Hintergrund
Seit der Gründung im Jahr 2016 hat der E-Commerce-Händler SNOCKS den deutschen Markt im Sturm erobert. Mit einer Kombination aus Performance-Marketing, einer personifizierten Social-Media-Strategie und organischem Traffic erwirtschaftet das junge Unternehmen inzwischen über 30 Millionen Euro Umsatz pro Jahr.
Die meisten Produkte – von den Sneaker-Socken bis zu den Boxershorts – werden im eigenen Online-Shop und auf Amazon mit Bündelrabatt angeboten. Das bedeutet: Je höher die Stückzahl der gekauften Produkte, desto stärker reduziert sich der Preis pro Artikel. Beim Kauf eines 12er-Packs sparen Kunden beispielsweise 10 % auf den Verkaufspreis, beim Kauf eines 18er-Packs gewährt SNOCKS ganze 20 % Rabatt.
So weit, so nachvollziehbar. Allerdings führt der stetig wachsende Online-Handel zu einem immer dynamischeren Markt. Wettbewerbsfähige Preise zu setzen, ohne die eigene Gewinnmarge zu verkleinern, spielt deshalb eine essenzielle Rolle für SNOCKS. Als Geschäftsführer eines jungen, digitalgetriebenen Unternehmens war Johannes Kliesch für die Möglichkeiten KI-basierter Entscheidungsfindungen von Anfang an zu begeistern.
"Einer unserer Erfolgsfaktoren bei SNOCKS ist es, dass wir immer wieder neue Dinge testen", erklärt er. "So stand auch Dynamic Pricing ganz oben auf meiner Liste.”Johannes Kliesch
Gründer und Geschäftsführer
SNOCKS
Herausforderung
SNOCKS hat die Höhe seiner Rabatte einmalig festgelegt und danach keine Anpassungen mehr vorgenommen. Außerdem wurde das Rabattmaß meistens willkürlich bestimmt: Statt auf validierte Daten hat sich das Team auf persönliche Intuition und Erfahrungswerte verlassen.
Hinzu kommt, dass zusätzliche Faktoren wie der Ad Spend für Facebook-Werbung bei der manuellen Preisgestaltung im Grunde keine Rolle spielte. Kurz gesagt: SNOCKS hatte keinen strukturierten Überblick, welche Faktoren das Unternehmenswachstum und die Rentabilität beeinflussen.
Die Kernfrage für den Einsatz von paretos lautete deshalb:
Wie lässt sich die Rabattgestaltung so optimieren, dass sowohl eine höhere durchschnittliche Warenkorbgröße als auch eine höhere Gewinnspanne erreicht werden kann? Und welche zusätzlichen Faktoren beeinflussen die Kaufentscheidung potentieller Kund*innen?
Lösung
Mithilfe unserer paretos-KI hat SNOCKS innerhalb kürzester Zeit ein intelligentes Preismanagement etabliert, das es dem Unternehmen erlaubt, seine Preisanpassungen datengetrieben zu steuern und bedarfsorientiert anzupassen.
Der Algorithmus von paretos berücksichtigt dafür eine Vielzahl von Faktoren: Im ersten Schritt wurden die Marketingdaten und historischen Verkaufsdaten mit der Plattform verbunden und mit externen Informationen wie Wetterdaten und Wochentagen angereichert. Bei der anschließenden Datenanalyse fand SNOCKS beispielsweise heraus, dass nicht nur der Ad Spend und die Rabattwerte einen wichtigen Einfluss auf die Margenoptimierung und Warenkorbgröße haben, sondern auch die Außentemperatur. Außerdem konnte das Marketing-Team erstmals eine Beziehung zwischen den Werbeausgaben und dem Gesamtgewinn herstellen.
Zusätzlich visualisiert der paretos-Algorithmus von paretos konkrete Trade-offs zwischen Warenkorbgröße auf der einen und Gewinnspanne auf der anderen Seite. Dadurch ist es SNOCKS möglich, eine Vielzahl möglicher Lösungen zur Optimierung der Rabattwerte und der Werbeausgaben zu erkennen und gleichzeitig relevante Außenfaktoren wie den Wochentag oder das Wetter in die Rabattoptimierung einzubeziehen.
Ergebnis
Dank der visualisierten Trade-offs, die der paretos-Algorithmus – in Abhängigkeit von der Rabattgröße – hergestellt hat, konnte SNOCKS seine Marge innerhalb von 5 Monaten um 25–30 % steigern.
Auch durch den dynamischen Rabattierungsalgorithmus, der automatisch den optimalen Rabatt für verschiedene Bundles auswählt, konnte SNOCKS beide KPIs (Margenoptimierung und Warenkorbgröße) maximieren und dadurch eine insgesamt höhere Marge erzielen.
30%
höhere Marge
30%
mehr Bestellungen
5
Monate Integrationszeit
paretos hat uns gezeigt, wie wir unsere Rabatte so einstellen können, dass die Marge für den gesamten Shop optimal ist. Was mir an paretos wirklich gefällt ist, dass wir tiefe Einblicke bekommen, welche Faktoren sich in welcher Form auf den Verkauf und die Marge unserer Produkt-Bundles auswirkt. Wir haben nicht nur wahnsinnig viel über unsere eigenen Daten gelernt, sondern auch, wie viel Potential KI-basierte Entscheidungsszenarien für Dynamic Pricing oder Ad Spend Optimization tatsächlich haben.

Johannes Kliesch
Founder and Managing Director
SNOCKS
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