Ein Unternehmen mit über 90 Milliarden US-Dollar Jahresumsatz und Tausenden von Produkten kann Handelsaktionen oder Grundpreise nicht allein mit Tabellenkalkulationen und Intuition planen. PepsiCo entwickelte zwei Systeme: PromoAI für Aktionskalender und PricingAI für Grundpreise.

PromoAI bildet Händlerregeln wie Exklusivität, Mindestabstände und Budgetgrenzen als Nebenbedingungen ab und maximiert dann den Umsatz für PepsiCo und den Händler. PricingAI schätzt Elastizitäten je Marke, Packung und Händler und empfiehlt Preisstufen, die Margenuntergrenzen und psychologische Schwellenwerte berücksichtigen.

Beide Werkzeuge betten die Mathematik in eine interaktive Szenario-Oberfläche ein. Planer können einen Preis oder eine Aktion ändern und sofort die Auswirkungen auf Absatz, Umsatz und Marge im gesamten Portfolio sehen – das war der Grund, warum die kommerziellen Teams ihnen vertrauten und sie übernahmen.

MILP wählt Kalender aus; Bayes'sche Elastizitäten setzen die Preise

Ein Aktionskalender ist ein kombinatorisches Planungsproblem, das kein Mensch von Hand lösen kann.

Bayes'sche Elastizitätsschätzungen quantifizieren die Unsicherheit, sodass eine Preisänderung eine Risikorechnung ist und keine Vermutung.

Ausgelagerte Geschäftsregeln ermöglichen neuen Märkten den Einstieg durch Bearbeiten einer Konfigurationsdatei statt durch Umschreiben von Code.

Interaktive Szenarioanalysen geben Planern die Kontrolle, sodass Empfehlungen umgesetzt und nicht ignoriert werden.

Szenariobasierte Werkzeuge mit menschlicher Einbindung – keine Blackboxen – erzielen die Akzeptanz, die aus Optimierung Profit macht.

PromoAI ist in allen globalen Märkten aktiv, unterstützt 16 Aktualisierungen des Aktionskalenders pro Jahr, und etwa 85 % seiner Empfehlungen werden vom Geschäftsbereich angenommen und umgesetzt. PricingAI läuft in den USA und Mexiko, eine weitere Expansion ist im Gange. Die Planungszyklen verkürzten sich von Wochen auf Minuten, und das PepsiCo-Management bestätigte messbare Umsatz- und Margenverbesserungen in den Märkten, in denen die Systeme eingesetzt werden.

DEN BELEGEN FOLGEN

Die Quellen

  1. PepsiCo Deploys AI-Driven Pricing and Promotion Optimization at Scale arXiv · arxiv.org ·
  2. PepsiCo Deploys AI-Driven Pricing and Promotion Optimization at Scale INFORMS Journal on Applied Analytics · doi.org