Dynamic Pricing – Teil 2

Über eine saubere Datenbasis zum Dynamischen Preismanagement

| Autor / Redakteur: Lutz Röllig / Georgina Bott

Anpassungsfähige Preise – der Spagat zwischen Preisen, die für den Kunden attraktiv sind und sich trotzdem für das Unternehmen rechnen, gelingt am besten mit einer Preisstrategie, die an die aktuelle Marktsituation angepasst ist.
Anpassungsfähige Preise – der Spagat zwischen Preisen, die für den Kunden attraktiv sind und sich trotzdem für das Unternehmen rechnen, gelingt am besten mit einer Preisstrategie, die an die aktuelle Marktsituation angepasst ist. (Bild: gemeinfrei / CC0)

Für erfolgversprechendes Preismanagement sind vollständige und verlässliche Daten unabdingbar. Diese Daten zu strukturieren, nach klar definierten Regeln zu erheben und zusammenzuführen ist die Basis für datengetriebene und faktenbasierte Entscheidungen.

Im ersten Beitrag der dreiteiligen Reihe „Dynamic Pricing“ geht es um das Potenzial einer dynamischen Preisstrategie und was genau dahinter steckt. Im zweiten Teil erfahren Sie nun, warum Lösungen für ein effizientes Datenmanagement gar nicht so kompliziert sind, wie Sie vielleicht denken.

Mit intelligenter Preissetzung wettbewerbsfähig bleiben

Dynamic Pricing – Teil 1

Mit intelligenter Preissetzung wettbewerbsfähig bleiben

20.04.18 - Mit zunehmender Preistransparenz im Web wird die Preisgestaltung im E-Commerce immer komplizierter. Produkte müssen so bepreist werden, dass sie auf der einen Seite für den Kunden attraktiv sind und auf der anderen Seite ausreichend Marge bieten. lesen

Verknüpfen der Daten und eine transparenten Umgebung als Voraussetzung

Um die Potenziale von Dynamic Pricing monetarisieren zu können, müssen Unternehmen umdenken. Ein aussagekräftiger Benchmark lässt sich längst nicht mehr mit Excel-Tabellen und Co. erzielen. Sie benötigen moderne Tools zur Datensammlung, -systematisierung und -auswertung. Das beginnt intern bei den Stammdaten, also der Basis eines jeden E-Commerce-Unternehmens und endet bei externen „Data as a Service-Lösungen“ zum automatisierten Preis-Benchmark mit den Wettbewerbern.

Zur Verknüpfung der Daten und zur Schaffung einer transparenten Umgebung nutzen immer mehr Online-Händler und Hersteller intelligente Software-Lösungen, die mit lernenden Matching-Algorithmen arbeiten. Unternehmen, die solche Lösungen einsetzen, profitieren in mehrfacher Hinsicht: Zum einen entfällt der interne Aufwand für eine manuelle Überprüfung und Zuordnung der Daten. Besonders in Bereichen mit hoher Dynamik lassen sich die Anpassungen an sich ständig ändernde Bedingungen drastisch reduziert werden.

Darüber hinaus ergibt sich je nach Anwendungsfall des Matchings ein zusätzlicher individueller Nutzen: Taucht beispielsweise ein und dasselbe Produkt mehrmals unter verschiedenen Namen im eigenen System auf, ist eine saubere Lösung gefragt. Datendupletten können bereits beim Einspeisen der Daten in die Datenbank entstehen, wenn Produkte bei Lieferanten eine uneinheitliche Beschreibung haben. Einmal schreibt sich der Drucker „Hewlett-Packard Drucker“ ein anderes Mal „HP Drucker“. Wird der Drucker in verschiedenen Ausführungen angeboten – beispielsweise einmal mit WiFi, einmal ohne, einmal in schwarz, einmal in weiß – und hat dabei zusätzlich dieselbe Artikelnummer, erschwert sich die Identifizierung des Produkts enorm. Das Schlimmste, was einer Datenbank mit geringer Qualität passieren kann: Sowohl dem Kunden als auch dem Produktmanager wird angezeigt, dass der HP-Drucker nicht mehr im Shop erhältlich ist. Der Kunde wechselt daraufhin den Anbieter und der Manager bestellt neue Ware nach, obwohl der Drucker noch im Lager steht – eben nur unter einer anderen Bezeichnung in der Datenbank.

Mit der entsprechenden Matching-Software lässt sich dieser Fauxpas einfach vermeiden. Die Produktbezeichnungen können schnell auf „HP Drucker“ standardisiert, alle fehlenden Attribute hinzugefügt und falsche Bezeichnungen wie „Hewlett-Packard-Drucker“ gelöscht werden. Der Nutzen für den Online-Shop zeigt sich in einer höheren Kundenzufriedenheit und steigenden Verkaufszahlen und Einkäufer erhalten einen schnelleren Überblick über vorhandene Lagerbestände und können die Einkaufspreise verschiedener Lieferanten trotz unterschiedlicher Bezeichnungen einfach vergleichen. Ist Ihre Datenbank erst einmal bereinigt, dann lassen sich beim externen Matching die Daten der eigenen Produkte mit den Daten anderer Online-Shops vergleichen – damit ist der Weg zum Dynamischen Preismanagement geebnet.

Definieren Sie, welche Marktposition sie anstreben

Automatisierte Preismanagement-Lösungen beziehen die Daten der Wettbewerber so in die Preissetzung mit ein, dass die individuelle Preisstrategie des Unternehmens umfassend umgesetzt wird. Definieren Sie dafür anhand klarer mathematischer Regeln, welche Positionen Sie im Markt anstreben. Während unserer jahrelangen Arbeit mit führenden Onlinehändlern kristallisierten sich folgende Strategien für die einzelnen Artikel-Segmente heraus:

  • Ihre Top-Artikel gilt es aggressiv auf Umsatz zu optimieren. Für diese Artikel kennt Ihr Kunde bereits den Marktpreis. Wir empfehlen also, den für Sie günstigsten Marktpreis anzustreben. Pricing-Regel: unterbiete Platz 1 um einen Cent.
  • Für die Artikel im Segment „Mitte“ sind Volatilität und Gesamtabsatz niedriger als bei den Top-Artikeln. Streben Sie es deshalb an, Zweitgünstigster im Markt zu werden. Pricing-Regel: Unterbiete Platz 2 um einen Cent.
  • Ihre Artikel aus dem Segment „Schläfer“ haben eine hohe Bedeutung für den Markt, aber derzeit eine geringe für Ihr Unternehmen. Um verdeckte Potenziale für Ihr Unternehmen zu heben, bietet es sich an, diese Artikel ebenfalls auf Umsatz zu optimieren und den gleichen Preis wie der Günstigste im Markt zu wählen. Pricing-Regel: Gleicher Preis wie Platz 1.
  • Potenzialartikel sind scheinbar weniger bedeutungsvoll für den Markt. Hier gibt es wenige oder wenig aggressive Mittbewerber und die Kunden kennen in der Regel nicht den Marktpreis. Bei diesen Artikeln können Sie die etwaigen Margenverluste in den anderen Segmenten mit einer auf Gewinn optimierten Preissetzung ausgleichen, indem Sie sich am Drittplatzierten im Preisvergleich orientieren. Pricing-Regel: Gleicher Preis wie Platz 3.

Vorschau Teil 3

Sie wollen Ihre Preise aktiv optimieren und damit Ihre Umsätze steigern? Im dritten Teil Artikelreihe „Dynamic Pricing“ sehen Sie anhand eines Projekts aus der Pharma-Branche, welche Schritte bei der Einführung eines aktiven Preismanagements umgesetzt werden und welches Potenzial sich daraus ergibt.

Praxisbeispiel – die Potenziale von Dynamic Pricing

Dynamic Pricing – Teil 3

Praxisbeispiel – die Potenziale von Dynamic Pricing

04.05.18 - Preismanagementtools erfassen tagesaktuell Preis-, Produkt- und Anbieterdaten im Internet und werten diese maßgeschneidert aus. Das ermöglicht die Einführung eines durchdachten Preis- und Sortimentsmanagements. Wie das in der Praxis aussieht, lesen Sie hier. lesen

Lutz Rölling ist CEO der Webdata Solutions GmbH in Leipzig.
Lutz Rölling ist CEO der Webdata Solutions GmbH in Leipzig. (Bild: webdata solutions / Christian Hüller Fotografie)

Über den Autor

Lutz Röllig ist CEO der Webdata Solutions GmbH in Leipzig. Davor war er Geschäftsführer der Yocoy Technologies GmbH einem Unternehmen im Big-Data Machine Learning Umfeld. 2005 bis 2009 verantwortete er als Vorstand der dooyoo AG, einem paneuropäischen Internetportal für Verbrauchermeinungen und Social-Commerce, die operative und strategische Ausrichtung sowie den erfolgreichen Verkauf des Unternehmens. Lutz Röllig hat an der International School of Business in Reutlingen studiert und 20 Jahre Erfahrung im Bereich E-Commerce und digitale Business Modelle.

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