Niologic GmbH
Dynamic Pricing im Großhandel: KI steigert Marge bei Siewert & Kau
Von Null Messdaten zu KI-basiertem Dynamic Pricing: Niologic band Markt- und ERP-Signale an, startete regelbasiert und wechselte nach Datenaufbau auf ein KI-Modell. Automatisches Reporting und YoY-Analyse zeigen eine deutliche Margensteigerung – bei stabilem Betrieb.
Kennzahlen & Nachweis
Jahresvergleich bestätigt gesteigerte Marge. Wöchentliche und monatliche Reports überwachen Wirkung und Stabilität des Dynamic Pricing im Betrieb.
„Als Head of Purchase Controlling habe ich mit Niologic zusammen einen AI Design Sprint zur Automatisierung unserer Preisgestaltung durchgeführt. Niologic hat uns geholfen, die eigenen Prozesse zur Preisgestaltung weiter zu skalieren und standardisieren. Die Automatisierung war sehr erfolgreich und ist von Niologic im Regelbetrieb weiter betreut worden und ich kann eine uneingeschränkte Empfehlung aussprechen. Vielen Dank für die tolle Zusammenarbeit.“
Vollständige Bewertung lesen„Als Head of Purchase Controlling habe ich mit Niologic zusammen einen AI Design Sprint zur Automatisierung unserer Preisgestaltung durchgeführt.
Niologic hat uns geholfen, die eigenen Prozesse zur Preisgestaltung weiter zu skalieren und standardisieren. Die Automatisierung war sehr erfolgreich und ist von Niologic im Regelbetrieb weiter betreut worden und ich kann eine uneingeschränkte Empfehlung aussprechen.
Vielen Dank für die tolle Zusammenarbeit.“
Siebert & Kau vertreibt Hardware und Software im Großhandel – ein Umfeld mit hohem Preisdruck über Preisvergleichsportale.
Was fehlte
- Keine Messdaten zum Preisprozess und zu Marktsignalen
- Kein automatisiertes Feedback, welche Preise tatsächlich zu Käufen führen
- Keine integrierte Sicht auf Wettbewerberpreise und ERP-Kaufsignale
Warum das zum Problem wurde
- Entscheidungen basierten auf Annahmen statt belastbaren Daten
- Reaktionen auf Marktbewegungen waren zu langsam
- Risiko: zu niedrige Preise drücken die Marge, zu hohe kosten Umsatz
Niologic wurde beauftragt, Dynamic Pricing so aufzusetzen, dass wettbewerbsfähige Preise und Margenoptimierung messbar und im Regelbetrieb sicher erreichbar sind.
Ziel war, wettbewerbsfähige Preise mit messbarer Margenverbesserung zu erreichen – ohne Instabilität im Tagesgeschäft.
- End-to-End-Datenerfassung: stündlich und transaktionsbasiert für Markt- und Kaufsignale
- Integration des Microsoft-Dynamics-basierten ERP-Systems für durchgängige Rückkopplung
- Schneller Nutzen durch regelbasiertes Pricing als Ersatz manueller Arbeit
- Übergang zu einem KI-Algorithmus nach ausreichendem Datenaufbau
- Testgetriebene Qualifizierung und sicherer Rollout (tauschbare Algorithmen)
- Automatisches Wochen-/Monatsreporting und Jahresvergleich als Erfolgsnachweis
In vier Schritten entstand ein belastbarer, austauschbarer Pricing-Stack – vom Logging bis zur KI.
- Preisprozess digitalisiert und Messung aufgesetzt, um Businesslogik und Preisregeln nachvollziehbar zu machen.
- Kontinuierliche Datenerfassung implementiert: stündliche Markt-Preissignale aus Preisportalen und transaktionsbezogene Kaufsignale aus dem Microsoft-Dynamics-basierten ERP.
- Regelbasierter Algorithmus eingeführt und mit ERP rückgekoppelt – manuelle Arbeit ersetzt, Preisempfehlungen automatisiert geprüft (gekauft vs. nicht gekauft).
- Nach Monaten Datensammlung: KI-Algorithmus entwickelt, testgetrieben qualifiziert und ausgerollt; dynamischer und präziser als die Regelvariante.
Die Architektur erlaubte jederzeitigen Tausch zwischen Regel- und KI-Algorithmus für einen stabilen Regelbetrieb. Automatische Wochen- und Monatsreports überwachten die Wirkung laufend. Ein Year-over-Year-Vergleich belegt: Die Marge wurde deutlich gesteigert – ein nachhaltiger Wettbewerbsvorteil im Preiswettbewerb.
Dynamic Pricing einführen – sicher und messbar
Wenn du deine Marge im Preiswettbewerb steigern willst: Wir verbinden Markt- und ERP-Signale, liefern in Wochen eine belastbare Roadmap und übernehmen auf Wunsch den Betrieb. Starte mit einem AI Assessment – und bring dein Pricing in den Regelbetrieb.
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