System 04 · Commercial Intelligence

Margin & Pricing Intelligence

Echte Marge und empfohlene Preise über 1.153 SKUs, lokal berechnet aus echten Lieferantenrechnungen - Preisfindung von einer Tabellen-Gewohnheit zur Entscheidungsinfrastruktur.

StatusOperativ Umfang1.153 SKUs BetriebLokale interne Anwendung

Problem

Preisentscheidungen ohne echte Kosten

Die echte Marge steckt in Lieferantenrechnungen - PDFs mit Nettoeinkauf, MwSt. und Versand -, nicht im Verkaufspreis allein. Über mehr als tausend SKUs ist dieses Bild von Hand aktuell zu halten nicht realistisch, also driften Preisentscheidungen von der tatsächlichen Ökonomie weg.

Dieses System gehört zum Leitprojekt Commercial Intelligence: eigene Entscheidungsinfrastruktur um Umsatz, Marge und Preise statt verstreuter Tabellen und fremdem SaaS.

Architektur

Von Rechnungsdaten zu belastbaren Preisszenarien

Das System verarbeitet PDF-Lieferantenrechnungen, Nettoeinkauf, MwSt., Versand und Verkaufspreis; Werbedaten stehen über ein eigenes Sub-Dashboard bereit. Mathematische Optimierung läuft operativ.

  • Eingabe
  • Agent
  • Orchestrierungsagent
  • Governance-Tor
  • Ausgabe
  • Urteilsvermögen
Benchmark: rund 1.000 echte PDF-Rechnungen in 74 Sekunden geparst. Die Engine empfiehlt; der Mensch preist.

Outputs je SKU: aktuelle Marge, empfohlener Preis, aktuell vs. empfohlen, Preisszenarien, Margenszenarien, Profitabilitätsprognose und Werbeausgabenkontext.

Ergebnis

Was sich dadurch verändert hat

Das System hat reale Preisentscheidungen informiert und zu besseren Margen beigetragen. An diesen Anspruch ist keine Prozentzahl gehängt - die ehrliche Aussage ist, dass Preisentscheidungen jetzt gegen berechnete Ökonomie laufen, nicht gegen Näherungen.

Es läuft als lokal betriebene interne Anwendung: keine externe SaaS-Abhängigkeit, keine Daten, die das Haus verlassen, und Komplexität begrenzt auf das, was das Problem tatsächlich verlangt.

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