Preise entscheiden über den Umsatz deines Unternehmens. Doch wie gestaltet sich die Preisfindung bei dir? Richtest du dich an den Preisen deiner Konkurrenz oder arbeitest du mit Margen auf den Einkaufspreis? Beides sind gängige Methoden, die sicherlich zu Erfolgen führen, doch eine optimierte Preisgestaltung sieht in der heutigen Zeit anders aus. Die Digitalisierung hat Einzug gehalten in den Unternehmen, welchen über Big Data eine Unmenge an Informationen zur Verfügung stehen. Warum nutzt du nicht auch die Potenziale der Datenmengen, um hierüber das Beste aus deinen Preisen herauszuholen?

Preisoptimierungsmodelle für maximalen Umsatz

Jeder Mensch hat Vorstellung von Werten und Preisen bestimmter Artikel. Er ist bereit, diese Waren in einem gewissen Preiskorridor zu kaufen und akzeptiert Unterschiede bei den Anbietern. Selbst dynamische Preise werden von Verbrauchern in gewissen Branchen akzeptiert. Oder ist es für dich noch befremdlich, dass die Preise an der Tankstelle täglich mehrfach wechseln? Auch bei Flugtickets oder Unterkünften wundert sich niemand über tagesaktuelle Angebote. Der Preis richtet sich in solchen Fällen nach Angebot und Nachfrage, wobei es sich hierbei größtenteils um analoge Preisoptimierungsmodelle handelt, die halb automatisch ablaufen. Doch wie wäre es, wenn du in deinem Unternehmen immer den perfekten Preis für die aktuelle Nachfrage, zu der aktuellen Tageszeit, bei der aktuellen Wetterlage, für den aktuellen Kunden besitzt? Eine größere Optimierung der Umsatzzahlen ist nur schwer möglich und dank Big Data schon heute umsetzbar. Intelligente Preislösungen sind nicht nur etwas für Tankstellenpächter, sondern können auch von deinem Unternehmen genutzt werden. Welcher Manager verzichtet schon freiwillig auf Einnahmen?

Maschinelles Lernen für optimale Preise

Überlasse die Preisgestaltung fortan einer Software und hole das Optimum heraus! Gerade im E-Commerce werden Preisoptimierungsmodelle die Zukunft bedeuten. Vielleicht ist es dir schon einmal passiert, dass du bei einem Onlinehändler eingeloggt einen anderen Preis angezeigt bekommst, als wenn du als Gast die Website besuchst? Genau das ist Preisoptimierung. In diesem Fall hat der Händler deine Nutzerdaten genommen und dir einen speziellen Preis unterbreitet. Je nach Algorithmus und Motiv des Onlinehändlers ist der Preis für dich als Kunde oder als Gast der Bessere. Programme und Algorithmen sind in der Lage, aus einer Unmenge an Daten einem Kunden die bestmöglichen Preise zu unterbreiten. Maschinelles Lernen hilft dabei, dass diese Algorithmen mit der Zeit immer intelligenter werden und sich selbst verbessern. Im Idealfall wird deinem Kunden immer genau der Preis angeboten, der dem Wert des Produktes ganz speziell für diese Person in diesem Augenblick entspricht. Nur so wird er bereit sein, den geforderten Preis zu bezahlen. Was sich kompliziert anhört, kannst du mithilfe von Big Data schaffen.

Quellen für Datenbeschaffung nutzen

Die Grundlage aller Preisoptimierungsmodelle bilden die Daten, die deinem Unternehmen für die Preisgestaltung zur Verfügung stehen. Hierbei kannst du in interne und externe Daten unterscheiden. Zu den internen Daten gehören Produktattribute wie beispielsweise Preisgrenzen, der UVP, Margen und natürlich die gesamte Kostenstruktur. Eine weitere Rolle spielen die Bestandsebenen, die aussagen, wie viele Produkte auf Lager sind. Eine Kombination dieser Daten in Zusammenhang mit der aktuellen Nachfrage bildet beispielsweise eine Kernrolle bei der Preisoptimierung. Ein drittes Gebiet, aus dem deine internen Daten kommen können, sind die Transaktionen. Hierzu gehören die gesammelten Verkaufsdaten, Preishistorien, Nachfrageschwankungen und Verkaufszeitpunkte. Im Bereich der externen Daten spielen die Informationen zu und von deinen Mitbewerbern eine große Rolle. Welche Wettbewerber am Markt sind, welche Preise diese aufrufen und auf welchem Weg deine Konkurrenz bei den Kunden Erfolg hat, lässt sich sehr gut über Datenanalysen herausfinden. In eine Preisoptimierung muss zudem einfließen, welcher Wochentag heute ist und ob Feiertage anstehen. Auch das Wetter und die Wetterprognosen solltest du bei bestimmten Produkten nicht vernachlässigen. Zuletzt seien an dieser Stelle die regionalen Gegebenheiten genannt. Ein Preis kann lokale Besonderheiten aufweisen, was deine Software bestenfalls beachten muss.

Regelbasierte Preisoptimierungsmodelle als Standard

Schauen wir, wie die Algorithmen hinter den Preisoptimierungsmodellen funktionieren. Bei der regelbasierten Variante wird weniger innovativ und ohne maschinelles Lernen gearbeitet. Wie der Name schon sagt, werden Regeln in Form von „Wenn-Dann-Formeln“ verwendet. Sobald die Software ein Muster in den Daten erkennt, greift die Methode der dynamischen Preisgestaltung und zeichnet ein Produkt für einen bestimmten oder für alle Kunden mit einem speziell berechneten Preis aus, der die optimalen Gewinnchancen verspricht. Dieses Modell setzt ausschließlich auf das Wissen, welches ihm mittels der Formeln und Regeln gegeben wurde. Anpassungen auf veränderte Marktbedingungen sind in solchen Fällen schwierig und auch eine Übertragung auf andere Unternehmensbereiche ist nur mit großem manuellem Aufwand möglich. Selbst wenn neue Artikel ins Sortiment aufgenommen werden, musst du oder deine Entwickler der Software einschreiten und Nacharbeiten leisten. Regelbasierte Preisoptimierungsmodelle sind transparent, jedoch wenig flexibel und somit in der heutigen Zeit eher als Auslaufmodell zu sehen.

Preisoptimierungsmodelle auf Grundlage des maschinellen Lernens

Die modernen Varianten der Preisoptimierungsmodelle warten sich selbst und werden dank künstlicher Intelligenz stetig besser. Hier ist eine Programmierung nicht nötig, da das maschinelle Lernsystem selbst alle Informationen auswertet und mit zunehmenden Daten seine Leistungen steigert. Deine Aufgabe besteht darin, die Anlage mit so vielen Informationen zu füttern, wie dir zur Verfügung stehen. Die Entscheidungsfindung zur Preisoptimierung wird von der Software komplett selbst übernommen. Hiermit wird ein Höchstmaß an Flexibilität erreicht, wobei du in deinem Unternehmen bei Änderungen am Sortiment nicht selbst eingreifen musst. Eine echte dynamische Preisgestaltung, die zudem praxisnah ablaufen kann, ist nur mithilfe des maschinellen Lernens möglich. Hierbei arbeitet die Software ständig im laufenden Geschäftsbetrieb und verspricht dir eine hervorragende Gewinnoptimierung ohne viel Aufwand. Du musst dich in deinem Unternehmen jedoch nicht davor fürchten, dass die Software mit ihrem lernenden Algorithmus sämtliche Kontrolle übernimmt. Es bestehen unzählige Parameter, die du vorgeben kannst und mit denen du eine totale Flexibilität erreichst.

Klassische Widerstände bei der Preisoptimierung

Eine der schwierigsten Disziplinen bei der Preisoptimierung durch maschinelles Lernen ist das Sammeln der Daten. Stehen dir interne Daten über deine eigenen Computersysteme häufig sofort und problemlos zur Verfügung, so musst du externe Daten umständlich beschaffen, wenn dir dies überhaupt möglich wird. Beispielsweise stehen dir Daten der Konkurrenz häufig nicht zur Verfügung, sodass du hier mit groben Schätzungen arbeiten musst. Eine andere Problematik ist eine schlechte Datenqualität. Fehler in den Daten, Lücken in Tabellen oder eine fehlende Korrelation zwischen einzelnen Datensätzen lassen die ermittelten Preise vom Optimum abweichen. Ein weiterer Widerstand, der zudem selten korrigiert werden kann, ist die elastische Nachfrage. Sollten Verbraucher bei einem Produkt nicht akzeptieren, dass der Preis schwankt, so ist die gesamte Methode der Preisoptimierung in Gefahr. Dies ist beispielsweise der Fall, wenn ein nahezu identisches Produkt von zahlreichen Herstellern auf dem Markt angeboten wird. Doch selbst die Akzeptanz von Preiselastizitäten kannst du dir im Vorfeld durch künstliche Intelligenz vorhersagen lassen, sodass du nicht erst die teuren Fehler begehen musst, um sie zu entdecken.

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