Use Case Preissetzung

Preissetzung

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Worin besteht die Herausforderung?

Der Preis ist ein großer Hebel für den Gewinn eines Unternehmens. Preisänderungen beeinflussen direkt die Gewinnspanne. So hat eine Preissteigerung oder -senkung einen größeren Einfluss auf den Gewinn als eine prozentual gleich große Umsatzsteigerung oder -verringerung. Des Weiteren lassen sich über den Preis neue Kundschaft gewinnen und Marktanteile steigern. Unternehmen haben also ein großes Interesse daran, eine optimale Preisstrategie anzuwenden. Mit neuen Produkten und Services besteht oft keine oder wenig Erfahrung. Das führt zu einer großen Unsicherheit bei der Preissetzung. Zugleich wird die Preisgestaltung zu einer komplexen Aufgabe. Die Preistransparenz im Internet sorgt dafür, dass in vielen Branchen Preisdruck, beispielsweise durch internationale Konkurrenz, herrscht.

Welche Daten können hier helfen?

• Historische Marktdaten (eigene Marktpreispunkte und Umsatzverläufe für Produkte zu bestimmten Preisen)

• Daten zu Angeboten von Konkurrenzanbietern

• Daten aus der Werbung und dem Marketing

• Makroökonomische Daten (Einkommen, Verbrauchervertrauensindex)

• Saisonale Daten (z. B. zum Wetter)

• Kosteninformationen für die zu bepreisenden Produkte

Wie kommt der Nutzen aus den Daten?

Mithilfe der verschiedenen Daten können Nachfrage, Preissensibilität, Kreuzpreiselastizitäten (Maß für Nachfrageänderung infolge von Preisänderungen) und Preiseffektivität gemeinsam verarbeitet und analysiert werden. So kann je nach Strategie der optimale Preiskorridor für Produkte oder Produktgruppen für den jeweiligen Zeitpunkt und das adressierte Kundensegment ermittelt werden. Die Auswirkungen von Preisveränderungen lassen sich mit einer Integration der verschiedenen Daten simulieren. Gleichzeitig können die datenbasierten Erkenntnisse verwendet werden, um Preisregeln für gänzlich neue Angebote zu erhalten. Mit einer dynamischen Preissetzung verändern Unternehmen kontinuierlich auf Basis der Auswertung aktueller Nachfrage- und Angebotsdaten ihre Preise.

Wo wird diese Datennutzung bereits angewendet?

• Das Dienstleistungsunternehmen Uber verwendet in seinem Geschäftsmodell eine dynamische Preisgestaltung (Surge Pricing). Wenn die Nachfrage nach Fahrten mit Uber hoch ist, steigt der Preis pro Fahrt und andersherum. Dadurch werden Angebot und Nachfrage ausgeglichen und Umsätze erhöht. Die Preisgestaltung erfolgt datenbasiert über die Uber-Plattform.

• Der Flug-und Raumfahrtechnikkonzern Boeing bestimmt den Wert von Flugzeugen individuell und datenbasiert unter anderem in Abhängigkeit von Alter und Zustand der Maschine. Auch Daten zur aktuellen Marktlage bestimmter Modelle fließen in die Preissetzung ein.

• Das Online-Reisebüro Priceline setzt dynamische Preise mit den sogenannten »Name your own price«- Buchungen. Auf Basis von Daten der Auslastung von Hotels, Flügen oder Autovermietungen werden ungenutzte Kapazitäten identifiziert und auf der Plattform versteigert. So wird der Preis an der Nachfrage und Bereitschaft der Kundschaft gemessen und festgelegt.

Welchen Beitrag leistet diese Datennutzung zur Wertschöpfung?

Die Preissetzung ist durch Datennutzung und Automatisierung besser auf den Markt und die Kundinnen und Kunden eingestellt. So können größere Umsätze erzielt, aber auch ein größeres Kundenspektrum optimal bedient werden. Dies hat eine stabilisierende oder steigernde Wirkung auf die Wertschöpfung.

Quellen: Business Insider (2019), Boeing (2018), Psychology Today (2019)

Publikation: Wie Unternehmen Daten heute schon nutzen und in Zukunft nutzen können. Herausgeber: Fraunhofer IMW, Inhalt: Data Mining und Wertschöpfung