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Bezahlt Low-Code 🇪🇺 EU-Server Geprüft: April 2026

Markmi

Markmi B.V.

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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

Fashion- und Retailhändler mit saisonalen Kollektionen und Restpostenmanagement Einkaufs- und Merchandising-Teams, die Markdown-Entscheidungen aktuell manuell treffen Brands mit 1.000+ aktiven SKUs pro Saison

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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Empfohlen in 1 Use Cases

Redaktionell bewertet · Preise und Funktionen können sich ändern.

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