Preis-Optimierung
und wie es Ihrem B2B-Geschäft helfen kann zu wachsen
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Excel und manuelle Preisoptimierungen reichen einfach nicht aus
B2B-Märkte sind zunehmend komplexer geworden. In der Vergangenheit konnte die genaue Preisgestaltung für einige wenige Produkte mithilfe einer Tabellenkalkulation erfolgen. Aber was passiert, wenn Sie Tausende von Produkten, Regionen, Branchen und Kundensegmenten haben? Wenn Sie nicht für jede einzelne Situation den richtigen Preis festlegen, können Sie Ihr Unternehmen einem ernsthaften Margenverlust aussetzen. Preisoptimierungssoftware hilft Ihnen, den richtigen Preis festzulegen und Ihre Ziele zu erreichen.

Was ist Preisoptimierung?
Preisoptimierung ist der Prozess der Verwendung von Daten von Kunden und dem Markt, um die Ergebnisse verschiedener Preisstrategien vorherzusagen. Dies hilft dabei, den effektivsten Preis zu generieren, um den Umsatz oder die Rentabilität zu maximieren. Um Umsatz, Bindung und Wachstum auszugleichen, müssen Sie verstehen, wie viel Ihre Kunden bereit sind zu zahlen.
Erfahren Sie von unserem Chief Evangelist, Gabriel Smith, die spezifischen Vorteile der Optimierungs- und Management-Software von Pricefx.
Die Zahlungsbereitschaft (Willingness to Pay, WTP) ist der maximale Preis, zu dem Ihre Kunden wahrscheinlich kaufen werden. Sie ist ein entscheidender Faktor für die Festlegung des besten Preises und gleichzeitig für die Erreichung von Unternehmenszielen wie die Erhöhung der Gewinnspanne, das Kundenwachstum oder beides. In der Vergangenheit war es schwierig, den WTP zu berechnen, da dazu eine Vielzahl von Transaktions- und Testmarktdaten erforderlich war. Mit den neuen Fortschritten in der Künstlichen Intelligenz (KI) hat sich dies geändert.
Lesen Sie weiter um zu erfahren, welchen ROI Sie mit Preisoptimierungssoftware erwarten können.






Wie maschinelles Lernen bei der Preisoptimierung hilft
KI hilft Ihnen, die Beziehung zwischen Ihrer Preisstrategie, der Strategie Ihrer Wettbewerber und der Zahlungsbereitschaft Ihrer Kunden zu verstehen. Einfach ausgedrückt: Sie gibt Ihnen eine Kundenperspektive, indem sie vorhersagt, was Ihre Kunden bei einer Preisänderung tun werden.
Maschinelles Lernen (ML), ein Teilbereich der KI, erstellt ein Softwaremodell Ihres Marktes, das getestet und verbessert werden kann. Diese Marktsimulation ermöglicht es, komplexere Strategien zu erforschen und umzusetzen. Die Modelle integrieren kontinuierlich neue Informationen, um aufkommende Trends und Kundenwünsche aufzudecken. Der größte Unterschied zwischen der AI-Pricing-Lösung von Pricefx und der Konkurrenz ist der Kontrollfaktor. Mit unserer Lösung können Sie die Variablen so anpassen, dass sie das aktuelle Geschehen widerspiegeln.






Vorteile einer AI-Pricing-Lösung für Ihr Unternehmen
Es gibt eine Reihe von Vorteilen einer KI-Lösung zur Preisoptimierung. Durch die Automatisierung des Prozesses ist weniger manuelle Arbeit für die Preisberechnung erforderlich. Dies beschleunigt die Entscheidungsfindung und sorgt für mehr Konsistenz und Genauigkeit bei der Preisgestaltung im gesamten Unternehmen. Die größten Gewinne sind jedoch bei den Geschäftszielen zu verzeichnen. Eine Studie hat ergeben, dass Unternehmen, die eine Preisoptimierungssoftware einsetzen, ihren Jahresumsatz um mehr als das Vierfache steigern konnten.
Eine robuste Lösung zur Preisoptimierung kann Ihrem Unternehmen helfen:
- Maximieren Sie Volumen und Umsatz
- Rentabilität erhöhen
- Langfristiges Wachstum vorantreiben
Erfahren Sie mehr darüber, wie Unternehmen KI für die Preisgestaltung nutzen.



Haben Sie Fragen zur Preisoptimierung und wie sie Ihrem Unternehmen helfen kann?
FAQs zur Preisoptimierung
Wie hilft maschinelles Lernen bei der Preisoptimierung?
Mit Preisoptimierungslösungen können Unternehmen vorhersagen, wie Käufer auf verschiedene Preispunkte und Preismodelle reagieren werden. Diese Optimierungsmodelle nutzen maschinelles Lernen und Tools der künstlichen Intelligenz, um Anfangspreise, Aktionspreise, Rabattpreise und Ersatzpreise festzulegen.
Warum ist eine Preisoptimierung im B2B notwendig?
Die Preisoptimierung hilft B2B-Unternehmen, den richtigen Preis für jede einzelne Situation festzulegen - ein Prozess, der manuell extrem schwierig wäre. Beispielsweise gibt es viele Möglichkeiten, wie ein Unternehmen Preise festlegt: Liste, Matrizen oder Tiers, Kundenvereinbarungen, Spot-Verhandlungen, Overrides, etc. Fügen Sie mehrere Produktlinien und komplexe Produktkonfigurationen hinzu, und Sie haben ein zusammenhängendes Netz von Komplexität.
Welche Daten benötige ich für die Preisoptimierung?
Sie benötigen insbesondere Modelle des maschinellen Lernens und Schlüsselkomponenten der Preisoptimierung. Außerdem benötigen Sie verschiedene Arten von Informationen (strukturierte und unstrukturierte Daten), um genaue Marktsimulationen zu erstellen, darunter:
- Kundeninformationen - wer sie sind, was sie gekauft haben, Bewertungsergebnisse und Feedback
- Beschreibungen von Produkten und Dienstleistungen - Produktdetails, Fotos, Herstellungs- und Anschaffungskosten
- Transaktionsdaten - wer hat was gekauft und für wie viel
- Ereignisdaten - Kaufwege
- Externe Daten - Markttrends, Saisonalität, Wetter, etc.
- Wettbewerb - Preise für ähnliche Produkte, falls verfügbar
Was ist der Unterschied zwischen Preisoptimierung und dynamischer Preisgestaltung?
Der Hauptunterschied besteht darin, dass die Preisoptimierung mit vielen verschiedenen Preisstrategien verwendet wird, um Unternehmensziele zu erreichen, während die dynamische Preisgestaltung nur eine Art von Preisstrategie ist. Bei einer dynamischen Preisstrategie legen Unternehmen flexible Preise für ihre Produkte oder Dienstleistungen fest, die sich an der aktuellen Marktnachfrage orientieren oder an die Preise der Wettbewerber angepasst werden.
Wie optimiere ich meine Preisgestaltung?
Um den richtigen Preis für Ihr Produkt zu finden, einen, der den Wert für Ihre Kunden und den Gewinn für Sie maximiert, müssen Sie damit beginnen, das Verhalten Ihrer Kunden zu verstehen. Der Einsatz von KI-gestützter Preisgestaltungssoftware hat einige Vorteile. Sie kann Ihnen dabei helfen, herauszufinden, wie viel Ihre Kunden zu zahlen bereit sind. Diese Daten können aus Kundenrezensionen, Abwanderungsraten, demografischen Daten, Umfragen usw. stammen.
Sobald die Zahlungsbereitschaft für jedes Ihrer Kundensegmente berechnet ist, werden Preisziele und -beschränkungen festgelegt. Auf diese Weise wird ein Rahmen geschaffen, der auf die übergeordneten Unternehmensziele abgestimmt ist. Anhand dieser Daten werden optimale Zielpreise festgelegt und umgesetzt. Die Preisgestaltung ist ein fortlaufender Prozess, was bedeutet, dass Sie Ihre Preise ständig überwachen, die Ergebnisse überprüfen und Anpassungen vornehmen müssen.
Was ist der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz (KI)?
KI spricht von Computerprogrammen, die die menschliche Intelligenz nachahmen und dabei Logik, Wenn-Dann-Regeln, Entscheidungsbäume und maschinelles Lernen verwenden. Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI. Es ermöglicht es Maschinen, sich bei Aufgaben mit Erfahrung zu verbessern.
Warum muss ich meine Kunden segmentieren, um die Preisgestaltung zu optimieren?
Es geht um den Gewinn. Die Optimierung beginnt mit der Segmentierung Ihres Kundenstamms. Ohne Segmentierung hätten Sie nur einen Preis und nur einen Gewinn. Wenn Sie Ihre Preise segmentieren und differenzieren, können Sie Ihr Endergebnis potenziell steigern. Mithilfe von maschinellem Lernen können Sie Ihre Segmente und deren Zahlungsbereitschaft ermitteln.
Der Preisoptimierungsprozess
1. Daten eingeben & Preissegmente definieren
Sammeln Sie verschiedene Arten von Daten (Kunden-, Produkt-, Transaktionsdaten usw.)
2. WTP pro Preissegment berechnen
Verstehen Sie die Faktoren, die die Zahlungsbereitschaft beeinflussen.
3. Definieren Sie Ziele und Beschränkungen
Legen Sie Regeln und Beschränkungen fest, um die Preisgestaltung an den Unternehmenszielen auszurichten.
4. Optimalen Zielpreis berechnen
Optimieren Sie die Preis-/Abschlussführung pro Preissegment.
5. Ergebnisse analysieren & anpassen
Überprüfen Sie die Ergebnisse und schlagen Sie Änderungen bei der Segmentierung und Optimierung vor.
Die vier Arten von Preisoptimierungen
Eine KI-Lösung für die Preisgestaltung kann Sie auf vier verschiedene Arten bei der Optimierung der Preisgestaltung unterstützen.



1. Preisgestaltung für ein einzelnes Produkt
Die Einzelproduktpreiskalkulation berechnet die Nachfragekurven für jedes Produkt auf dem Markt. Die Nachfragekurve ist die prognostizierte Verkaufsmenge für jeden Preispunkt. Diese Prognosen können dazu verwendet werden, Preise festzulegen, die den Umsatzzielen entsprechen, sowie optimale Aktionsrabatte festzulegen. Darüber hinaus können sie Ihnen helfen, den Gewinn einer ganzen Kategorie zu maximieren, indem Sie den Preis eines einzelnen Artikels ändern.






2. Reaktion Preisgestaltung
Reaction Pricing sagt die beste Reaktion auf den Preisnachlass eines Wettbewerbers voraus. In der Regel ist eine Preisanpassung in diesem Szenario selten die beste Reaktion. Die Konkurrenten sind unterschiedlich, und eine Angleichung führt eher dazu, dass bestehenden Kunden, die möglicherweise teurere Artikel in Erwägung ziehen, Umsätze weggenommen werden.






3. Multi-Produkt-Portfolio Preisgestaltung
Multi-Produkt-Portfolio-Pricing kann Ihnen helfen, die Rentabilität über ein Portfolio von Produkten zu erhöhen, ohne Kunden oder Marktanteile zu verlieren. Es kann uns zum Beispiel sagen, dass wir den Preis eines Artikels erhöhen und gleichzeitig den Preis eines anderen senken sollen, um unseren Gewinn bei demselben Kunden zu erhöhen, ohne die Konkurrenz zu beeinträchtigen.






4. Strategische Preisgestaltung
Langfristig möchten Sie, dass Ihre Preisgestaltung dem entspricht, was Ihr Kunde als Wert Ihrer Marke im Vergleich zu Ihren Wettbewerbern wahrnimmt. Diese strategische Preisgestaltung ist wie kostenloses Geld. Die Rentabilität jeder Produktlinie wird steigen, ohne dass Sie einen Preiskrieg beginnen müssen.



Dank der jüngsten Fortschritte im Bereich Big Data sind diese vier Arten der Preisoptimierung zugänglicher denn je.
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