KI-gestützte Markdown-Optimierung für Fashion- und Einzelhandel. Markmi berechnet automatisch optimale Zeitpunkt und Tiefe von Preisnachlässen je Produkt — basierend auf Abverkaufsgeschwindigkeit, Restlaufzeit und Preiselastizität. Kunden wie C&A, G-Star und Torfs berichten von bis zu 5 % Margenverbesserung.
Kosten: Preise auf Anfrage — SaaS-Lizenz je nach Sortimentsgröße und Umsatzvolumen
Stärken
- Automatische Berechnung optimaler Markdown-Zeitpunkt und -Tiefe je SKU
- Nachgewiesene Ergebnisse: bis zu 10 % mehr Umsatz und 5 % bessere Marge (Kundendaten C&A, G-Star, Torfs)
- Verarbeitet Millionen von Kalkulationen in Minuten — was manuell Tage dauern würde
- EU-Datenhaltung
Einschränkungen
- Keine öffentlichen Preise — Vertriebsgespräch erforderlich
- Setzt saubere wöchentliche Abverkaufsdaten je SKU voraus
- Kein deutschsprachiger Support
- Kleinere Sortimente mit unter 500 SKUs profitieren weniger
Passt gut zu
So steigst du ein
Schritt 1: Demo über markmi.ai anfragen. Bereite wöchentliche Abverkaufsdaten der letzten zwei Saisonen vor (SKU-Ebene, Bestände, realisierte Preise).
Schritt 2: Testlauf mit einer Produktkategorie — das Team konfiguriert Ziele (Sell-through-Rate, Margin-Floor) und die KI generiert Markdown-Empfehlungen für die laufende Saison.
Schritt 3: Ergebnisse nach 8–12 Wochen gegen bisherige Markdown-Entscheidungen vergleichen: realisierter Durchschnittspreis, Restbestand am Saisonende, Abschriftenquote.
Ein konkretes Beispiel
Ein deutsches Damenmode-Label mit 1.800 aktiven SKUs nutzt Markmi für die Herbst/Winter-Abverkaufsphase. Statt pauschaler -30%-Rabattaktion ab Dezember berechnet die KI je Produkt: wann welcher Rabatt nötig ist, um das Sell-through-Ziel zu erreichen, ohne unnötig früh zu reduzieren. Das Ergebnis nach einer Saison: durchschnittlicher Abverkaufspreis um 4 % höher als im Vorjahr, Restbestand am Saisonende um 18 % reduziert.
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Mode & Textil
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