ein Sonderposten vom Hersteller über einen Sonderpreis in den Markt gedrückt wurde. Oder dass die Ware in einem anderen Land günstiger angeboten wird und über graue Kanäle den Weg in das eigene Land fand.

All dies´ sollte man kennen, bevor man sich an den Verhandlungstisch setzt. Es zahlt sich aus. Denn selten erreicht man beim Hersteller als Einkäufer tatsächlich das beste erzielbare Ergebnis.

Mit intelligenter Software lassen sich beinahe lückenlos alle Angebote finden, die online publiziert werden. Die auf Plattformen, in Online Shops aber auch die Angebote stationärer Einzelhändler, wenn sie über das Netz beworben werden.

Aimondo´s Business Intelligence Modul ist in dieser Beziehung ein perfektes Werkzeug. Über die flexible und besonders schnelle „Ad Hoc“-Suche findet das System in beliebiger Informationstiefe alles, was findbar ist. Viel mehr jedenfalls als ein Mensch normalerweise in stundenlanger Recherche erfährt.

Diese wichtige Nebenfunktion kann schon in einer einzigen Verhandlung dazu führen, dass durch den so erworbenen Informationsvorteil ein Preisbonus erreichbar wird, der die gesamten Kosten für Aimondos komplette Leistungen für ein ganzes Jahr deckt.

Digitalisierung und Digitale Transformation liegen nah beieinander – bezeichnen jedoch verschiedene Sachverhalte. Wollte man beispielsweise ein Unternehmen komplett digitalisieren, müsste man entweder alles rein digital abbilden oder nur noch Roboter und intelligente Geräte mit IoT verwenden. Damit wäre alles digital.

Ob Digitalisierung oder digitale Transformation, beide Begriffe werden anders verwendet. Denn wenn es um Unternehmen und deren Strategien geht, dann kommen den Begriffen eine erhebliche Bedeutung zu. Es lohnt sich also, die gravierenden Unterschiede zwischen reiner Digitalisierung und der digitalen Transformation zu verstehen.

Digitalisierung

Digitalisierung bezeichnet nur den Prozess, analoge Medien in Bits und Bytes zu zu wandeln, damit sie in digitaler Form verfügbar sind. Das können Dokumente, ganz Akten, Filme, Bilder und Microfilme und vieles mehr sein. Dabei werden stets analoge und physisch vorhandene Produkte digital abgebildet, kopiert oder übertragen.

Digitalisierung von Inhalten

Digitalisierung kann bedeuten, Dokumente wie Rechnungen, Archive, Produkte zu digitalisieren und diese für die Verarbeitung, Speicherung oder zur breiteren Verfügbarkeit zu verwenden. So können beispielsweise Bild- und Schrifterkennungsprogramme benutzt werden um Formularinhalte auszulesen um sie in weiterverarbeitende Systeme zu übernehmen. Dies ist üblicherweise der erste Schritt, mit dem Betriebe sich einer Digitalisierung von Abläufen annähern. Dokumente und analoge Inhalte werden in digitale Form umgewandelt.

Automatisierung und Digitalisierung

Digitalisierung wird häufig im Zusammenhang mit der Automatisierung von Produktion oder Prozessen verwendet. Bereits bestehende Prozesse werden dabei digital abgebildet um durch diese Automatisierung Arbeitsschritte zu sparen. Zum Beispiel: Ein Auftrag wird erteilt und als Ablauf vorbereitet. Das Versandlabel wird erstellt, eine Rechnung erzeugt, gebucht und verschickt, das Lager wird informiert und der Versand einschliesslich aller Dokumente vorbereitet. Auf diese Weise wird der komplette Prozess in einen durchgängig automatisierten Workflow umgewandelt.

Digital Business

Bei Digital Business wird davon gesprochen Geschäftsbereiche, Geschäftsmodelle und selbst ganze Unternehmen ausschliesslich digital aufzustellen. Neue Technologieelemente und neue digitale Möglichkeiten verändern dabei ganze Bereiche und Unternehmen. Konsequenter sowie konstanter Einsatz neuer Techniken sind die taktische Methodik, diese Strategie umzusetzen. Prozesse wie stete Supply Chain Optimierung, Logistik und Kundenbindung sind wesentliche Elemente. Mit Geschäftspartnern wir dabei ein Höchstmass an Vernetzung und Datenaustausch angestrebt

Digitale Transformation

Geht es um die Digitale Transformation, sieht man zwar auch auf die Geschäftsbereiche und deren Prozesse. Allerdings geht das Verständnis wesentlich weiter in die ganzheitliche Zukunftsplanung. Es sprengt den Rahmen einfache Anpassungen und Verwendung neuer digitaler Werkzeuge. In der digitalen Transformation werden Lösungen gefunden oder auch Aufgaben neu definiert, die mit Hilfe von Technologie gelöst werden. So wird das Papier und Ergebnisse menschlicher Arbeitskraft nicht einfach digitalisiert und dann verarbeitet, sondern es wird z.B. überlegt ob man den Prozess noch braucht oder ob dieser nicht mit Hilfe einer neuen Technologie vereinfacht oder insgesamt vollautomatisch erledigt werden kann.

Digitale Transformation die Erledigung von Aufgaben mit den bestmöglichen technischen Mitteln. Das reicht in Themen wie „Agile“, „Design Thinking“, „Brainstorming“ und andere aktuell praktizierte Arbeitsweisen hinein, da diese gebraucht werden, um die Aufgaben differenziert zu betrachten. Sobald man ein umfassendes Verständnis für ein Themen hat, kann man es auch mit technischen Mittel lösen und neue Technologien vorteilhaft einsetzen.
Wichtig ist hier das Verständnis, dass Digitale Transformation nie von der Technik ausgelöst wird. Es geht immer darum eine Aufgabe oder ein Problem zu lösen oder grundsätzlich einen neuen Ansatz zu finden. Die Aufgabenzentrierte Lösung ist immer der Start der digitalen Transformation. Nicht die Technologie als solche.

Die Digitalisierung führt zu „Digital Business“. Die „Digitale Transformation“ basiert auf „Digital Business“ und „Digitalisierung“.

Google sagt dazu: „Digital transformation is the profound and accelerating transformation of business activities, processes, competencies and models to fully leverage the changes and opportunities of digital technologies and their impact across society in a strategic and prioritized way.”

Die Digitalisierung hat zu digitalen Inhalten geführt. Diese Inhalte können in digitalisierten Prozessen verarbeitet werden. Die Verfüg- und Anwendbarkeit Neuer Technologien führt zum Aufbau einer Digitalen Geschäftsstrategie. Digitale Transformation geht einen Schritt weiter. Natürlich braucht man dafür die digitalen Inhalte, digitale Prozesse und auch ein Digitales Geschäftsmodell. Digitale Transformation beeinflusst alle Aspekte des Geschäfts.

Kundenbedürfnisse ebenso wie Innovative neue Produkte.

Diese Möglichkeiten und Herausforderungen bilden die Basis für eine neue Wirtschaft mit neuen Schwerpunkten und neuen Regeln. Die Digitale Transformation ist für Wirtschaftsunternehmen eine Überlebensfrage. Eine, die nicht zwangsläufig mit einer Disruption, als der Zerstörung bisheriger Methoden beginnt. Eher geht es darum, wandelnde Aufgaben und neue Probleme in zerstörten herkömmlichen Marktstrukturen zu lösen. Die Transformation ist dabei für bestehende Unternehmen der möglichst nahtlose Übergang in die Nutzung bester Technologien um daraus „best practise“ Lösungen für alle Aufgaben abzuleiten. Neue Unternehmen haben es leichter, sich in ge- oder zerstörten Marktstrukturen zu positionieren. Sie können probieren und ohne großen Schaden falsche, nicht funktionierende Wege testen. Newcomer die sich behaupten, wachsen in Rekordtempo zu Wirtschaftsgrößen bislang unbekannter Dimension. Selbst als rein digital aufgestellte Dienstleister oder Händler ohne nennenswerte eigene physische Präsenz.
Der Zusammenhang wird dann deutlich, wenn man die Elemente einer erfolgreichen digitalen Transformation betrachtet. Viele Firmen sehen nur die ersten Schritte der Digitalisierung und versuchen nur, bestehende Prozesse, Geschäftsbereiche und Märkte mit digitalen Tools und Prozessen nachzubilden. Das Problem dabei ist, dass die neuen Chancen und Herausforderungen sowie auch die neuen Möglichkeiten unberücksichtigt bleiben.

Digitale Transformation benötigt die Digitalisierung, aber: sie ist nur ein Modul. Man darf sich nicht in der Digitalisierung verzetteln und dabei das Ziel der Digitale Transformation aus dem Auge verlieren.

Aimondo ist ein rein digitales Unternehmen, das die digitale Transformation von Online-Vermarktern ermöglicht und in der privilegierten Position ist, vom ersten Tag an bereits ein „transformiertes Unternehmen“ zu sein.

Düsseldorf, den 10.12.2020. Das Gastgewerbe ist ein sich ständig weiterentwickelnder Bereich, der innovative Ansätze erfordert, um die dynamischen Bedürfnisse der Kunden zu erfüllen. In den letzten Jahren hat die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) der Branche zahlreiche Vorteile gebracht, von der Rationalisierung der Abläufe bis zur Verbesserung des Kundenerlebnisses. Einer der Bereiche, in denen KI einen erheblichen Einfluss hat, ist die Preisgestaltung von Hotelangeboten. Mit dem Aufkommen intelligenter Hotelanwendungen können Hotelbetreiber KI-Algorithmen nutzen, um ihre Preisstrategien zu optimieren und das Ertragsmanagement zu verbessern. Diese Studie untersucht die Vorteile von KI bei der Preisgestaltung von Hotelangeboten in Verbindung mit intelligenten Hotelanwendungen, vom Schließsystem über Komfort und Unterhaltung im Hotelzimmer bis hin zu angrenzenden Hoteldienstleistungen. Die Studie wird vom Team von D!Innovative durchgeführt, Auftraggeber ist der KI-Pricing-Anbieter Aimondo.

Vorteile von AI bei der Preisgestaltung in Hotels:

1. Personalisierte Preisgestaltung: Mithilfe von KI-Algorithmen können Hotelbetreiber Kundendaten analysieren und personalisierte Preise anbieten. Die Algorithmen können eine Reihe von Datenpunkten analysieren, darunter frühere Buchungen, demografische Daten und Online-Verhalten, um maßgeschneiderte Preise anzubieten, die auf die Bedürfnisse jedes Kunden abgestimmt sind. Dieser personalisierte Ansatz bei der Preisgestaltung kann Hotels dabei helfen, Kunden anzuziehen und zu binden, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und mehr Umsatz zu generieren.

2. Dynamische Preisgestaltung: Ein weiterer bedeutender Vorteil von KI bei der Preisgestaltung in Hotels ist die Möglichkeit, dynamische Preisstrategien umzusetzen. Mit dynamischer Preisgestaltung können Hotelbetreiber ihre Preise auf der Grundlage von Echtzeit-Nachfrage, Wettbewerb und anderen Faktoren anpassen. Dieser Ansatz stellt sicher, dass das Hotel stets wettbewerbsfähige Preise anbietet und gleichzeitig den Umsatz maximiert. Die dynamische Preisgestaltung kann Hotelbetreibern auch dabei helfen, ihre Preisstrategien zu optimieren, Verschwendung zu reduzieren und die Effizienz zu verbessern.

3. Verbessertes Revenue Management: KI-gestützte Preissysteme können Hotels dabei helfen, ihre Ertragsmanagementstrategien zu optimieren. Durch die Analyse von Daten zu Belegungsraten, Buchungsmustern und Markttrends können KI-Algorithmen optimale Preise für verschiedene Zeiträume, Zimmertypen und Kundensegmente vorschlagen. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Hotels ihre Einnahmen maximieren und gleichzeitig Über- oder Unterbuchungen vermeiden. Die KI-gestützten Systeme können Hotelbetreibern auch dabei helfen, Preisgestaltungsmöglichkeiten zu erkennen, effektivere Preisstrategien zu entwickeln und ihre Wettbewerber zu beobachten.

4. Verbesserte Kundenerfahrung: Intelligente Hotelanwendungen, die KI-Algorithmen nutzen, können das gesamte Kundenerlebnis verbessern. Durch die Analyse des Gästeverhaltens kann das System beispielsweise personalisierte Empfehlungen für Annehmlichkeiten auf dem Zimmer, Speisen und Getränke und andere Dienstleistungen geben. Dieser Ansatz kann die Gästezufriedenheit erhöhen, den Umsatz steigern und die Kundentreue verbessern. Die intelligenten Anwendungen können auch die Kommunikation zwischen Gästen und Hotelpersonal erleichtern und so einen schnelleren und effizienteren Service ermöglichen.

5. Effiziente Ressourcenzuweisung: KI-Algorithmen können Hotels dabei helfen, Ressourcen effizienter zuzuweisen. Durch die Analyse von Gästedaten kann das System beispielsweise Nachfragespitzen vorhersagen, so dass die Hotels ihre Ressourcen entsprechend zuweisen können. Dieser Ansatz kann Hotels dabei helfen, eine Über- oder Unterbesetzung zu vermeiden und so Kosten zu senken und die Effizienz zu verbessern. Die KI-gestützten Systeme können Hotels auch dabei helfen, ihr Bestandsmanagement zu optimieren, um Verschwendung zu reduzieren und den Umsatz zu maximieren.

6. Verbesserter Wettbewerbsvorteil: Mithilfe von KI-gesteuerten Preissystemen und intelligenten Hotelanwendungen können sich Hotels einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt verschaffen. Durch die Bereitstellung personalisierter Preise, die Optimierung des Umsatzmanagements und die Verbesserung des Kundenerlebnisses können Hotels mehr Kunden anziehen und mehr Umsatz generieren. Die KI-gestützten Systeme können Hotels auch dabei helfen, ihren Mitbewerbern voraus zu sein, indem sie Markttrends analysieren und Preisvorschläge in Echtzeit machen.

Fazit:
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Integration von KI in die Preisgestaltung von Hotelangeboten in Verbindung mit intelligenten Hotelanwendungen den Hotelbetreibern zahlreiche Vorteile bringt. Von der personalisierten Preisgestaltung bis hin zu dynamischen Preisstrategien und einem verbesserten Ertragsmanagement können KI-Algorithmen Hotels helfen, ihre Preisstrategien zu optimieren, Verschwendung zu reduzieren und die Effizienz zu verbessern. Darüber hinaus können intelligente Hotelanwendungen, die KI-Algorithmen nutzen, das allgemeine Kundenerlebnis verbessern, die Kommunikation zwischen Gästen und Mitarbeitern erleichtern und Hotels dabei helfen, Ressourcen effizienter zuzuweisen. Durch den Einsatz von KI-Technologien können sich Hotels einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt verschaffen, mehr Kunden anziehen und mehr Umsatz generieren.

Die gesamte Studie kann auf Anforderung bei TTIP (Nicosia) bestellt werden.

Düsseldorf im Dezember 2020. Die Versicherungsbranche hat sich schon immer auf eine Kombination aus historischen Daten, statistischen Modellen und versicherungsmathematischen Berechnungen verlassen, um die Preise für ihre Policen festzulegen. Mit dem Aufkommen der künstlichen Intelligenz (KI) hat die Versicherungsbranche jedoch die Möglichkeit, die Art und Weise der Preisgestaltung für Policen zu revolutionieren. Durch den Einsatz von KI können Versicherungsunternehmen die Preise für ihre Policen genauer bestimmen, das Risiko einer Unter- oder Übertarifierung verringern und die mit den Versicherungsprodukten verbundenen Risiken besser verwalten. Diese Studie, die vom Team von Aurelia Insurance Specialists und ihren internationalen Drittquellen in Zusammenarbeit mit dem KI-basierten Preisforschungslabor der Aimondo GmbH in Düsseldorf (Deutschland) durchgeführt wurde, zielt darauf ab, die Vorteile von KI bei der Preisgestaltung globaler Versicherungspolicen für private Zwecke sowie für Unternehmen im Zusammenhang mit dem eingehenden Vergleich versicherter Ereignisse von den grundlegenden bis hin zu nahezu allen möglichen Risiken zu untersuchen.

Vorteile von KI bei der Tarifierung von globalen Versicherungspolicen:

1. Verbesserte Risikobewertung:
KI kann eine genauere Einschätzung des mit jedem Versicherungsnehmer verbundenen Risikos liefern. Durch die Analyse eines breiten Spektrums von Datenquellen, einschließlich sozialer Medien, Online-Suchen und Kreditwürdigkeitsprüfungen, kann KI den Versicherern ein vollständigeres Bild des Risikoprofils eines Versicherungsnehmers vermitteln. Dies kann den Versicherern helfen, die Preise für ihre Policen genauer zu bestimmen, was das Risiko einer Unter- oder Übertarifierung verringert und letztlich zu genaueren Prämien für die Versicherungsnehmer führt.

2. Gesteigerte Effizienz:
KI kann auch die Effizienz des Preisfindungsprozesses verbessern. Durch die Automatisierung vieler der manuellen Prozesse, die mit der Preisgestaltung von Policen verbunden sind, wie z. B. Datenerfassung, -analyse und -modellierung, kann KI die Zeit, die für die Preisgestaltung einer Police benötigt wird, verkürzen. Dies kann den Versicherern helfen, schneller auf Marktveränderungen zu reagieren und ihre Risikoexponierung besser zu steuern.

3. Personalisierung:
KI kann es den Versicherern auch ermöglichen, den Versicherungsnehmern individuellere Policen anzubieten. Durch die Analyse des Risikoprofils und des Lebensstils eines Versicherungsnehmers kann die KI Policen erstellen, die auf die individuellen Bedürfnisse des Versicherungsnehmers zugeschnitten sind. Dies kann zu Policen führen, die kostengünstiger sind und einen besseren Versicherungsschutz bieten, was die Kundenzufriedenheit und -bindung erhöhen kann.

4. Verbesserte Betrugsaufdeckung:
KI kann Versicherern auch dabei helfen, Betrug effektiver zu erkennen und zu verhindern. Durch die Analyse einer breiten Palette von Datenquellen, einschließlich sozialer Medien, Online-Suchen und öffentlicher Aufzeichnungen, kann KI Verhaltensmuster erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hindeuten. Dies kann Versicherern helfen, potenzielle Betrugsfälle schneller zu erkennen und zu untersuchen, wodurch das Risiko von Verlusten aufgrund betrügerischer Ansprüche verringert wird.

Vergleich von versicherten Ereignissen:
KI kann auch eingesetzt werden, um versicherte Ereignisse von den grundlegenden bis zu fast allen möglichen Risiken zu vergleichen. Dies kann den Versicherern helfen, die mit verschiedenen Policen verbundenen Risiken besser zu verstehen und die Preise für Policen auf der Grundlage des Risikos, das sie darstellen, genauer festzulegen. Durch die Analyse eines breiten Spektrums von Datenquellen, einschließlich historischer Schadendaten, Wettermuster und demografischer Daten, kann KI den Versicherern ein vollständigeres Bild der mit den verschiedenen Policen verbundenen Risiken vermitteln. Dies kann Versicherern helfen, fundiertere Entscheidungen über die Preisgestaltung von Policen zu treffen und ihre Risikoexponierung zu steuern.

Fazit:
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI bei der Preisgestaltung globaler Versicherungspolicen sowohl für private Zwecke als auch für Unternehmen zahlreiche Vorteile bietet. KI kann Versicherern helfen, Risiken genauer zu bewerten, die Effizienz zu steigern, personalisierte Policen anzubieten und die Betrugserkennung zu verbessern. Darüber hinaus kann KI eingesetzt werden, um versicherte Ereignisse von den grundlegenden bis hin zu fast allen möglichen Risiken zu vergleichen, was den Versicherern helfen kann, die mit verschiedenen Policen verbundenen Risiken besser zu verstehen und die Preise für Policen auf der Grundlage des von ihnen repräsentierten Risikoniveaus genauer zu gestalten. Insgesamt hat der Einsatz von KI in der Versicherungsbranche das Potenzial, die Preisgestaltung für Policen zu revolutionieren, was zu genaueren Prämien für die Versicherungsnehmer und einem besseren Risikomanagement für die Versicherer führt.

Inhalt und Daten wurden von der Aimondo GmbH, Düsseldorf (Deutschland), zur Verfügung gestellt.

Zürich 2020. Die Swiss International Commodity AG (SIC) ist ein junges Unternehmen, das sich auf die Transparenz des globalen Rohstoffmarktes konzentriert, insbesondere auf den Öl- und Gashandel, die Logistik und das Tankstellengeschäft. Das Unternehmen, das vom renommierten Zürcher Rechtsanwalt Adrian C. Bürgi geleitet wird, hat sich zum Ziel gesetzt, einen umfassenden Überblick über die Preissituation auf den verschiedenen Handelsstufen von der Produktion über die Lieferung bis zum Endverbraucher zu geben. Diese Analyse konzentriert sich auf die Marktsituation zwischen 2018 und 2020 und die Chancen, die sich für SIC ergeben.

Globale Rohstoffmarktsituation (2018-2020)

In diesem Zeitraum unterlag der globale Rohstoffmarkt Schwankungen aufgrund verschiedener Faktoren wie geopolitische Spannungen, Handelskriege und wirtschaftliche Abschwächung. Darüber hinaus hatte die COVID-19-Pandemie im Jahr 2020 einen erheblichen Einfluss auf die Weltwirtschaft und die Rohstoffmärkte.

Öl- und Gasmarkt:
Zwischen 2018 und 2020 sah sich der Öl- und Gasmarkt mit mehreren Herausforderungen konfrontiert, darunter ein Überangebot, geopolitische Spannungen und eine nachlassende Nachfrage. Die Schiefer- und Frackingrevolution in den USA führte zu einem beträchtlichen Anstieg der weltweiten Ölproduktion, wodurch ein Überangebot entstand, das die Preise unter Druck setzte. Die OPEC+-Allianz reagierte daraufhin mit Produktionskürzungen, um den Markt zu stabilisieren. Im Jahr 2020 führte die COVID-19-Pandemie zu einem historischen Einbruch der Ölnachfrage, der die Preise in den Keller fallen ließ.

Logistikmarkt:
Im Logistiksektor kam es aufgrund von Handelskriegen und geopolitischen Spannungen zu Unterbrechungen, die zu erhöhten Kosten und Unsicherheiten in der Lieferkette führten. Darüber hinaus hatte die Pandemie erhebliche Auswirkungen auf die weltweiten Logistikabläufe und führte zu Verzögerungen und Unterbrechungen im Transport- und Lagerwesen.

Markt für Tankstellennetze:
Die Tankstellen waren von der Volatilität der Ölpreise betroffen, die sich direkt auf die Kraftstoffpreise an den Zapfsäulen auswirkte. Der pandemiebedingte Nachfragerückgang führte zudem zu Umsatzeinbussen und geringeren Gewinnmargen für die Tankstellenbetreiber.

Chancen für Swiss International Commodity AG (2018-2020)

Erhöhte Nachfrage nach Transparenz:
Angesichts der Marktvolatilität und -unsicherheit ist die Nachfrage nach genauen, zeitnahen und transparenten Daten deutlich gestiegen. Der Fokus von SIC auf Transparenz und seine Partnerschaften mit Handelsplätzen und Informationsanbietern könnten Produzenten, Händlern und Endverbrauchern einen Mehrwert bieten.

Big Data und künstliche Intelligenz:
Die Zusammenarbeit von SIC mit einem deutschen KI-Unternehmen zur Verarbeitung und Vermarktung der von seinem System generierten Daten könnte wertvolle Einblicke und Analysen liefern, die es den Marktteilnehmern ermöglichen, besser informierte Entscheidungen zu treffen und ihre Positionen zu optimieren.

Wachsendes Interesse an nachhaltiger Energie:
Der wachsende Fokus auf Nachhaltigkeit und der Übergang zu saubereren Energiequellen bietet SIC die Möglichkeit, sein Angebot im Bereich der erneuerbaren Energien zu erweitern und sein Portfolio zu diversifizieren.

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften:
Der transparente und datengestützte Ansatz von SIC könnte den Marktteilnehmern helfen, die Vorschriften einzuhalten und die mit der Nichteinhaltung der Vorschriften verbundenen Risiken zu mindern, da die Regierungen strengere Vorschriften für den Rohstoffmarkt erlassen.

Fazit

Zwischen 2018 und 2020 war der globale Rohstoffmarkt aufgrund verschiedener Faktoren wie geopolitischen Spannungen, Handelskriegen und der COVID-19-Pandemie von erheblicher Volatilität und Unsicherheit geprägt. Trotz dieser Herausforderungen bietet die Fokussierung der Swiss International Commodity AG auf Transparenz und die Zusammenarbeit mit einem deutschen KI-Unternehmen - einer Tochtergesellschaft der Schweizer Aimondo AG - zur Verarbeitung und Vermarktung von Daten zahlreiche Wachstums- und Expansionsmöglichkeiten. Durch die Nutzung der gestiegenen Nachfrage nach genauen, zeitnahen und transparenten Daten hat SIC das Potenzial, ein wichtiger Akteur auf dem globalen Rohstoffmarkt zu werden.

Düsseldorf/Zürich 2020. In dieser Fallstudie wird untersucht, wie ein Unternehmen als Vermittler auftreten kann, indem es Produkte, Schulungen und Abrechnungsdienste für Vermittler an Unternehmen anbietet, die eine behördliche Lizenz zum Anbieten von Finanzprodukten oder ein sogenanntes Haftungsdach haben. Anhand der Fälle eines deutschen Unternehmens namens Aimondo und eines Vermittlers namens Aurelia untersucht die Analyse die Vorteile und potenziellen Herausforderungen, die mit diesem Geschäftsmodell verbunden sind.
1. Einleitung
Die Finanzdienstleistungsbranche ist stark reguliert und verlangt von den Unternehmen, dass sie Lizenzen und Qualifikationen erwerben, um den Kunden bestimmte Produkte anbieten zu können. Einige Unternehmen, wie Aimondo, entscheiden sich jedoch für die Zusammenarbeit mit Vermittlern wie Aurelia, um diese Qualifikationen nicht selbst erwerben zu müssen. In dieser Studie sollen die Rolle der Vermittler, die Vorteile dieses Arrangements und die potenziellen Herausforderungen, die sich daraus ergeben können, untersucht werden.
2. Die Rolle der Vermittler
Intermediäre wie Aurelia fungieren als Brücke zwischen Unternehmen, die über die erforderlichen behördlichen Genehmigungen verfügen, wie Rhotham, und solchen, die Zugang zu Finanzprodukten benötigen, wie TTIP oder Aimondo. Sie bieten die folgenden Dienstleistungen an:
a. Produkte: Die Vermittler bieten eine Reihe von Finanzprodukten an, auf die Unternehmen ohne behördliche Genehmigungen zugreifen können, z. B. Anleihen oder Aktien, und zwar auf Projektbasis.
b. Ausbildung: Intermediäre können Schulungen und Unterstützung anbieten, um Unternehmen dabei zu helfen, die Komplexität der Finanzprodukte und des regulatorischen Umfelds zu verstehen und sich darin zurechtzufinden.
c. Abrechnung: Intermediäre übernehmen die Rechnungsstellung und stellen sicher, dass alle Transaktionen mit den einschlägigen Vorschriften übereinstimmen.
3. Vorteile von Vermittlervereinbarungen
Die geschäftliche Zusammenarbeit zwischen Aimondo und Aurelia zeigt die Vorteile der Zusammenarbeit mit einem Intermediär in der Finanzbranche auf:
a. Geringerer Verwaltungsaufwand: Durch die Zusammenarbeit mit Aurelia kann ein Unternehmen wie Aimondo den zeitaufwändigen und kostspieligen Prozess der Einholung und Aufrechterhaltung von behördlichen Genehmigungen selbst vermeiden.
b. Zugang zu Fachwissen: Aimondo profitiert vom Fachwissen und der Erfahrung des Intermediärs, die ihm helfen können, sich in der komplexen Finanzlandschaft zurechtzufinden.
c. Maßgeschneiderte Lösungen: Aurelia kann maßgeschneiderte Finanzdienstleistungen anbieten, von Versicherungen bis hin zu Finanzberatungen, die einige der spezifischen Bedürfnisse von Aimondo erfüllen, so dass sich Aimondo auf seine Kerntätigkeiten konzentrieren kann.
d. Risikominderung: Aurelia übernimmt die Verantwortung dafür, dass alle Transaktionen mit den einschlägigen Vorschriften übereinstimmen, wodurch das Risiko möglicher rechtlicher Probleme für Aimondo verringert wird.
4. Potenzielle Herausforderungen
Während die Vorteile einer Partnerschaft mit einem Vermittler auf der Hand liegen, können sich auch einige potenzielle Herausforderungen und Risiken ergeben:
a. Abhängigkeit: Aimondo könnte sich in Bezug auf seinen Finanzbedarf zu sehr von Aurelia abhängig machen, was problematisch sein könnte, wenn der Vermittler in finanzielle oder betriebliche Schwierigkeiten gerät.
b. Auswirkungen auf die Kosten: Obwohl die Zusammenarbeit mit einem Vermittler Zeit und Ressourcen sparen kann, muss Aimondo auch die festen oder variablen Gebühren berücksichtigen, die ein Unternehmen wie Aurelia für seine Dienstleistungen erhebt.
c. Regulatorische Änderungen: Änderungen im regulatorischen Umfeld können sich auf die Partnerschaft zwischen Aimondo und Aurelia auswirken und möglicherweise eine Neubewertung der Vermittlervereinbarung erforderlich machen.
d. Reputationsrisiken: Wenn Aurelia mit rechtlichen oder Reputationsproblemen konfrontiert wird, kann sich dies auch auf Aimondo auswirken, da deren Finanzprodukte mit dem Vermittler verbunden sind.
5. Schlussfolgerung
Die zeitlich begrenzte Zusammenarbeit zwischen Aimondo und Aurelia ist ein Beispiel dafür, wie ein Intermediär Unternehmen, die nicht über eine Zulassung verfügen, wertvolle Dienste anbieten kann. Indem sie Zugang zu Finanzprodukten, Schulungen und Abrechnungsdiensten bieten, können Vermittler wie Aurelia Unternehmen wie Aimondo helfen, sich auf ihr Kerngeschäft zu konzentrieren und gleichzeitig die Einhaltung der einschlägigen Vorschriften sowie den Zugang zu den finanziellen Bedürfnissen eines jungen Start-up-Unternehmens sicherzustellen. Es ist jedoch wichtig, die potenziellen Herausforderungen und Risiken, die mit solchen Vereinbarungen verbunden sind, sorgfältig abzuwägen, um ihre Vorteile zu maximieren.

Zurich/Duesseldorf 2021/2022. Der asiatische E-Commerce-Markt hat in den letzten Jahren ein enormes Wachstum erlebt und wird voraussichtlich von 2020 bis 2025 weiter stark wachsen. Eine wachsende Mittelschicht, eine steigende Internetdurchdringung, eine zunehmende Smartphone-Nutzung und eine verbesserte digitale Infrastruktur sind einige der wichtigsten Faktoren, die das Wachstum vorantreiben. Insbesondere Länder wie China, Indien, Südkorea und Südostasien weisen ein hohes Wachstumspotenzial auf.

Bedarf an KI-gestützten Preisgestaltungslösungen:

In diesem wettbewerbsintensiven Marktumfeld besteht ein Bedarf an fortschrittlichen Preisgestaltungslösungen, die künstliche Intelligenz (KI) nutzen, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen und die Gewinne zu maximieren. KI-gestützte Preisstrategien ermöglichen es Unternehmen, Preise und Angebot in Echtzeit an die Marktbedingungen anzupassen, wobei Faktoren wie Wettbewerb, Nachfrage und Kundenpräferenzen berücksichtigt werden.

Wachstum des B2C-Online-Geschäfts und Preissensibilität:

Das B2C-Online-Geschäft in Asien wächst weiterhin schnell, wobei der Schwerpunkt auf Bequemlichkeit, schneller Lieferung und einer großen Produktauswahl liegt. Die Kunden sind in diesem Markt preisempfindlich, und daher ist eine effektive Preisstrategie entscheidend, um Kunden anzuziehen und gleichzeitig die Rentabilität zu gewährleisten.

Größte B2C-Online-Anbieter in den wichtigsten asiatischen Märkten:

Alibaba Group (China): Zu den bekanntesten Plattformen der Alibaba Group gehören Taobao und Tmall.
JD.com (China): Einer der größten chinesischen Online-Händler.
Amazon (Indien): Der US-Riese hat in Indien erhebliche Marktanteile gewonnen.
Flipkart (Indien): Eine führende indische E-Commerce-Plattform, die sich mehrheitlich im Besitz von Walmart befindet.
Rakuten (Japan): Ein großes japanisches Online-Einzelhandelsunternehmen.

Einige der größten B2C-Online-Anbieter in Asien sind:

China:

Alibaba Group (Taobao, Tmall).
JD.com
Pinduoduo
Suning.com
VIP.com

Indien:

Amazon Indien
Flipkart
Snapdeal
Paytm Mall
Myntra

Japan:

Rakuten
Amazon Japan
Zozotown
Yahoo! Japan Einkaufen
Mercari

Südkorea:

Coupang
Gmarket
11. Straße
Interpark
TMON (Fahrkarten-Monster)

Südostasien:

Lazada (in mehreren Ländern tätig)
Shopee (aktiv in mehreren Ländern)
Tokopedia (Indonesien)
Bukalapak (Indonesien)
Qoo10 (Singapur)

Es sei darauf hingewiesen, dass diese Liste nicht erschöpfend ist und es noch viele weitere erfolgreiche B2C-Online-Unternehmen in Asien gibt. Die E-Commerce-Landschaft in Asien ist sehr wettbewerbsintensiv und dynamisch, und es ist wichtig, die neuesten Markttrends und Entwicklungen im Auge zu behalten, um auf dem Laufenden zu bleiben.

Die enge Zusammenarbeit mit einem Unternehmen, das in der Regel in Hongkong ansässig ist, ist der erste Schritt zum Aufbau einer gleichzeitigen Präsenz auf den wichtigsten asiatischen Märkten. Mit einer angemessenen Bandbreite an innerasiatischen Kontakten sind Punnakkal HK Limited und Aroma Global offensichtliche Partner. Aufträge zur ersten Markterkundung, zur breiten Kontaktaufnahme und zu persönlichen Gesprächen mit den asiatischen Key-Playern wurden bereits erteilt.

Vorteile von KI-gestützten Preisgestaltungslösungen für deutsche Unternehmen:

Ein deutsches Unternehmen, das mit Hilfe von KI den Wettbewerb recherchiert und aus den Ergebnissen dieser Recherche automatisch Preise und Angebotsdetails modifiziert, wird sich mit hoher Wahrscheinlichkeit in der asiatischen E-Commerce-Landschaft durchsetzen. Durch die Anpassung von Angeboten und Preisen an Marktbedingungen und Kundenbedürfnisse können nationale und internationale Online-Händler eine marktführende Position erreichen, ohne ruinöse Angebote zu machen. Eine solche Lösung würde dazu beitragen, eine optimale Angebotsstruktur und Preisgestaltung zu gewährleisten, um Kunden anzuziehen und gleichzeitig eine hohe Rentabilität zu erhalten.

Im Ergebnis wäre Aimondo nach derzeitigem Kenntnisstand auf dem asiatischen Markt noch ohne nennenswerte Konkurrenz. Wie es aussieht, entwickelt sich Asien zum stärksten Markt der Welt in einem zunehmend multipolaren Umfeld, mit starker Wachstumsdynamik und zunehmender Konzentration auf die eigentlichen Heimatmärkte, ohne die internationale Dynamik zu verlieren.