Die Preisfestlegung ist zu einem ständigen Arbitrage-Prozess geworden.
Wettbewerbsdruck, Kostenentwicklungen, Margenziele, Preisempfindlichkeit der Verbraucher, Werbeaktionen, die zunehmende Vielfalt der Vertriebskanäle: Die Preisgestaltungsteams müssen heute mehr Entscheidungen treffen, und zwar schneller und bei mitunter sehr großen Produktmengen.
Vor diesem Hintergrund gewinnen Preismanagement-Softwareprogramme in Unternehmen zunehmend an Bedeutung. Künstliche Intelligenz steigert ihr Potenzial noch weiter: Laut der Boston Consulting Group (BCG) steigern Unternehmen, die KI zur Optimierung ihrer Preisgestaltung einsetzen, ihre durchschnittliche Gewinnmarge um 5 bis 10 %.
Allerdings ist nicht jede Software für dieselben Problemstellungen geeignet.
Einige dienen in erster Linie dazu, die Preise der Wettbewerber zu überwachen. Andere analysieren die Preisleistung, modellieren die Nachfrage, simulieren verschiedene Szenarien oder generieren Preisempfehlungen.
Es geht also nicht wirklich darum, welche Preisverwaltungssoftware die beste ist, sondern vielmehr:
„Welche Lösung ist ausreichend auf Ihre Preisstrategie, Ihre Organisation und Ihren Reifegrad abgestimmt, um Ihre Entscheidungen tatsächlich zu verbessern?“
Warum sind Preisverwaltungssoftwareprogramme unverzichtbar geworden?
Lange Zeit wurden zahlreiche Preisentscheidungen auf der Grundlage von Excel-Dateien, historischen Daten und relativ statischen Regeln getroffen.
Diese Organisation lässt sich zunehmend nur noch schwer aufrechterhalten, wenn mehrere Faktoren gleichzeitig analysiert werden müssen.
Der Preis eines Produkts hängt nicht mehr ausschließlich von dessen Anschaffungskosten und der erwarteten Marge ab.
Zu berücksichtigen ist auch seine Rolle bei dem Preis-Image der Handelskette, die von Wettbewerbern praktizierten Preise, die Preisempfindlichkeit der Nachfrage, die Beziehungen zu den anderen Produkten des Sortiments, laufende Werbeaktionen sowie lokale und Omnichannel-Besonderheiten.
Die Aufgabe einer Preisgestaltungssoftware besteht gerade darin, diese Komplexität nutzbar zu machen.
Es soll es ermöglichen, Daten zu bündeln, Analysen zu automatisieren und den Teams die Mittel an die Hand zu geben, schneller Abwägungen zwischen Wettbewerbsfähigkeit, Absatzvolumen und Rentabilität zu treffen.
Dafür sind jedoch mehrere funktionale Bausteine unerlässlich.
Die wichtigsten Funktionen einer Preisgestaltungssoftware
1. Eine zuverlässige Erfassung der Preise der Wettbewerber: Preisbeobachtung
Die Kenntnis des Marktes bildet in der Regel die erste Stufe einer strukturierten Preisstrategie.
Eine Preisverwaltungssoftware muss es daher ermöglichen, die von Wettbewerbern praktizierten Preise und deren Entwicklung im Zeitverlauf zu verfolgen.
Doch die Menge der erhobenen Daten reicht nicht aus.
Man muss sich auch fragen, wie aktuell diese Daten sind, wie oft sie aktualisiert werden und inwieweit sie repräsentativ sind.
Für einen Omnichannel-Einzelhändler spielt sich der Wettbewerb zudem nicht ausschließlich online ab. Die Unterschiede zwischen dem Internet und den stationären Verkaufsstellen können je nach Produktkategorie, Handelskette oder geografischem Gebiet erheblich sein.
Die Möglichkeit, Online-Abholung und Abholung im Geschäft ermöglicht somit einen umfassenderen Überblick über die Wettbewerbslage.
Unsere Preisgestaltungslösung XPA (Optimix Pricing Analytics) berücksichtigt beispielsweise sowohl Wettbewerbsdaten aus dem Internet als auch Erhebungen an den Verkaufsstellen.
2. Ein Produktabgleich, der einen zuverlässigen Vergleich ermöglicht
Bevor man zwei Preise vergleicht, muss man sich zunächst vergewissern, dass es sich tatsächlich um vergleichbare Produkte handelt.
Dies ist einer der grundlegendsten Aspekte eines Projekts zur Tarifbeobachtung.
Sofern die EAN vorliegt und identisch ist, ist der Abgleich relativ einfach. Komplizierter wird es jedoch bei Eigenmarken, exklusiven Artikeln, unterschiedlichen Formaten oder Produkten, deren Beschreibungen von Website zu Website stark variieren.
Die Software muss daher in der Lage sein, mehrere Merkmale miteinander abzugleichen und einen Grad der Übereinstimmung zwischen den Artikeln vorzuschlagen.
Ansätze auf der Grundlage künstlicher Intelligenz ermöglichen es heute, noch einen Schritt weiter zu gehen, indem sie textuelle und nicht-textuelle Daten kombinieren und den vorgeschlagenen Übereinstimmungen einen Konfidenzwert zuweisen.
Bei Optimix Solutions kann sich das Matching insbesondere auf verschiedene Identifikatoren, auf Abgleichregeln und auf einen von der KI berechneten Übereinstimmungswert stützen.
Die Qualität der Produktanpassung muss als ein echtes Auswahlkriterium betrachtet werden: Aktuelle Preisdaten in Verbindung mit dem falschen Produkt sind nach wie vor unbrauchbare Daten.
3. Eine klare Vorstellung von der Preispositionierung
Das Erfassen der Preise der Wettbewerber ist nur ein erster Schritt.
Die Software muss es anschließend ermöglichen, diese Informationen in strategische Erkenntnisse umzuwandeln.
- In welchen Produktkategorien ist die Marke besonders wettbewerbsfähig?
- Bei welchen Artikeln gibt es einen Preisabfall?
- Wie entwickelt sich der Preisindex im Zeitverlauf?
- Gibt es wesentliche Unterschiede zwischen Filialen, Regionen, Vertriebskanälen oder Produktkategorien?
Eine Pricing-Lösung muss es ermöglichen, diese Analyse auf verschiedenen Detailebenen zu erstellen, damit die Teams schnell die Bereiche identifizieren können, in denen Handlungsbedarf besteht.
Das Ziel besteht also nicht darin, systematisch günstiger zu sein als die Wettbewerber.
Es geht darum, wo das Unternehmen in seine Wettbewerbsfähigkeit investieren möchte und wo es seine Gewinnspanne besser sichern kann.
4. Die Steuerung der KVI und des Preis-Image-Verhältnisses
Nicht alle Produkte spielen bei der Wahrnehmung des Preises einer Handelskette die gleiche Rolle.
Einige davon sind besonders auffällig, werden häufig gekauft oder lassen sich von den Verbrauchern leicht vergleichen. Sie tragen in größerem Maße zur Bildung des Preisimages bei.
Diese Produkte, die häufig als KVI – Key Value Itemsgenannt werden, müssen gezielt identifiziert und nachverfolgt werden können.
Eine leistungsfähige Software muss es daher ermöglichen, diese Hierarchie in die Preisregeln zu integrieren.
Eine Handelskette kann sich beispielsweise dafür entscheiden, bei ihren preisstarken Produkten eine hohe Wettbewerbsfähigkeit aufrechtzuerhalten und gleichzeitig bei weniger preisempfindlichen Artikeln eine andere Strategie zu verfolgen.
Diese Fähigkeit verhindert einen der klassischen Fehler bei der Preisgestaltung: den Versuch, über das gesamte Sortiment hinweg einheitlich wettbewerbsfähig zu sein.
5. Eine ausreichend flexible Regel-Engine
Eine gute Preisstrategie beruht nicht allein auf einem Algorithmus.
Sie spiegelt zudem die geschäftlichen Entscheidungen des Unternehmens wider.
Beispielsweise: einen bestimmten Index im Vergleich zu einem Wettbewerber aufrechtzuerhalten; eine Mindestmarge zu gewährleisten; einen Abstand zwischen verschiedenen Formaten einzuhalten;
die Kohärenz zwischen der nationalen Marke und der eigenen Marke zu wahren;
den Umfang einer Tarifänderung zu begrenzen;
oder je nach Kategorie unterschiedliche Strategien anzuwenden.
Die Software muss es daher ermöglichen, diese Entscheidungen in ausreichend flexible Geschäftsregeln umzusetzen.
Diese Fähigkeit ist von entscheidender Bedeutung: Das Tool muss die Unternehmensstrategie umsetzen und darf keine generische Preisgestaltung vorschreiben.
6. Die Analyse der Preiselastizität
Eine Preisänderung kann je nach Produkt sehr unterschiedliche Auswirkungen haben.
Ein Anstieg um 2 % kann sich auf den Absatz eines Artikels kaum auswirken, während er bei einem anderen Artikel zu einem erheblichen Rückgang der Absatzmengen führen kann.
Genau dies soll die Preiselastizität.
Durch die Einbeziehung dieser Dimension lässt sich eine vorwiegend wettbewerbsorientierte Denkweise überwinden.
Die Frage lautet nicht mehr nur:
„Welchen Preis verlangt mein Wettbewerber?“
sondern auch:
„Wie könnten meine Kunden reagieren, wenn ich meinen Preis ändere?“
Diese Fähigkeit erweist sich als besonders nützlich, wenn es darum geht, zwischen verschiedenen Zielen abzuwägen: Umsatz, Absatz, Gewinnspanne oder Wettbewerbsfähigkeit.
7. Die Berücksichtigung von Sortiments- und Kannibalisierungseffekten
Ein Produkt darf nicht isoliert betrachtet werden.
Eine Preissenkung kann dazu führen, dass sich die Nachfrage von einem Produkt auf ein anderes verlagert. Eine Werbeaktion kann den Absatz eines Produkts steigern und gleichzeitig den Absatz verwandter Produkte verringern.
Um eine Preisentscheidung richtig zu bewerten, ist es daher notwendig, die Zusammenhänge zwischen den Produkten zu verstehen.
Die fortschrittlichsten Softwareprogramme zielen somit darauf ab, die Phänomene der Kannibalisierung, Substitution und Komplementarität.
Durch diese Betrachtung auf Kategorieebene lässt sich vermeiden, dass ein Produkt optimiert wird, während sich dadurch die Gesamtleistung des Sortiments verschlechtert.
Optimix integriert insbesondere Funktionen zur Modellierung der Elastizität und der Kannibalisierung in seine Pricing-Analytics-Umgebung.
8. Simulationsmöglichkeiten vor der Einführung
Eine Preisstrategie sollte nicht umgesetzt werden, ohne zuvor getestet worden zu sein.
Bevor mehrere Hundert oder Tausend Preise geändert werden, müssen die Teams in der Lage sein, die möglichen Folgen ihrer Entscheidungen abzuschätzen.
Mithilfe der Simulationsfunktionen lassen sich beispielsweise verschiedene Szenarien miteinander vergleichen:
Was geschieht, wenn wir bestimmte Preise um 2 % erhöhen?
Welche möglichen Auswirkungen hätte dies auf das Volumen?
Am Rande?
Was unsere Wettbewerbsposition betrifft?
Welche Auswirkungen hätte eine andere Strategie auf die KVI?
Diese Logik der Was-wäre-wenn-Analyse ermöglicht es, die Preisgestaltung von einer reinen Ausführungslogik hin zu einer echten Entscheidungshilfelogik zu verlagern.
9. Verwaltung und Optimierung von Werbeaktionen
Sonderangebote stellen einen weiteren wichtigen Aspekt der Preisstrategie dar.
Wenn man ihre Wirksamkeit jedoch ausschließlich anhand der Verkaufszahlen des beworbenen Produkts misst, erhält man ein unvollständiges Bild.
Eine Werbeaktion kann zusätzliche Umsätze generieren, die Nachfrage von einem anderen Artikel abziehen, bestimmte Zusatzverkäufe ankurbeln oder einfach einen Kauf vorverlegen, der sonst erst einige Tage später getätigt worden wäre.
Eine ausgereifte Preisgestaltungssoftware muss daher in der Lage sein, den werblichen Kontext in ihre Analysen einzubeziehen.
Dies ermöglicht es insbesondere, die übliche Nachfrage genauer von der durch die Aktion bedingten Nachfrage zu unterscheiden und die Vorbereitung künftiger Werbeaktionen zu verbessern.
10. Eine künstliche Intelligenz, die in der Lage ist, Preisentscheidungen zu analysieren, vorherzusehen und zu erklären
Künstliche Intelligenz spielt in Preisgestaltungssoftware eine immer größere Rolle. Durch die Auswertung großer Mengen historischer Daten zu Verkaufszahlen, Elastizität, Kundenverhalten, Wettbewerbspreisen, saisonalen Schwankungen, Lagerbeständen oder auch dem Marktkontext ermöglicht sie es, Zusammenhänge zu erkennen, die manuell nur schwer zu ermitteln sind, die Entwicklung der Nachfrage vorherzusehen und schneller Preisempfehlungen zu generieren.
Doch der Einsatz von KI allein ist kein Leistungskriterium. Es muss auch bewertet werden, wie sie genutzt wird: Welche Daten fließen in die Modelle ein, welche Ziele werden optimiert, welche Geschäftsregeln bilden den Rahmen für die Empfehlungen und inwieweit können die Teams die Faktoren nachvollziehen, die zu einem vorgeschlagenen Preis geführt haben.
Eine ausgereifte Preisgestaltungslösung muss daher algorithmische Leistungsfähigkeit mit Erklärbarkeit verbinden. Die KI muss es den Teams ermöglichen, verschiedene Szenarien zu simulieren, deren Auswirkungen auf Umsatz, Marge oder Preispositionierung abzuschätzen und anschließend die vorgeschlagenen Empfehlungen zu hinterfragen und zu validieren.
Unsere Empfehlung: Entscheiden Sie sich für eine Lösung, bei der die KI ein Instrument zur Entscheidungsunterstützung bleibt, das für mehr Präzision und Reaktionsfähigkeit sorgt, während die Teams weiterhin die Kontrolle über die Regeln, Ziele und endgültigen Entscheidungen behalten.
Wenn Sie mehr zu diesem Thema erfahren möchten, lesen Sie unseren Artikel: KI und Preisgestaltung: Ein Duo im Dienste einer intelligenten, agilen und leistungsstarken Preisgestaltung
11. Auf die Organisation zugeschnittene Arbeitsabläufe
Mit zunehmender Anzahl von Artikeln, Kategorien, Märkten oder Nutzern wird die Preisgestaltung zu einer eigenständigen Herausforderung.
Wer kann eine Strategie erstellen?
Wer darf eine Regel ändern?
Welche Preise müssen genehmigt werden?
Welche Ausnahmen müssen einem Vorgesetzten gemeldet werden?
Die Software muss es ermöglichen, diese Entscheidungsabläufe klar zu strukturieren, die jeweiligen Rollen zu definieren und die Rückverfolgbarkeit der vorgenommenen Änderungen zu gewährleisten.
Dieser Punkt mag bei einer Software-Demonstration nebensächlich erscheinen. Er wird jedoch entscheidend, wenn die Lösung täglich von mehreren Teams, Abteilungen oder Ländern genutzt wird.
Unsere Empfehlung: Entscheiden Sie sich für eine Lösung, die sich dank Benutzerrechten, Freigabe-Workflows, Benachrichtigungen und einer übersichtlichen Änderungshistorie an Ihre Organisation anpassen lässt. Das Ziel besteht darin, Entscheidungen sicherer zu gestalten, ohne die Prozesse zu verkomplizieren.
12. Eine Anbindung an das bestehende Informationssystem
Eine Preisgestaltungssoftware funktioniert niemals isoliert. Um aussagekräftige Analysen zu erstellen und Entscheidungsprozesse zu automatisieren, muss sie sich nahtlos in das bestehende Informationssystem integrieren lassen.
Welche Daten soll die Lösung abrufen?
Mit welchen Mitteln soll sie kommunizieren?
Wie oft müssen die Daten aktualisiert werden?
Wie werden die neuen Preise auf die verschiedenen Systeme verteilt?
Die Lösung muss in der Lage sein, Daten aus verschiedenen Quellen zu verarbeiten: Umsätze, Kosten, Produktstammdaten, Lagerbestände, Preise der Wettbewerber, Werbeaktionen, Filialdaten sowie historische Preisdaten.
Zudem muss sie in der Lage sein, die neuen Preise an die entsprechenden Systeme zu übermitteln, sei es an das ERP-System, das PIM, die Kassensysteme, die BI oder die E-Commerce-Plattformen.
Die Integrationsmöglichkeiten müssen daher bereits in einer sehr frühen Projektphase bewertet werden. Eine Lösung kann zwar funktional leistungsfähig sein, sich jedoch als komplex in der Anwendung erweisen, wenn sie auf zu vielen manuellen Arbeitsschritten oder auf Datenaustauschprozessen beruht, die schwer zu warten sind.
Unsere Empfehlung: Entscheiden Sie sich für eine Lösung, die über Schnittstellen, APIs und Datenaustauschmechanismen verfügt, die auf Ihre Umgebung zugeschnitten sind. Das Ziel besteht darin, den Datenfluss zwischen den Systemen zu optimieren und manuelle Eingaben sowie manuelle Bearbeitungsschritte so weit wie möglich zu reduzieren.
13. Dashboards, die das Handeln tatsächlich steuern
Eine Preisgestaltungssoftware kann eine beträchtliche Datenmenge generieren. Doch über zahlreiche Kennzahlen zu verfügen, bedeutet nicht zwangsläufig, bessere Entscheidungen zu treffen.
Welche Wettbewerbslücken erfordern eine Reaktion?
Welche Margenabweichungen müssen überwacht werden?
Bei welchen Produkten besteht dringender Handlungsbedarf?
Welche Empfehlungen müssen noch bestätigt werden?
Welche Strategien führen tatsächlich zu den erwarteten Ergebnissen?
Die Dashboards sollen es den Teams ermöglichen, relevante Informationen schnell zu erkennen: wesentliche Wettbewerbsunterschiede, Entwicklungen bei Preisindizes, Margenschwankungen, Unstimmigkeiten im Sortiment, ausstehende Empfehlungen oder die Leistung der umgesetzten Strategien.
Ein gutes Dashboard ist also nicht dasjenige, das die meisten Informationen anzeigt, sondern dasjenige, das die zu treffenden Entscheidungen nach Priorität ordnet und das Ergreifen von Maßnahmen erleichtert.
Unsere Empfehlung: Entscheiden Sie sich für eine Lösung, mit der sich Dashboards je nach Rolle und geschäftlichen Prioritäten individuell anpassen lassen und die direkt verwertbare Warnmeldungen und Kennzahlen bereitstellt. Das Ziel besteht darin, den Teams zu ermöglichen, ihre Aufmerksamkeit auf die Entscheidungen zu konzentrieren, die die größte Wirkung haben.
Über die Funktionen hinaus: Welche großen Kategorien von Preisberechnungssoftware gibt es?
Nicht alle auf dem Markt erhältlichen Lösungen zielen darauf ab, dieselben Herausforderungen zu bewältigen.
Es ist sinnvoll, zwischen verschiedenen Deckungsstufen zu unterscheiden.
Lösungen zur Preisbeobachtung
Sie konzentrieren sich hauptsächlich auf die Erfassung und Beobachtung der Preise der Wettbewerber.
Sie können sinnvoll sein, wenn es in erster Linie darum geht, die Sichtbarkeit auf dem Markt zu verbessern.
Ihre Grenzen zeigen sich, wenn das Unternehmen anschließend versucht, diese Daten in eine echte Preisstrategie umzusetzen.
Lösungen im Bereich Pricing Analytics
Sie fügen eine weitere Analyseebene hinzu.
Sie ermöglichen es insbesondere, Preisindizes, Margen, die Leistung der Sortimente sowie verschiedene KPIs zu überwachen, um Bereiche zu identifizieren, in denen Maßnahmen erforderlich sind.
Lösungen zur Preisoptimierung
Sie umfassen in der Regel Modelle, mit denen sich die Nachfrage, die Elastizität und mitunter auch die Wechselwirkungen zwischen Produkten analysieren lassen.
Ihr Ziel ist es, Empfehlungen zu geben, die es ermöglichen, zwischen verschiedenen Geschäftszielen abzuwägen.
Integrierte Preisgestaltungsplattformen
Schließlich zielen bestimmte Lösungen darauf ab, den gesamten Prozess abzudecken: Datenerfassung, Abgleich, Wettbewerbsanalyse, Preisstrategien, Geschäftsregeln, Modellierung, Simulation, Arbeitsabläufe und Berichterstellung.
Dieser Ansatz kann insbesondere für Einzelhändler von Bedeutung sein, die über große Mengen verfügen und ihre Prozesse industrialisieren möchten.
Dies ist insbesondere die Position, die Optimix XPAverfolgt, das die Erfassung von Online- und stationären Preisangeboten, das Matching, die Sortimentskonsistenz, Preisregeln, die Modellierung der Preiselastizität, Simulationen und Dashboards auf einer einzigen Plattform vereint.
Optimix Pricing Analytics: Automatisierte Preisbeobachtung und datengestützte Preissteuerung
Optimix Pricing Analytics unterstützt Einzelhändler bei der Steuerung ihrer Preisstrategie und geht dabei über die reine Beobachtung der Preise der Wettbewerber hinaus.
Die Plattform bündelt mehrere wesentliche Aspekte der Preisgestaltung: Erfassung von Online- und Ladenpreisen, KI-gestützter Produktabgleich, Analyse der Preispositionierung, Preisregeln, Messung der Preiselastizität, Szenariosimulationen und Leistungsüberwachung.
Im Mittelpunkt dieses Ansatzes steht die Daten. Verkaufsdaten, Preisverläufe, Kosten, Margen, Wettbewerbsdaten, Produktinformationen sowie Daten aus den Filialen können miteinander abgeglichen werden, um den Teams einen umfassenderen Überblick über ihr Preisumfeld zu verschaffen.
Diese Zentralisierung ermöglicht es den Pricing-Teams, die wichtigsten Wettbewerbsunterschiede zu identifizieren, die Entwicklung ihrer Preisindizes zu verfolgen, sensible Artikel zu erkennen und die potenziellen Folgen einer Preisänderung besser zu verstehen.
Der Nutzen liegt also nicht allein in der Datenerhebung, sondern in der Fähigkeit, diese zu verifizieren, miteinander zu verknüpfen und in direkt verwertbare Informationen umzuwandeln. Geschäftsregeln können in die Steuerung integriert werden, um die für die Handelskette spezifischen Vorgaben zu berücksichtigen: Margenziele, Positionierung gegenüber bestimmten Wettbewerbern, Produktkonsistenz, KVI oder auch Grenzen für Preisschwankungen.
Mithilfe der Modellierungs- und Simulationsfunktionen lassen sich zudem verschiedene Szenarien vor ihrer Umsetzung bewerten. So können die Teams die potenziellen Auswirkungen einer Entscheidung auf KPI wie Marge, Umsatz, Absatzmengen oder Preispositionierung, anstatt sich ausschließlich auf den beobachteten Preis der Wettbewerber zu stützen.
Künstliche Intelligenz trägt zur Optimierung dieser Datennutzung bei. Sie kann insbesondere bei der Produktabgleichung, der Analyse großer Datenmengen und der Identifizierung von Zusammenhängen oder Signalen zum Einsatz kommen, die manuell nur schwer zu erkennen sind.
Der Nutzen des Tools hängt jedoch unmittelbar von der Qualität der Daten ab, mit denen es gespeist wird. Aktuelle, strukturierte und ausreichend zuverlässige Daten tragen dazu bei, die Aussagekraft der Analysen, Simulationen und Empfehlungen für die Teams zu verbessern.
Das Ziel besteht weiterhin darin, eine von den Anwendern gesteuerte Steuerung zu gewährleisten. Die Daten, Empfehlungen, Simulationen und Kennzahlen dienen als Entscheidungsgrundlage, während die für die Preisgestaltung Verantwortlichen diese entsprechend ihrer Geschäftsstrategie hinterfragen, anpassen oder bestätigen können.
Optimix Pricing Analytics ermöglicht somit den Übergang von einer vorwiegend deskriptiven Preisüberwachung zu einem datengesteuerten und entscheidungsorientierten Pricing-Analytics-Ansatz, in der Marktdaten, interne Daten, Geschäftsregeln und Leistungsziele in einer einzigen Umgebung zusammengeführt werden, um Preisentscheidungen zu strukturieren und abzusichern.
Wie können Sie herausfinden, welche Lösungsstufe Sie tatsächlich benötigen?
Genau an dieser Stelle ist ein beratender Ansatz von entscheidender Bedeutung.
Bevor man ein Lastenheft erstellt oder Vorführungen organisiert, muss man sich zunächst wieder auf das eigentliche Problem konzentrieren.
Ein Unternehmen, das in erster Linie darauf abzielt, seine Wettbewerbsanalysen zu automatisieren, hat nicht dieselben Anforderungen wie ein anderes, das seine gesamte Preispolitik neu gestalten möchte.
Daher müssen mehrere Fragen gestellt werden.
Wie viele Artikel müssen Sie tatsächlich verwalten?
Wie oft ändern sich Ihre Preise?
Inwieweit spielt der Wettbewerb bei Ihren Entscheidungen eine Rolle?
Unterscheidet sich Ihre Strategie je nach Produktkategorie, Filiale oder Vertriebskanal?
Verfügen Sie über ausreichend historische Daten, um das Nachfrageverhalten zu modellieren?
Welche Kennzahlen möchten Sie optimieren: Marge, Absatz, Umsatz, Preisindex?
Welchen Anteil der Entscheidungen möchten Sie automatisieren?
Und vor allem: Welches Problem soll Ihre zukünftige Software lösen, das Ihr Unternehmen derzeit nicht effizient bewältigen kann?
Diese letzte Frage sollte jedem funktionalen Vergleich vorausgehen.
Fehler, die Sie bei der Auswahl einer Preisgestaltungssoftware vermeiden sollten
Eine Lösung ausschließlich aufgrund ihres Funktionsumfangs auswählen
Mehr Funktionen bedeuten nicht zwangsläufig einen höheren Wert.
Bestimmte hochentwickelte Funktionen bleiben ungenutzt, wenn die Organisation noch nicht über die erforderlichen Daten, Kompetenzen oder Prozesse verfügt, um diese zu nutzen.
Der Entwicklungsstand der Software muss dem Reifegrad des Unternehmens entsprechen.
Die Qualität der Daten unterschätzen
Selbst der ausgefeilteste Algorithmus wird schlecht strukturierte Produktdaten oder fehlerhafte Konkurrentenabgleiche nicht automatisch korrigieren.
Die Datenverarbeitung ist als zentraler Bestandteil des Projekts anzusehen.
Zuerst automatisieren, dann die Strategie festlegen
Die Automatisierung von Entscheidungen ist kein Ersatz für eine klare Strategie.
Bevor das Unternehmen Regeln festlegt, muss es insbesondere wissen, welche Artikel sein Preisimage stützen sollen, welche Margen es schützen möchte und welche Wettbewerber tatsächlich als Maßstab dienen sollen.
Die Nutzer vernachlässigen
Ein Preisgestaltungsprojekt ist nicht nur ein Daten- oder IT-Projekt.
Kategoriemanager, die Teams aus den Bereichen Preisgestaltung, Einkauf und Vertriebsleitung müssen in der Lage sein, die Empfehlungen zu verstehen und sich die neuen Prozesse zu eigen zu machen.
Ergonomie und die Begleitung von Veränderungsprozessen sind daher ebenso wichtig wie bestimmte algorithmische Kriterien.
Wie lässt sich eine Preisverwaltungssoftware einführen?
Die Einführung einer Preisgestaltungssoftware darf sich nicht auf die reine technische Inbetriebnahme beschränken. Sie basiert in erster Linie auf einer klaren Methodik, zuverlässigen Daten und einer schrittweisen Skalierung.
Ziele und Prioritäten festlegen
Der erste Schritt besteht darin, die erwarteten Ergebnisse zu definieren: Verbesserung der Marge, Stärkung der Wettbewerbsfähigkeit, Automatisierung der Marktbeobachtung, Optimierung der Preisregeln oder auch Produktivitätssteigerung. Diese Rahmenbedingungen ermöglichen es zudem, die vorrangigen Kategorien, die zu überwachenden KPIs und die zu integrierenden Geschäftsregeln zu ermitteln.
Die Zuverlässigkeit der Daten verbessern
Die Qualität der Empfehlungen hängt unmittelbar von der Qualität der verwendeten Daten ab. Produktkataloge, Verkaufshistorien, Kosten, Preise der Wettbewerber und Produktzuordnungen müssen daher ausreichend zuverlässig sein, bevor sie in die Modelle und Analysen einfließen.
Mit einem Pilotprojekt beginnen
Anstelle einer flächendeckenden Einführung ist es oft ratsam, zunächst mit einer Kategorie, einer Region oder einer Gruppe von Filialen zu beginnen. Dieses Pilotprojekt ermöglicht es, die Regeln zu testen, die Einstellungen anzupassen und die Empfehlungen mit der betrieblichen Realität abzugleichen.
Die erzielten Ergebnisse messen
Das Pilotprojekt muss anschließend anhand der festgelegten Ziele bewertet werden: Entwicklung der Marge, des Umsatzes, der Absatzmengen, der Preisindizes sowie der Zeit, die die Teams für Steuerungsaufgaben aufwenden.
Schrittweise Industrialisierung
Sobald sich die Methode bewährt hat, kann der Anwendungsbereich auf andere Kategorien, Filialen oder Märkte ausgeweitet werden. Dabei kommt es darauf an, eine klare Steuerung, festgelegte Regeln und eine regelmäßige Leistungsüberwachung aufrechtzuerhalten.
Welche Preisverwaltungssoftware ist also die beste?
Die richtige Antwort hängt weniger von der Anzahl der angebotenen Funktionen ab als vielmehr davon, inwieweit die Lösung drei wesentliche Aspekte erfüllt.
Den Markt verstehen.
Über zuverlässige, aktuelle und ausreichend genaue Wettbewerbsdaten zu verfügen, um die eigene Preispositionierung festzulegen.
Die Anfrage verstehen.
Die Preissensibilität messen, Wechselwirkungen zwischen Produkten ermitteln und die Auswirkungen einer Preisentscheidung vorhersagen.
Aus der Analyse eine Entscheidung ableiten.
Regeln festlegen, Szenarien simulieren, Empfehlungen erstellen und Ergebnisse messen.
Gerade in diesem letzten Punkt die künstliche Intelligenz eine immer größere Rolle spielt. Indem sie gleichzeitig eine größere Anzahl von Variablen analysiert und Zusammenhänge aufdeckt, die manuell nur schwer zu erkennen sind, kann sie den Teams dabei helfen, ihre Analysen zu verfeinern, verschiedene Szenarien zu simulieren und Preisempfehlungen in großem Umfang zu generieren.
Unsere Lösung für die Preisanalyse fängt in diesen ganzheitlichen Ansatz ein. Sie beschränkt sich nicht darauf, die Preise der Wettbewerber zu beobachten, sondern kombiniert Marktdaten, Produktabgleich, Preisregeln, Elastizität, künstliche Intelligenz, Simulationen und Steuerung, um die Teams bei ihren Entscheidungen zu unterstützen.
Doch die KI bleibt, ebenso wie die Software, ein Instrument zur Entscheidungsunterstützung. Der Erfolg einer Preisstrategie hängt zudem von der Qualität der Daten, der Relevanz der festgelegten Regeln, der Governance sowie von der Fähigkeit der Teams ab, die vorgeschlagenen Empfehlungen zu verstehen, zu hinterfragen und anzupassen.
Das eigentliche Auswahlkriterium ist daher vielleicht nicht:
„Welche Software verfügt über die meisten Funktionen oder die meisten KI-Funktionen?“
sondern vielmehr:
„Welche Lösung wird es unseren Teams ermöglichen, Daten und KI besser zu nutzen, um fundiertere Preisentscheidungen schneller und im richtigen Umfang zu treffen?“
Diese Frage muss als Leitfaden für ein Preisgestaltungsprojekt dienen – von der Bedarfsermittlung über die Auswahl der Lösung bis hin zu deren Umsetzung.
