Mobile.de Börse gibt Händlern automatisiert Tipps zu Fahrzeuginseraten

Von Martin Achter

Ist ein Auto zu niedrig bepreist oder zu hoch? Fehlen in Online-Inseraten bestimmte Informationen, die den Verkauf beschleunigen? Der Internetmarktplatz Mobile.de gibt Händlern zu Fragen wie diesen jetzt automatisiert Empfehlungen.

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Ist ein Fahrzeug zu teuer oder zu billig? Mobile.de gibt Händlern Handlungsempfehlungen zu ihren Inseraten auf der Plattform – mit dem Ziel, die Marge der Fahrzeuganbieter zu optimieren.
Ist ein Fahrzeug zu teuer oder zu billig? Mobile.de gibt Händlern Handlungsempfehlungen zu ihren Inseraten auf der Plattform – mit dem Ziel, die Marge der Fahrzeuganbieter zu optimieren.
(Bild: Achter/»kfz-betrieb«)

Die Onlinebörse Mobile.de will Händler mit einem neuen individualisierten Ratgeber-Service Tipps zur besseren Vermarktung ihrer aktuellen Bestandsfahrzeuge und zur Gestaltung ihrer Fahrzeuginserate geben. „Die Empfehlungen reichen vom Umfang der Bebilderung oder Textbeschreibung über den Preis bis hin zur Buchung zusätzlicher Werbemöglichkeiten, die wir bieten, um die Reichweite für die Fahrzeuginserate zu erhöhen“, sagte Commercial Director Daniel Breves im Gespräch mit »kfz-betrieb«.

Die Empfehlungen verschickt Mobile an Händler derzeit per E-Mail als individualisierte Reports mit Hinweisen zu einzelnen Bestandsfahrzeugen, bei denen aus Sicht der Plattform Handlungsbedarf besteht. Die Onlinebörse will den Service perspektivisch aber auch in ihren Nutzerbereich für Händler integrieren.

Treiber für die Entwicklung des Angebots waren Beobachtungen der Plattform dazu, wie Händler ihre Autos auf der Plattform anbieten, sagte Daniel Breves: „Die Inserate sind oft nicht optimal gestaltet, zum Beispiel in Bezug auf die Preissetzung, und Abpreisungen sind oftmals das einzig genutzte Vermarktungsinstrument. Dadurch bleibt viel Marge auf der Straße liegen. Die Autos stehen zu lange oder werden zum Teil zu günstig verkauft.“

Umfangreiche Datenbasis

Mobile verfüge jedoch über umfangreiche Daten, mit denen die Plattform Händlern Tipps geben könne, ihre Fahrzeuge wirtschaftlich erfolgreicher zu vermarkten. „Denn wir beobachten für alle Inserate, wie lange diese laufen, wie die Fahrzeuge bepreist sind, wie sie beschrieben und bebildert sind – und wie sich dementsprechend die Nachfrage und der Verkauf entwickeln“, erläutert Breves.

Auf dieser Grundlage könne Mobile beispielsweise berechnen, wie die vom Händler eingepflegten Fahrzeugdaten inklusive des Preises mit der Standzeit zusammenhängen – also die Zeitdauer, für die ein Fahrzeug auf der Plattform inseriert ist. Daraus entstehen Handlungsempfehlungen für jedes einzelne Fahrzeug: Wie muss der Händler die Bebilderung, die Fahrzeugbeschreibung oder den Preis ändern, damit das Auto schneller verkauft wird?

Maschinelles Lernen als Basis

Datengrundlage für die Handlungsempfehlungen sind Bestands- und Interaktionsdaten von Nutzern aus den zurückliegenden sechs bis zwölf Monaten. Die Empfehlungen basieren demnach auf maschinellem Lernen und entsprechenden Algorithmen.

Das Angebot soll nach Angaben von Breves allen Händlern zugänglich gemacht werden, und zwar unabhängig vom gebuchten Inseratepaket. Mobile führt das Angebot seit August ein, nach und nach erhalten immer mehr Händler die Tipps. „Wir haben zunächst mit kleineren Testgruppen begonnen – in den nächsten Wochen und Monaten kommen weitere Händler dazu“, erläuterte Breves.

Noch müssen Händler selbst entscheiden, ob sie den Handlungsempfehlungen von Mobile folgen. Perspektivisch könnte dies aber auch automatisiert passieren, sagte Commercial Director Breves: „Wir arbeiten auch an einer automatisierten Übernahme unserer Handlungsempfehlungen. Dabei kann es beispielsweise um die Übernahme einer Preisempfehlung gehen oder auch um die Komplettierung einer Textbeschreibung, zum Beispiel auf Basis der Fahrzeugidentifikationsnummer, und eine entsprechende Übernahme von Ausstattungsmerkmalen aus öffentlich verfügbaren Datenbanken.“ Der Händler müsse sich dann aber ausdrücklich für die automatisierte Übernahme der Handlungsempfehlungen entscheiden, so Breves.

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