{"id":20775,"date":"2025-01-29T15:09:22","date_gmt":"2025-01-29T12:09:22","guid":{"rendered":"https:\/\/quicklizard.wpenginepowered.com\/blog\/pricing-friends-with-dr-sebastian-voigt-dr-fabian-uhrich\/"},"modified":"2026-09-30T06:59:18","modified_gmt":"2026-09-30T03:59:18","slug":"preise-fur-freunde-mit-dr-sebastian-voigt-dr-fabian-uhrich","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/quicklizard.com\/de\/blog\/pricing-friends-with-dr-sebastian-voigt-dr-fabian-uhrich\/","title":{"rendered":"Preise f\u00fcr Freunde mit Dr. Sebastian Voigt &amp; Dr. Fabian Uhrich"},"content":{"rendered":"<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe title=\"[Podcast] How AI Is Changing Retail Pricing | Quicklizard CPO on Pricing Friends\" width=\"800\" height=\"450\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/IFiGm23kYDY?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n<details class=\"ql-transcript\"><summary>Transcript<\/summary>\n<div class=\"ql-transcript-body\" lang=\"de\">\n<p>Genau. Also mein Zitat, die Preiselastizit\u00e4t ist nicht der heilige Gral des Pricings. Warum sage ich das provokativ bewusst? Nat\u00fcrlich am Ende des Tages ist es nat\u00fcrlich ein ganz wichtiger Faktor und wir nutzen ihn nat\u00fcrlich auch. In der Theorie w\u00e4re die Preiselastizit\u00e4t die L\u00f6sung aller Probleme, aber nur dann, wenn ich in der Lage bin, alle relevanten Einflussgr\u00f6\u00dfen zu kennen. Und da kann man sich ja schon vorstellen, bei vielen Effekten, die vielleicht in der Konsumentenpsychologie im Kopf vorgehen, die werde ich nie in der Lage sein zu messen. Ich kann nat\u00fcrlich Wettbewerbspreise messen, ich kann Lagebestand messen, ich kann Trends in Google abgreifen, aber es wird immer Faktoren geben, die nicht gemessen werden k\u00f6nnen. Herzlich willkommen zum Pricing Friends Podcast mit Sebastian Fogt. Hallo und herzlich willkommen, liebe Pricing Friends, zu einer neuen Folge.<\/p>\n<p>Und ich habe viel Feedback in den letzten Wochen und Monaten bekommen, dass ihr gerne mehr \u00fcber Pricing Software erfahren wollt. Wir hatten ja schon mal eine Folge, wo wir auch schon einige Pricing Software Companies vorgestellt haben. Ansonsten reden wir h\u00e4ufiger \u00fcber Software Pricing, weil das ja bei uns bei High auch einer der Fokus Beratungsfelder ist. Aber heute kommen wir von einem Software Pricing wieder zur Pricing Software und sprechen \u00fcber Quick Lizard und nicht nur \u00fcber Quick Lizard, sondern so gesehen auch mit Quick Lizard, n\u00e4mlich Fabian Urich ist hier bei uns zu Gast. Du bist Chief Product Officer bei Quick Lizard und insofern Fabian, sch\u00f6n, dass du hier Danke Sebastian. Ich freue mich mit dir sprechen zu d\u00fcrfen. Und nat\u00fcrlich wollen wir erstmal dich kennenlernen, bevor wir jetzt auf das Unternehmen und auf die L\u00f6sungen kommen. Das sprechen wir alles gleich im Detail.<\/p>\n<p>Erz\u00e4hl doch mal, wie du zu Kick Lizard gekommen bist und was du in deinem langen Pricing Werdegang alles schon gemacht hast. Gerne. Ich fange tats\u00e4chlich auch weit hinten an, weil ich finde Pricing hat immer so ein Nischendasein, weil es gibt keinen Unifach, wo man Pricing studiert. Das f\u00e4llt immer ein bisschen zwischen den St\u00fchlen runter. Und ich bin zum Thema Pricing gekommen. Nach dem Abi habe ich mir \u00fcberlegt, ich m\u00f6chte irgendeine Mischung machen aus Psychologie und Analytik. Und das ging dann bei der Studienwahl los, dass ich \u00fcberlegt habe, wo kriege ich das abgebildet und bin dann am Ende bei BWL mit Informatik gelandet, wo ich sozusagen die psychologische Komponente in der BWL gefunden habe in gro\u00dfen Bereichen neben der Zahlenwelt nat\u00fcrlich und mit der Informatik die Analytik abgebunden und bin nach der Uni in die Beratung gegangen.<\/p>\n<p>Habe bei bei BCG 2006 gestartet und habe mich in der Zeit schon auf das Thema Pricing \u00fcber die Projektarbeit spezialisiert und habe dann auch beschlossen, eigentlich ist es super spannend, ich w\u00fcrde da gern mehr erfahren und habe mir dann auch eine Auszeit geg\u00f6nnt, um zum Thema Pricing zu promovieren und habe da zum Thema Behavioral Pricing promoviert. Dazu gleich sp\u00e4ter auch noch mal eine kleine Anekdote. Nach einer gewissen Zeit eine Beratung auch gesagt, okay, es ist sch\u00f6n \u00fcber Preis zu sprechen, aber es w\u00e4re auch mal viel spannender selber Preise zu setzen. Ich bin 2014 dann raus und \u00e4hm habe eine Pricingrolle bei Z Plus \u00fcbernommen und habe dort in der Zeit eigentlich aus Mangel an fertiger Software ein eigenes Pricingtool mit meinem Team zusammenwickelt, mit dem wir dann nach 2 d Jahren auch mehr als 80% der Preise automatisieren konnten.<\/p>\n<p>Und 2018, dann war der Punkt, wo ich das Gef\u00fchl hatte, jetzt habe ich wirklich jeden Stein einmal umgedreht und m\u00f6chte das Thema Pricing noch weiter skalieren und bin daher wieder zur\u00fcck zu BCG und habe diverse Male Pricing Tools geholfen mit auszuw\u00e4hlen, mit dem Kunden gemeinsam Custom zu entwickeln und habe in der Zeit Quick Lizard kennengelernt. Jetzt schlie\u00dft sich sozusagen der Kreis und festgestellt, eigentlich ist das doch eigentlich genau, was ich machen m\u00f6chte. Und anstatt jedes Mal das Rad neu zu erfinden, gibt&#039;s dort bereits ein Rad, dass man noch besser machen kann. Und entsprechend bin ich jetzt seit Anfang des Jahres in der Rolle \u00fcsverantwortlich bei Quick Lizard und baue Pricing Tools. Also, wir hatten ja schon mal ein Vorgespr\u00e4ch und ich erstelle gerade unglaublich viele Parallelen in der Vita fest, die ich beim ersten Mal nicht festgestellt habe.<\/p>\n<p>Also Wirtschaft in Informatik, dann ins Pricing, in die Beratung gekommen, dann operativ gearbeitet, wieder in die Beratung zur\u00fcck. Also ich glaube, ich kenne meinen n\u00e4chsten Job. Irgendwo wollte ich dann in in der Pricing Software landen, aber nein, bei High gef\u00e4llt es mir noch ganz gut. Ein bisschen was haben wir ja noch vor. Du wei\u00dft ja, wie es so ist, wenn man etwas anteasert, dann muss man jetzt auch liefern. Also jetzt warten wir auf den Fun Fact aus der Disser. Genau. Also, ich habe auch wieder versucht, die Kombination hinzukriegen, Analytik und Psychologie und entsprechend dann bin ich auf das Thema Flatbredo\u00dfen, das mich gefesselt hat und habe dann auch entsprechend die Forschung dort gew\u00e4hlt. Und Flatrad Bias besagt im Endeffekt, dass es entgegen der \u00d6konomie ist, Konsumenten w\u00e4hlen eine Flatrate, obwohl sie mit Payper Tarifen Geld gespart h\u00e4tten.<\/p>\n<p>Und da gibt&#039;s diverse Erkl\u00e4rungen aus der Verhaltenswissenschaft. \u00e4h im Endeffekt Effekte wie der Insurance Effekt, dass der Konsument sich absichern m\u00f6chte gegen einen zu hohen Kostenfaktor, der aus der \u00fcberintensiven Nutzung entstehen kann oder den sogenannten wo der Konsument sagt, er ist zu faul, er m\u00f6chte auch nicht der Convenience Effekt, sorry, ich verwechsel ihn fast oder Taximeteffekt, wo der Konsument eben nicht bei jeder Minute telefonieren an die Kosten denken m\u00f6chte. Das sind sozusagen die verschiedenen Gr\u00fcnde, warum es dazu kommt. Und am Ende des Tages ist der Flatrad B eine tolle Sache, weil er ist stellt eine Win-Win Situation da.<\/p>\n<p>Der Kunde freut sich aufgrund dieser Effekte, dass er sorglos konsumieren kann und die der Anbieter freut sich, da ja statistisch gesehen teilweise 60 bis 80% der Flatrad Kunden mit Paypius Geld gespart h\u00e4tten und somit der Anbieter quasi mehr Geld verdient, als er eigentlich verdienen d\u00fcrfte. soweit die Theorie und die Forschung dazu. Und dann habe ich seiner Zeit spannenderweise beobachtet, wie O2 den O2O Tarif gelauncht hatte und \u00fcber die Zeit betrieben und dann aber auch wieder vom Markt genommen hat. Und meine Vermutung ist, der war einfach zu gut, um wahr zu sein.<\/p>\n<p>\u00c4hm O2O seiner Zeit war ein Payper Tarif bis zu einem gewissen Cap value und das nannten sie damals den Kosten Airback und ab diesen Wert war es eine Flatrate und somit haben sie quasi genau den Teil der Zahlungskurve abgeschnitten, an dem eigentlich sie Geld verdient h\u00e4tten, n\u00e4mlich diesen Payper Bereich unten, wo der Kunde zu wenig nutzt, aber mit der Flatr zu viel zahlt und sondern haben dem Kunden quasi die Kosten erlassen f\u00fcr die Unternutzung und haben ihm dann Kosten Airbag und damit die Flatrad gegeben f\u00fcr die \u00dcbernutzung. Also aus Unternehmensicht sozusagen worst of both worlds, aus Konsumentensicht best of both worlds. Okay, aber warum nennt man den Cap den Airbag? Weil das bl\u00e4st sich doch eigentlich auf und wird viel mehr. Aber wahrscheinlich irgendwann ist der Airwack voll und dann ist das Ende erreicht.<\/p>\n<p>Vielleicht ist sozusagen das Payper ist die in die Inflation in den Airweg hinein und dann der maximale Ballungsmoment ist dann die Flat Rate. Aber gute Frage. Es klingt wahrscheinlich sowohl aus Pricing Sicht als auch aus Kommunikationssicht superoptimal. Ich habe selber ein paar paar Telcrjekte aufgemacht. Ich mich fr\u00fcher schon ewig her bei Skype, wo man dann so Voiceover IP Pakete gekauft hat und wir mit erschrecken festgestellt haben, dass irgendwie 50% der Paketen nicht genutzt wurden, teilweise sogar mehr in den gro\u00dfen Paketen. Also \u00e4hm ja, da haben die Leute gerne die Pakete gekauft, wo sie mit Pay Go deutlich besser gefahren werden. Also, das kann ich best\u00e4tigen. Ich glaube, in der heutigen Zeit \u00e4h kennen die meisten Menschen schon gar keine Payper Tarife mehr. Heute ist ja alles flat. Ey, die kommen wieder.<\/p>\n<p>Also in KI jetzt, wo du die ganzen Credits kaufen musst, eher noch ein B2B Thema, aber kann auch wieder B2C werden. Da kommt das Thema deutlich zur\u00fcck. Also, das hat ja so von e ich kaufe Software hin zu ich miete Software und jetzt hast du mehr und mehr Payeruse Anwendung wieder gerade aufgrund der der gro\u00dfen Datenverwendung und das ist nat\u00fcrlich schon ganz spannend, weil tats\u00e4chlich solche Modelle aus meiner Sicht auch wiederkommen. Ich wei\u00df nicht, wie es bei euch ist bei Quick Lizard. Wir k\u00f6nnen ja nachher noch \u00fcbers Preismodell sprechen, \u00e4h aber da werden sicherlich, das wird sicherlich auch abh\u00e4ngig sein von einer gewissen Metriken und einer gewissen Gr\u00f6\u00dfenordnung. Aber fangen wir mal vorne an. \u00c4hm erz\u00e4hl doch mal vielleicht \u00e4hm was Quick Lizard macht und ja, wo die Firma herkommt so historisch. Ja, tats\u00e4chlich \u00e4hm hat sich einiges getan in der Historie von Quick Lizard.<\/p>\n<p>\u00e4hm gegr\u00fcndet wurde das Unternehmen vor \u00fcber 10 Jahren und seiner Zeit als Price Crawler, also Wettbewerbspreise im Internet abgrasen. \u00c4hm das Team hat aber dann recht schnell festgestellt, dass Price Crawling immer mehr und mehr Commodity ist und der echte Mehrwert in dem liegt, was man mit den gecrollten Preisen denn machen kann, also die eigenen Preise \u00e4ndern entsprechend und entsprechend wurde dann das Crawling komplett eingestellt und so gesehen kam es eigentlich zu einer zweiten Geburt von Quick Lizard in 2018.<\/p>\n<p>Seitdem ist n\u00e4mlich die Software rein auf Pricing und AI fokussiert und nutzt quasi Crawling Daten, die entweder die Kunden selber schon haben und einbringen, weil sie selber crawlen oder weil sie bereits ein Dienstleister haben oder was wir in den vielen anderen F\u00e4llen machen, dass wir sozusagen als eine Endto-End L\u00f6sung an auftreten und dann im Hintergrund Calling Dienstleister wiederum anbinden und damit die Daten auch den unseren Kunden zur Verf\u00fcgung stellen. hat nat\u00fcrlich den Vorteil, dass wir dann weltweit je Kategorie jeweils die Spezialisten kennen und auch anbinden k\u00f6nnen und \u00e4hm damit quasi \u00e4hm ja den best das beste Service Level bieten uns selber aber dann wirklich rein auf das Thema Preis Optimierung und Automatisierung fokussieren und branchenm\u00e4\u00dfig ist das dann H\u00e4ndler Hersteller oder auch andere Branchen? Genau. \u00c4h alles.<\/p>\n<p>Wir machen sehr viel f\u00fcr H\u00e4ndler gerade in dem Kontext eben von \u00e4h Multiry Pricing Direct to Consumer \u00e4hm aber nat\u00fcrlich ganz klar H\u00e4ndler online offline Multiannel. \u00c4hm das ist eiglich der Fokus. Wir haben tats\u00e4chlich wir tun auch Airlines und Hotels in unserer Plattform. Das war urspr\u00fcnglich gar nicht der Plan. \u00c4hm aber wir haben festgestellt, das passt eigentlich ziemlich gut. \u00c4hm, anstatt der Produkte im Regal sind es im Endeffekt dann einfach die Routen oder die \u00dcbernachtungen an den entsprechenden Kalendertagen und nachdem unsere Software \u00e4hm Attributbasiert funktioniert, das Wort kommt vielleicht heute noch mal ein paar mal vor.<\/p>\n<p>Das hei\u00dft, alle m\u00f6glichen Attribute, die ein Produkt oder eben eine Route beschreiben, werden in der Software genutzt und angezeigt und k\u00f6nnen in den Algorithmen verwendet werden, l\u00e4sst sich das eben wunderbar auf das ganze Thema Yield Management auch anwenden. Das hei\u00dft, Load Factor, Time to Flight sozusagen, das sind alles Attribute, die dann der Algorithmus wiederum verwertet, um entsprechend die Preise zu optimieren.<\/p>\n<p>Okay, das hei\u00dft, Crawling ist so ein bisschen der Nukleus und wird wahrscheinlich immer noch verwandt, aber der Kern der L\u00f6sung ist dann die Preisoptimierung und die kann wahrscheinlich bei den Airlines noch ein bisschen dynamischer sein, weil sich ja quasi jeden Tag die die Auslastungssituation und die Time to Flight ver\u00e4ndert und ich nehme mal an, bei den Markenherstellern oder H\u00e4ndlern ist es vielleicht nicht ganz so so h\u00e4ufig oder wie h\u00e4ufig wird da schon so ein so eine Preisoptimierung Das kommt dann eben ganz auf die Kategorie an.<\/p>\n<p>auch hier \u00e4h ich meine sozusagen die Inspiration kam ja von der Airlinebranche, das ganze Thema Dynamic Pricing und es dann in den Handel erst sp\u00e4ter r\u00fcber geschwappt und die ersten H\u00e4ndler, die damit angefangen haben, war aus der Not heraus der ganze \u00e4hm Consum Electronics Bereich und entsprechend sind das auch die Kunden, mit denen wir am dynamischsten bepreisen, teilweise wirklich min\u00fctlich die Preise adjustieren f\u00fcr die KVI. \u00c4hm und dann gibt&#039;s jetzt aber auch immer die, sagen wir die sp\u00e4tstartenden Branchen. \u00c4h tats\u00e4chlich Fashion und Grocery kam eher sp\u00e4ter ins Spiel rein, aber so haben wir auch entsprechend eben unser Portfolio an Kunden aufgebaut. Also wir haben H\u00e4ndler von John Lewis in UK bis Sephora, die machen ja Perf und und eher so in dem Beauty Fashion Bereich.<\/p>\n<p>Wir haben aber auch gro\u00dfe Marken wie IKEA, Samsung oder WLPOL im Bereich Direct to Consumer Pricing in diversen L\u00e4ndern sind wir mit denen aktiv. Spezifisch im deutschsprachigen Raum arbeiten wir mit Talia oder Intersport zusammen, diversen anderen Playern, die namentlich nicht genennt genannt werden wollen. \u00c4h in Tages ist das ja auch ein bisschen die das Gesch\u00e4ftsgeheimnis von den H\u00e4ndlern, aber machen im Endeffekt alles von von Hundefutter bis Campingbedarf. sind aber auch dann alles Firmen, die jetzt nicht irgendwie 3 Millionen Jahresumsatz mal haben, sondern macht schon Sinn, eine gewisse Gr\u00f6\u00dfe, eine gewisse Komplexit\u00e4t zu haben. L\u00e4nder, Marktpl\u00e4tze, Kan\u00e4le ist wahrscheinlich alles Omnichannel. Viele der genannten Companies sind glaube ich online und offline. Also das ist schon der Sweet Spot, \u00fcber den wir bei euch reden. Genau.<\/p>\n<p>Also wir haben reine Onlineer, wir haben reine Offliner, aber der Gro\u00dfteil ist Multiannel, sagen mal ab 50 bis 100 Millionen Euro Jahresumsatz geht&#039;s in der Regel los, dass es wirklich Sinn macht, eine eine komplexe L\u00f6sung auch einzubauen. Wir haben auch Kunden, die in die in die mehrere Milliarden Umsatz gehen. \u00c4hm, also da sind wir gerade gerade was Enterprise Readiness angeht, sind wir ziemlich Kannst du ja, wir sind ja unter uns, ne? Ich habe ja mal kurz pausiert die Aufnahme. Wer wer macht aus deiner Sicht so im Handel das Pricing mit oder ohne euch richtig gut? Also wei\u00df nicht, gute Regeln, sch\u00f6n differenziert, einheitlich \u00fcber alle Kan\u00e4le, alles wo Pricer Herz irgendwie lacht. Wer f\u00e4llt dir da als Benchmark ein? Ich m\u00f6chte jetzt keinen Namen nennen. Wir haben in den Nordics ein eine starke Konsum Electronics \u00e4h Handelskette, die online und offline agiert.<\/p>\n<p>Und das sind eigentlich unsere Lieblingskunden aus zwei Gr\u00fcnden. Die nutzen alle Funktionen der Software und sind aber auch die, die immer mit neuen Ideen f\u00fcr weitere Funktionen kommen. \u00c4hm, das hei\u00dft, die sind f\u00fcr uns auch noch Innovationsmotor und zugleich \u00e4h Parade Beispiel dessen, was man eben aus Pricing rausholen kann. \u00c4hm, das sind mir nat\u00fcrlich die liebsten Kunden, weil dann macht es auch richtig Okay. Und jetzt erz\u00e4hl vielleicht noch mal so ein bisschen, es gibt ja viele da drau\u00dfen. Wir hatten ja auch schon mal \u00fcber Seven Learnings hier gesprochen, die vielleicht in einem \u00e4hnlichen Segment sind, Comera und Co. \u00c4hm, was sind so eure USPS, mit denen ihr an den Markt geht? Genau, also wir reden immer von unseren vier \u00e4h USPs, die wir haben. \u00c4hm, ich fange mit den \u00e4h mit dem ersten Mal an. \u00c4hm, das ganze Thema AI, da ist unsere Philosophie, wir bieten das Beste aus beiden Welten.<\/p>\n<p>Das hei\u00dft, wir haben sowohl regelbasiertes Pricing als auch k\u00fcnstliche Intelligenz. Und unserer Erfahrung nach ist es eben am wichtigsten eben die beiden im Zusammenspiel auch \u00e4hm zu aktivieren. Regelbasiert ist einfach aus dem Grund wichtig, es gibt Herstellervorgaben, die ber\u00fccksichtigt werden m\u00fcssen, unternehmensstrategische Anforderungen, wie ich die verschiedenen Kategorien bepreisen m\u00f6chte, welche Rahmenbedingungen, welche Korridore eingehalten werden m\u00fcssen. Und innerhalb dieser Rahmenbedingung dann wiederum ist KI nat\u00fcrlich die M\u00f6glichkeit \u00e4hm das sogar den den Category Manager oder Pricing Manager zu hinterfragen und zu challengen und einfach die Daten sprechen zu lassen und aufgrund der Optimierung andere und bessere Preise herauszufinden.<\/p>\n<p>Und das ist wirklich genau die Kombination, die die wir als klaren Webwerbsvorteil sehen, \u00e4hm dass wir eben beides anbieten und die Kunden \u00e4hm sehr transparent in diesem \u00e4h in diesem Umfeld mit diesen beiden Hebeln auch agieren k\u00f6nnen. \u00c4hm und das ist ein einer unserer wichtigsten Punkte, die wir immer in den in den Features betonen oder auch in der Implementierung dann Darf ich mal Fragen zwischendurch, du erz\u00e4hlst gleich wahrscheinlich noch die anderen drei USPS, aber so hast du ein Gef\u00fchl, wie viel der deutschen H\u00e4ndler, also gerade so Gro\u00dfunternehmen, von denen du auch gesprochen hast, tats\u00e4chlich schon so richtig KI basiertes Pricing haben oder oder vielleicht auch andersrum gefragt, wie viel noch ein rein regelbasiertes Pricing haben? Ich w\u00fcrde starke Hypothese, dass die Mehrheit noch regelbasiert arbeitet.<\/p>\n<p>\u00c4hm allgemein, wenn ich mir anschaue sozusagen Pricing Maturity von H\u00e4ndlern sind die meisten ja noch auf der Stufe Excel \u00e4h womit ja selbstredend wenig KI in Zur eins zum Einsatz kommen sollte. \u00c4hm ist nat\u00fcrlich auch immer so ein Basswort, was ist jetzt KI, was ist jetzt Machine Learning, was ist einfach nur Advanced Analytics? Aber der die Mehrheit der H\u00e4ndler, die wir \u00e4hm also nat\u00fcrlich sowieso die wir sehen als \u00e4h Kunden starten nat\u00fcrlich von der niedrigeren Baseline. \u00c4hm die Kunden, die dann wiederum mit uns arbeiten, haben eigentlich alle eine Mischung \u00e4h dieser beiden \u00e4h Konzepte dann im Einsatz. Manche 8020, also 80% regelbasiert, 20% KI, manche sind schon bei 5050.<\/p>\n<p>Wir wir sehen Pricing immer als eine Journey und entsprechend ist es auch wichtig, dass man gemeinsam diese Journey dann beschreitet und eben sukzessive eben die KI einsetzt und nutzt, um eben die Preise besser zu optimieren. Okay, also wahrscheinlich noch kleine Anzahl vor allen die gro\u00dfen Companies und die halt mit Software wie mit euch arbeiten, aber \u00e4hm wahrscheinlich beginnt es mit regelbasiert und dann wird immer mehr Intelligenz reingepackt. An der Stelle vielleicht auch noch mal eine kleine ein kleiner Ausflug. Ich bin immer auf diversen Preis Konferenzen und Round Tables unterwegs und vor 4 F Jahren war gro\u00dfer Artikel, ich wei\u00df nicht, war es der Stern oder der Spiegel, wo Screenshots gezeigt wurden, wie dynamisch die Airlines ihr Pricing betreiben. \u00c4hm und sogar unterschiedlich je Device, jeder je Betriebssystem, wie oft derselbe Flug gesucht wird, \u00e4ndert sich der Preis.<\/p>\n<p>Und ich habe damals mit den den der der Firma gesprochen, die die Software macht, die diesen spezifischen Airlin Preis berechnet hat und die sagten, das ist spannend, wir w\u00fcrden das gerne k\u00f6nnen, aber wir k\u00f6nnen das tats\u00e4chlich heute noch nicht. Und oftmals ist dann einfach der Zufall dazu gekommen, dass gerade eine Buchungsklasse frei geworden ist und sich deswegen der Preis auf dem anderen Device ge\u00e4ndert hat. Deswegen hast ja so oft alle reden \u00fcber AI, aber noch nicht so viele setzen sie wirklich ein und dann wann ist denn AI wirklich AI? Von daher genau, da muss man auch realistisch bleiben. \u00c4hm, aber wir sagen eben, es muss eine Journey sein und ich nehme die Kunden mit und AI ist nat\u00fcrlich eins der ganz zentralen \u00e4h Hebel hier an der Stelle. Aber das vielleicht der der Exkurs ist auch noch mal spannend.<\/p>\n<p>Wir haben das ja diesen Mythos, ne, mit verschiedene Devices, mobile gegen Desktop und Android gegen iOS und so weiter auch schon mal ein bisschen aufgedr\u00fcselt. Kannst du uns das erkl\u00e4ren, warum es nicht geht? Denn nat\u00fcrlich k\u00f6nnte man ja die Daten nutzen, die wenn man wei\u00df, hey, das ist jetzt hier der Fabian, promovierter BWLer, f\u00fchrende Position, arbeitet im guten Unternehmen, dem schlagen wir jetzt mal ein Preis auf, auch f\u00fcr seine Airline. Guckt er zum dritten Mal rauf. \u00c4hm, warum geht das denn vielleicht noch nicht? Also spezifisch im Airlinebereich \u00e4hm war es seiner Zeit so, dass die Airlines alle noch mit den Buchungsklassen der entsprechende 26 Buchstaben arbeiten. Das hei\u00dft, ich habe nur 26 Preise, die ich bespielen kann.<\/p>\n<p>\u00c4h und davon fallen auch schon mal zehn f\u00fcr irgendwelche internen Preiscodes weg und dann bleiben am Ende vielleicht noch netto irgendwie 16 Preise \u00fcben, dich \u00fcbrig, die ich nutzen kann. Und das alleine war sozusagen eine Verhinderung, dass quasi die IT-Infrastruktur \u00fcber dieses, ich glaube es Amadeus Booking System, wenn ich mich nicht t\u00e4usche, im Hintergrund nicht in der Lage gewesen ist, seiner Zeit das zu erm\u00f6glichen. Das ist ein wirklich das klingt wie Jahr wie das Jahr 2000 Problem. Das ja v\u00f6llig absurd. Es ist aber jetzt auch schon auch 5 se Jahre her. Die Diskussion, die ich damals gef\u00fchrt habe und der Artikel, das hat sich in einigen Bereichen aufgel\u00f6st. Ich glaube, die Buchstaben wird immer noch verwendet, aber nat\u00fcrlich, wenn die Airline selber die Buchung auf ihrer Homepage macht mittlerweile, dann k\u00f6nnen sie das Problem umgehen.<\/p>\n<p>Das hei\u00df nur, wenn das \u00fcber diese zentrale Buchungsplattformen l\u00e4uft, haben Sie das die Limitierung mit den 26 Buchstaben. Wenn Sie selber Direct to Consumer verkaufen, \u00e4h ist es schon deutlich flexibler. Aber auch im Handel hast du nat\u00fcrlich Beschr\u00e4nkungen. Du kannst das \u00e4h siehst du beim Thema Preispersonalisierung nach Device. Du siehst es aber auch beim Thema \u00e4hm kann ich AB Tests machen parallel und live mit mehreren Preisen. Am Ende kann ich vieles auf der Homepage modifizieren und manipulieren, aber am Ende muss es irgendwo \u00fcbers EP System abgerechnet werden. Und das ist dann oftmals noch die der Bottleneck, dass die Webseiten in der Lage w\u00e4ren, da viel dynamischer, viel personalisierte Preise anzuzeigen, aber wenn es am Ende in die Rechnungsstellung l\u00e4uft, wird d selber Preis berechnet.<\/p>\n<p>Wir haben auch tats\u00e4chlich schon ein Kunden gehabt, der damit experimentiert und gesagt hat, okay, dann zahlen einfach im alle am Ende alle weniger, aber wir haben zumindestens mal f\u00fcr die Testphase, um sozusagen zu lernen, \u00e4hm festgestellt, dass auch manche Kunden bereit sind zu einem h\u00f6heren bereits zu kaufen. Das hei\u00df, die Elastizit\u00e4t konnte aus so einem AB-Test gemessen und gesch\u00e4tzt werden, aber am Ende sind alle Kunden in den Genuss des g\u00fcnstigeren Preises gekommen. Also, da gibt&#039;s nach wie vor Legacy Themen einfach, was die IT Infrastruktur angeht. Das ist ein weniger unser Problem als Softwareanbieter. Wir sind da, wir arbeiten ja Multiannel, wo wir auch dann auch gleich beim zweiten USP sind und f\u00fcr uns ist im Endeffekt jedes Device oder jeder Loyalty Kanal einfach einen Kanal in der Software, den wir separat bespielen k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Die Frage ist quasi nur, kann dann der entsprechende Handelskunde das auch separat abrechnen und bepreisen gegen\u00fcber dann der der Rechnungslebung gegen\u00fcber dem Kunden. Ah, okay. Weil den Gedanken hatte ich eben auch, weil du meintest ja Omnle by Nature quasi. \u00c4hm, ich glaube jetzt bei, wenn ich jetzt mit Marktpl\u00e4tzen arbeite, ob es Amazon oder Idealo oder irgendwas ist, da schiebe ich ja den CSV Feed meistens ja auch nur einmal am Tag r\u00fcber. \u00c4hm, aber das hei\u00dft, wenn ihr min\u00fctlich bepreist, dann ist das prim\u00e4r wahrscheinlich der eigene Kanal und dann hat man paar Restriktionen bei Marktpl\u00e4tzen und Drittvertrieb, um das dann auch entsprechend anzuschlie\u00dfen. Genau. Also Omn bei Nature hei\u00dft f\u00fcr uns im Endeffekt oder f\u00fcr uns ist eigentlich alles ein Kanal, was einen anderen Preis bekommen soll, \u00fcblicherweise online oder offline in verschiedenen L\u00e4ndern.<\/p>\n<p>Das hei\u00dft, wenn ich in 10 L\u00e4ndern aktiv bin, mit zwei Kan\u00e4len, h\u00e4tte ich schon \u00e4h 20 Kan\u00e4le, die ich bepreise. Manchmal aber auch bin ich im selben Land \u00e4h mit unterschiedlichen Bannern als Retailer aktiv. Ich habe vielleicht einen Discountkanal und ich habe ein Premiumkanal und da sind wir halt in der Lage, das Pricing f\u00fcr jeden Kanal entweder eigenst\u00e4ndig \u00e4hm zu definieren oder in Abh\u00e4ngigkeit eines anderen Kanals. Das hei\u00dft, Kanal A wird zuerst bepreist und dann bekommt Kanal B einen Preis \u00e4h als Derivat von Kanal A oder auch eine Mischung aus beiden, dass ich sag, beide Kan\u00e4le werden unabh\u00e4ngig bepreist, aber am Ende gibt&#039;s noch mal einen Harmonisierungskorridor, dass die Preise nicht zu stark abweichen. Das ist letztendlich eins der der Features, dass wir haben, sowohl im UI als auch eben in der in der Regelsetzung, wie wir sehr effizient mehrere Kan\u00e4le beisen bespielen k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Und das ist auch aus der sag mal Preis Fairness Perspektive in in meinen Augen eigentlich der beste Kompromiss und der beste Weg, wie ich Preisdifferenzierung nutzen kann als H\u00e4ndler, um eben meine Ums\u00e4tze, Abs\u00e4tze, Margen zu optimieren, ohne aber ein preis fernes Problem zu bekommen, weil sobald ich in die Personalisierung gehe, muss man schon sehr gut \u00fcberlegen, welche Faktoren ich da nutzen m\u00f6chte, dass nicht irgendwo dann doch einmal ein Zeitungsartikel auftaucht und ich dann gebrannt werde als jemand, der gewisse Kundengruppen diskriminiert. Deswegen finde ich pers\u00f6nlich das Thema Kanal eigentlich den idealen Kompromiss zwischen Differenzierung und auf der anderen Seite eben Preisfairness. Und auch da eben habe ich dich um eine Sch\u00e4tzantwort gebeten. Das versuche ich noch mal. Wie viel der der gro\u00dfen H\u00e4ndler machen so eine kanalbasierte Preisdifferenzierung?<\/p>\n<p>Also Beispiel Direct teurer als Google Shopping oder Idealo, um nur ein Beispiel zu nennen. Vielleicht gibt&#039;s aber auch andere. w\u00fcrde sch\u00e4tzen ein Viertel vielleicht, die \u00e4hm differenziert \u00fcber die verschiedenen Onlinekan\u00e4le ausspielen oder sogar fast weniger. Also, es kommt stark auf die Branche an. In der in der Pharmbranche ist das fast \u00e4h unm\u00f6glich, ohne diese Differenzierung zu leben und zu arbeiten. Also, wenn ich da nicht auf der Vergleichsseite einen besseren Preis habe, bekomme ich keinen Traffic mehr. Also Doc Morris Shop Apotheker und solche Player, solche Geschichten. Genau. \u00c4hm in anderen Kategorien ist es deutlich weniger \u00fcblich. Also im Endeffekt korreliert wahrscheinlich einfach auch stark mit der Wettbewerbsintensit\u00e4t der entsprechenden Kategorie. \u00c4hm Electronics \u00e4hm hat man es oft gesehen.<\/p>\n<p>Ich habe das Gef\u00fchl, da nimmt es wieder ab \u00e4hm diese Preisdifferenzierung nach Kan\u00e4len, einfach weil es eh schon so hochdynamisch ist. \u00c4hm Pharmaprodukte ist tats\u00e4chlich eine der Kategorien, wo ich es am st\u00e4rksten sehe. Okay. Ja, spannend. \u00c4hm sind bei zwei von vier. Langer Pitch. Mal sehen. \u00c4h ich bringe dich regelm\u00e4\u00dfig aus dem aus dem Konzept. Mal sehen, ob du wieder reinkommst. Was sind noch die zwei anderen \u00e4hm USPS von Quick Lizard? Genau. Wir kommen zum dritten Punkt und \u00e4h das Zeug ja, es ist ja kein Pitch, sondern es ist ja eine tiefgreifende inhaltliche Diskussion. Von daher finde ich es klasse, dass wir auch \u00e4h hier gleich die Diskussion immer aufgreifen. \u00c4h als Drittes sind wir sehr stolz darauf, eine offene Plattform zu sein. Und was meinen wir mit offener Plattform?<\/p>\n<p>wie genau wie die beiden Worte im Endeffekt sagen, offen zum einen, dass wir uns nicht als Blackbox verstehen, die auf magischer Weise den perfekten Preisberechneten ausspuckt und am Ende versteht ihn keiner mehr. Bei uns hat jede Preisempfehlung einen Entscheidungsbaum, der zur\u00fcckverfolgt werden kann, an dem ich auch verstehen kann, warum der Preis wie folg gesetzt worden ist. Und das ist nat\u00fcrlich super wichtig f\u00fcr die Akzeptanz der Preisvorschl\u00e4ge seitens der P&amp;L verantwortlichen. Also als Category Manager muss ich ja gegen\u00fcber dem Hersteller, aber vor allem gegen\u00fcber meiner Firma in der Lage sein zu erkl\u00e4ren, warum ein Preis wie folgt ist. \u00c4hm und das ist auch super wichtig. Es hei\u00dft jetzt nicht, dass die Preise deswegen \u00e4hm primitiv berechnet werden m\u00fcssen. Das hei\u00dft vor allem, dass halt der die Rechenlogik nachvollziehbar sein muss.<\/p>\n<p>Das nat\u00fcrlich mit der in Verbindung mit KI nicht mehr ganz so trivial, aber da haben wir einen ganz guten Kompromiss gefunden, wie eben dann sozusagen der KI Preis innerhalb dieses Korridors \u00e4hm entsprechend entlang des Entscheidungsbaums dargestellt wird. Ja, gut. Kannst du da mal ein Beispiel geben, weil das w\u00fcrde mich auch wieder interessieren. Wir k\u00f6nnen ja mal ein Elektronikprodukt nehmen, da hast du wahrscheinlich Kosten. Du hast wahrscheinlich irgendeine Conversion Rate im Handel, du hast wahrscheinlich irgendwelche Herstellervorgaben und dann hast du nat\u00fcrlich sehr viel Traffic, der dir irgendwie hilft, den richtigen Preis zu finden. Kannst du vielleicht da mal so ein Beispiel machen, wie dann das wirklich dargestellt wird, warum ein gewisser Preis genannt wird?<\/p>\n<p>Jetzt hoffe ich, dass ich keine Inkonsistenz \u00e4h in meine kurzen Beispiel darlege, nehmen wir mal an, ich starte bei dem Preis A und dann w\u00fcrden jetzt die einzelnen Einflugsfaktoren den Korridor sozusagen aufspannen. Also ich sag, ich m\u00f6chte, ich muss niedriger als die UVP sein, ich muss h\u00f6her als meine minimale Marge sein und dann schaue ich mir den Wettbewerb an. Ich m\u00f6chte zwischen Rang 1 und Rang 3 agieren, weil es ein KVI ist und entsprechend die Preis Image Wirkung sehr wichtig ist. Aber innerhalb dieses Korridors, der sich dann ergibt aus diesen Rahmenbedingungen, dann optimiere ich jetzt in dem Fall wahrscheinlich auf \u00e4h Umsatz. Ich habe ja von dem KWI gesprochen und nehmen den Preis, der mir die maximale \u00e4hm den maximalen Umsatz liefert. Und das werden jetzt auch im Endeffekt die Bl\u00f6cke, die dann in unserem Entscheidungsbaum auftauchen w\u00fcrde.<\/p>\n<p>Und am Ende kann nat\u00fcrlich noch mal eine Entscheidung gekommen sein vom Category Manager, dass der Preis noch mal gerundet werden soll oder eben auch nicht gerundet werden soll, was bei dem KWI vermutlich eher der Fall ist. Und das wenn es die einzelnen Schritte, wo es dann hei\u00dft Preis w\u00e4re so, aber dann hat diese Regel gegriffen, er wurde korrigiert. Dann hat die n\u00e4chste Regel gegriffen, wurde korrigiert und dann kam der Korridor raus und innerhalb des Korridors haben wir die Elastizit\u00e4t nutzen k\u00f6nnen und haben wir jetzt auf Umsatz optimiert. Und die Elastizit\u00e4t ist der KI Teil oder? Weil das klingt viel nach Regeln, was du gerade beschreibst. Ja, genau. Das kommt jetzt eben drauf an, was es jetzt f\u00fcr eine Logik ist.<\/p>\n<p>Das w\u00e4re jetzt in dem Fall der der KI Teil, weil dann die Sch\u00e4tzung der Elastizit\u00e4t \u00e4hm zumindestens in dem Modell ber\u00fccksichtigt hat, die Historie, wie sich Wettbewerbspreise auf die eigenen Abs\u00e4tze und eigene Preis\u00e4nderung auf die eigenen Abs\u00e4tze ausgewirkt haben. \u00c4hm genau das w\u00e4re jetzt ein Beispiel daf\u00fcr. Also ganz wichtig, h\u00f6re ich da aber dennoch raus, die Regelaufstellung vorne ist schon wichtig. Also sei es kostenbasierten Wettbewerbsposition KVI versus Longtailem und so weiter. Also da muss schon vorne mal ein Preisstratege ran, der das einmal vern\u00fcnftig aufsetzt, das Regelwerk oder ist das Teil von so einem Onboarding Prozess bei euch? Ich glaube, du nimmst mir die Worte aus dem Mund. \u00c4h tats\u00e4chlich helfen wir nat\u00fcrlich, unterst\u00fctzen wir da und haben da auch einen Haufen Erfahrungswerte.<\/p>\n<p>\u00c4hm, es ist aber nicht nur ein Teil, ein Schritt wichtiger Schritt sozusagen, um den Preis zu bestimmen, es ist auch ein wichtiger Schritt der ganzen des ganzen Change Management Managements. Ich muss ja auch die ganzen Leute mitnehmen und die m\u00fcssen verstehen, was passiert. \u00c4hm, das hei\u00dft, allein die \u00dcbung, um gemeinsam zu besprechen, welche Faktoren sind wichtig, worauf kommt es an, welche Parameter m\u00fcssen ber\u00fccksichtigt werden, die sind einerseits wichtig, um den mathematisch Preis ein Preis zu errechen, der quasi in dem in dem realistischen Korridor stattfindet.<\/p>\n<p>Aber zum anderen auch wichtig, dass \u00e4h die die Mitarbeiter der Firma geh\u00f6rt werden und \u00e4h ihr Input aufgegriffen wird und dass sie dann am Ende auch das Gef\u00fchl haben, Codeveloper der der Pricing Algorithmik zu sein, was wiederum am am Ende dann die Akzeptanz massiv steigert und das ist uns einfach auch super wichtig, dass eben die verstanden werden und die auch akzeptiert werden. Wir haben zu oft Implementierungen ist auch meiner Vergangenheit bei in der Beratung oft Implementierungen gesehen, da ist vielleicht der perfekte Algorithmus angewandt worden. Es kam super Preise raus, aber \u00fcber die Zeit wurden immer mehr und mehr Vorschl\u00e4ge durch die Mitarbeiter interveniert und \u00e4h zur\u00fcckgewiesen und Automatisierungen umgangen und ausgesetzt und das funktioniert halt am Ende nicht.<\/p>\n<p>Dann kommt dann der suboptimale Impact raus versus wenn ich sukzessiv starte, die Intelligenz zu erh\u00f6hen \u00fcber die Zeit und die Mitarbeiter mitnehme, habe ich genau den gegenteiligen Effekt. Dann steigt quasi die Akzeptanz \u00fcber die Zeit und sinkt nicht \u00fcber die Akzeptanz. Okay, das hei\u00dft, mein gut ist jetzt eine Loaded question, die wirst du sicherlich bejahen, aber ich glaube bei so einer Pricing Software hast du immer ein bisschen die Gefahr, die die Anwender zu verlieren, indem sie vielleicht \u00e4h von Strategen nur noch Kn\u00f6pfedr\u00fccker werden. \u00c4hm und ganz wichtig ist, glaube ich, hier die Transparenz, die du zeigst, dass dann wirklich auch nachgesch\u00e4rft werden kann \u00fcber Personen und vielleicht wei\u00df nicht auch Empfehlung gegeben werden, um dieses Regelwerk mal zu \u00fcberarbeiten.<\/p>\n<p>Das hei\u00dft, der Pricing Manager sieht auch, was da passiert und kann auch dementsprechend aktiv sozusagen mitwirken an der an der Genau. Ich glaube, da ist auch sehr wichtig innerhalb des H\u00e4ndlers dann, dass man es organisatorisch sauber aufsetzt. Also was die Software nat\u00fcrlich unterst\u00fctzt, dass ich unterschiedliche Regeln habe \u00e4h ja, sag mal, wie sagt man Nutzer Nutzerrollen habe. Rollen war das Wort, was ich gesucht habe. Das hei\u00dft, es gibt Leute beim H\u00e4ndler, die sind daf\u00fcr verantwortlich, das Regelwerk zu orchestrieren, nicht dass irgendwo Wildwuchs entsteht, nie da seine eigenen Ideen einbringt und alles manipuliert und \u00e4ndert.<\/p>\n<p>Und dann gibt&#039;s den anderen Teil, die anderen Rollen, die Category Manager \u00fcblicherweise, die nach dem ersten Onboarding, wo sie noch Teil der L\u00f6sungsentwicklung sind, dann aber vor allem Konsumenten der L\u00f6sung sind, die aber dann eben durch die Transparenz wiederum nachvollziehen und verstehen, warum der Preis wie folgt vorgeschlagen wurde und die aber auch die Beruhigung Beruhigt haben und das wissen, dass die Logik nicht irgendwo vom Himmel gefallen ist, sondern dass die eben mit dem eigenen Team zusammen entwickelt wurde und den G\u00fctesiegel bekommen hat. Und das hilft ihm ganz stark bei der Akzeptanz und beim Vertrauen. Okay. Und \u00e4h ja vier USPs versprochen. \u00c4h insofern eins fehlt, glaube ich, Eins fehlt noch und ich bin vor allem noch bei der offenen Plattform nicht an die an das zweite Subteil gekommen.<\/p>\n<p>Im offen haben wir gerade gesprochen und Plattform ist der zweite Punkt, der uns sehr wichtig ist. Wir haben festgestellt, \u00e4hm, dass wir mit unseren Offshelf Regeln 80 bis 90% aller Uscases schon abdecken k\u00f6nnen und die fehlenden entwickeln wir nat\u00fcrlich laufend weiter und verbessern die Software. Nichtsdestotrotz gibt&#039;s hier und da immer wieder so spezifische Anforderungen, die der Kunde eingebaut haben m\u00f6chte, dass wir gesagt haben, wir sollten den Kunden auch die M\u00f6glichkeit geben, das zu tun. Also, warum sollen wir quasi sagen, wir sind hier ein ein hardcoded System und du kannst das Friss oder Stirb nutzen, sondern neben der Konfiguration des Regelwerks und neben der Aktivierung der AI Modulen an bestimmten Faden im Regelwerk haben wir immer noch die M\u00f6glichkeit sogenannte Custom Functions zu aktivieren.<\/p>\n<p>Das hei\u00dft, der Kunde kann selber in dem Python Interface seinen eigenen Code schreiben. Es k\u00f6nnen ganz banale Dinge sein, wie irgendwie eine besondere Rundung oder das \u00dcbersetzen von Preisen, von Europisen in Buchstaben, weil ich die vielleicht f\u00fcr Booking Class oder sonst was nutzen m\u00f6chte. Kann aber auch sein, dass der Kunde sein eigenes Data Science Team hat und hier ein ganz spezifisches Skript laufen lassen m\u00f6chte, die dass die Preise und die Replenishment Algorithmen synchronisiert. Und das ist bei uns total einfach m\u00f6glich. Da muss ich bin ich nicht gefangen in irgendeiner geschlossenen Plattform, sondern ich kann eigent kann selber programmieren im Python und kann dieses Script dann integrieren in die Software. Das schaut sp\u00e4ter f\u00fcr die Nutzer genauso aus wie der of the shelf functionality.<\/p>\n<p>Also, ich merke dann als Category Manager gar nicht mehr, dass an dieser Stelle der Rhythmus einen eigenen Code von unserer eigenen Firma aus\u00fcbt und nicht den Standard Quick Lizard Code. Und das ist auch eine Sache, auf die wir sehr stolz sind, weil wir damit wirklich in der Lage sind, 100% der US Cases abzudecken und vor allem den Kunden nicht fangen. Der ist bei uns nicht eingeloggt in das System und sozusagen f\u00fcr immer verhaftet, sondern ich ich verstehe manchmal eigentlich Quick Lizzard eher wie Excel. Es ist eine Tabellenkalkulation f\u00fcr Pricing, nur dass wir nicht Tabellenkalkulation sind, sondern ein eine Pricing Software, aber ich habe eben gewisse Formeln, die ich nutzen kann, wie in Excel. Und wenn ich an irgendeinem Punkt an die Grenzen sto\u00dfe, kann ich ein VBA Script laufen lassen, was bei uns eben dann der Python Code ist. Von daher ist das \u00e4hm Open End, was ich machen kann.<\/p>\n<p>\u00c4hm, wenn das Ganze mir zu kompliziert ist, muss ich es nat\u00fcrlich nicht nutzen. Wir haben nat\u00fcrlich auch \u00e4h Solution Architects, die helfen und Techops, die helfen, diese Funktionen zu bespielen. Aber wir haben auch viele Kunden, gerade den Erw\u00e4hnten vor in den Nordics, die da selbst sich programmiertechnisch austoben und dann ihre eigenen Funktionen kreieren. Und das finde ich nat\u00fcrlich super, weil damit ist es einfach ein lebendes System, das permanent verbessert wird und immer spezifischer sich auf den Kunden Okay, nice. Und die werden dann wahrscheinlich nach Entwicklerstunde von euch bezahlt, wenn Sie eure L\u00f6sung dann weiterentwickeln. Nein, wenn sie uns Genau. Wobei wir tats\u00e4chlich ja da eine Sandbox Environment haben. Wir haben ja auch einen ein NLP Interface in der Software. Das hei\u00dft, ich kann unserem Pricinguru Fragen stellen und der antwortet dann auf diese Fragen.<\/p>\n<p>Und auch hier ist das nat\u00fcrlich alles ein geschlossenes System. Das hei\u00dft, auch die Elastizit\u00e4ten und alle unseren Modelle werden nicht \u00e4h kunden\u00fcbergreifend trainiert. Das hei\u00dft, jedes jeder Algorithmus wird nur mit den Daten des jeweiligen Kunden trainiert. \u00c4hm einfach um da sicherzustellen, dass da sozusagen die Chinese Walls stabil bleiben. Okay, aber gecrawlette Daten, k\u00f6nnen die in irgendeiner Form weiter verwendet werden? Also, wenn jetzt drei verschiedene H\u00e4ndler, keine Ahnung, Amazon crawlen werden. Okay, sch\u00fcttelst den Kopf, wenn wir hier ein Podcast Vide sind immer kundenspezifisch und am Ende des Tages hat jeder Kunde seine eigenen Daten. \u00c4hm, wir da wir ja selber nicht crawen, sondern sie auch nur von dem Dienstleister anbieten oder anbinden. Wahrscheinlich crawt der Dienstleister nur einmal, aber hat sozusagen zwei Data Feeds f\u00fcr jeden Kunden individuell.<\/p>\n<p>Auch manche Kunden nutzen die Datafeeds dann anders und splitten die noch mal auf in Marktplatz versus propriet\u00e4rer Preis. \u00c4h deswegen ist das alles individuell und Ach so nee, eins fehlt ja noch jetzt die die vi die vier machen wir noch voll, aber ich habe eine Frage, die die versuche ich mir jetzt mal zu merken. Okay, den vierte Punkt geht doch ganz schnell. \u00c4hm, so schnell wie der Punkt n\u00e4mlich ist, schnelle Implementierung 12 bis 16 Wochen, dann sind wir live und das war auch der vierte USP genauso schnell wie aber ab wann 12 bis 16, weil ich kenne ja durchaus \u00e4h \u00e4h gro\u00dfe Daten \u00e4h Aufbereitungsprojekte, die ja Monate oder Jahre dauern k\u00f6nnen. \u00c4hm also ab wann z\u00e4hlt die Uhr Die z\u00e4hlt ab Projektstart, aber nat\u00fcrlich ist vorausgesetzt, dass irgendwelche Daten vorhanden sind.<\/p>\n<p>Also, wenn ich zumindestens mal Preise und Kosten bekomme, dann kann ich \u00e4h schon mal die die Software f\u00fcllen und bef\u00fcttern. Ist dann sozusagen mit diesen zwei Datenpunkten schon der perfekte Algorithmus implementiert? Sicherlich nicht. \u00c4hm, aber wir sind da wirklich \u00e4h flott, was das ganze Thema eben Anbindung \u00fcber die API oder \u00fcber SFTP Upload angeht. Das haben wir schon hunderte mal gemacht und das geht wirklich innerhalb k\u00fcrzester Zeit. Und dann auch wiederum unser Approach, wie wir mit den H\u00e4ndlern zusammen \u00fcber Workshops die Strategie \u00e4hm detaillieren und entsprechend dann eben auch implementieren in der Software. Das haben wir auch schon hunderte Male gemacht und entsprechend geht es auch \u00e4h flott von der Hand. \u00c4hm deswegen ja 16 Wochen sind wir live. Ist das jetzt schon voll ausgerollt \u00fcber jede Kategorie in alle L\u00e4ndern und ist das schon die letzte Ausbaustufe des Algorithmus?<\/p>\n<p>rein, aber wir kommen eh irgendwann \u00e4h an dem Punkt, wo ich sage, Pricing ist ein permanent Prototyping. Ich finde den Begriff eigentlich ganz sch\u00f6n. Ich habe in Uni Uni gelernt, es gibt Rapid Prototyping. Ich finde Pricing ist permanent Prototyping. Ich werde eh nie fertig sein, weil es gibt immer \u00e4h neue Wettbewerbsaktionen, neue neues Marktf\u00e4llt auf die, die man reagieren muss. Die KI entwickelt sich laufend weiter. \u00c4hm Anforderungen sei es Omnibus Compliance entwickelt sich weiter. Entsprechend ist Pricing nie am Ende. Es ist eine eine lebenslange Journey sozusagen. Okay, aber dann habe ich nach 12 bis 16 Wochen den, sag mal, Initial Prototype fertig und das ist wahrscheinlich keine Ahnung, ein Land, ein Kanal.<\/p>\n<p>gewisse Anzahl Produkte und dann kommen mehr und mehr, dann werdet ihr wahrscheinlich merken, wir m\u00fcssen mehr klassifizieren, wir m\u00fcssen mehr Datenpunkte, Attribute pro Produkt sammeln, wollen es auf mehr Kan\u00e4le ausrollen, wollen mehr Produkte, nicht nur KWI, sondern auch Longtail. Ich ich bin jetzt hier so rum, aber du nickst ein bisschen, also das geht dann wahrscheinlich klein los und wenn dann der Proof of Concept geschaffen wird, dann rollt ihr es weiter und weiter aus. Genau. Und das kommt nat\u00fcrlich auf den Kunden an, wenn es der Kunde eh nur in einem Land und mit einem Kanal aktiv ist, dann geht&#039;s wirklich flott. \u00c4hm, in der Regel sind die Kunden, die in mehreren L\u00e4ndern bei mehreren Kan\u00e4len aktiv sind, auch organisatorisch nicht die die agilsten Organisationen.<\/p>\n<p>Das hei\u00dft, da haben wir auch manchmal von deren Seite eher das Problem, dass das Tempo nicht entsprechend gehalten werden kann. Ich sag mal sozusagen andersrum. An uns liegt&#039;s nicht, wenn es mehr als 16 Wochen dauert. Okay. Und was versprecht ihr? Was kommt typischerweise raus, also in Umsatz Marchensteigerung? Was sind so die typischen Benchmarks, den man rechnen kann? Also Umsatz erreichen wir in der Regel \u00e4hm um die 8 oder 10 % \u00e4h Steigerung. Beim Gewinn 3 bis 5 % sind \u00fcbliche Hebel. \u00c4hm nat\u00fcrlich viel viel weniger h\u00e4ndische Arbeit bis gar keine h\u00e4ndische Arbeit. Und auch noch mal ein Punkt, den man nicht untersch\u00e4tzen darf, wir k\u00f6nnen nat\u00fcrlich den gesamten Produktalog regelm\u00e4\u00dfig bepreisen, was ja ohne ein Tool einfach unm\u00f6glich ist, dass man auch gerade im Longtail sich die Zeit nehmen kann, das Category Manager, um dort immer entsprechend aktiv zu sein.<\/p>\n<p>Ist denn dann die Einf\u00fchrung von der L\u00f6sung tats\u00e4chlich ist der gr\u00f6\u00dfte Gewinn ein besseres Pricing der Produkte oder die Effizienzsteigerung auf der Es kommt auf den Kunden an. Wir haben tats\u00e4chlich Kunden, die genau wissen, was sie machen wollen und auch aufgrund des Gesch\u00e4ftsmodells auch vielleicht gewisse Restriktionen haben. Gerade, wenn wir an den Bereich Direct to Consumer denken, da ist nat\u00fcrlich der Spielraum der Preisynamik und Differenzierung deutlich limitierter. Da zieht vor allem das Thema Preiskonsistenz und manuelle Arbeit wird reduziert deutlich st\u00e4rker. In dem Bereich Konsum Electronics im Handel ist das Thema manuelle Arbeit weniger wichtig. Jahr geht&#039;s wirklich darum noch mal den letzten Prozent oder halben Prozent Punkt Profit rauszuholen, weil es einfach ein Bereich ist mit sehr niedrigen Margen.<\/p>\n<p>Je niedriger die Marge, desto mehr \u00e4h rechnet sozusagen auch schon ein kleiner Hebel \u00e4hm hebt einen gro\u00dfen Effekt. \u00c4hm du hast mal in einem Vortrag \u00e4h\u00e4h gesagt \u00e4h habe ich mit mit mir gemerkt, dass Preiselastizit\u00e4t nicht die L\u00f6sung f\u00fcr Preisgestaltung allein ist. \u00e4h sehr provokativ, weil ich glaube auch gerade viele Pricer und gerade die irgendwie im Retail arbeiten, sehr sehr stark auf das Thema Preisela gucken. \u00c4hm sag doch mal, was du damit meinst. Genau, also mein mein Zitat, die Preiselastizit\u00e4t ist nicht der heilige Gral des Pricings. Warum sage ich das? Provokativ bewusst nat\u00fcrlich am Ende des Tages ist es nat\u00fcrlich ein ganz wichtiger Faktor und wir nutzen ihn nat\u00fcrlich auch. In der Theorie w\u00e4re die Preiselastizit\u00e4t die L\u00f6sung aller Probleme. \u00c4hm, aber nur dann, wenn ich in der Lage bin, alle relevanten Einflussgr\u00f6\u00dfen zu kennen.<\/p>\n<p>Und da kann man sich ja schon vorstellen, bei vielen Effekten, die vielleicht in der Konsumentenpsychologie im Kopf vorgehen, die werde ich nie in der Lage sein zu messen. Ich kann nat\u00fcrlich Wettbewerbspreise messen, ich kann Lagebestand messen, ich kann Trends in Google abgreifen, aber es wird immer Faktoren geben, die nicht gemessen werden kann. Und dann ist der n\u00e4chste Punkt ganz entscheidend, der vierte n\u00e4mlich habe ich dann auch am Ende gen\u00fcgend Fallzahl \u00e4h um aus diesen Daten etwas statistisch signifikantes ableiten zu k\u00f6nnen, weil je mehr Daten ich erfasse, desto desto kleiner werden quasi die Zellen, die ich \u00e4h bef\u00fcllt habe und desto schwieriger wird es nat\u00fcrlich dann auch ein statistisch signifikantes Ergebnis zu bekommen.<\/p>\n<p>Und deswegen ist die Elastizit\u00e4t in aller Regel nicht fl\u00e4chendecken f\u00fcr den vollen Katalog vorhanden, sondern deckt in der Regel nur einen gro\u00dfen Teil oder einen gewissen Teil des Katalogs ab. Vor allem nat\u00fcrlich die schneller drehenden SKUs. F\u00fcr den Rest kann man noch mit einer intelligenten und dynamischen Klusterlogik \u00e4h Elastizit\u00e4ten sch\u00e4tzen. \u00c4hm aber am Ende des Tages \u00e4hm ist die Elastizit\u00e4t einfach ein wichtiges Puzzelst\u00fcck im gesamten Preisingr\u00e4tsel, aber nicht die das alleinige Heilmittel. Glaubst du, wir kommen da irgendwann hin oder ist einfach aufgrund der gro\u00dfen Menge an SKUs und der der geringen, sag mal, Fallzahl, wie so ein Produkt gekauft oder auch gesucht wird, wird es ein wie die Suche nach dem heiligen Gral ein ewiger \u00e4h Wettlauf sein, der der nie erreicht wird? Ich glaube tats\u00e4chlich Letzteres. Ich erwarte da auch nicht die gro\u00dfen Wunder durch k\u00fcnstliche Intelligenz.<\/p>\n<p>In meinen Augen sind die gr\u00f6\u00dften Disruptionen durch KI in Bereichen, wo ich mit Bildern und Sprache arbeite, sehr stark, weil das fr\u00fcher eben nicht m\u00f6glich war, damit zu agieren. Pricing ist ein Bereich, der sehr stark mit strukturierten Daten arbeiten kann, mit Zahlen, die vorhanden sind. Deswegen ist sozusagen der Disruptionsgrad \u00e4hm naturgem\u00e4\u00df etwas geringer. Nichtsdestotrotz eben, wenn es darum geht, neue Trends aufzugreifen, eben Google \u00e4h Search Information abzugreifen, ist es auf jeden Fall schon noch mal eine M\u00f6glichkeit noch granularer und noch mehr Einflussfaktoren zu erh\u00f6hen.<\/p>\n<p>Aber genau am Ende des Tages aufgrund des des Long Tals und der langsamen Drehzahlen eines neu gelisteten Artikels, wo ja noch niemand genau wei\u00df, wie der Konsument drauf reagiert, es wird nie eine volle Coverage geben, weswegen wir in meinen Augen einfach immer einen multimodalen Ansatz im Pricing brauchen, eine Mischung aus KI und Regeln aus Elastizit\u00e4t und Lagerbestand und minimalen Floor Prices aufgrund der Kosten. Das wird immer ein Mix Max Mischmasch aus diversen Themen sein m\u00fcssen. Jetzt hast du ja vorhin gesagt, dass viele auch Elektronikh\u00e4ndler \u00e4h Quicklizard nutzen. \u00c4hm klar, da habe ich vielleicht auch ein bisschen l\u00e4ngere Produktlebenszyklen. Wenn ich jetzt an Konsolen denke oder Handys oder \u00e4h Laptops, dann sind die wahrscheinlich so ein paar Jahre immer bevor sie ihr Jahres oder ihr Lebensendzyklus erreicht haben.<\/p>\n<p>Du hast aber auch gesagt, dass ihr in der Fashionindustrie arbeitet, wo die Halbzyklen ja deutlich k\u00fcrzer sind und das, was im Fr\u00fchjahr hip ist, ist im Herbst dann schon wird schon wieder g\u00fcnstig abverkauft. Und glaube ich gerade es gibt ja auch noch, wenn man es noch weitertreibt, viele virale Trends, ne? Jetzt hat wir gerade hier diesen Dubai Schokoladenhype \u00e4h wo pl\u00f6tzlich die Preise hochschie\u00dfen f\u00fcr Backlava Schokolade. \u00c4hm in wie weit schafft man denn auch solche, sag mal Trends aufzugreifen und vielleicht auch noch mal so das Thema Customer Acquisition Costs mit Customer Lifetime Value, also Inbound, Outbound sozusagen vom Pricing mit zu integrieren, was sich ja sehr sehr schnell und sehr dynamisch ver\u00e4ndern kann. Das waren jetzt viele Subfragen in einer Frage. Gro\u00df Frage.<\/p>\n<p>Ich fange mal an mit \u00e4hm dem Thema Produktinnovation, Konstantortiment versus ONOF Assortment oder irgendwie tempor\u00e4r im Assortment. \u00c4hm konstant Sortiment ist nat\u00fcrlich gut, weil da kann ein Algorithmus lernen und da k\u00f6nnen entsprechende Elastizit\u00e4ten und andere Modelle sich komplett austoben. Wechseln das Sortiment, da kommt jetzt immer drauf an. Also, wir haben jetzt mal, ich stell mir jetzt so ein so ein Topseller wie das iPhone vor. Da ist es durchaus sinnvoll, dass ich h\u00e4ndisch im Zweifel zuordne. Das ist das Nachfolgemodell von diesem Vorg\u00e4ngermodell und ich unterstelle, dass die die Metriken, die diesen Artikel beschreiben, \u00e4hm vermutlich \u00e4hnlich sein werden. Ich gebe sozusagen dem Artikel einen Credit und unterstelle, der wird \u00e4hnlich performen wie der Altartikel.<\/p>\n<p>Und damit gebe ich den den ganzen Algorithmen einen Vielleicht an der Stelle auch ganz kurz erw\u00e4hnt, was bei uns immer der Start ist. \u00c4hm f\u00fcr jedes f\u00fcr die meisten Projekte ist eine Artikelsegmentierung, wo wir im Hintergrund 20 Metriken berechnen, anhand derer wir absch\u00e4tzen k\u00f6nnen, ob sich um einen Leuchtturmartikel, ein KWI, ein Eckartikel handelt, wo eben die Preissensitivit\u00e4t extrem hoch ist und der super wichtig f\u00fcr die Preiswahrnehmung auch ist oder das Gegenteil den Profit Generator. Und diese 20 Metriken, sei es die Kosten f\u00fcr den Online Traffic, sei es eben die Warenkorbosition, erster zweite oder dritte Artikel im Warenkorb, sei es der Lifetime Value, all diese Metriken erheben wir \u00fcber die Zeit. Und das w\u00e4ren z.B. Metriken, die wir in so einem Fall auf das neue iPhone transferieren w\u00fcrden unter der Annahme, dass es vermutlich, was diese Charakteristika angeht, \u00e4hnlich geht.<\/p>\n<p>Und dann wird dieser dieser Scoring Modell alle \u00e4hm 4 F Wochen aktualisiert und lernt dann quasi von der Realit\u00e4t und stellt fest, haben wir vielleicht \u00fcbersch\u00e4tzt, l\u00e4uft doch nicht so gut, kommt nicht so gut an. Das vielleicht an bei dem Thema, wie geht man mit dem Wechsel Assortment um? \u00c4hm beim Fashion Bereich jetzt vielleicht noch mal, wo ich das jetzt nicht f\u00fcr jeden Rock und jede Hose eins zu eins mappen kann, da haben wir ja eh noch mal die Sondersituation, dass es durchaus ja gelerntes Verhalten vom Konsumenten ist, dass ich zum Ende der Saison einen Abverkauf habe, gibt&#039;s den den Summersale und den Wintersale.<\/p>\n<p>Und das ist nat\u00fcrlich das Paradeeinsatzgebiet f\u00fcr eine eine Clearance \u00e4h oder Markdown Automatisierung, die dann ja sehr kurzfristig auch lernt, wo ich reingehen kann und sage aufgrund der Saisonalit\u00e4tskurve der Subkategorie, ich wei\u00df, wie generell sich Kleider im Laufe der des gezeilten Verlaufs verhalten, dann wird es wahrscheinlich bei diesem schwarzen Kleid genauso sein wie bei dem roten Kleid letztes Jahr kann ich schon mal sagen, wann ich aktiv werden muss und dann ist der Algorithmus wiederum sehr sensibel und sensitiv auf die kurzfristige \u00e4hm Ver\u00e4nderung. der Nachfrage.<\/p>\n<p>Das hei\u00dft, ich unterstelle eine gewisse Discountkurve und aktiviere sie entsprechend und jede Woche lernt der Algorithmus aus der Konsumentenreaktion, ob die ob der der Nachfrage Boost von 20% Rabatt so gro\u00df wie vorher gesagt ist oder schw\u00e4cher und wenn schw\u00e4cher, damit in der n\u00e4chsten Woche nachgebessert, entweder fr\u00fcher oder st\u00e4rker wieder diskontiert. Das hei\u00dft, f\u00fcr dieses Sortiment k\u00f6nnen wir sehr gut mit kurzfristigen Algorithmen arbeiten, die dann sozusagen kompensieren, dass die die lange Erfahrung f\u00fcr den einzelnen Artikel nicht existiert, bzw. die lange Erfahrung wird von der Kategorie vererbt und die kurzfristige Adjustierung wird durch entsprechenden kurzfristigen Algorithmus \u00e4h eingeleitet. Okay, also super spannend auch gerade wie die \u00e4h verschiedenen Algorithmen zusammenwirken \u00e4h und zu unterschiedlichen vielleicht Zielen.<\/p>\n<p>\u00c4hm ich habe noch so zwei drei Fragen, die ich gerne loswerden w\u00fcrde, weil wir glaube ich so langsam schon Richtung Zielgerade \u00e4h schielen. Aber die eine, die ich nat\u00fcrlich fragen muss, du hast vorhin gesagt ich glaube 6 bis 8, nee, 8% grob Umsatzsteigerung plus minus sind da m\u00f6glich. \u00c4hm was kostet denn am Ende Quick Lizard? \u00c4h wie bepreist ihr denn eure L\u00f6sung \u00e4h um da auch kompetitiv zu Genau. So wir wir unser Preis setzt sich aus diversen Komponenten zusammen oder bz diverse Komponenten treiben den Preis. Das ist zum einen \u00e4hm also en geht&#039;s um den Preis den Zyklen. Das hei\u00dft wie oft wird bepreist, f\u00fcr wie viele Artikel und in wie vielen Kan\u00e4len. Das hei\u00dft, das sind die drei Faktoren, die f\u00fcr uns ja auch im Hintergrund letztendlich die die Rechenpower bestimmen und wie oft ich quasi Preise rechnen muss, \u00e4h wie differenziert auf die Kan\u00e4le und eben f\u00fcr wie viel Artikel.<\/p>\n<p>Das sind die drei Hauptfaktoren, die unser unsere Lizenzgeb\u00fchr bestimmen. Und dann sind es \u00fcblicherweise keine Ahnung Jahresvertr\u00e4ge \u00e4h die dann kontinuierlich sind oder wenn ich jetzt mein Land anschalte, dann wird&#039;s mehr und wenn ich neue Produkte reinkriege, wird es auch noch mal ein bisschen mehr oder weniger, je nachdem. Also genau. Genau. Das funktioniert nat\u00fcrlich jetzt auch nicht wie so ein blinder Algorithmus. Das wird nat\u00fcrlich in mit dem Kunden in R\u00fccksprache gestaltet und wir erkl\u00e4ren am Anfang immer, was sozusagen das das maximale was passieren kann. Wir wissen ja, wie viel Artikel, wie viel Kan\u00e4le im besten Fall f\u00fcr diesen Kunden bepreist werden k\u00f6nnen und dann entscheiden wir uns aber auch vielleicht f\u00fcr einen POC, der etwas kleiner geschnitten ist. Das hei\u00dft, der Kunde tappt da jetzt nicht in einen \u00e4h in eine Flatrad Falle hinein \u00e4hm oder andersrum.<\/p>\n<p>Hat jetzt kein Payeruse Bias sozusagen, aber das ist die Mechanik Okay. Und wie entscheide ich mich dann als \u00e4h H\u00e4ndler oder potenzieller Kunde zwischen Make or buy? Also, ob ich jetzt mein Excel Tool fortf\u00fchre \u00e4h oder ob ich dann \u00e4h doch eine professionelle Software nutzen will. Das ist eine spannende Frage, weil in meinen Augen muss es gar nicht make or buy sein, sondern es kann eigentlich auch Make and buy sein. Und das ist letztendlich genau wieder das Thema offene Plattform. \u00c4hm und auch der Grund, warum ich von von der Beratung weg bin und gesagt habe, ich m\u00f6chte eine Software machen. Es gibt einfach viele Bereiche bei einem Pricing Tool, die muss ich nicht neuer finden und die sind auch kein USP. Ich brauche ein Userinface, das nat\u00fcrlich spezifisch auf die Branche passt und auf Handel passt.<\/p>\n<p>Ich brauche ein Governance Modell, ich brauche Freigabeprozesse, ich brauche API, ITnellen, Upload Interfae, die muss ich nicht neuer finden, weil dadurch werde ich nicht mehr Umsatz oder mehr Profit generieren als H\u00e4ndler. Und das ist ein Ding, was ich durchaus sinnigerweise immer auf the Shelf von einer guten Software nutzen kann. Und wenn es dann darum geht, genau zu definieren, wie jetzt der Preis meiner Artikel optimiert werden soll, eben die Artikelsegmentierung und f\u00fcr die einzelnen Segmente dann die Algorithmik, ist es eher der Wettbewerb, ist es eher eine Profitmaximierung, ist es eher eine Das ist dann sozusagen meine meine Magic meine Magic Source, die ich dann reinbringen m\u00f6chte.<\/p>\n<p>Und das ist der Bereich, wo wir eben viele \u00e4hm Wortmittel schon mitbringen und wo dann der Kunde im Zweifel auch Make innerhalb unserer Plattform machen kann, indem man eben seinen eigenen Python Code entwickelt und dann noch mal ganz spezifisch seine eigene Strategie dort Okay, also viel Input kommt nat\u00fcrlich von der Organisation, aber ich glaube die Secret Source, die ist sehr schwer nachzubauen, habe ich so das Gef\u00fchl. Und \u00e4h wenn jeder H\u00e4ndler seine eigenes Software baut, ich glaube gro\u00dfe machen das. \u00c4h wei\u00df nicht, so ein Zalando, glaube ich, macht sehr sehr viel intern mit eigenen L\u00f6sung. Ich glaube auch Amazonen, aber ich sag mal so, die etwas kleineren, die immer noch sehr sehr gro\u00df sind und viele 100 Millionen umsetzen, da glaube ich ist wahrscheinlich der Sweet Spot bei euch dann auch \u00e4hm so wie ich das verstanden habe, bei den Referenzkunden, die du genannt hast. Absolut.<\/p>\n<p>Und selbst bei den, ich sag mal ohne den Namen zu nennen, wir sind in in sehr sehr weit fortgeschrittenen Gespr\u00e4chen mit einem der Top drei H\u00e4ndler weltweit. Selbst da ist die \u00dcberlegung nicht ausgeschlossen zu sagen, warum m\u00fcssen wir eben den die Standard Ingredients neuer finden? \u00c4hm wir k\u00f6nnen ja uns dann immer noch beim Algorithmus austoben, aber das ganze UI in der Preising Software, das muss ja nicht noch mal neu erfunden werden. Ja, super, wir sind quasi schon durch, aber ich entlasse dich nat\u00fcrlich nicht mit unserer letzten Standardfrage. Im Pricing Fail hast du vorhin schon geliefert mit dem O2 Tarif. \u00c4h, aber ein Preis der Woche hat den sonst noch ein Preis besonders \u00e4h ins Auge gesprungen in den letzten Wochen?<\/p>\n<p>Es ist jetzt schon eine kleine Weile her, aber daf\u00fcr ums plakativer und \u00e4h wahrscheinlich auch ein Dauerbrenner als Witz in der Pricing Community, die die Black Fridays bzw. die Black Week mittlerweile ja schon und auch ein guter Grund, warum mittlerweile ja Omnibus Compliance erfunden wurde, aber der Klassiker, der Preis, der bleibt gleich, der Preis, der bleibt gleich. Dann kommt irgendwie \u00e4hm der Black Friday und auf einmal \u00e4hm bleibt der Preis immer noch gleich, aber wird beworben als w\u00e4re jetzt besonders g\u00fcnstig, indem man einen imagin\u00e4ren \u00e4h erh\u00f6hten Preis erfindet. Und das finde ich nach wie vor ein sehr passendes Beispiel, warum die Omnibus Compliance in Europa eine sehr sinnvolle Richtlinie ist und dass am Ende des Tages ja auch der Konsument nicht dumm ist, entsprechend Preis Fairness und diese Themen sind nat\u00fcrlich absolut Ja, absolut.<\/p>\n<p>Wir haben so eine kleine WhatsAppgruppe mit den Berlin Pricing Friends. Also alle H\u00f6rer da drau\u00dfen aus Berlin, die die noch nicht Teil der Gruppe sind, meldet euch gerne mal bei mir. Da haben wir eine weh Diskussion vor ein paar Wochen gef\u00fchrt, wie man das optimal umsetzt, die Omnibus Compliance in der Kommunikation und was best practice sind, was legal m\u00f6glich ist und nicht. \u00c4hm, also da, wer Interesse hat, melde sich gerne auch alle, die vielleicht nicht aus dem Retail kommen. Judi, also vielen Dank erstmal f\u00fcr Rede und Antwort Fabi undan Urich zu Quick Lizard. \u00c4hm, wer jetzt unbedingt eine Pricing Software ins in bei sich \u00e4h initiieren will oder sich einfach mal ein bisschen informieren will, wie kann er dich denn am besten erreichen? \u00c4hm, \u00fcber LinkedIn auf jeden Fall. \u00c4h, wie macht ihr das? \u00dcblicherweise? Gibt dir da die E-Mailadresse raus? Schon oder macht ja Sinn?<\/p>\n<p>Wei\u00df du nicht, wie du willst, was du hier teilen willst. Wir sind ja unter uns, aber wahrscheinlich ist LinkedIn auch einer der ersten Wege \u00fcber LinkedIn oder ganz einfach nat\u00fcrlich. \u00e4hm da auch nat\u00fcrlich gerne jederzeit anpingen und wir freuen uns \u00fcber jeden Austausch zum Fachsimpeln \u00e4h oder um eine Demo zu geben nat\u00fcrlich. \u00c4hm genau einfach. Und jetzt fragen sich nat\u00fcrlich alle H\u00f6rer, warum eigentlich Quick Lizard? Wo kommt der Name her? Das kommt tats\u00e4chlich noch aus den den alten Zeiten des Price Crawlings, wo der Lizard, der die Farbe wechseln kann, daher ganz unauff\u00e4llig, aber schnell die entsprechenden Webseiten abgecrawlet hat und die Wettbewerbspreise gesammelt hat. Und wir fanden aber die Metapher passt nach wie vor gut, weil schnell sind wir nach wie vor in der Implementierung, deswegen haben wir den Begriff stehen lassen.<\/p>\n<p>Ein Quick Chamion fast schon dann. Super. Also Fabian, sch\u00f6n, dass du da warst. Hat viel Spa\u00df gemacht und auch viel gelernt. Ich hoffe, alle anderen haben das auch getan. \u00c4hm und \u00e4h genau, ich kann nur wie immer die die Werbung machen f\u00fcr n\u00e4chste Woche, jeden Donnerstag um Uhr die neue Folge. Wenn ihr nichts verpassen wollt, dann dr\u00fcckt doch auch gerne mal bei Spotify oder Apple Podcast auf die Glocke, dann werdet ihr auch regelm\u00e4\u00dfig erinnert, ohne das hier von mir h\u00f6ren zu m\u00fcssen. Und insofern vielen Dank an alle auch da drau\u00dfen und ich hoffe, wir h\u00f6ren uns n\u00e4chste Woche wieder. Das war der Pricing Friends Podcast f\u00fcr diese Woche, eine Produktion der Axel Springer High GmbH. Wenn dir Pricing Friends gef\u00e4llt, abonniere uns und verpass nicht unsere n\u00e4chste Folge. Hast du Fragen oder Themenvorschl\u00e4ge? Mail uns. Wir freuen uns \u00fcber dein Feedback.<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Diskutieren Sie mit Pricing Friends-Moderator Dr. Sebastian Voigt und Dr. Fabian Uhrich, CPO von Quicklizard, \u00fcber die Zukunft der Pricing-Software und innovative Strategien.<\/p>","protected":false},"author":30,"featured_media":21446,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","footnotes":""},"categories":[61],"tags":[56],"blog_author":[],"class_list":["post-20775","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-resources-video","tag-resources"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/quicklizard.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20775","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/quicklizard.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/quicklizard.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/quicklizard.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/30"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/quicklizard.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=20775"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/quicklizard.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20775\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":23242,"href":"https:\/\/quicklizard.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20775\/revisions\/23242"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/quicklizard.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/21446"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/quicklizard.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=20775"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/quicklizard.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=20775"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/quicklizard.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=20775"},{"taxonomy":"blog_author","embeddable":true,"href":"https:\/\/quicklizard.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog_author?post=20775"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}