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  • 13.06.2017

Fashion-Studie von Blue Yonder: Preisaktionen wichtiger Treiber für Kaufentscheidungen

Eine aktuelle Studie (*) von Blue Yonder, einem führenden Anbieter von künstlicher Intelligenz im Handel, zeigt: Traditionelle Kaufzyklen spielen im schnelllebigen Modehandel keine Rolle mehr. [...]

Karlsruhe, 13.06.2017 /

Eine aktuelle Studie (*) von Blue Yonder (www.blue-yonder.com), einem führenden Anbieter von künstlicher Intelligenz im Handel, zeigt: Traditionelle Kaufzyklen spielen im schnelllebigen Modehandel keine Rolle mehr. Ein saisonales Einkaufsverhalten der Verbraucher gehört der Vergangenheit an. Deshalb sind auch Einkaufszyklen von Handelsunternehmen von bis zu acht Monaten im Voraus nicht mehr zeitgemäß. Händler stehen heute vielmehr vor der Herausforderung, ihre Preisstrategien in Einklang mit einer schwer planbaren Nachfrage sowie den Rabatterwartungen der Kunden zu bringen – und dabei ihre Margen abzusichern. Händler stehen zunehmend unter Druck, die Preiserwartungen der Kunden mit Rabatten zu bedienen und begegnen dem heute meist bereits mit niedrigen Einstiegspreisen. Dies geht zu Lasten ihrer Gewinnmarge. Verstärkt wird dieser Effekt zudem, wenn am Ende der Saison hohe Restbestände mit übermäßigen Preisabschlägen abverkauft werden müssen.
Die internationale Studie, bei der 4.000 Konsumenten in Deutschland, Frankreich, Großbritannien und den USA befragt wurden, zeigt zwar, dass Rabatte weltweit ein wichtiger Treiber im Modehandel sind: 42% Prozent der Verbraucher warten mit einem Kauf gezielt auf das Saisonende und entsprechende Preisreduzierungen; nur 12% kaufen direkt bei Kollektionsstart. Dabei ist die Rabatterwartung aber relativ gering: Mehr als die Hälfte der Konsumenten ist bereits mit 5 bis 15 Prozent Nachlass zufrieden.
Handelsunternehmen müssen deshalb nach neuen Wegen suchen und ihren dualen Ansatz von Normalpreisen zu Beginn und hohen Preisnachlässen zum Abverkauf der Ware am Ende der Saison aufgeben. Die Grundlage dafür ist es, die Zahlungsbereitschaft und die Interessen sowie Bedürfnisse der Verbraucher besser zu verstehen. Der Einsatz von neuen Technologien wie Machine Learning kann ihnen dabei helfen.

Die wichtigsten Ergebnisse der Studie im Überblick:

  • 43% der weltweiten Kleidungskäufe werden durch Rabatte ausgelöst.
  • 25% der Käufer weltweit kaufen Kleidung nie zum vollen Preis und warten gezielt auf Saisonverkäufe und Discounts.
  • Für 37% der Konsumenten ist ein Preisabschlag wichtiger als ein niedriger Einstiegspreis.
  • Rabatterwartung relativ gering: Mehr als die Hälfte der Konsumenten ist mit 5 bis 15 Prozent Nachlass zufrieden.
  • 17% der Käufer in Deutschland kaufen Kleidung nie zum vollen Preis. Im weltweiten Vergleich sind es 25%.
  • Rund ein Drittel wartet gezielt auf Saisonabverkäufe, für 36% sind Sales-Aktionen die wichtigste Triebfeder für den Einkauf von Modeartikeln.
  • Ein Preisnachlass ist für die Käufer wichtiger als ein niedriger Einstiegspreis (36% gegenüber 31%).
  • In Frankreich sind Rabatte am wichtigsten: 51% der Franzosen geben an, sich beim Modekauf davon leiten zu lassen – gegenüber 43% im internationalen Vergleich.

Unabhängig vom Stellenwert von Rabatten für eine Kaufentscheidung lässt sich zudem feststellen, dass die Einkaufstrategie der Konsumenten immer ausgefeilter wird – bei abnehmender Marken- und Händlerloyalität. 42% der Käufer in Deutschland vergleichen online die Preise der Produkte, während sie im stationären Handel einkaufen. Mit einer falschen Preisgestaltung riskieren Händler also Umsatzverluste.

Matt Hopkins, Vice President Retail Strategy Development bei Blue Yonder, sagt: „Die richtige Preisstrategie ist ein wichtiges Werkzeug für Händler im Wettbewerb mit dem Online-Handel, mit Branchenriesen und mit sprunghaftem Kundenverhalten. Es handelt sich dabei um einen komplexen Prozess, in den eine Vielzahl von externen Informationen und Daten einfließen müssen. Dazu gehören Lagerstandort, Produktverfügbarkeit, Sonderangebote und Wettbewerbssituation, die alle die Preiselastizität eines Produktes beeinflussen können.“

„Technologie unterstützt Händler dabei, große Datenmengen auszuwerten und schnell auf dynamische Marktentwicklungen zu reagieren. Mit granularen Daten und Erkenntnissen kann künstliche Intelligenz ihnen dabei helfen, täglich die beste Preisentscheidung zu treffen und gleichzeitig das beste Kundenerlebnis zu bieten. Denn auch das zeigt unsere Studie: Die Nicht-Verfügbarkeit eines Produktes oder der richtigen Größe bei einer Rabattaktion birgt hohes Frustrationspotenzial bei den Kunden. Richtig eingesetzt, lassen sich Preisabschläge, Produktverfügbarkeit sowie Preisgestaltung genau mit den Geschäftszielen ausbalancieren.“

Weitere Informationen zu Preisoptimierungsstrategien sowie die komplette Studie zum Download gibt es unter folgendem Link.

*Die Studie wurde von Cenuswide unter 4.000 Konsumenten in Deutschland, Frankreich, Großbritannien und den USA durchgeführt.

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