Laut McKinsey kann eine Verbesserung des Preises um 1 % zu einer Erhöhung der operativen Marge um bis zu 11 % führen. Diese Zahl macht deutlich, dass der Preisder stärkste und direkteste Hebel für die Rentabilität ist. den Unternehmen zur Verfügung stehen. Dennoch ist in vielen Fällen die Preisfestsetzung noch immer intuitiv, starr oder teilweise von der Marktrealität abgekoppelt.
Die Entstehung vonkünstlicher Intelligenz (KI) in in den Preisstrategien hat diese Praktiken verändert. Sie ermöglicht nicht nur die die Preisdynamik nicht nur besser zu verstehen, sondern auch intelligenter zu variieren. je nach Kontext: Nachfrage, Wettbewerb, Kaufverhalten, Vertriebskanäle oder auch Dauer des Produktlebenszyklus. Es geht nicht mehr nur darum, „einen Tarif festzulegen“, sondern darum ein lebendiges, autonomes und auf Gewinnmaximierung ausgerichtetes Tarifsystem zu steuern.
In diesem Artikel werden wir analysieren, wie KI die Art und Weise, wie man eine gute Tarifpolitik aufbaut, grundlegend verändert. EffektivePreispolitik . Wir werden die Entwicklung des Pricings nachvollziehen, die zugrunde liegenden Technologien (Machine Learning, Deep Learning, RMS-Systeme) erforschen, die Operative Vorteile konkrete Vorteile für Unternehmen (Reaktionsfähigkeit, Personalisierung, Genauigkeit der Prognosen)
Von der Intuition zur intelligenten Preisgestaltung: Die Entwicklung der Preisgestaltung
Historisch gesehen ist die Preisfestsetzung basierte auf der Erfahrung des Managers oder des Vertriebsmitarbeiters, einer intuitiven Logik, die oft von der Konkurrenz oder dem Wertgefühl beeinflusst wurde. Dieser Ansatz war zwar schnell, zeigte aber seine Grenzen in einem volatilen Umfeld, wo die KundendatenDie Kundendaten, das Kaufverhalten und die Marktsignale ändern sich ständig.
Die Unternehmen strukturierten ihre Preispolitikdann anhand von Regeln: feste Preislisten, Anpassung an den Wettbewerb, Aufschläge oder Ermäßigungen. und saisonal. Dies führte zu einer gewissen Kohärenz, aber nicht zu einer wirklichen Agilität.
Mit der zunehmenden Bedeutung von Big Data und von Tools von Analysenist ein neues Zeitalter angebrochen: das Zeitalter des Pricing. Pricing mit Hilfe von Datenanalyse. Die Unternehmen haben damit begonnen, Elemente wie :
- L‘Preiselastizität in verschiedenen Segmenten Kundengruppen
- Selbstkosten und Margen pro Einheit
- Die Konversions- und Abbruchraten nach Vertriebskanal
Aber der eigentliche Durchbruch kommt jetzt mit der Einführung von „Smart Pricing“. Intelligente PreisgestaltungDiese werden durch die Nutzung von Intelligenz unterstützt.Künstliche IntelligenzSie sind in der Lage, zu lernen, zu antizipieren und auf die Leistung einzuwirken. Diese Werkzeuge und Technologien im Dienste der Pricing-Strategie bringen neue Impulse.
Was ist ein Pricing-Algorithmus?
Ein Pricing-Algorithmus ist eine automatisierte Entscheidungsmaschine, die Preise auf der Grundlage von Regeln, Daten und spezifischen Zielen berechnet oder anpasst. Er kann einfach oder extrem ausgeklügelt sein, je nach dem Grad der Intelligenz und der gewünschten Personalisierung. Er kann daher Folgendes berücksichtigen
Kundenverhalten (Kaufhistorie, Preisbewusstsein)
Die Preise der Konkurrenten
Verfügbare Bestände
Zielkosten und -margen
Handelsregeln (Rabatte, Promotionen, Mindestschwellenwerte)
Marktkontexte (Saisonalität, Ereignisse, Lokalisierung)…
Schlüsseltechnologien hinter Algorithmen der künstlichen Intelligenz
KI-Algorithmen in der Preisstrategie ist nicht auf die Automatisierung bestehender Regeln beschränkt. Sie beruht auf mehreren miteinander verbundenen Disziplinen, die die Tarifinformationssysteme zu echten Motoren für die Entscheidungsfindung zu machen.Entscheidungshilfen zu machen..
1. Machine Learning (ML)
Die ML wird verwendet, um Preise dynamisch zu variieren, indem man sich auf große Mengen von Daten stützt, die in der Vergangenheit gesammelt wurden. massiven Datensätzen Dazu gehören historische Verkaufszahlen, Kaufverhalten, Volumen von BuchungenDie Daten werden auf der Grundlage von Daten wie z.B. Buchungsdaten, Auslastungsraten, etc. AuslastungReaktionen auf Werbeaktionen. Prädiktive Modelle schätzen die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs nach dem VerkaufspreisSie können den Verkaufspreis, die Uhrzeit, den Kanal und das Kundenprofil berücksichtigen.
2. Deep Learning (DL)
Die Deep Learning ergänzt ML durch die Verarbeitung von unstrukturierten Daten (Kundenmeinungen, Kommentare, Bilder usw.). Es ermöglicht ein detaillierteres Verständnis der wahrgenommener Wert und der Elemente, die die Kaufentscheidungen beeinflussen. Diese Analyse fließt in die Preisdiskriminierung und die Preisdifferenzierung.
3. prädiktive Analyse
Die Kombination der beiden oben genannten mit Techniken wie Entscheidungsbäumen oder neuronalen Netzen ermöglicht es, die Nachfrage zu antizipieren, dynamische Segmente zu identifizieren und die Preise anzupassen, noch bevor sich der Markt bewegt.
Die strategischen Vorteile einer Preisgestaltung, die durch ein KI-gestütztes Preisgestaltungswerkzeug gesteuert wird
Die Einführung einer intelligenten Preisstrategie, die auf Technologien der künstlichen Intelligenz beruht, ist heute ein unumgänglicher Leistungsvektor. Ob es sich um algorithmische Preisplattformen, Revenue Management Systems (RMS) oder fortschrittliche Business Intelligence Lösungen handelt, diese Werkzeuge definieren die Praktiken des Preismanagements grundlegend neu.
Wenn sie in bestehende Informationssysteme (ERP, CRM, E-Commerce-Plattformen) integriert werden, sind sie nicht mehr nur einfache Anpassungsmodule, sondern werden zu Motoren der strategischen Optimierung, die in der Lage sind, die Rentabilität in Echtzeit zu steuern und die Kommunikation mit den Kunden zu verbessern. Verknüpfung von internen Daten, Marktsignalen und Kundenverhalten..
Optimierung der Handelsleistung
KI-gestützte Pricing-Lösungen wie die von XPA- Optimix Pricing Analytics.Sie nutzen kontinuierlich komplexe Datenströme aus Nachfrage, Elastizität, Kundenverhalten, Kosten und wahrgenommenem Wert, um die Preise mit chirurgischer Präzision anzupassen. Sie ermöglichen :
- Maximierung der Gewinnspannen ohne Gefährdung der Wettbewerbsfähigkeit
- Belebung der Verkäufe in schwachen Zeiten
- Segmentierung von Angeboten, um spezifische Kundenprofile zu binden
- Schutz der Margen bei sensiblen Kategorien
- Sicherstellung der Übereinstimmung zwischen den Produktmerkmalen und der Zahlungsbereitschaft des Kunden
- Produktivitätssteigerung der Teams
Die KI wird so zu einem strategischen Entscheidungswerkzeug, das den richtigen Preis für das richtige Segment, zum richtigen Zeitpunkt und über den richtigen Kanal ermitteln kann. Die Preissteuerung wird von einer reaktiven zu einer proaktiven Logik übergehen.
Reaktivität auf Marktsignale
Einer der größten Vorteile intelligenter Pricing-Algorithmen ist ihre Fähigkeit, sofort auf Marktschwankungen zu reagieren. Im Gegensatz zu statischen oder halbautomatischen Modellen stützt sich die dynamische Preisgestaltung auf Echtzeitdaten, um die Preise an exogene oder endogene Signale anzupassen.
Typische Fälle von automatisierter Anpassung :
- Plötzliche Nachfragespitze, die über den Webverkehr oder die Kaufabsichten festgestellt wird
- Preisänderungen der Konkurrenz, die von Preisbeobachtungsmodulen aufgefangen werden
- Aggressive Werbekampagne, die eine taktische Neupositionierung erfordert
- Exogene Ereignisse (Wetter, Knappheit, geopolitischer Kontext), die das Angebot oder die Nachfrage beeinflussen
Diese Anpassungen werden durch konfigurierbare Algorithmen zur Vorhersage, Segmentierung und Optimierungsregeln gesteuert. Die linking zwischen Marktsignalen und Preisstrategien. wird dann zu einem strukturellen Wettbewerbsvorteil.
Preisanpassung in großem Umfang
Intelligente Pricing-Tools ermöglichen eine personalisierte Preisgestaltung im industriellen Maßstab. Durch den Abgleich von CRM-Daten, Kaufhistorie und Surfverhalten passen sie die Preise gemäß den Preisregeln an und verstärken :
- Kundenbindung
- Bild Preis
- Relevanz des Angebots
- Die wahrgenommene Preispositionierung
- Feinabstimmung zwischen Produkt, wahrgenommenem Wert und Zielsegment
Präzise Prognosen und vorausschauende Steuerung
Die in RMS integrierten Vorhersagemodelle liefern zuverlässige Nachfrageprognosen, die für folgende Zwecke unerlässlich sind
- Automatisierung von Werbekampagnen
- Dynamische Preispolitik definieren
- Optimierung der Supply Chain Planung
- Antizipieren Sie die Linking zwischen Saisonalität, externen Ereignissen und Kaufverhalten
Die Herausforderungen einer Preisgestaltung, die von der Ia angetrieben wird
Ein auf künstlicher Intelligenz basierender Ansatz bei der Preisgestaltung ist mehr als nur das Anschließen eines Algorithmus an eine bestehende Verwaltungssoftware. Es handelt sich um eine globale digitale Transformation die sich sowohl auf die Prozesse, die Werkzeuge und die Leistung der internen Ressourcen auswirkt. Der Erfolg eines solchen Projekts hängt in erster Linie von der Qualität der gesammelten Daten und ihrer Zugänglichkeit in Echtzeit: Transaktionsdaten, Verhaltensdaten, Wettbewerbsdaten, Daten aus dem CRM oder aus digitalen Kanälen.
Diese Daten müssen dann in die Tarife integriert werden. Tarifierungswerkzeuge die in der Lage sind, Schlüsselinformationen zu strukturieren, zu kreuzen und zu visualisieren, um die Preisentscheidungen zu lenken. Die Einrichtung von Tarife in Form von Dashboards Dies ist wichtig, um die Leistung zu überwachen, die Strategien anzupassen und Abweichungen zu erkennen.
Schließlich erfordert dieser Wandel auch eine Erhöhung der Kompetenzen der Teams, wobei hybride Profile entstehen: Data Scientists, Pricing-Analysten, Berater für PreisstrategieDie meisten dieser Mitarbeiter sind in der Lage, die Modelle zu interpretieren und die algorithmische Logik mit den Geschäftszielen zu verbinden.
Diese Automatisierung wirft jedoch auch große ethische Fragen auf. Algorithmische Undurchsichtigkeit kann das Vertrauen der Kunden schwächen, wenn die Preisregeln unverständlich oder ungerechtfertigt sind. Die Wahrnehmung von Preisdiskriminierung oder ein Preiskrieg die von konkurrierenden Systemen gespeist werden, sind Risiken, die durch eine klare und verantwortliche Algorithmus-Governance eingegrenzt werden müssen. Der Erfolg liegt also im Gleichgewicht zwischen technologische Effizienz, menschliche Führung und Transparenz gegenüber dem Kunden.
Intelligente Preisgestaltung: Auf dem Weg zu einer durch KI erweiterten Preisstrategie
Die Preisgestaltung tritt in ein neues Zeitalter ein: das Zeitalter der erweiterten Intelligenz, die algorithmische Präzision, operative Agilität und strategische Relevanz miteinander verbinden kann. Weit entfernt von einer einfachen Berechnung zwischen Kosten und Marge wird sie zu einem Pfeiler der Wettbewerbsfähigkeit, an der Schnittstelle zwischen Marketing, Data Science und digitaler Transformation.
Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz können Unternehmen ihre Preise in Echtzeit steuern, ihre Preispolitik fein segmentieren und ihre Wertschöpfungsstrategie an den konkreten Erwartungen des Marktes ausrichten. RMS-Tools, Analyseplattformen und Dynamic Pricing Engines sind keine Optionen mehr, sondern unerlässlich für ein modernes, reaktives und differenzierendes Pricing.
Dieser technologische Fortschritt erfordert jedoch auch die Entwicklung von Organisationen, Kompetenzen und Haltungen. Er erfordert eine verantwortungsvollere Tarifgestaltung, die Transparenz, Fairness und Vertrauen beinhaltet. Denn die Tarifleistung wird nur dann nachhaltig sein, wenn sie auf einem Gleichgewicht zwischen technologischer Stärke und menschlicher Intelligenz beruht.
