Preisoptimierung ist ein integraler Bestandteil eines jeden Unternehmens, das Waren oder Dienstleistungen verkauft. In unserem neuesten Beitrag gehen wir auf die Grundlagen der Preisoptimierung, Branchenspezifika und moderne Entwicklungen ein.
Einleitung
Wenn man über Preisoptimierung nachdenkt, mag man als Verbraucher glauben, dass dies kein komplexer Vorgang ist. Schließlich sieht man einen Preis, und wenn man bereit ist, dafür zu zahlen, dann tut man das – richtig?
Was nicht so häufig gesehen wird, sind die Faktoren, die in die Preisoptimierung einfließen und den optimalen Preis bestimmen, den der Kunde zu zahlen bereit ist. 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 Preisoptimierung einen positiven Einfluss auf den Erfolg Ihres Unternehmens haben. Durch die Festlegung des richtigen Preises werden verschiedene Geschäftselemente verbessert, wie z. B. Absatz, Marketing, Wachstum und Rentabilität.
Aber lassen Sie uns zunächst zu den Grundlagen zurückkehren.
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, anstatt von Vermutungen, können Unternehmen ihre Produkte oder Dienstleistungen so bepreisen, dass sie Kunden anziehen und somit den Umsatz oder die Rentabilität maximieren. Preisoptimierung ermöglicht es Ihnen, die perfekte Balance zwischen verschiedenen KPIs und unterschiedlichen Preisstufen zu finden.
Jedes Produkt gibt es drei Preisentscheidungen, die gefällt werden müssen: den Anfangspreis, den reduzierten Preis und den Aktionspreis. Lassen Sie uns diese näher untersuchen.
Anfangspreis
Der Anfangspreis ist das, was Ihr Kunde als erstes sehen wird und den ersten Eindruck bestimmt. Mit diesen Daten im Hinterkopf sollte der Startpreis so optimiert werden, dass er der Grundnachfrage des Produkts entspricht, ohne dass Rabatte oder Sonderangebote erforderlich sind.
Bei der Festlegung des Startpreises funktioniert die Preisoptimierung besonders gut für Produkte und Dienstleistungen mit einer ausgeprägten Basis von Produkten mit langem Lebenszyklus, wie z. B. Supermärkte, Drogerien, Bürobedarfsgeschäfte und Hersteller von Rohstoffen.
Rabattierter Preis
Rabatte oder Discounts werden häufig von Unternehmen verwendet, die Produkte mit einem kurzen Lebenszyklus verkaufen. Hier werden bei der Rabattierung wechselnden Moden, Saisonalität berücksichtigt. Häufige Anwendungen sehen wir im Modehandel, bei Fluglinien und der Hotellerie.
Der Vorteil ist, dass die Unternehmen ihre Lagerbestände abbauen und gleichzeitig neue Kunden mit niedrigeren Preisen locken können. Die genaue Abstufung der Rabatte über den Lebenzyklus ist entscheidend für den Gewinnbeitrag des Produktes.
Aktionspreis
Der Aktionspreis ist eine vorübergehende Preisreduzierung für ein Produkt oder eine Dienstleistung, um ein Gefühl der Dringlichkeit und Knappheit zu erzeugen und so einen schnellen Verkaufsschub zu erzielen.
Bei der Optimierung von Aktionspreisen können Unternehmen den Kunden ein neues Produkt oder ein Angebotspaket vorstellen, um den Absatz zu steigern. Dies gilt auch für „Buy One, Get One Free“ – eine häufig genutzte Werbetaktik
Aber was sollten Sie sonst noch beachten?
Preisoptimierung funktioniert am besten, wenn man sie in einem größeren Kontext betrachtet und mehrere Elemente bei der Entscheidung über die Preisgestaltung berücksichtigt.
Das erste dieser Elemente sollten interne Daten sein. Schauen Sie sich frühere Produkte an, wie haben Kunden hier auf Preisänderungen reagiert? Wie hoch sind die Kosten für die verschiedenen Produkte? Diese Informationen und Daten sollten bei der Preisoptimierung berücksichtigt werden.
Zusätzlich sollten Sie externe Daten berücksichtigen. Welche Tage in der Woche sind bei Ihnen am beliebtesten? Beeinflussen Faktoren wie das Wetter, Schulferien oder ähnliches das Kundenverhalten? Wie wichtig ist es für Ihre Unternehmensstrategie, den Preis eines Mitbewerbers zu schlagen?
Denken Sie auch an Ihre KPIs, wenn Sie Entscheidungen treffen. Was ist für Ihr Unternehmen am wichtigsten? Ist es die Kundentreue? Der Wert der verkauften Produkte? Gewinne? Oder etwas anderes? Die Festlegung Ihrer KPIs ist für die Bestimmung der optimalen Preisgestaltung von entscheidender Bedeutung, da Sie damit den Erfolg messen können.
Es ist auch wichtig, Ihre Preispolitik festzulegen und klar zu umreißen, wie die Preise innerhalb des Unternehmens festgelegt werden, einschließlich der maximalen Rabatte und der maximalen Preisänderung. Beides sollte sorgfältig bedacht 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 richtig ist und einen schnellen Verkauf ermöglicht, während gleichzeitig ein beträchtlicher Gewinn erzielt wird.
Wenn man die Preisoptimierung im B2C-Bereich betrachtet, sind die Anwendungsfälle durch große Nachfragevolumina gekennzeichnet – das bedeutet, dass jede Transaktion einen sehr kleinen Teil des Gesamtumsatzes darstellt.
Aufgrund dieser Beschaffenheit hat hier das richtige Pricing über den Produktlebenszyklus hinweg eine hohe Relevanz. Die Produkte laufen hier durch verschiedene Phasen, die jeweils mit einer Preisentscheidung verbunden ist: z. B. 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 darstellt. Aus diesem Grund ist eine andere Herangehensweise bei der Preisoptimierung erforderlich.
Die Geschichte der Preisoptimierung: Der Weg zum optimierten Preis
Preisoptimierung ist nichts Neues – so lange Menschen mit Waren handeln und verkaufen, steht der Preis im Vordergrund. Auch wenn unsere Vorfahren nicht in der Lage waren, in gleicher Weise zu analysieren, so wussten sie doch um die Preisgestaltung auf Basis der Nachfrage. Auktionen sind eine der ältesten Formen davon, die auch heute noch verwendet wird.
Seit den Anfängen des Handels haben Geschäftsinhaber einfache Strategien wie einen fixen Margenaufschlag auf die Produktkosten angewendet, um die Erreichung Ihrer Gewinnziele sicherzustellen.
Erst viel später wurden ausgewiesene Preise eingeführt, um die Unzufriedenheit des Käufers oder Verkäufers bei Auktionen zu beseitigen. Diese ermöglichten einen fairen Preis, auf den man sich einigte und der es theoretisch einer größeren Anzahl von Menschen ermöglichte, in den Genuss des Produkts zu kommen. Diese Methode verkürzte auch die Verkaufszeit. Natürlich entwickelte sich der Handel im Laufe der Zeit weiter, als sich die Märkte und die Anzahl der Verkäufer vergrößerten, was zu einer größeren Produktvielfalt führte und den wirtschaftlichen Wohlstand verbesserte. Dennoch basierten die meisten Preisgestaltungen immer noch auf Intuition und Vermutungen, die nicht so präzise waren.
Vor diesem Hintergrund mussten die Einzelhändler nach einer besseren Option suchen, insbesondere als die Anzahl der Preisentscheidungen zunahm.
Ein Beispiel: Ein Einzelhändler, der 1.000 Produkte pro Saison anbietet, trifft mehr als hunderttausend Preisentscheidungen pro Jahr. Ein führender Omnichannel-Einzelhändler mit 30.000 Produktreferenzen, die in 10 Ländern über 3 Vertriebskanäle mit Listenpreisen und vierteljährlichen Werbeaktionen verkauft werden, wird jedoch Millionen von Preisentscheidungen pro Jahr treffen.
Teil des Entscheidungsprozesses ist die Preisdifferenzierung, da der optimale Preis spezifisch für eine Kundentransaktion sein kann, differenzieren viele Unternehmen auf dieser Ebene ihre Preise.
Das heißt, der Grad der Preisdifferenzierung, also auf welcher Ebene Preise differenziert werden, ist strategisch. Weitere Faktoren wie Regulierung, Marktpraxis und Reifegrad der Pricing-Funktion sind in den Entscheidungsprozess einzubeziehen und zeigen die damit verbundene Komplexität.
Hinzu kommt, dass sich die preisbestimmenden Faktoren immer schneller verändern, so dass Unternehmen mit höherer Frequenz Preise anpassen müssen. Schließlich kann ein Preis, der gestern festgelegt wurde, heute schon nicht mehr optimal oder wettbewerbsfähig sein.
Aus diesen Herausforderungen wurde das Konzept der Preisoptimierung entwickelt. Neue Technologien und die höhere Verfügbarkeit von Daten, treiben die Weiterentwicklung der Disziplin an.
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Die nächste Generation der Preisoptimierung für den Handel
Methoden der Preisoptimierung
Bei der Preisoptimierung können Sie aus zwei verschiedenen Methoden wählen, von denen die eine maschinelles Lernen verwendet und die andere nicht. Jede Art der Preisoptimierung nutzt mathematische Analysen, um zu ermitteln, wie 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 Vorhersagen auf das nächste Level: Sie kann viel größere Datensätze verarbeiten und verschiedene Einflussfaktoren berücksichtigen, um die Auswirkungen von Preisänderungen vorherzusagen.
Traditionelle Preisoptimierung
Bei der traditionellen Preisoptimierung werden ausgefeilte mathematische Analysen eingesetzt, um das Kundenverhalten auf Basis von Daten vorherzusagen. Ein Beispiel wäre die Verwendung einer Regressionsanalyse, um die Auswirkung 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. Wenn Sie auf diese Weise arbeiten, können Sie mehrere datengestützte Szenarien erstellen, die tiefgreifende Prognosen über verschiedene Kanäle ermöglichen.
Im Einzelhandel werden die Ergebnisse dieser Analysen oft in eine regelbasierte Preislogik übersetzt. Beispiele hierfür sind:
Kostenbasierte Preisgestaltung
Hersteller verwenden diese Methode der Preisgestaltung am häufigsten, weil sie einfach umsetzbar ist und die notwendige Datenbasis leicht verfügbar ist. Dabei wird der Preis festgelegt in dem auf die Kosten ein fester prozentualer Satz aufgeschlagen wird.
Konkurrenzbasiertes Pricing oder Preisanpassung an Mitbewerber
Diese Methode wird häufig im Online-Handel verwendet, wo Unternehmen die Preise der Mitbewerber abgreifen (“price crawling”) und ihre eigene Preisgestaltung auf die gewonnenen Informationen stützen. Typische Preisbildungsregeln stellen sicher, dass der Preis des Unternehmens für ein bestimmtes Produkt einen bestimmten Rang erreicht (z. B. der drittgünstigste zu sein).
Eine traditionelle regelbasierte Preisoptimierung würde zum Beispiel die Form einer vordefinierten Preisregel annehmen. Solche Regeln können sein: ein Aufschlag auf alle Produkte in der Kategorie "Lebensmittel" um 15 %, eine Reduzierung der verfügbaren Marken in einer Marketingkampagne um 10 %, eine Reduzierung der wichtigsten Artikel auf den Wettbewerbspreis; und eine Anpassung aller Preise, so dass sie mit 0,99 enden.
Unternehmen testen dann auch verschiedene Preisregeln und analysieren die Auswirkungen auf Nachfrage, Umsatz und Gewinn. Bei einem komplexen Regelsystem kann das Monitoring einen hohen Aufwand verursachen.
Zweifelsohne ist dieser Prozess bereits sehr ausgefeilt; ohne maschinelles Lernen kann er jedoch langwierig werden, wenn bei der Analyse viele verschiedene Faktoren berücksichtigt werden müssen (z. B. Wetter, Saisonalität, Marketingausgaben). Dafür müssen Tabellenkalkulationen erstellt werden und es werden Tools zur manuellen Preisverwaltung einsetzt. Wenn ein Unternehmen nur eine Handvoll Produkte und Kunden hat, sind diese einfachen Methoden völlig ausreichend.
Aber bei Unternehmen mit zehntausenden von SKUs und tausenden von Kunden wird diese Methode immer komplizierter und fehleranfälliger. In dieser Situation, die für die meisten B2B- und B2C-Unternehmen Realität ist, wird ein anderer Ansatz benötigt – und hier kommt die auf maschinellem Lernen basierende Preisoptimierung ins Spiel.
Auf maschinellem Lernen basierende Preisoptimierung
Im Kern verwendet die auf maschinellem Lernen basierende Preisoptimierung komplexe Algorithmen, um die Veränderung der Nachfrage bei verschiedenen Preisniveaus zu bewerten und die Preiselastizität zu messen.
Die entwickelten Algorithmen erkennen selbstständig Muster aus historischen Daten und müssen nicht explizit dafür programmiert werden.
Doch welche Einflussfaktoren können Einzelhändler damit berücksichtigen?
- Wettbewerb
- Wetter
- Saison
- Besondere Ereignisse / Feiertage
- Makroökonomische Variablen
- Kosten
- Informationen zum Lagerbestand
Im Einzelhandels wird maschinelles Lernen zukünftig eine wichtige Rolle spielen, mit dem Unternehmen die Potentiale von Big Data heben. Mit den Algorithmen für Preisoptimierung, erhalten Unternehmen eine höhere Transparenz und können schnell auf Marktveränderungen reagieren.
Der Algorithmus kann Muster aus historischen Daten und verschiedenen Daten-Inputs lernen, reduziert den manuellen Aufwand der Preissetzung und schafft damit Freiraum, um sich auf die strategischen Themen zu konzentrieren.
Die Möglichkeiten, die sich durch maschinelles Lernen erschließen lassen, entwickeln sich immer weiter. Fortschrittliche Softwarelösungen kombinieren dies mit Prognosealgorithmen, die es Unternehmen ermöglichen, Änderungen von Umsatz und Gewinn vorherzusagen. Zusätzlich ist durch die Verwendung des Prognosetools eine zielgerichtete Preissteuerung möglich. Möchten Sie mehr über die Vorteile einer auf maschinellem Lernen basierenden Preisoptimierung erfahren? Klicken Sie hier.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Preisoptimierung eine Funktion ist, die wir vielleicht schon seit den Anfängen des Handels kennen, die sich aber aufgrund unseres Zugangs zur Technologie zu einem ausgefeilten System mit besseren Analysen und Ergebnissen entwickelt hat.
Die Preisoptimierung ermöglicht es Einzelhändlern zu verstehen, wie Kunden auf verschiedene Preisstrategien für Produkte und Dienstleistungen reagieren und die besten Preise festzulegen.
Dank maschinellem Lernen können Unternehmen wichtige Preisvariablen berücksichtigen; dazu gehören Kaufhistorie, Saison, Lagerbestand sowie die Preisgestaltung der Konkurrenz. Sie können selbst für umfangreiche Produkt- oder Dienstleistungskataloge die besten Preise sicherstellen, mit denen die festgelegten KPIs maximiert. Aus diesem Grund setzen viele Einzelhändler maschinelles Lernen für Analyses und Preisoptimierung ein.
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