Das Problem

Die richtige Preisgestaltung ist im vergangenen Jahr nochmals wichtiger geworden – sowohl bei Unternehmen als auch bei Kunden. Die einen sehen sich gezwungen, gestiegene Einkaufspreise weiterzugeben. Die anderen müssen aufgrund der Inflation sparen und das eigene Einkaufsverhalten entsprechend anpassen. Beim Pricing lassen sich drei Ansätze unterscheiden: Manuelles Pricing, bei dem die Preise per Produkt von einem Menschen gesetzt werden. Regelbasiertes automatisches Pricing, dem Regeln zugrunde liegen wie „Wenn Amazon drei Euro runtergeht, dann senken wir den Preis auch um drei Euro“, oder „Mein Lieferant erhöht die Preise um 30 Prozent, also erhöhe ich auch um 30 Prozent“. Die dritte Methode ist vorhersagebasiertes Pricing, das Daten wie historische Transaktionen, Verkäufe, Saisonalität, Produktattribute und Marketingkampagnen einbezieht, um den optimalen Preis zu ermitteln. Hier werden zunächst Prognosen darüber getroffen, wie sich Preisänderungen auf den Profit und den Umsatz des Händlers auswirken. Erst dann wird entschieden. 

Die Lösung

Mittlerweile gibt es Lösungen, die mittelständischen Händlern ein Pricing auf diesem Niveau ermöglichen – die Predictive-Pricing-Software des Berliner Startups 7Learnings etwa. Mitgründer Felix Hoffmann war selbst jahrelang verantwortlich für den globalen Pricing-Algorithmus von Zalando. Er ist überzeugt: „Alles, was einen Preis hat, lässt sich mit unserer Software optimieren.“ Dazu müssten zunächst KPIs festgelegt und Daten zur Verfügung gestellt werden. Danach dauere die Implementierung der Software drei Wochen. Die Kosten: 7.000 Euro pro Monat. „Da Predictive Pricing die möglichen Folgen einer Preiserhöhung zeigt, bevor sie umgesetzt wird, nimmt es die Angst vor Anpassungen“, sagt Hoffmann. Außerdem erfahre man, bei welchen Produkten Kunden Preiserhöhungen tolerieren und bei welchen nicht. „Ob das vorhergesagte Resultat der Preiserhöhung eingetroffen ist, wird dann anhand eines A/B-Tests überprüft – ein Preis bleibt gleich, ein vergleichbarer Preis wird erhöht“, so Hoffmann. Das Ergebnis liefere dann neue Daten für die nächste Preisentscheidung.

Die Anwendung

Marco Alber ist Associate Partner bei der Unternehmensberatung Retail Capital Partners, die sich auf Handels- und Konsumgüterunternehmen spezialisiert hat. Er führte 7Learnings im Jahr 2022 beim Modehändler dress-for-less ein. Die Herausforderung: ein sehr dynamisches Sortiment, bestehend aus etwa 20.000 Artikeln. Dress-for-less bezieht sie aus Überproduktionen, Restbeständen und saisonalen Abverkäufen, um besonders günstige Preise anbieten zu können. In der Folge ändert sich das Angebot ständig, Artikel sind schnell ausverkauft und werden durch neue Ware ersetzt. Das Ergebnis dank der Einführung von 7Learnings: 30 Prozent mehr Gewinn bei acht Prozent mehr Umsatz. Alber ist zufrieden. Er hatte zuvor andere Angebote eingeholt. Überzeugt hat ihn – neben der Software selbst – das Preis-Leistungs-Verhältnis. „7Learnings musste unsere Daten strukturieren und in ihr System integrieren. Das lassen sich die meisten anderen Anbieter sehr gut bezahlen. Bei 7Learnings war dieser Schritt in den laufenden Kosten inbegriffen, ebenso das gemeinsame Entwickeln einer Preisstrategie.“

Quelle: Magazin "Creditreform"
Text: Tanja Könemann
Bildnachweis: privat