Dynamisches Pricing2018-10-05T11:00:15+00:00

Dynamisches Pricing

Dynamisches Pricing

Dynamisches Pricing ist seit einigen Monaten wieder in aller Munde, – insbesondere bei zahlreichen Vorständen und CEOs. Einerseits führt für Unternehmen kein Weg am dynamischen Pricing vorbei, andererseits können Unternehmen bei der Anwendung des dynamischen Pricings schnell in die Illegalität abrutschen. Diese Illegalität ist nicht auf die leichte Schulter zu nehmen, denn sie kann im einen oder anderen Fall Durchgriffshaftung für CEOs bedeuten. Insbesondere in den Bereichen EU Datenschutz und Kartellrecht. Dennoch kann kein progressives Unternehmen darauf verzichten.

Definition dynamisches Pricing

Dynamisches Pricing (= dynamische Preisgestaltung) ist die Anpassung von Preisen an unternehmens-interne sowie externe Parameter. Dabei kann sich die dynamische Preisgestaltung sowohl auf Produkte als auch auf Dienstleistungen oder Services beziehen.

Einflussgrößen des dynamischen Pricing

Einflussgrößen Dynamisches Pricing

Die hauptsächlichen Einflussgrößen, die der dynamischen Preisgestaltung zugrunde liegen, sind:

  • Umwelt
  • Politik
  • Wettbewerb
  • Angebot & Nachfrage
  • (End-)Kunden
  • Produktauslastung
  • Interne Kosten

Umwelt und Politik bei der dynamischen Preisgestaltung

Die Bereiche Umwelt und Politik werden in diesem Artikel nicht berücksichtigt. Jeder der beiden Punkte für sich birgt hohe Komplexitäten.

Der Punkt Umwelt beinhaltet Umweltkatastrophen, z.B. Stürme, Überflutungen, Vulkanausbrüche, Hungersnöte, etc. Aber auch ökonomische Veränderungen wie beispielsweise Arbeitslosigkeit, Wirtschaftskrisen, Trends (im Sinne von tiefgreifenden sozialen gesellschaftlichen Veränderungen) gehören dazu. Die permanent beschleunigte Digitalisierung und deren Wirkung auf ganze Kulturen, Gesellschaften, Politik und Ökonomie erschweren die Gewichtung der Umwelt im Wechselspiel des dynamischen Pricing.

Die Politik war in den vergangenen Jahren einfacher zu kalkulieren als die Umwelt. Doch die globalen politischen Zusammenhänge haben an Dynamik stark zugenommen. Auch der nicht unbedeutende Lobbyismus von Konzernen und Verbänden auf Landes-, Bundes- und EU-Ebene ist deutlich intransparenter geworden. Die Gewichtung der Politik im Rahmen des dynamischen Pricing muss daher mittlerweile auf Länderebene vorgenommen werden.

Anmerkung:
Die Gewichtung der beiden Punkte Umwelt und Politik innerhalb der dynamischen Preisgestaltung wurden von mir bereits in einem Essay anfangs des Jahres 2017 beschrieben. Auch die mathematische Berechnung durch divergente statistische Verfahren im Zusammenspiel mit unsteten Differentialgleichungen unterschiedlicher Ordnung waren Bestandteil des Essays. Ebenfalls enthalten waren die Überführungsbeispiele der mathematischen Ausdrucksweisen in die Programmierwelten zur Entwicklung selbstlernender Algorithmen sowie der Aufbau dynamischer Datenbankmodelle und deren automatisierte Anpassung an die sich stets ändernden Ergebnisse des maschinellen Lernens. Weitere Informationen gerne auf Anfrage.

Dynamisches Pricing – der Wettbewerb

Die Informationen über die Preise und die Preisänderungen der Konkurrenz, die teilweise z.B. mit einfachen Screen Scraping- oder Data Scraping-Verfahren ermittelt werden können, sind wichtig. Allerdings sind dabei einige weitere zusätzliche Informationen erforderlich.

Dynamisches Pricing Wettbewerbsbeobachtung

Mit Blick auf den Wettbewerb sind es beim dynamischen Pricing folgende Punkte:

  • Vergleichbarkeit der Produkte (Features, Funktionsumfang, Garantie, Gewährleistung, Rückgaberechte, etc.)
  • Markenstärke / Markenbonus des Unternehmens
  • Kundenstruktur
  • Produktauslastung des Konkurrenzprodukts
  • Laufende Kosten des Konkurrenzprodukts
  • Produktentwicklungskosten
  • Marketingkosten Wettbewerb
  • Personal

Wettbewerbs-Produktvergleichbarkeit innerhalb des dynamischen Pricing

Die Vergleichbarkeit von Wettbewerbsprodukten ist nicht immer ganz einfach. Ein Unternehmen, dessen Vertrieb und Marketing lediglich national ausgerichtet ist und über ein leicht vergleichbares Produkt verfügt, z.B. eine Zahnbürste, hat wenig Komplexität zu befürchten. Andere Unternehmen wiederum, die im Marketing und dem Vertrieb international agieren und zahlreiche sowie vielschichtige Produkte vermarkten müssen, haben es schwerer.

Beispielsweise Touristikkonzerne, die ihre Reiseprodukte auf allen relevanten Vertriebs- und Marketingkanälen als auch auf sämtlichen Märkten platzieren. So müssen sie ihre Preise für jedes Land, z.B. nach Einkommensschichten oder kulturspezifisch, kalkulieren und mit nationalen als auch internationalen Konkurrenten in den Preiskampf gehen. Es gibt in der Touristik tausende Reiseprodukte. Ein Reiseprodukt besteht häufig aus unterschiedlichen Modulen, z.B. Flug, Hotel oder Mietwagen. Jedes Modul birgt wiederum zahlreiche preisbeeinflussende Möglichkeiten in sich. Abflug-/Ankunftszeiten, Abflugort/Zielort, Buchungsklassen, Urlaubsdauer, Zimmertyp (z.B. Meerblick, Doppelzimmer/Einzelzimmer, etc.), Verpflegungstyp oder Strandnähe sind nur einige wenige Beispiele für die Vielfältigkeit jedes einzelnen Moduls. Daher sind Wettbewerbs-Produktvergleiche in dieser Branche auch für große Unternehmen nicht trivial.

Das dynamische Pricing erfordert jedoch die Vergleichbarkeit der Wettbewerbsprodukte mit den eigenen Produkten. Um mit reduzierter Komplexität ins dynamische Pricing zu starten, bietet sich die Reduktion des Produktsortiments anhand einer Pareto-Analyse an.

Auch andere B2C-Branchen, nicht ausschließlich die Reiseindustrie, haben mit ähnlichen Komplexitäten bei der Produktvergleichbarkeit innerhalb des dynamischen Pricing zu kämpfen. Insbesondere auch die global produzierende B2C-Industrien, die komplexe Produkte bestehend aus tausenden Teilen international produzieren und hunderte Lieferanten am Produktentstehungsprozess beteiligt sind. Das Erfolgspotential des dynamischen Pricing in der Reiseindustrie ist allerdings, trotz der Komplexitäten, voraussichtlich schneller nutzbar als in anderen Industrien.

Anmerkung:  
International agierende Großunternehmen arbeiten an der Kundenschnittstelle zumeist mit dynamischen mehrsprachigen Contentmanagementsystemen (CMS). Bilder, Videos und Texte werden durch Bots dynamisch generiert und durch Marketingfachleute optimiert. Die optimierten Texte werden danach von Bots in unterschiedliche Sprachen übersetzt, so dass der gesamte neue Content global automatisiert ausgerollt werden kann (think global, act local). Kulturspezifisches, z.B. die Vermeidung von weißer Farbe in Japan, ist in der Programmierung bereits berücksichtigt. Diese komplexen Contentmanagementsysteme erschweren oftmals das Andocken eines globalen Systems für dynamisches Pricing. Im Vorfeld sollten hier mehrere Test-Staging-Prozesse eingeplant werden.

Dynamisches Pricing – Markenstärke, Markenbedeutung und Kundenstruktur des Wettbewerbs erkennen

Die Betrachtung der Markenstärke des Wettbewerbs ist neben der Vergleichbarkeit der Wettbewerbsprodukte eine essentielle Einflussgröße des dynamische Pricing. Das Vergleichen der Marken des Wettbewerbs untereinander als auch mit der eigenen Marke und die damit zusammenhängenden Kundenstrukturen sind äußerst relevant. Ausschlaggebend für die Markenstärken sind die Marketingfähigkeiten der unterschiedlichen Wettbewerber.

Im Onlinebereich lassen sich die Marketingfähigkeiten eines Wettbewerbers allgemein als auch produktspezifisch leicht ermitteln. Die Fähigkeit, wie gut Unternehmen die Regeln des Onlinemarketings beherrschen, lässt sich durch Analyse der SEO, SEM und Social Media Aktivitäten leicht qualitativ und quantitativ automatisiert ermitteln.

Genauso einfach lassen sich die Marketingaktivitäten und Marketingfähigkeiten auf Broadcastkanälen wie Linear-Fernsehen, IP-TV und Radio automatisiert zu ermitteln.

Etwas mehr Aufwand bringt die Messung und Analyse des Offline-Marketings mit sich.

Am Ende steht hinter jedem Wettbewerbsunternehmen eine generelle Gewichtung sowie eine marketingkanalbasierte als auch produktorientierte Gewichtung der Marketingfähigkeit eines Wettbewerbers. Anhand der Marktstärke und der Marketingfähigkeitsgewichtung lässt sich die Wettbewerbskraft eines Wettbewerbs ermitteln, – allgemein sowie bezogen auf Produkte als auch Marketingkanäle.

Die Analyse des Marketingbudgets hinter einem Produkt lässt zuverlässige Rückschlüsse auf die Prioritäten, die Vermarktungsstrategie und avisierten Zielgruppen eines Wettbewerbers zu.

Die Markenstärke ist verantwortlich für die Anzahl der Kunden und das Vertrauen der Kunden in die Marke. Je geringer die Kraft der Marke desto höher die Produktvermarktungskosten und die Vertrauensarbeit am Point of Sale (online & offline). Die Bedeutung der Marke wiederum verantwortet die Art der Zielgruppe. Oft spielt das Image und die sich (scheinbar) dahinter verbergende Produktqualität eine bedeutende Rolle.

Beispielsweise im Lebensmittelhandel hat Aldi eine große Markenstärke und die Bedeutung für die Kunden lautet „bei Aldi ist es günstig“. Bei Tegut ist die Markenstärke geringer und die Bedeutung für die Kunden ist „bei Tegut bekomme ich ökologisch wertvolle Lebensmittel“. Nur wenig Tegut-Kunden vergleichen die Lebensmittelpreise mit den Preisen von Aldi, – auch nicht bei vergleichbaren Produkten. Andersherum jedoch schon.

Daher ist beim dynamischen Pricing eine Markengewichtung jedes Wettbewerbers vorzunehmen, denn sie gibt Aufschluss über die kanalbasierten Marketingfähigkeiten, die Stärke der Marke sowie die mit der Marke verbundene Kundenstruktur des Wettbewerbers.

Dynamisches Pricing – Produktkosten des Wettbewerbs

Im Allgemeinen wissen Unternehmen, wie ihr Wettbewerb arbeitet. Mit welchen Systemen und Prozessen, mit welchen Lieferanten und häufig ist auch das Personal des Wettbewerbs bekannt. Man trifft sich auf Kongressen und Messen und häufig bleiben Personalwechsel in derselben Branche, so dass auch dadurch Informationsaustausch erfolgt. Nur werden diese Informationen nicht verwendet.

Die wenigsten Unternehmen lassen die Produktkosten des Wettbewerbs in das dynamische Pricing einfließen, – obgleich viele Informationen vorhanden sind. Eine Gewichtung, wie schnell und kosteneffizient der Wettbewerb neue Produkte launcht und wie viel Erlös am Ende übrig bleibt, kann erfahrungsgemäß ein Seniorvertriebsmitarbeiter relativ genau aus dem „Bauch heraus“ schätzen, so dass umfangreiche Analysen im ersten Schritt entfallen können. Wir haben die Produktkosten und die Erlöse pro Produkt des Wettbewerbs im Rahmen von dynamischen Pricing-Projekten häufig aufwendig berechnet. Am Ende mussten wir oft feststellen, dass die „Spontanschätzungen“ des Vertriebs nahe an unseren Ergebnissen und Gewichtungsfaktoren gelegen haben.

Zu den Produktkosten gehören die Produktbereitstellungskosten sowie die laufenden Kosten zur Produktwartung sowie die Vermarktungskosten. Die Produktbereitstellungskosten bestehen insbesondere aus den drei Punkten Marktanalyse, Ressourceneinkauf und der (technischen) Produktentwicklung. Die Kosten der Produktbereitstellung, ungeachtet ob es sich um physikalische oder immaterielle Güter handelt, sind die Wartung, Pflege und kontinuierliche Verbesserung der Produkte. Der Löwenanteil der Kosten sind in den meisten Branchen die Kosten für die Vermarktung – Multichannel offline und online.

Ausschlaggebend ist die Effizienz (Kosten/Leistung). Im Zeitalter der Digitalisierung auch „Automatisierungsgrad“ oder „Reifegrad der Digitalisierung“ genannt. Am Ende geht es darum, mit möglichst wenig Kosten die Unternehmensziele zu erreichen. Hohe Kosten verursachen zumeist die Mitarbeiter. Daher sprechen Strategieberater bei der digitalen Reifegradbestimmung auch von „Heads per Product“ oder auch von „Heads per Target“. Investoren träumen von hocheffizienten Unternehmen ohne Mitarbeiter, ohne Immobilien und am besten generell ohne Hardware. Unternehmen, die lediglich noch aus Software bestehen und in denen selbst die Server, z.B. durch den Einsatz von Blockchainverfahren, entfallen; die zurzeit noch serverseitig anfallenden Berechnungen werden dadurch dezentralisiert und an die Kunden verteilt (ähnlich wie beim Homebanking).

Dynamisches Pricing – Produktauslastung und Marketingkosten beim Wettbewerb

Generell wissen Unternehmen, welche Wettbewerbsprodukte gut oder schlecht laufen. Auch lassen sich die Digitalmarketingaktivitäten der Wettbewerber, wie oben bereits erwähnt, relativ einfach automatisiert analysieren. Stark nachgefragte Produkte werden in der Regel weniger aggressiv vermarktet. Insbesondere wenn die Produktbereitstellungskapazität, die im Allgemeinen bekannt ist, limitiert oder endlich ist.

Dadurch kann ermittelt werden, welche Wettbewerbsprodukte dem Wettbewerber zu welchen Zeitpunkten wie viel Marketingbudget wert sind/waren. Fällt der Preis bei geringen Schwankungen der Marketingaktivität stetig, kann am Ende des jeweiligen Produktmarketings mit geringer Toleranz der Einkaufspreis oder die Produktentwicklungskosten des Wettbewerbers eruiert werden. Ebenfalls lässt sich eruieren, wie viel Marketingbudget für die Vermarktung von „Ladenhütern“ investiert wird und welche Zeitspanne der Wettbewerber für die Vermarktung seiner Produkte plant.

In Folge dieser Informationen lassen sich intelligente Strategien für das interne automatisierte dynamische Budgetieren der eigenen produktbezogenen Marketingkosten elektronisch abbilden. Erforderlich dafür sind nicht nur Echtzeitpreise, sondern auch zurückliegende Preisdifferenzen der Wettbewerber innerhalb unterschiedlicher Zeiträume.

Personalkosten des Wettbewerbs als Teil des dynamischen Pricing

In vielen Branchen sind Personalkosten in Relation zur Ausbildungsqualität des Personals ein erheblicher Faktor. Wir screenen im Allgemeinen die Stellenausschreibungen auf den relevanten Jobportalen sowie auf den Unternehmenswebseiten über Jahre hinweg. Auch sehen wir uns die Xing- und LinkedIn-Profile der Kandidaten an, die mit hoher Wahrscheinlichkeit den ausgeschriebenen Job bekommen haben. Die Stellenausschreibungen sowie die Kandidatenprofile stellen wir einer eigen-entwickelten Fähigkeiten-Matrix gegenüber.

Dies erfolgt bereichsbezogen, – z.B. Marketing, Produktentwicklung, IT, Innovationsmanagement, Finanzen, usw. Anhand von regionalen und nationalen Branchengehaltsindexen erhalten wir somit einen zuverlässigen Fähigkeiten-Personalkosten-Index für die Fachbereiche von Unternehmen. Auf diese Weise werden die Personalkosten sowie die damit verbundenen Unternehmensfähigkeiten im Rahmen des dynamischen Pricing gewichtet.

Fazit Wettbewerbsbetrachtung für das dynamische Pricing

Europäische Unternehmen haben leider eine zu schwache weil nicht konsequente in die Unternehmensprozesse integrierte Wettbewerbsbeobachtung. Außerdem werden für die Wettbewerbsbeobachtung weitgehend etablierte Wettbewerber herangezogen. Viel zu wenig werden „branchenfremde“ Unternehmen fokussiert. 
Beispielsweise haben sich HostEurope, Strato, 1&1, One, usw. permanent selbst beobachtet und sind innovationslos in den Preiskampf gegeneinander gegangen. Während dessen hat ein B2C-Online-Versandhändler namens Amazon plötzlich innovative B2B-Cloudangebote entwickelt und erfolgreich vermarktet.

Integration von Kunden und Konsumenten in das dynamische Pricing

Dynamisches Pricing an der Kundenschnittstelle ist deutlich mehr, als Apple-Usern teurere Preise anzuzeigen.

Die Kernfrage lautet:

„Bei welchen Konsumentenzielgruppen können welche Produkte zu welchen Preisen in welchem Zeitraum auf welchem Kanal angeboten werden.“

Dynamisches Pricing kundenbasiert

Das dynamische Pricing-System muss mit Zielgruppen auf Basis zurückliegender Daten als auch mit Echtzeitdaten arbeiten.

Anmerkung
Voraussetzung für dynamisches Pricing ist dynamisches Zielgruppen-Matching (automatisiertes User-Zielgruppen-Matching). Dem dynamischen Zielgruppen-Matching geht wiederum die Zielgruppenidentifikation und -definition voraus. Zielgruppen sind ein komplexes Thema. Insbesondere dann, wenn Zielgruppen teilweise in Echtzeit angesprochen werden. Die Echtzeitbedarfserkennung und Angebotsausspielung ist zum Beispiel bei Zielgruppen, die Effekt- oder Impulskäufe tätigen, relevant. Weitere Informationen gerne auf Anfrage.

Für die auf Basis heuristischer Daten ermittelter Zielgruppen werden im allgemeinen CRM-, Warenwirtschafts- oder Buchungssysteme herangezogen. Diese werden durch aus Echtzeitdaten ermittelte Zielgruppen ergänzt. Z.B. durch Profile von Webseitenbesucher (Webseitenbesucher-Profilierung), Social Media User oder Mobile-User. Teilweise reichen auch E-Mail-Adressen für eine Profilierung aus (E-Mail-Adresse gibt Aufschluss über Nutzer der E-Mail-Adresse).

Doch auch Offline-Verkaufsstellen sollten von den Zielgruppenanalyseergebnissen aus Echtzeit- und heuristischen Daten profitieren. Warum sollte das dynamische Pricing lediglich und ausschließlich für Online-Kanäle eingesetzt werden? Die Verschmelzung von Offline- und Online-Kanälen ist schwierig. Jedoch noch in vielen Branchen ein Erfordernis. Zum Beispiel in beratungsintensiven oder in persönlichkeitssensiblen Branchen.

Am Ende werden jeder Zielgruppe dynamisch Produktpreisdifferenzfaktoren und Erkennungswahrscheinlichkeitsgewichtungen zugeordnet. Für das dynamischen Pricing maßgebliche Zielgruppen, genährt von echtzeit- als auch von zurückliegenden Daten, sind:

  • Zuletzt ausgespielte Angebote
  • Letzte Käufe/Buchungen
  • Charaktereigenschaften
  • Interessen
  • Sozioökonomie
  • Generationen
  • Aktiv genutzten Marketingkanälen & die Aktivitätszeiten

Wenn bei zurückliegenden Daten keine Muster vorhanden sind, z.B. „fliegt jedes Jahr im Mai nach Boston“ oder „kauft alle 4 bis 5 Wochen 1000 Gramm derselben Teesorte“, werden die jeweils aktuellsten Kundendaten, z.B. aktuelles Suchprofil von der Webseite, für das dynamische Pricing höher gewichtet als länger zurückliegende Kundeninformationen. Der Gewichtung zugrunde liegt allerdings nicht nur die Datenaktualität, sondern auch die Datenqualität bzw. die Seriosität der Datenquelle als auch die Bedeutung der Datenquelle für die Kunden; z.B. ist eine E-Mail-Newsletter-Registrierung eines Interessenten weit weniger verkaufsrelevant als ein durch den Interessenten versandtes Kontaktformular, für welches der Interessent mehr Zeit investieren musste als für die Angabe seiner E-Mail-Adresse.

Im dynamischen Pricing befinden sich die Zielgruppen permanent im Echtzeit-Wechselspiel preisgebender Gewichtungen. Die Komplexität „User-Zielgruppenzuordnung im dynamischen Pricing“ kommt mitunter ebenfalls dadurch zustande, dass ein Mensch in mehreren Zielgruppen gleichzeitig ist und dessen „Zielgruppen-Mitgliedsschaftsgewichtungen“ permanenten Änderungen unterworfen ist.

Wert von Nachfrageprognosen für das dynamische Pricing

Das „Wetten auf zukünftige Bedürfnisentwicklungen“ ist ein riskantes Spiel. Das derzeit volatile Weltgeschehen sorgt für eine Erhöhung des Risikofaktors. Auch spielen für die Prognosen soziologische Veränderungen, tiefgreifende gesellschaftliche Trends, eine wichtige weil preisentscheidende Rolle.

Dennoch ist es bei einigen Branchen durchaus möglich, auch mit geringem Ressourceneinsatz erfolgreich Prognosen für das dynamische Pricing zu entwickeln.

Die Energievermittler beispielsweise können dafür Daten vom CO2-Emmisssionshandel mit Daten des Rohstoffeinkaufs und der Rohstoffförderung abstrahieren. In der Touristikbranche kann teilweise die Nachfrage nach Pauschalreisen pro Land anhand von reinen Flugbuchungen vorausgesagt werden. Erste Untersuchungen haben gezeigt, dass das Flugaufkommen bei bestimmten O&D’s und Airlines in definierten Märkten den Pauschalreisen um 6 bis 8 Wochen vorausgeht.

Häufig werden für Prognosen zahlreiche weitere Parameter verwendet. Devisenkursentwicklungen, Bruttoinlandsprodukte, Import-/Export-Kennzahlen, usw.

Die Gewichtung der Prognosen innerhalb des dynamischen Pricing wird der permanenten Verbesserung der Eintrittswahrscheinlichkeiten der Prognosen stetig angepasst. In den meisten Branchen werden die Produktnachfrageprognosen für die meisten Produkte anfänglich sehr niedrig bewertet. Im Laufe der Zeit werden die Prognosen i.A. zuverlässiger und somit zunehmend höher gewichtet. Es gibt Unternehmen, in denen die Nachfrageprognosen mittlerweile 30% der Gesamtgewichtung innerhalb des dyn. Pricing-Systems ausmachen und somit zu einer starken Einflussgröße des dynamischen Pricing entwickelt wurden.

Angebot und Nachfrage

Informationen über Angebot und Nachfrage sollten dem dynamischen Pricing als unternehmensweiter Angebots-Nachfrage-KPI als auch als produktspezifischer KPI für jedes Produkt vorliegen. Darüber hinaus sollten auch die Angebots-Nachfrage-Werte der gesamten Märkte vorliegen, auf denen die Produkte verkauft werden sowie die geschätzten Werte der Wettbewerber. Somit kann das dynamische Pricing-System permanent Realtime-Potentialanalysen berechnen. Und zwar anhand der Wettbewerbs- und Marktanalysen sowie der eigenen Internen Angebot- und Nachfragesituation als auch der prognostizierten Nachfragen.

Interne Finanzen innerhalb des dynamischen Pricing

Dieselben Informationsarten, die Ihnen vom Wettbewerb bekannt sein sollten, sind auch zur Bestimmung Ihrer internen Kosten pro Produkt relevant. Nur sollten Ihre Daten für die Berücksichtigung Ihrer Kostenstruktur innerhalb des dynamischen Pricing selbstredend exakter und umfangreicher sein.

Voraussetzungen für das dynamische Pricing ist zum einen eine Verteilung aller Kosten (Fixkosten, variable Kosten und Mischkosten) und Erlöse auf alle Produkte (in Geldeinheiten). Jedes Produkt sollte einen realistischen Kosten- und Erlöswert erhalten, bezogen auf den gesamten Produktprozess, – definiert nach Kaizen; von der Marktrecherche und der Produktentwicklung über die Produktbereitstellung, Pflege und Vermarktung bis hin zur Entfernung des Produkts aus allen Systemen.

Darauf folgend sind jedem Produkt jeweils ein Aufwandswert (in Geld- und Stundeneinheiten) sowie ein Ertragswert (in Geldeinheiten) zuzuordnen.

Somit können folgende Fragen beantwortet werden:

  • Wie hoch ist der Erlös in Relation zu den Kosten pro jeweiligem Produkt?
  • Wie hoch ist der Aufwand (in Geld und Stunden) in Relation zum Ertrag pro jeweiligem Produkt?
  • Wie hoch ist mein Gewinn bzw. Verlust pro jeweiligem Produkt?

Erst wenn diese Informationen in Echtzeit als Daten bereitstehen, kann das dynamische Pricing-System vollständig arbeiten. Es werden im Finanzbereich nun 2 wesentliche Parameter eingestellt. Zum einen die Mindestverkaufspreise pro Produkt sowie die Umsatz und Ertragserwartungen für das Unternehmen generell.

Das dynamische Pricing-System ermittelt nun aus den maßgeblichen und bereits beschriebenen Einflussgrössen

  • Umwelt/Politik
  • Wettbewerb
  • Zielgruppen
  • Nachfrageprognosen
  • Eigene Angebot-Nachfrage-Situation

einen Echtzeitpreis pro individueller Nachfrage.

Dabei versucht das System, einen möglichst hohen Betrag zu erzielen. Kann der avisierte Mindestpreis pro Produkt laut dynamischen Pricing System nicht erreicht werden, erfolgt eine Entscheidung, ob das Produkt dennoch verkauft werden soll und wenn ja, wie viele Verkäufe (pro Zeitraum) zugelassen werden sollen. Dies erfolgt im Allgemeinen automatisiert, kann aber auch durch manuelle Eingriffsmöglichkeiten im laufenden Betrieb erfolgen. Parallel dazu wird ein Report über den dynamischen Preisverlauf pro Produkt erstellt und den jeweiligen Fachabteilungen zur Verfügung gestellt. Insbesondere dem Top-Management sowie den Finanz-, Produktmanagement-, Vertriebs- und Marketingabteilungen.

Aufbau Dynamisches Pricing

Im Hintergrund berechnet das System stets die finanzielle Gesamtsituation. Das dynamische Pricing-System versucht, die Ertrags- und Umsatzerwartungen des Unternehmens zu erfüllen. Es berechnet beispielsweise auch bei Produktverkäufen unterhalb des Mindestverkaufspreises, an welchen Stellen bzw. bei welchen anderen Produktverkäufen das negative Gap aktuell wieder ausgeglichen wird.

Maschinelles Lernen innerhalb des dynamischen Pricing

Jede einzelne Einflussgröße des dynamischen Pricing ist komplex. Die Wettbewerbs- und Marktbeobachtung über unterschiedliche Länder hinweg ebenso wie die permanente dynamische und automatisierte Echtzeitzuordnung von Menschen zu Zielgruppen oder die Vergleichbarkeit der eigenen Produkte mit denen des Wettbewerbs. Aber auch die Berücksichtigung der märkte-übergreifenden sich stets ändernden Angebots- und Nachfragesituation in der Gegenwart sowie die Berücksichtigung der Nachfrageprognosen birgt Komplexitäten. Jede Einflussgröße des dynamischen Pricing sollte im Laufe der Zeit verbessert werden.

Aufgrund der zahlreichen Parameter jeder Einflussgröße und der sich stets ändernden Gewichtungen ist die Verbesserung der Einflussgrößen von Menschenhand schwierig. Noch um ein Vielfaches schwieriger als das Handling einer Einflussgröße ist die Komplexität der Einflussgrößen im Echtzeit-Wechselspiel miteinander. Hier bedarf es einerseits intelligenter dynamischer Pricing Steuerungssoftware und andererseits Software, die selbständig die Ergebnisse der Steuerungssoftware überprüft und verbessert.

Künstliche Intelligenz im dynamischen Pricing und geeignete Branchen

Der Weg vom maschinellen Lernen zur künstlichen Intelligenz ist nicht weit. Die Entwicklung einer KI für dynamisches Pricing (als verkaufbares Produkt) wird, wenn es kein „IT“-Unternehmen aus den USA oder China vorzeitig macht, in Europa voraussichtlich von SAP entwickelt werden. Wahrscheinlich wird jedoch selbst SAP nicht ausreichend Daten besitzen, um die dynamische Pricing KI entwickeln zu können. Letztlich ist SAP lediglich Dienstleister für Unternehmen und darf/sollte keinen Zugriff auf die Daten ihrer Kunden haben.

Doch wer könnte eine künstliche Intelligenz für dynamisches Pricing entwickeln? Welche Unternehmen oder Branchen hätten den größten Mehrwert?

Um die Komplexität des Zielgruppen-Mappings auszuschöpfen, wäre eine B2C-Ausrichtung sinnvoll. Das dynamische Pricing sollte auch die Produktentwicklung umfassen, somit scheiden reine B2C-(eCommerce)-Vertriebsplattformen aus. Welche Branchen bilden den kompletten Prozess ab? Produktentwicklung, Produktzukauf, Produktbereitstellung, Produktvermarktung (offline und online) und Abrechnung?

Das wären beispielsweise die Branchen Automobil, Pharma/Chemie, Reisen, Energie/Öl, Banken, Versicherungen oder die Immobilienbauwirtschaft. Jedoch sind an der Konsumenten- bzw. Kundenschnittstelle nicht nur ein hohen Angebotsoutput, sondern ebenfalls hohe Produktverkäufe relevant. Je mehr Daten, desto besser. Die Automobilindustrie und die Immobilienbauwirtschaft entfallen somit, – es werden aufgrund des hohen Preises zu wenig Autos oder Häuser verkauft, um schnell ein hohes Lernpotential der KI zu erzielen. Die Pharmabranche entfällt aufgrund der Vertriebswege über die Apotheken ebenfalls. Es bleiben Energie/Öl, z.B. Mineralölkonzerne und ihre Vertriebswege über Tankstellen, die Versicherungs- und Bankenbranche sowie die Reiseindustrie.

Aufgrund der staatlichen Regulierung, wie häufig der Benzin-/Ölverkaufspreis pro Tag geändert werden darf, sind die Ölkonzerne mit ihren Tankstellennetzen nicht optimal. Die Versicherungen, Banken und die Reisebranche würden übrig bleiben. Jedoch sind die Produktangebotsmengen und die Anzahl verkaufter Produkte bei Versicherungen und Banken weitaus niedriger als in der Reiseindustrie. Darüber hinaus arbeitet die Banken- und Versicherungsbranche sehr intensiv mit Vermittlern zusammen (z.B. Check24) und haben keinen Zugriff auf die für das dynamische Pricing wertvolle Daten innerhalb der Customer Journey. Die Reiseindustrie scheint auf den ersten Blick sehr geeignet zu sein. In dieser Branche kann die Entwicklung des dynamischen Pricing von vielen Seiten bzw. Fachbereichen aus gestartet und schrittweise zusammengeführt werden.

Anmerkung
Natürlich können auch andere Branchen oder Konzerne eine dynamische Pricing KI entwickeln. Z.B. können über zurückliegende und aktuelle weltweite Automobil-Absatzinformationen auch ausreichend Daten für automatisiertes dynamisches Pricing vorhanden sein. Insbesondere, wenn die Daten aus Autovermietung hinzu kommen (Car2Go, Drive Now, usw.). Auch muss nicht eine vollumfängliche dynamische Pricing KI mit allen Einflussgrößen entwickelt werden. Für zwei Automobilkonzerne haben wir in diesem Jahr Schnittstellen zwischen Produktionsplanung und Kfz-Käufern entwickelt. Dort kamen wir mit der digitalen Intelligenz in Berührung, welche die Orchestrierung der weltweiten Produktion aller Teile, ungeachtet ob intern oder von Lieferanten produziert, plant und überwacht. Die Automobilkonzerne haben entschieden, dass in diesem Bereich am schnellsten der größte Nutzen einer KI entwickelt werden kann. Ungeachtet der Branchen, – die Erlöse und Erträge können schon z.B. durch die Realisierung der beiden Einflussgrößen Wettbewerb und Zielgruppen erheblich gesteigert werden. Dennoch ist die Wertschöpfung des dynamischen Pricing bei einigen Branchen höher als bei anderen. Je mehr Einflussgrößen berücksichtigt werden, je einfacher die Schnittstellen zwischen den Systemen, je geringer die Störfaktoren und je mehr Daten für jede Einflussgröße zur Verfügung stehen, desto erfolgreicher wird das dynamische Pricing.

Datenbeschaffung im dynamischen Pricing

Dass zahlreiche Daten für das Trainieren einer KI vorhanden sein sollten, ist kein Geheimnis mehr. Je mehr Daten über die jeweiligen Einflussgrößen vorhanden sind, desto präziser wird die KI im dynamischen Pricing. Durch zurückliegende Projekte verfügen wir bereits über Erfahrungen hinsichtlich der erforderlichen Menge der Daten pro Einflussgröße. Mathematisch-stochastische Verfahren, die wir in Algorithmen elektronisch abgebildet haben, kontrollieren die Fähigkeiten der KI permanent und ermitteln während der KI-Trainingsphase die noch erforderlichen Restdatenmengen bis zum Abschluss der Trainingsphase.

Notwendigkeit von Forschungs- und Entwicklungsallianzen für dynamisches Pricing

Das Spannungsfeld zwischen Datenmenge/Datenqualität/Datenaktualität und dynamischen Preisanpassungen sowie dem Datenschutz/Kartellrecht ist weit. Der Verzicht auf das dynamische Pricing ist keine Lösung. Zu schnell würde der im Reifegrad fortgeschrittenere Wettbewerb am eigenen Unternehmen vorbei ziehen. Das Annehmen der Herausforderung „Dynamisches Pricing“ ist keine Luxusentscheidung, – dynamisches Pricing kann schnell zur Existenzfrage werden.

Die bittere kostenverursachende Pille „Datenschutz und Kartellrecht“, insbesondere auch hinsichtlich der neuen EU-Datenschutzrichtlinie, sollte mutig geschluckt werden.

Und auch die Antworten auf die Fragen, wie viele Daten bei welchen Einflussgrößen erforderlich sein werden, sind heutzutage keine Raketentechnik mehr. Die Kernfragen lauten eher:

  • Woher kommen die Massen an Daten mit guter Qualität für jede Einflussgröße?
  • Wie werden die Prozesse designed und wie werden die Prozesse in bzw. mit den historisch gewachsenen Systemen digital abgebildet?
  • Welche Ressourcen sind nach der Bereitstellung des dynamischen Pricing-Systems für den laufenden Betrieb und die permanente Weiterentwicklung erforderlich?
  • Mit welchen aktuell am Markt gehandelten Standardtechnologien kann ein dynamisches Pricing aufgesetzt werden? Welche Standards haben Zukunft und welche System- und Softwarelieferanten werden voraussichtlich auch in der Zukunft (noch) erfolgreich sein?
  • Wie hoch wird der ROI sein und wann wird der Break Even Point (BEP) erreicht?
  • Wer bezahlt das alles?

Dynamisches Pricing sollte ganzheitlich gedacht und in der Unternehmensstrategie berücksichtigt werden. Allerdings sind schnelle Erfolgserlebnisse im Projektgeschäft sowohl für das Projektteam als auch für die Stakeholder und Investoren notwendig. Daher sollten anfangs zwei bis drei Einflussgrößen definiert und deren Pricing dynamisiert werden.

Entgegen den verächtlichen Unkenrufen technikverliebter Innovatoren haben wir die Erfahrung gemacht, dass für die erste Entwicklungsstufe des dynamischen Pricing-Systems noch kein hohes Maß an künstlicher Intelligenz erforderlich ist. Auch der Projektmeilenstein des maschinellen Lernens kann somit zu einem späteren Zeitpunkt etabliert werden.

Ausgeklügelte Mathematik in Algorithmen gegossen gepaart mit Standardtechnologien und Standardprozessen können bereits komplexe Vorgänge innerhalb des dynamischen Pricing sehr schnell und automatisiert vornehmen. Die Implementierung teurer neuartiger Hochtechnologien, für deren Bereitstellung es in Deutschland kaum Personalressourcen gibt, kann erfolgen sobald wirtschaftliche Erfolge durch das dynamische Pricing mehr Finanzen in die Kassen spülen.

Dennoch wird ein dynamisches Pricing-Projekt kein günstiges Unterfangen. Vor den Kosten scheuen sich nicht nur mittelständische, sondern auch große Unternehmen. Auch ist die Datenbeschaffung für die meisten Unternehmen eine große Herausforderung. Zumeist liegen ausreichend Daten für das dynamische Pricing bei einigen Einflussgrössen vor, doch eben nicht für alle.

Dieses Datenbeschaffungsproblem ist nicht nur in Deutschland oder Europa gegenwärtig, sondern auch in den USA oder in China. Daher bilden die Unternehmen dort Daten- und Forschungsallianzen.

Die Unternehmen in Europa und in Deutschland sollten, im ersten Schritt branchenintern und im zweiten Schritt branchenübergreifend, ebenfalls F&E sowie Datenallianzen bilden. Im Rahmen dieser Allianzen könnten ressourcenschonend dynamische Pricing-Systeme entwickelt werden (vollständiges Ergebnis bei geteilten Kosten).

In der Reiseindustrie wären Allianzen zwischen Reiseveranstaltern, Airlines, Amadeus und Hotelketten durchaus möglich, um kosteneffektiv ein dynamisches Pricing-System zu entwickeln. In einem zweiten Schritt könnten beispielsweise auch die zurzeit stark unter Druck stehenden Versicherungskonzerne (Reiseversicherungsprodukte) der F&E-Allianz beitreten und durch F&E-Zuzahlung von den Vorteilen eines dynamischen Pricing-Systems profitieren.

Auch in rechtlichen Fragen gibt es in Deutschland europaweit anerkannte Koryphäen.

Im Bereich Datenschutz und neue EU-Datenschutzrichtlinie ist es beispielsweise die Kanzlei Spirit Legal mit Sitzen in Leipzig und London.

Da dynamisches Pricing, insbesondere die wichtige Einflussgröße „Wettbewerbspreisscreening“ (eigentlich handelt es sich dabei um Preisabsprachen), eine kartellrechtliche Komponente hat, besitzt die juristische Fakultät der Universität Würzburg mit Prof. Florian Bien eine europaweit anerkannte Kapazität.

Zumeist fallen bei derartigen Entwicklungen wie dem dynamischen Pricing auch zahlreiche wertvolle Nebenprodukte an, die in der ganzen Branche eingesetzt werden können.

Das Outsourcing von F&E-Leistungen wird aktuell populärer. Gründe hierfür liegen in den hohen Kosten für Innovations- und Produktentwicklungen sowie im Mangel an Natur- und (Software-)Ingenieurwissenschaftler.

Beispiel
HighPots entwickelte in den letzten Jahren in Zusammenarbeit mit dem chinesischen Automobilkonzern SAIC Motors und Huawai ein rekurrentes künstliches neuronales Netzwerk (rKNN) für autonomes Fahren. Ziel war das Erreichen der Level-3-Autonomie. Der chinesische Suchmaschinenriese Baidu möchte nun für SAIC Motors ein Verfahren für Level-5-Autonomie entwickeln (Interview Baidu Wall Street Journal ). Level-5-Autonomie ist nur erreichbar, wenn Autos für das autonome Fahren keine permanente Internetverbindung mehr benötigen. Da das Funktionieren von Assistenzsystemen wie Siri oder Cortana auf Smartphones ebenfalls offline wichtig ist, greift SAIC und Baidu hierfür auf die Technologien von Huawai zurück. Ein gutes Beispiel für sinnvolle F&E-Allianzen.

Übrigens gibt es auch Entwicklungs- und Datenallianzen zwischen den scheinbaren Wettbewerbern Microsoft, Google, Facebook und Amazon. Ebenso beispielsweise in der Hardwarefertigung von Smartphones sind Allianzen üblich. So liefern Unternehmen wie Samsung z.B. Displays an andere Smartphonehersteller.

Für deutsche Unternehmen sind derartige Allianzen bisweilen noch unpopulär. Vielleicht liegt der Grund darin, dass die deutschen Unternehmen noch immer zu wenig global und zu stark lokal denken und handeln. Dadurch sehen sie häufig nur den Wettbewerb im eigenen Land und nur in der eigenen Branche.

Dynamisches Pricing ist prädestiniert um in einer Allianz entwickelt zu werden oder um eine F&E-Allianz/-Kooperation zu etablieren. Die Trennung zwischen „Allgemeingültigkeit“ und individuellen „Unternehmensinternas“ ist leicht möglich. Beispielsweise können die Schwellenwerte für produktbasierte Gewinn-/Verlustrechnungen in den internen Finanzsystemen der Unternehmen bleiben, während die Systematik für das individuelle automatisierte Matchen von Angeboten zu Nachfragen (und andersherum) allen Kooperationspartnern zur Verfügung gestellt werden kann.