In den Stufen 1 bis 3 des Gartner-Reifegraddiagramms für die Preisgestaltung legen Unternehmen Preispunkte mithilfe manueller oder Excel-basierter Techniken fest. In Stufe 4 wird die regelbasierte Preisgestaltung eingeführt, bei der fortgeschrittene Techniken zur Ermittlung optimaler Preispunkte eingesetzt werden. Doch erst in Stufe 5 und mit der Einführung von verstärkter Automatisierung, künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen werden die Preise wirklich optimiert, und die Unternehmen nutzen das volle Potenzial schneller Preisänderungen in Echtzeit.
Diese dynamischen Preise verwenden verschiedene Algorithmen, die Unternehmen dabei helfen, ihre Gewinn- und Umsatzziele zu erreichen. Die Algorithmen berücksichtigen historische Daten, Kunden-Klickströme, Nutzerdaten, Produktansichten, Umsatzziele, Elastizität und Konversionsraten, um das zur Erreichung der Ziele erforderliche Preisniveau zu ermitteln.
Das Ergebnis hilft den Unternehmen, bessere Erkenntnisse über ihre Preisstrategie zu gewinnen, da das System sicherstellt, dass die Strategie einheitlich angewandt wurde. Manuelle Eingriffe werden fast vollständig aus dem Prozess entfernt, so dass die für die Preisgestaltung Verantwortlichen mehr Zeit für die Feinabstimmung ihrer Strategie haben, anstatt sich mit den Preisen für Tausende von Artikeln zu beschäftigen.
Es gibt zahlreiche Strategien, die Unternehmen in dieser Phase anwenden können. Bestandsumschlag und Gewinnoptimierung sind zwei Beispiele für diese Strategien.
Umschlag von Vorräten
Wenn Ihr System die Zielvorgaben für den Produktumschlag oder das Verfallsdatum kennt, kann es bei der Suche nach dem richtigen Preis für Ihre Waren sehr kreativ sein. Ein Beispiel: Ein Elektronikunternehmen hat 100 Fernsehgeräte im Bestand. Ihr Ziel ist es, alle 100 in den nächsten zwei Monaten zu verkaufen, mit durchschnittlich 12,5 Verkäufen pro Woche.
Das System findet den optimalen Preispunkt, um diese Verkäufe zu erzielen, und verkauft 13 Einheiten innerhalb von 5 Tagen. Da das Verkaufsteam sein Ziel erreicht hat, kann es sich leisten, den Preis in den nächsten zwei Tagen zu erhöhen, um eine höhere Gewinnspanne zu erzielen. Zu Beginn der nächsten Woche lernt das dynamische Preissystem aus den Ergebnissen der ersten Woche und legt seinen Preis entsprechend fest, damit das Verkaufsteam seine Ziele erreichen kann.
Ein weiterer Anwendungsfall wären Waren, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums ablaufen. Je näher das Verfallsdatum rückt, desto mehr senkt die Preisfindungsmaschine innerhalb der festgelegten Regeln die Preise, damit die Ware verkauft werden kann, bevor sie weggeworfen werden muss.
Gewinn-Optimierung
Ein wichtiger Bereich, in dem die dynamische Preisgestaltung eine große Rolle spielen kann, ist die Gewinnoptimierung. In diesem Szenario streben die Unternehmen nicht unbedingt nach dem höchsten Gewinn für jede verkaufte Einheit. Vielmehr wollen sie den Preispunkt finden, an dem sie den höchsten Gesamtgewinn erzielen. Einfach ausgedrückt: Sie wollen, dass das System feststellt, ob es besser ist, weniger Artikel zu höheren Preisen oder mehr Artikel zu niedrigeren Preisen zu verkaufen.
Ein Beispiel hierfür wären Online-Plattformen, auf denen Verbraucher eine Dienstleistung wie Flugtickets, Taxifahrten oder die vorübergehende Anmietung einer Wohnung erwerben. Das dynamische Preisgestaltungssystem muss die ideale Provisionshöhe für den höchsten Gewinn berechnen. Anhand aller ihm zur Verfügung stehenden Daten kann das System die richtige Provision zur Gewinnmaximierung ermitteln.
Perfekte Preisgestaltung
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