Dynamische Preisfindung: So optimieren Sie Ihre Gewinne mit flexiblen Preisstrategien

Der Preis ist eine der zentralen Stellschrauben für den unternehmerischen Erfolg. In einem immer dynamischeren Markt müssen Unternehmen schneller auf Entwicklungen reagieren, oft in Form von Preisänderungen. Dynamische Preisfindung, auch als „Dynamic Pricing“ bekannt, ist dafür unverzichtbar. Denn nur wer flexibel bleibt, kann langfristig erfolgreich sein. Wichtige Faktoren wie die erwartete Nachfrage oder Mindesthaltbarkeitsdaten (MHD) spielen dabei eine zentrale Rolle, um eine optimale Preisgestaltung zu erreichen.

Die dynamische Preisfindung verfolgt das Ziel, Produkte zu einem Preis anzubieten, den der Kunde maximal zu zahlen bereit ist. Dadurch werden sowohl die Profitabilität als auch Umsatz maximiert. Es gibt zwei Hauptansätze des Dynamic Pricing: 

1. Zeitbasierter Ansatz: Preise gelten für einen bestimmten Zeitraum und sind für alle Kunden identisch.

2. Personenbezogener Ansatz: Preise werden individuell auf Basis von Kundendaten festgelegt. Dieser Ansatz wird vor allem im Onlinehandel angewendet, da im stationären Handel individuelle Preisanpassungen technisch schwer umsetzbar sind.

• Reduktion von Verlusten und Verschwendung: Besonders im Lebensmittelsegment können durch flexible Preisanpassungen verderbliche Waren rechtzeitig verkauft werden.
• Erhöhter Umsatz durch KI: KI ermöglicht eine präzisere Anpassung der Preise an die aktuelle Marktsituation und Nachfrage. Dadurch können Schwankungen besser abgefangen und die „Inventory Turnover Rate“ (wie oft das Lager in einem bestimmten Zeitraum verkauft wird) optimiert werden.
• Zeitersparnis durch Automatisierung: Eine KI übernimmt Markt- und Nachfrageanalysen und gibt Preisvorschläge ab, wodurch manuelle Prozesse minimiert werden.
• Gesteigerte Flexibilität und Agilität: Unternehmen können schneller auf Marktveränderungen reagieren und bleiben wettbewerbsfähig.

• Datenqualität: Veraltet oder unvollständige Daten können zu fehlerhaften Preiskalkulationen führen. Eine hohe Datenqualität ist daher essenziell.
• Kundenakzeptanz: Datenschutzbedenken könnten Kunden abschrecken, insbesondere wenn Preisänderungen nicht transparent kommuniziert werden. Offenheit und Aufklärung sind hier entscheidend.
• Technische Herausforderungen: Während Online-Shops Preise leicht anpassen können, ist dies im stationären Geschäft schwieriger. Elektronische Preisschilder bieten eine Lösung, erfordern jedoch Investitionen in Infrastruktur und Technologie. 

Mit einer sorgfältigen Planung und dem Einsatz moderner Technologien lassen sich die Vorteile der dynamischen Preisfindung nutzen und die Risiken minimieren.

Grundsätzlich gibt es zwei Möglichkeiten, um dynamische Preise zu gestalten:

Manuelle Preissteuerung 

Die einfachste Möglichkeit, Preise manuell festzulegen. Z. B. können Sie bestimmen, dass ein Produkt ab einem bestimmten Datum oder Zeitpunkt angeboten wird. En typisches Beispiel dafür ist, Waren mit nahendem MHD automatisch um einen festgelegten Prozentsatz zu reduzieren. 

KI-gestützte Preisfindung

Eine fortschrittlichere Möglichkeit ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Mithilfe von Big Data analysiert die KI riesige Mengen an Verkaufsdaten, Wettbewerberpreisen und Nachfrageprognosen. Daraus ermittelt sie optimale Zeitpunkte und Beiträge für Preisanpassungen. Diese können vollautomatisch umgesetzt oder als Vorschläge zur manuellen Überprüfung bereitgestellt werden.

Künstliche Intelligenz 

KI ist ein Computerprogramm, das mithilfe von Algorithmen und großen Datenmengen menschliche Intelligenz simuliert. Durch Machine Learning strukturiert die KI diese Daten, um Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen. 

Big Data

Big Data bezeichnet die Analyse und Nutzung großer Datenmengen. Mithilfe von KI können Verkaufsdaten, Konkurrenzpreise und Marktdaten so verarbeitet werden, dass präzise Preisvorschläge entstehen.

Amazon ist ein Vorreiter im Bereich Dynamic Pricing. Hier unterliegen Produkte oft starken Preisschwankungen, die von Faktoren wie Angebot, Nachfrage, Nutzerverhalten und Tageszeit beeinflusst werden. Vor großen Verkaufsereignissen wie „Black Friday“ werden Preise oft erst erhöht, um so höhere Rabatte suggerieren zu können.

Bei Booking.com spielt personenbezogenes Pricing eine zentrale Rolle. Faktoren wie die Buchungshistorie und das Endgerät beeinflussen die Preise. Nutzer von Apple-Geräten erhalten oft höhere Preisvorschläge, da sie als zahlungsbereiter gelten. Auch Neukunden profitieren häufig von vergünstigten Preisen.

Wasteless

Dieses israelisch-niederländische Start-up bietet eine Lösung für den Lebensmitteleinzelhandel. Dynamische Preise können basierend auf dem MHD angezeigt werden. Die Auszeichnung erfolgt über elektronische Preisschilder oder gedruckte Sticker. Zudem ermöglicht eine KI-gestützte Software die automatische Optimierung von Preisen.

Blue Yonder

Blue Yonder nutzt KI, um Lieferketten, Nachfrage und Produkteinführungen in die Preisfindung einzubeziehen. Das Modeunternehmen konnte mit dieser Lösung seinen Umsatz um einen zweistelligen Prozentsatz steigern.

Dynamische Preisfindung bietet Unternehmen vielseitige Möglichkeiten, den Umsatz zu maximieren, die Effizienz zu steigern und Verluste zu minimieren. Der Schlüssel zum Erfolg liegt in der richtigen Kombination aus Technologie, Transparenz und Anpassungsfähigkeit.

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