Blue Yonder GmbHMachine Learning kombiniert mit mathematischer Optimierung durch Gurobi.

„Was ist der richtige Preis?“ – Das ist die zentrale Frage mit enormen
Auswirkungen auf die Proﬁtabilität von Handelsunternehmen. Ist ein
Preis zu hoch, lassen sich gewünschte Verkaufsmengen nicht
erreichen. Bei zu niedrigen Preisen sinken Lagerbestände schneller als
geplant und senken die Verfügbarkeit für Kunden. Hier setzt Blue
Yonder an und liefert seinen Kunden mit Price Optimization eine
SaaS-Lösung zur Unterstützung von Preisanpassungen.

2008 gegründet
Führender Anbieter von cloudbasierten KI-Lösungen für den Handel

Das Geschäftsfeld

Blue Yonder Lösungen zur Preisoptimierung und zur Warendisposition basieren auf innovativen Machine-Learning-Algorithmen,
die von hoch qualiﬁzierten Data Scientists speziell für den Handel
entwickelt wurden.

Blue Yonder ermöglicht es Handelsunternehmen, ihre Kernprozesse
grundlegend umzugestalten. Mit der Automatisierung komplexer
Entscheidungen auf Basis von künstlicher Intelligenz (KI) lassen sichder Gewinn und der Kundennutzen deutlich steigern. Durch die
Integration von KI in die Supply Chain und Merchandising-Prozesse
können Händler wesentlich schneller auf die Herausforderungen desdynamischen Marktes reagieren und dadurch sowohl ihren Umsatz als
auch ihre Margen erhöhen.

Blue Yonder liefert Handelsunternehmen täglich die
besten Entscheidungen, um ihren Umsatz zu steigern und ihre
Margen zu erhöhen.

Die Herausforderung
Die Bestimmung dynamischer Preisanpassungen erfordert das
efﬁziente Zusammenspiel von algorithmisch anspruchsvollenDisziplinen. Für die automatisierte Ermittlung zuverlässiger Absatzprognosen werden leistungsfähige Machine Learning Modelle
benötigt, die unterschiedlichste Einflussfaktoren in einem
dynamischen Marktumfeld berücksichtigen können.

„Mit Gurobi sind wir in der Lage selbst unter
komplexen Regeln und Produktzusammenhängen, optimale Preispunkte efﬁzient fürganze Sortimente zu bestimmen.

Zusätzlich müssen zahlreiche, sehr spezielle Anforderungen erfülltwerden. Beispielsweise unterliegt die Preisentwicklung eines
Produktes innerhalb des Lebenszyklus vielen Regeln. Lokale
Einflussfaktoren, wie der Zeitpunkt und die Kosten einer
Preisänderung müssen genauso berücksichtigt werden, wie die
Preisentwicklung im Wettbewerbsumfeld. Die Anpassung der Preise
im Verbund ermöglicht die Beachtung wechselseitiger Abhängigkeiten
im Gesamtangebot und die proaktive Umsetzung strategischer Ziele.
Dabei werden historische Daten und weitere wichtige Einflussfaktoren
wie das Wetter, Feiertage oder Wettbewerbsinformationen berücksichtigt.

Dr. Ansgar Thiede, Product Manager ‚Price Optimization’bei der Blue Yonder GmbH Optimizationat Blue YonderGmbHDie Lösung
Blue Yonder Price Optimization ermittelt automatisch den optimalen
Preis, mit dem Einzelhändler die besten Ergebnisse erzielen undgleichzeitig ihr Markenversprechen erfüllen können. Die Lösung liefert
entsprechend derKonsumentennachfrage, der Kundentreue und dem Wettbewerb
optimierte Preise für jeden Vertriebskanal und jedes Produkt. Sie
misst den Zusammenhang zwischen Preisänderungen und Nachfrageverhalten und bezieht dieGeschäftsstrategie in die Analyse mit ein. Und genau hier kommt derGurobi Optimizer ins Spiel. Die optimalen Preise auf Produkt- undStandortebene ergeben sich aus der Lösung komplexer mathematischer Optimierungmodelle. Diese Modelle werden von Gurobi
zuverlässig und schnell gelöst und die Preise berechnet.

Das Ergebnis
Mit Price Optimization passieren Preisanpassungen nun in Echtzeit,
basierend auf aktuellen Daten und unter Berücksichtigung derUnternehmensziele und der Preisänderungskosten und das mit einem
minimalen Aufwand. Der Umsatz der Kunden kann so um mehr als 5Prozent erhöht werden. Außerdem können durch Preissenkungsoptimierung die Lagerbestände um 20 Prozent reduziert werden.

So wird Gurobi eingesetzt
Zeit ist die kritischste Ressource. Aus den aktuellsten Daten müssen
über Nacht die neuen Prognosen berechnet und tagesaktuelle
Preisstrategien erzeugt werden. Die Kunden brauchen die Ergebnisse
am nächsten Morgen.
Zur Erzeugung der Optimierungsmodelle werden die Produktmengenin geeignete Cluster eingeteilt, pro Cluster etwa 50.000 Variablen fürdie Preisentscheidungen erzeugt und die zahlreichen Regeln in rundeine Million Nebenbedingungen überführt. Für spezielle Optimierungsläufe über den gesamten Produktlebenzyklus entstehen sogar
MIP-Modelle mit über 1,2 Millionen Variablen.
Abhängig von den Unsicherheiten in den Eingangsdaten verändern
sich auch die Abbruchkriterien der Optimierung. So wird für jeden
Kunden der Trade Off zwischen verfügbarer Zeit und gewünschter
Lösungsqualität festgelegt. Viel mehr als eine Stunde steht pro Nacht
nicht zur Verfügung, um den Gesamtprozess termingerecht abzuschließen. Mit Gurobi lässt sich dabei auch bei veränderten Eingangsdaten durchgängig eine stabile Lösungszeit und -qualität erreichen.
Auch die sogenannte Usability war ein Grund, der für den Gurobi
Optimizier sprach. Mit Hilfe der Gurobi Python API konnte dabei schon
im Auswahlprozess in sehr kurzer Zeit ein Prototyp entwickelt
werden.
Außerdem konnte durch den Einsatz des Gurobi Compute Servers die
Optimierungsfunktionalität nahtlos in die eigene Service-Infrastrukturintegriert werden.

For more information, visit Gurobi.com or contact us at info@gurobi.com or call +1 713-871-9341.

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