Zara optimierte Räumungsrabatte auf Basis von Prognosen und steigerte den Umsatz um etwa 6 %.

Zara verkauft schnell wechselnde Sortimente mit minimalen saisonalen Sonderangeboten, sodass der größte Teil der unverkauften Ware während der Räumungsverkäufe herabgesetzt wird; im Jahr 2008 erbrachten diese Räumungen mehr als eine Milliarde Euro. Bis 2007 wurden Rabattentscheidungen manuell und informell getroffen, wobei kaum historische Preisdaten zum Lernen zur Verfügung standen.

Felipe Caro von der UCLA und Jérémie Gallien von der London Business School arbeiteten mit dem Preisteam von Zara zusammen, um einen zweiteiligen Prozess aufzubauen: Ein formales Prognosemodell sagt die Nachfrage für Artikelgruppen voraus, und ein Preisoptimierungsmodell wandelt diese Prognosen in Rabattempfehlungen um, die das Ladenpersonal umsetzen kann. Die Preise werden pro Land und pro Gruppe festgelegt, nicht pro einzelnem Artikel, damit der Plan im Laden umsetzbar bleibt.

In einem kontrollierten Feldexperiment in allen belgischen und irischen Filialen während der Räumung im Herbst–Winter 2008 steigerte der neue Prozess den Räumungsumsatz um etwa 6 %. Zara übernahm den Prozess anschließend weltweit für seine Rabattentscheidungen bei Räumungsverkäufen.

Rabatte auf Basis der prognostizierten Nachfrage optimieren, nicht aus Gewohnheit.

Der alte Prozess hatte kaum Preishistorie, aus der man lernen konnte; der neue sagt zuerst die Nachfrage voraus, sodass die Preise der Evidenz folgen.

Die Gruppierung von Artikeln hält den Optimierer praktikabel: Das Ladenpersonal setzt einige wenige Preisgruppen um, nicht Tausende einzelne Preise.

Ein kontrollierter Feldtest in allen belgischen und irischen Filialen machte den Umsatzgewinn von rund 6 % vor der weltweiten Einführung messbar.

Wenn sich eine Entscheidung über Tausende von Produkten hinweg wiederholt, ersetzen Sie das Ritual durch eine Prognose, die einen Optimierer speist; weisen Sie den Gewinn in einem kontrollierten Test nach und führen Sie ihn dann aus.

Zara nutzt den Prozess weltweit für seine Rabattentscheidungen bei Räumungsverkäufen, und die Arbeit wurde zu einem Referenzfall für die Rabattoptimierung im Einzelhandel, wobei die Arbeitsversion offen auf eScholarship verfügbar ist.