Beim dynamischen Preismanagement handelt sich um nichts Geringeres als den Heiligen Gral des E-Commerce-Preismanagements: ein Pricing-Modell, das Preise auf der Grundlage eines Vorhersagealgorithmus festlegt, gespeist aus verfügbaren Daten und idealerweise mit künstlicher Intelligenz.
Die meisten E-Commerce-Akteure setzen mit teils großem Erfolg eine Art algorithmische Preisvorhersage ein. Es gibt jedoch einige Preiswahrheiten, die oft vergessen werden, sobald das Data-Science-Team übernimmt. Geben wir dem dynamischen Preismanagement aber erstmal seine gebührende Anerkennung.
Wo dynamisches Preismanagement anzuwenden ist
Es gibt grob drei Hauptanwendungen, bei denen dynamisches Preismanagement seine richtige Anwendung findet:
#1 Komplexes Produktportfolio
Sie haben einen Online-Shop, der Hunderte, wenn nicht Tausende von Produkten zu unterschiedlichen Preisen anbietet. Selbst der übereifrigste Preismanager wäre nicht in der Lage, die Preisgestaltung für alle Produkte gleichzeitig zu optimieren. Natürlich ist hier eine automatisierte Lösung erforderlich.
#2 Harter Wettbewerb
Die Produkte, die Sie verkaufen, werden auch von anderen, leicht zu findenden Online- oder Offline-Anbietern verkauft, sodass Sie deren Preise ständig im Auge behalten müssen, um Ihre eigenen anzupassen und so konkurrenzfähig zu bleiben.
#3 Dynamische Preisakzeptanz beim Kunden
Ziel im Pricing ist, die Preisakzeptanz der Kunden bestmöglich abzuschöpfen. Ist genau jene Preisakzeptanz dynamisch, also variiert stark mit den Rahmenbedingungen des Kaufs, so ist auch ein dynamisches Preismanagement sehr zu empfehlen. Es erlaubt eine maximale Preisdifferenzierung.
Bekannt für das aggressive Ausnutzen variabler Preisakzeptanz ist das „Surge Pricing“ von Uber. Aber auch andere E-Commerce-Anbieter z.B. im Bereich Mobilität, Mode oder Lieferservices arbeiten mit dynamischen Modellen.
Die meisten E-Commerce-Akteure sind mit einer Kombination der oben genannten Bereiche konfrontiert. Dynamisches Preismanagement ist also durchaus sinnvoll.
Sie sollten jedoch niemals einfach blind irgendein gängiges Datenmodell implementieren und darauf vertrauen, dass dadurch Wachstum, Marktanteil oder EBITA gesteigert werden.
Dynamisches Pricing - 5 Regeln sollten Sie beachten
Wenn Sie ein dynamisches Preismanagement einführen, sollten Sie einige Regeln beachten:
#1 Verstehen Sie die Entscheidungsmotivation
Der Ausgangspunkt für jede Aktivität, die versucht, Kundenentscheidungen zu beeinflussen, müssen genau jene Kundenentscheidungen sein, die Sie zu beeinflussen versuchen. Beginnen Sie also mit der Frage:
Warum besuchen Kunden unseren Online-Shop? Ist es wahrscheinlich, dass sie sich auch nach einem besseren Preis für dasselbe Produkt umsehen?
Wenn Ihre Produkte nirgendwo anders angeboten werden, sollten die Preise der Konkurrenz für Sie keine allzu große Rolle spielen.
Ist der Kauf auf Ihrer Seite meist eine spontane Entscheidung, oder wird sich ein Kunde Ihr Produkt wahrscheinlich mehrmals ansehen, bevor er es schließlich in den virtuellen Warenkorb legt?
Im letzteren Fall wird sich der Kunde durch Preisänderungen langfristig stärker auf den Preis konzentrieren. Er mag die Entscheidung sogar aufschieben, in der Hoffnung, später einen besseren Preis zu bekommen. Im schlimmsten Fall kann dies die Entscheidung komplett lähmen, da der Kunde das Gefühl hat, es gibt nie den besten Zeitpunkt zum Kauf.
Mit der GRIPS-Typologie von Vocatus erhalten Sie ein umfassenderes Verständnis über die tatsächliche Kaufmotivation Ihrer Kunden. GRIPS wird Ihnen bei der Entscheidung helfen, ob eine dynamische Preisgestaltung überhaupt der richtige Weg ist.
Lesen Sie hier, warum Ihre Kundentypologie wahrscheinlich nicht für Ihre Preisstrategie taugt, oder sehen Sie sich unser kurzes Erklärungsvideo an, um mehr über die fünf Entscheidertypen zu erfahren.
#2 Bereinigung der Entscheidungsarchitektur
Stellen Sie sich die folgende Customer Journey vor: Ein Unique Visitor mit bestimmten Eigenschaften (Android-Telefon, Besuch um 21.30 Uhr, von Google kommend usw.) stöbert durch Ihre Produkte, sieht sich einige davon an und verlässt dann die Website, ohne etwas gekauft zu haben. Eine sehr generische Beschreibung für einen Besuch ohne Konvertierung.
Aber wovon geht nun der Pricing-Algorithmus aus, was der Grund für diesen Nicht-Kauf ist? Er muss zwingend annehmen, dass der Preis über der Zahlungsbereitschaft des Kunden gelegen haben wird.
Die Verhaltensökonomie sagt uns jedoch, dass ein Preis immer abhängig von dem Kontext wahrgenommen wird, in dem er beworben wird. Deshalb sagen wir bei Vocatus auch, dass die Zahlungsbereitschaft sogar das völlig falsche Konzept ist, gegen das bepreist werden muss. Denn vielleicht war das Produkt für den Unique Visitor gar nicht zu teuer, es war nur zufällig das Einzige in einer Reihe mit anderen Produkten, das grade nicht rabattiert war, und so rein im Vergleich als schlechter Deal erschienen ist. Vielleicht hat die Beschreibung des Produkts einfach nicht besonders gut geholfen, dem Kunden den Nutzen des Produkts zu vermitteln.
Kurz gesagt, dynamisches Preismanagement allein wird eine schlechte Entscheidungsarchitektur im Online-Shop nicht wettmachen und kann sogar dazu führen, dass die auf diese Weise verlorene Einnahmen weitermaximiert werden.
#3 Suchen Sie nach Ursachen, nicht nach Korrelationen
Die dynamische Preisfindung wird oft als Data-Mining-Übung verstanden. Etwas vereinfacht ausgedrückt ist die Prämisse von Data Mining häufig diese: „Wow, was für Datenmengen wir ständig sammeln – können wir damit nicht etwas anfangen?“
Sicherlich, aber für zuverlässige Preisentscheidungen greift das zu kurz.
Je mehr Aufwand Sie in die Analyse der Daten stecken, desto wahrscheinlicher ist es, dass auch Korrelationen in den Daten gefunden werden. Zum Beispiel könnten Sie feststellen, dass iOS-Benutzer eine höhere Kaufwahrscheinlichkeit haben als Android-Benutzer, und dass Android-Benutzer im Durchschnitt jünger sind. Daraus könnten Sie den Schluss ziehen, dass jüngere Kunden preisbewusster sind. Es könnte aber auch sein, dass der Webshop auf iOS einfach überzeugender aussieht als auf Android.
Die leicht verfügbaren Daten über Transaktion (was hat welcher Kunde vorher gekauft?) und Kontext (wann wurde der Kauf getätigt, auf welcher Marke und auf welchem Betriebssystem des Geräts?), sagen Ihnen so oft nichts über die wahren Gründe für einen (nicht-)Kauf.
Preisentscheidungen müssen auf Ursachen, und nicht auf Korrelationen basieren.
Ursache-Wirkungs-Einsichten können zum einen aus Longitudinalanalysen gewonnen werden, d.h. aus Daten über das Kauf- und Preisvergleichsverhalten (Ist das Surfen sehr richtungsweisend, oder gibt es viel hin und her? Wie viel Aufmerksamkeit wird den Produktdetails und dem Kleingedruckten geschenkt?). Im Idealfall sollten diese Analysen durch Erkenntnisse aus kontrollierten Experimenten ergänzt werden, um ein vollständiges Bild zu erhalten. Sowohl Längsschnittdaten als auch experimentelle Daten erfordern einen verhaltens-fokussierten, hypothesengetriebenen Ansatz zur Datenanalyse.
Die Implementierung eines dynamischen Preismanagements sollte daher nicht nur mit statistischen Beziehungen in den verfügbaren Daten anfangen, sondern mit der Entwicklung von Hypothesen über das Entscheidungsverhalten der Kunden, die anhand der Daten getestet werden können.
Ebenso wichtig ist die Erwägung, welche zusätzlichen Daten zum belastbaren Nachweis der Kausalität erforderlich sein könnten. Wenn Sie ausgerechnet Ihre Preisgestaltung von einem datengesteuerten Algorithmus abhängig machen wollen, empfehlen wir, nicht an der Beschaffung von Daten zu sparen, die das Entscheidungsverhalten der Kunden valide vorhersagen.
#4 Ausrichten an Ihrer Preisstrategie
Ihre Preisgestaltung ist nicht einfach nur ein Aspekt neben anderen: Sie kann über Ihr Geschäftsergebnis entscheiden. Denken Sie immer daran: Wenn Sie derzeit mit einer Bruttomarge von 10% arbeiten und Ihre Preise um 2% erhöhen können, ohne Marktanteile zu verlieren, haben Sie Ihre Gewinne um satte 20% gesteigert! Umgekehrt, wenn Ihr Preisniveau nur um 2% leidet, haben Sie Ihre Gewinne um ganze 20% gekürzt. Dieser Effekt ist umso größer, je dünner die Margen sind, mit denen Sie arbeiten.
Vergessen Sie auch Ihr Preisimage nicht: Wenn Ihr Unternehmen als sicherer und zuverlässiger „No-Frills“-Anbieter positioniert ist, dann ist es kein schöner Anblick, wenn sich die Preise mehrmals am Tag oder zwischen den Shopbesuchern ändern.
Wenn Ihnen schon bei der Idee von sich dynamisch ändernden Preisen unwohl wird, so wird es Ihrem Markt wahrscheinlich auch nicht gut bekommen. Mehr zum Thema Preisimage und Markenpositionierung finden Sie in unserem Artikel: Markenpositionierung und Preisimage.
Stellen Sie also sicher, dass Ihre dynamische Preisgestaltung von mindestens einem Pricing Manager aufgebaut, verwaltet und überwacht wird, der die langfristigen Ziele des Unternehmens und die Marktpositionierung im Auge hat.
Eine kurzfristige Absatzsteigerung z.B. durch dynamische Rabattvergabe kann auf lange Sicht ruinös sein, wenn sie letztendlich einen Preiskrieg auslöst. So ist beispielsweise im deutschen E-Commerce-Markt für Kindermode die durchschnittliche Rabattierung von rund 10% im Jahr 2015 auf über 20% im Jahr 2018 gestiegen. Nur weil automatisierte Pricing-Modelle so programmiert wurden, um die Preise der Wettbewerber zu unterbieten. Dadurch wurde eine ganze Modekategorie von einem Markt für Preisbereite zu einem Schnäppchenjäger-Markt, um es mit GRIPS zu beschreiben.
Preisgestaltung auf Basis der tatsächlichen Entscheidungsfindung Ihrer Kunden
Letztlich kommt es darauf an, dass Ihre Preisgestaltung auf der tatsächlichen Entscheidungsfindung Ihres Kunden basiert und auch mit Ihrer Preisstrategie insgesamt im Einklang steht. Beides ist nur mit einem echten Verständnis der Motivation und des Verhaltens Ihrer Kunden möglich. Dann (und nur dann) wird Ihre dynamische Preisgestaltung langfristig Wachstum mit nachhaltigen Margen sicherstellen.
Sollten Sie mehr über Ihre dynamische Preisgestaltung erfahren wollen, sprechen Sie uns gerne unverbindlich an.
