Aktualisiert Januar 2024
Preisoptimierung ist ein wesentlicher Bestandteil jedes Unternehmens, das Waren oder Dienstleistungen verkauft. In unserem neuesten Beitrag befassen wir uns mit den Grundlagen der Preisoptimierung, Branchenspezifika und modernen Fortschritten.
Einführung
Wenn es um Preisoptimierung geht, könnte ein Verbraucher glauben, dass dies ein einfacher Teil des Geschäftsbetriebs ist. Schließlich sehen Sie einen Preis, und wenn Sie bereit sind, dafür zu zahlen, dann tun Sie es auch – richtig?
Weniger bekannt sind die Faktoren, die bei der Preisoptimierung und der Bestimmung des optimalen Preises, den der Kunde zu zahlen bereit ist, eine Rolle spielen; es gibt viele andere Faktoren, die zu berücksichtigen sind, ebenso wie Ihre eigenen Unternehmensziele. Hier kommt die Preisoptimierung ins Spiel.
Wenn sie gut gemacht ist, kann die Optimierung der Preisgestaltung einen positiven Einfluss auf den Erfolg Ihres Unternehmens haben. Durch die Festsetzung des richtigen Preises werden verschiedene Geschäftsbereiche wie Verkauf, Marketing, Wachstum und Rentabilität verbessert.
Doch zunächst sollten wir uns wieder auf die Grundlagen besinnen.
Was ist Preisoptimierung?
Die Preisoptimierung ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Kunden- und Marktdaten zu treffen, um den effektivsten Preispunkt zu finden. Anhand von Daten statt von Vermutungen können Unternehmen ihre Produkte oder Dienstleistungen so bepreisen, dass sie für Kunden attraktiv sind und so den Umsatz oder die Rentabilität maximieren.
Aber warum sollten Sie sich auf diese Methode konzentrieren, abgesehen vom Offensichtlichen? Das Ziel der Preisoptimierung ermöglicht es Ihnen, die perfekte Balance zwischen verschiedenen KPIs und unterschiedlichen Preisstufen zu finden.
Für jedes Produkt oder jede Dienstleistung gibt es drei große Preisstufen: den Ausgangspreis, den ermäßigten Preis und den Aktionspreis. Lassen Sie uns diese näher untersuchen.
Ursprünglicher Preis
Der ursprüngliche Preis ist das, was Ihr Kunde als erstes sehen wird und gehört zur Grundlage seines ersten Eindrucks. Auf der Grundlage dieser Daten sollten die Startpreise so optimiert werden, dass sie der Grundnachfrage nach dem Produkt entsprechen, ohne dass Rabatte oder Werbeaktionen erforderlich sind.
Bei der Festlegung des Anfangspreises funktioniert die Preisoptimierung besonders gut für Produkte und Dienstleistungen mit einer sicheren Basis von Produkten mit langem Lebenszyklus, wie z. B. Supermärkte, Drogerien, Bürobedarfsläden und Hersteller von Rohstoffen.
Ermäßigter Preis
Der ermäßigte Preis wird häufig von Unternehmen verwendet, die Produkte mit einem kurzen Lebenszyklus verkaufen. Diese würden mit der sich ändernden Mode, der saisonalen Relevanz usw. in Einklang stehen. Wir sehen dies häufig in der Bekleidungs-, Flug- und Gaststättenbranche.
Dies hat den Vorteil, dass die Unternehmen ihre Lagerbestände abbauen und gleichzeitig neue Kunden mit niedrigeren Preisen locken können. Die genaue Höhe der Rabatte während des Lebenszyklus ist entscheidend für den Gesamtgewinnbeitrag des Produkts.
Aktionspreis
Der Aktionspreis ist ein vorübergehender Preisnachlass für ein Produkt oder eine Dienstleistung, um ein Gefühl der Dringlichkeit und Knappheit zu erzeugen und so den Absatz schnell anzukurbeln.
Durch die Optimierung von Aktionspreisen können Unternehmen ihren Kunden ein neues Produkt oder ein Paket vorstellen, um den Absatz zu steigern. Dies gilt auch für das Prinzip „Kaufe eins und erhalte eins gratis“ – eine weit verbreitete Werbetaktik.
Aber was sollten Sie sonst noch beachten?
Die Preisoptimierung funktioniert am besten, wenn man sie in einem breiteren Kontext betrachtet und bei der Preisgestaltung mehrere Elemente berücksichtigt.
Die ersten dieser Daten sollten interne Daten sein. Wie waren die Preise für frühere Produkte? Wie hoch sind die Inputkosten für diese Produkte? Diese sollten überprüft werden, bevor eine Preisoptimierung vorgenommen wird.
Berücksichtigen Sie auch externe Daten. Welche Tage in der Woche sind bei Ihnen am beliebtesten? Wirken sich diese Faktoren wie Wetter, Schulferien oder ähnliches auf Ihre Preisgestaltung aus? Wie wichtig ist es, den Preis eines Konkurrenten im Gesamtplan für Ihr Unternehmen zu schlagen?
Behalten Sie bei Ihren Entscheidungen auch Ihre KPIs im Auge. Was ist für Ihr Unternehmen am wichtigsten? Ist es die Loyalität der Kunden? Der Wert der verkauften Produkte? Profite? Oder etwas anderes? Die Festlegung Ihrer KPIs ist für die Bestimmung der optimalen Preisgestaltung von entscheidender Bedeutung, da Sie damit den Erfolg messen können.
Wichtig ist auch, dass Sie Ihre Preispolitik festlegen und klar umreißen, wie die Preise innerhalb des Unternehmens festgelegt werden, einschließlich maximaler Rabatte und maximaler Preisänderungen nach der Ausgabe. Beides sollte sorgfältig geprüft werden.
B2B- und B2C-Preisoptimierung
Es ist keine Überraschung, dass Unternehmen viel Zeit in die Preisoptimierung investieren. Unabhängig davon, ob sie sich auf einen B2B- oder B2C-Markt konzentrieren, ist es wichtig sicherzustellen, dass die Preisgestaltung stimmt und ein schneller Verkauf möglich ist, während gleichzeitig ein beträchtlicher Gewinn erzielt wird.
Bei der Preisoptimierung für den Einzelhandel im B2C-Bereich sind die Anwendungen durch große Nachfragevolumina gekennzeichnet, was bedeutet, dass jede Transaktion nur einen sehr kleinen Teil des Gesamtumsatzes ausmacht.
Aufgrund der Beschaffenheit der Nachfrage ist dies auf die Möglichkeiten der Lebenszyklus-Preisgestaltung zugeschnitten, um die Preise für Waren in den verschiedenen Lebensphasen des Einzelhandels zu ermitteln, wie z. B. reguläre Preise, Einführungspreise, Aktionspreise, Preisnachlässe und Ausverkaufspreise.
Auf der anderen Seite ist die B2B-Preisoptimierung durch relativ kleinere Transaktionsvolumina gekennzeichnet, wobei jede Transaktion einen viel größeren Anteil am Gesamtumsatz ausmacht. Aus diesem Grund ist ein anderer Ansatz für die erforderlichen Analyseverfahren erforderlich.
Die Geschichte der Preisoptimierung: Der Weg zu optimierten Preisen
Preisoptimierung ist nichts Neues – so lange Menschen mit Waren handeln und sie verkaufen, steht der Preis im Vordergrund. Unsere Vorfahren waren zwar nicht in der Lage, die gleichen Analysen durchzuführen, aber sie kannten die Preisgestaltung auf der Grundlage der Nachfrage. Auktionen sind eine der ältesten Formen davon und auch heute noch faszinierend, auch wenn sie nicht mehr so häufig vorkommen.
Seit den Anfängen des Handels haben Geschäftsinhaber einfache Strategien wie einen Standardaufschlag auf die Fallkosten und Voraussicht angewandt, um die Nachfrage vorherzusagen und ihre eigenen KPIs zu erreichen.
Erst viel später wurde der Aushangpreis eingeführt, um die Unzufriedenheit des Käufers oder Verkäufers bei der Versteigerung zu beseitigen. Diese ermöglichten einen fairen Preis, auf den man sich einigen konnte, und ließen theoretisch eine größere Anzahl von Menschen in den Genuss des Produkts kommen. Diese Methode strafft die Verkaufszeit und maximiert den Gewinn aus jedem Zweck.
Natürlich entwickelte sich der Handel im Laufe der Zeit weiter, als sich die Märkte und die Zahl der Verkäufer vergrößerten, was zu einer größeren Produktvielfalt und einem höheren wirtschaftlichen Wohlstand führte. Allerdings beruhten die meisten Preise immer noch auf Intuition und Vermutungen, die nicht so präzise waren.
Vor diesem Hintergrund mussten die Einzelhändler nach einer besseren Lösung suchen, zumal die Zahl der Preisentscheidungen zunahm.
Beispiel
Ein Einzelhändler, der pro Saison 1.000 Produkte anbietet, trifft jedes Jahr Hunderttausende von Preisentscheidungen. Ein führender Omnichannel-Einzelhändler mit 30.000 Produktreferenzen, die in 10 Ländern über 3 Vertriebskanäle mit Listenpreisen und vierteljährlichen Werbeaktionen verkauft werden, trifft jedoch Millionen von Preisentscheidungen pro Jahr.
Teil des Entscheidungsprozesses ist die Preisdifferenzierung. Da der optimale Preis spezifisch für eine Kundentransaktion ist, differenzieren viele Unternehmen ihre Angebote und ihre Preise.
Der Grad der Preisdifferenzierung, sei es der Einzelpreis pro Produkt, Segment oder Personalisierung, ist jedoch von strategischer Bedeutung. Andere Faktoren wie Regulierung, Marktpraxis und Reifegrad der Preisgestaltungsfunktion sind dem Prozess immanent und zeigen die Komplexität jeder Preisgestaltungsentscheidung.
Hinzu kommt, dass sich die preisbestimmenden Faktoren immer schneller weiterentwickeln, was bedeutet, dass die Industrie sich schnell anpassen muss, um weiterhin relevant zu bleiben. Schließlich kann ein gestern festgelegter Preis heute nicht mehr gültig sein, was die Komplexität von Preisentscheidungen verdeutlicht.
Aus diesen Veränderungen entstand das Konzept der Preisoptimierung, da die Technologie immer weiter ausgebaut wird und wir in der Lage sind, Trends und externe Faktoren vorherzusagen, um den Gewinn auf intelligente Weise zu steigern.
Arten der Preisoptimierung
Bei der Preisoptimierung können Sie zwischen zwei Arten wählen, von denen die eine maschinelles Lernen nutzt und die andere nicht.
Bei jeder Art der Preisoptimierung wird mit Hilfe mathematischer Analysen ermittelt, wie die Kunden auf unterschiedliche Preise reagieren. Auf dieser Grundlage werden die Preise so optimiert, dass sie den Zielen des Unternehmens am besten entsprechen. Die Technologie des maschinellen Lernens hebt die Vorhersage auf die nächste Stufe: Sie kann viel größere Datensätze verarbeiten und verschiedene Einflussfaktoren berücksichtigen, um die Auswirkungen von Preisänderungen vorherzusagen.
Traditionelle Preisoptimierung
Bei der traditionellen Preisoptimierung wird eine ausgefeilte mathematische Analyse eingesetzt, um das Kundenverhalten auf der Grundlage von Daten vorherzusagen. Ein Beispiel wäre die Verwendung einer Regressionsanalyse, um die Auswirkungen von Preisänderungen der Wettbewerber auf den Umsatz Ihres Unternehmens zu ermitteln.
Diese Analyse kann auf verschiedene Kundensegmente zugeschnitten werden, indem simuliert wird, wie die Zielkunden auf Preisänderungen reagieren werden. Auf diese Weise lassen sich mehrere datengestützte Szenarien erstellen, die über verschiedene Kanäle detaillierte Prognosen ermöglichen.
Im Einzelhandel werden die Ergebnisse dieser Analysen häufig in eine regelbasierte Preislogik umgesetzt. Beispiele hierfür sind:
Kostenbasierte Preisgestaltung
Diese Methode der Preisgestaltung wird von den Herstellern am häufigsten verwendet, da sie die geringste Menge an Verbraucherinformationen erfordert. Sie besteht aus den Kosten für die Herstellung des Produkts plus dem gewünschten prozentualen Aufschlag und ist insgesamt eine einfachere Methode.
Konkurrenzfähige Preise oder Preisanpassung an die Wettbewerber
Diese Methode wird häufig im Online-Handel angewandt, wo die Unternehmen die Preise der Wettbewerber verfolgen und ihre eigene Preisgestaltung auf die gesammelten Informationen stützen. Typische Preisbildungsregeln stellen sicher, dass der Preis des Unternehmens für ein bestimmtes Produkt einen bestimmten Rang erreicht (z. B. der drittgünstigste auf dem Markt).
Beispiel
Eine herkömmliche regelbasierte Preisoptimierung würde zum Beispiel die Form eines vordefinierten Regelwerks annehmen. Solche Regeln könnten sein: eine Preiserhöhung für alle Produkte in der Kategorie „Lebensmittel“ um 15 %; eine Reduzierung der verfügbaren Marken in einer Marketingkampagne um 10 %; eine Senkung der Preise für wichtige Artikel um 15 %, um die Preise eines Wettbewerbers anzugleichen; und eine Anpassung aller Preise, so dass sie mit 0,99 enden.
Auf maschinellem Lernen basierende Preisoptimierung
Im Kern nutzt die auf maschinellem Lernen basierende Preisoptimierung komplexe Algorithmen, um die Veränderung der Nachfrage bei verschiedenen Preisniveaus zu bewerten und die Preiselastizität zu messen.
Im Laufe der Zeit können die entwickelten Algorithmen Muster aus früheren Daten und verschiedenen Dateneingaben lernen, ohne dass sie explizit dafür programmiert werden müssen.
Diese Methode ermöglicht es Einzelhändlern, ein breites Spektrum an internen und externen Datensätzen zu berücksichtigen. Einige gängige Beispiele sind:
- Daten der Mitbewerber
- Wetter
- Saisonalität
- Besondere Ereignisse / Feiertage
- Makroökonomische Variablen
- Betriebskosten
- Daten nach dem Kauf
- Informationen zum Lagerhaus
Auf diese Weise können die Unternehmen bestimmen, welchen Weg sie bei der Preisgestaltung einschlagen wollen, z. B. die bereits erwähnten Ausgangs-, Rabatt- und Aktionspreise sowie die optimalen Preise entsprechend ihren Zielen.
In der Zukunft des Einzelhandels wird das maschinelle Lernen schnell zu einem unverzichtbaren Werkzeug, mit dem Unternehmen die Vorteile von Big Data nutzen und die Ergebnisse sehen können. Mit den für die Preisoptimierung entwickelten Algorithmen können Unternehmen mehr Einblick gewinnen und schnell auf Marktveränderungen und die erforderliche Preiselastizität reagieren.
Der Algorithmus kann aus historischen Daten und verschiedenen Dateneingaben Muster lernen und gibt die Zeit an das Unternehmen zurück, anstatt sich mit expliziter Programmierung herumzuschlagen. Dies unterstreicht im Wesentlichen die Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens.
Die Möglichkeiten, die sich durch maschinelles Lernen erschließen lassen, entwickeln sich ständig weiter. Moderne Softwarelösungen kombinieren dies mit Prognosealgorithmen, die es den Unternehmen ermöglichen, Veränderungen bei Umsatz und Gewinn vorherzusagen – und sich gleichzeitig an verschiedene Umgebungen anzupassen und dynamischere Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus ist bei Verwendung des Prognoseinstruments eine zielgerichtete Preissteuerung möglich.
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Die Unternehmen testen dann auch verschiedene Preisregeln und analysieren die Auswirkungen auf Nachfrage, Umsatz und Gewinn. Bei einem komplexen Regelsystem kann die Überwachung sehr viel Zeit in Anspruch nehmen.
Zweifelsohne ist dieser Prozess bereits sehr ausgefeilt; ohne maschinelles Lernen kann er jedoch langwierig werden, wenn Sie bei Ihrer Analyse verschiedene Faktoren berücksichtigen müssen (z. B. Wetter, Saisonalität, Marketingausgaben). Allein für die Datenanalyse müssen Sie Tabellen erstellen und pflegen sowie andere Tools zur manuellen Preisverwaltung einsetzen. Wenn ein Unternehmen nur eine Handvoll Produkte und Kunden hat, kann sich diese Methode lohnen.
Bei Unternehmen mit Zehntausenden von Artikeln und Tausenden von Kunden wird diese Methode jedoch immer komplizierter und fehleranfälliger. In dieser Situation, die für die meisten B2B- und B2C-Unternehmen Realität ist, ist ein anderer Ansatz erforderlich – und hier kommt die auf maschinellem Lernen basierende Preisoptimierung ins Spiel.
Schlussfolgerung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Preisoptimierung eine Rolle spielt, die wir seit den Anfängen des Handels kennen, aber dank unseres Zugangs zur Technologie hat sie sich zu einem hochentwickelten System mit besseren Analysen und Ergebnissen entwickelt.
Die Preisoptimierung ermöglicht es Einzelhändlern zu verstehen, wie Kunden auf verschiedene Preisstrategien für Produkte und Dienstleistungen reagieren, und die besten Preise festzulegen.
Dank des maschinellen Lernens können Unternehmen wichtige Preisvariablen berücksichtigen, wie z. B. Kaufhistorie, Saison, Bestand und Preise der Konkurrenz. Sie können selbst für umfangreiche Produkt- oder Dienstleistungskataloge die besten Preise gewährleisten, mit denen die festgelegten KPIs erreicht werden können. Aus diesem Grund setzen viele Einzelhändler auf maschinelles Lernen als Teil ihrer Analyse und Preisoptimierung.
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