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Drei Gründe stoßen häufig die Einführung einer professionellen Pricing-Software im Handel, Großhandel und E-Commerce an:
In dieser Situation ist es sinnvoll, über eine technische Unterstützung nachzudenken, die bessere Preisentscheidungen mit geringerem manuellem Aufwand ermöglicht.
Wichtig: Die handelnden Personen behalten die finanzielle Verantwortung sowie das inhaltliche Verständnis für das Pricing. Keiner verlässt den sprichwörtlichen „Driver’s Seat“.
Im Handel und im E-Commerce wird Dynamic Pricing häufig mit einer häufigen Preisveränderung gleichgesetzt. Nach unserem Verständnis ist das keine zwingende Eigenschaft. Wir verstehen unter einer dynamischen Preissetzung eine adaptive Preisgestaltung. Im Zeitverlauf wird regelmäßig („dynamisch“) überprüft, ob die Faktoren und Marktbedingungen, die die Preissetzung bestimmen, sich gegenüber der letzten Preissetzung verändert haben. Zu diesen Faktoren zählen beispielsweise:
Haben sich die Faktoren verändert, wird entschieden, ob eine Preisänderung erforderlich ist. Sie können theoretisch Preisanpassungen in Echtzeit („real-time“ oder „near real-time“) vornehmen. Wenn jedoch „Preisstabilität“ Teil Ihrer Preisstrategie ist, die Sie beibehalten wollen, bewerten Sie „dynamisch“, ob der Vorteil einer Preisveränderung und Preisaktualisierung den Nachteil des Verzichts auf die gewünschte Preisstabilität übersteigt. Sie überprüfen häufig, ob Preise verändert werden müssen, und entscheiden ebenso häufig, ob Sie die Preisanpassungen entsprechend der Marktveränderungen tatsächlich vornehmen.
Diese regelmäßige Überprüfung, inwiefern sich der Markt und andere Faktoren geändert haben, können Sie manuell durchführen. Ebenso können Sie und Ihre Pricing-Verantwortlichen manuell prüfen, ob Sie den aktuellen Preis für jedes Ihrer Produkte wiederum manuell optimieren müssen.
Die manuelle Überprüfung und Analyse der Faktoren, die Ihre Preisgestaltung bestimmen, können von einem Tool automatisch übernommen werden. Dieses Automatisieren spart Zeit und macht die Arbeit im Preismanagement und die Anpassung der Preise deutlich effizienter.
Pricing-Verantwortliche arbeiten mit geringerem Aufwand „im Pricing“ und können mehr Zeit der Arbeit „am Pricing“, wie dem Entwickeln smarterer Preisstrategien, widmen.
Pricing Software hilft nicht nur, Preisentscheidungen zu automatisieren – wir sprechen hierbei von „Price Automation“.
Pricing Software bietet auch eine Unterstützung bei Preisentscheidungen als solche. Das Setzen eines – angesichts einer definierten Preisstrategie – besten Preises wird als Preisoptimierung, auch als „Price Optimization“, bezeichnet.
Bei den Anwendungen, die eine Price Automation und Price Optimization unterstützen, finden sich einige synonym verwendete Bezeichnungen wieder: Pricing Software, Price Optimization Tools, Softwarelösungen zur Preissetzung, Dynamic Pricing Solutions und einige andere kreative Begrifflichkeiten.
Die Auswahl einer Pricing Software ist zumindest ein mittelfristiges Commitment und bedeutet ein kurzfristiges Investment in die Implementierung. Diese Entscheidung sollte nicht leichtfertig getroffen werden.
Denn mehr als die Hälfte aller Unternehmen ist mit den Einkaufentscheidungen für Software unzufrieden. Eine Befragung von 3.500 Unternehmen (davon 350 in Deutschland) zeigt, dass 60% (63% in Deutschland) in den letzten 18 Monaten mindestens einen Technologiekauf des Unternehmens bedauern.
Davon beschreiben 59% den finanziellen Impact des bedauerten Software-Kaufs als „monumental“ und „signifikant“.
Während Fehlentscheidungen bei Softwarekäufen +68 % häufiger auf einer ChatGPT-Recherche basieren, starten erfolgreiche Software-Entscheidungen +56 % häufiger mit der Begleitung von Experten.
Kurzum, eine professionelle Unterstützung beim Auswahlprozess einer passenden Pricing-Software lohnt sich bereits aus unternehmerischer Sicht.
Quelle: Capterra’s 2025 Tech Trends Survey, Stichprobe: 3.500 Software-Einkäufer
Oben wurden bereits wichtige Teilaspekte beschrieben, wie Pricing Software einen unternehmerischen Mehrwert liefert. Diese unterschiedlichen Quellen des Mehrwerts wollen wir nun ergänzen.
Pricing Software…
Im Handel und im E-Commerce wird die Softwareunterstützung beim Pricing in zwei Stufen unterschieden.
Die erste Stufe umfasst Entscheidungsregeln, die in einem regelbasierten Pricing (auch „rule-based pricing“) angewendet werden. Ein interner Pricing-Verantwortlicher bestimmt die strategische Ausrichtung der Preisgestaltung und definiert entsprechende Entscheidungsbäume, die von einem Pricing-System skaliert abgearbeitet werden. Diese Regeln beginnen mit einer Definition des Anwendungsbereichs, z.B. Sortimentsausschnitte und Artikelrollen (z.B. alle Eckartikel/KVIs in der Kategorie XYZ).
Anschließend werden Regeln und Regelprioritäten festgelegt. Zum Beispiel werden Zielpreise und Zielmargen vorgegeben, relevante Wettbewerbspreise definiert, Höchstabstände zu Wettbewerbspreisen bestimmt, Preisabstände zu verwandten Produkten eingehalten, die Unverbindliche Preisempfehlung (UVP) als Höchstpreis eingezogen und eine absolute Mindestmarge als Preisuntergrenze („Sicherheitsnetz“) gesetzt.
Das Ergebnis dieser Preisberechnung ist jederzeit nachvollziehbar und nachrechenbar. Wird ein Preis als fehlerhaft eingestuft, kann die zugrunde liegende Regel systematisch korrigiert werden. Die Konfiguration von Preisregeln fördert das Denken in Mechanismen und Prozessen, die für eine objektive Preissetzung erforderlich sind. Die Preisgestaltung nach Bauchgefühl oder „Experteneinschätzung“ wird durch eine datenbasierte Preissetzung ersetzt.
Diese Erfahrung, Preise nachrechnen zu können, erhöht das Vertrauen in eine automatisierte Preisberechnung. Dieses Vertrauen ist für die zweite Stufe wichtig.
Die zweite Stufe setzt auf den benutzerdefinierten Entscheidungsregeln auf und betrachtet diese als Rahmenbedingungen. Diese Rahmenbedingungen legen einen möglichen Preisbereich fest. Innerhalb dieses Preisbereichs wird ein optimaler Preis gemäß der vorgegebenen Preisstrategie festgelegt, der den Zielwert einer sogenannten Zielfunktion maximal erreicht. Dieser Prozess und die zugrundeliegende Technologie werden als Preisoptimierung verstanden.
In diesem Prozess der automatisierten Preisgestaltung findet die künstliche Intelligenz oder, treffender, das maschinelle Lernen statt. Algorithmen prognostizieren den nachgefragten Absatz für unterschiedliche Preispunkte innerhalb des möglichen Preisbereichs. Daher wird dieser fortschrittlichere Ansatz auch als nachfragebasiertes oder nachfrageoptimales Pricing bezeichnet („demand-based pricing“). Zu jedem dieser Preispunkte lassen sich dann alle finanziellen Metriken und KPIs ableiten: Umsatz, Deckungsbeitrag pro Stück, Deckungsbeitrag insgesamt, Produktmarge („Gross Margin“, in %), verkaufte Einheiten. Je nach gewählter Zielrichtung der Preisstrategie wird der optimale Preis automatisch ausgewählt, der zu einem maximalen Ergebnis führt. Diese Optimierung der Preise kann auch unter Einhaltung von Nebenbedingungen dynamisch erzielt werden: „Setze die Preise so, dass ein Mindestumsatzwachstum von 2% eingehalten wird und der Deckungsbeitrag maximiert wird.“
Die Preisoptimierung funktioniert dabei nicht nur für einzelne Produkte im Sortiment, sondern auch für größere Sortimentsausschnitte. Technisch gesehen werden Kreuzpreiselastizitäten für verwandte Produkte (Substitute und Komplementärprodukte) in der Preisgestaltung berücksichtigt.
Der Vorteil der nachfragebasierten Preisoptimierung besteht in einer Verbesserung der Entscheidungen bei Preisänderungen. Umsatz und Gewinn sowie deren Verhältnis werden gegenüber einer rein regelbasierten Preisgestaltung maximiert. Die Preisoptimierungssoftware setzt die eigenen Preise so, dass angesichts der gewählten Preisstrategien die besten Ergebnisse für das Unternehmen erzielt werden. Die der Preisoptimierung zugrunde liegende Nachfrageprognose simuliert die Auswirkungen von Preisaktualisierungen, bevor diese umgesetzt werden. Diese Vorhersage liefert schließlich auch die Grundlage, um Preisentscheidungen zu treffen und damit für die Freigabe von Preisempfehlungen durch interne Pricing-Verantwortliche.
Doch selbst wenn der mögliche, benutzerdefinierte Preisbereich von einem internen Experten vorgegeben wird, kann der optimale Preis bzw. die zugrunde liegende Nachfrageprognose nicht mehr nachgerechnet werden. Dieser Umstand kann in einer frühen Phase der Software-Einführung als Nachteil empfunden werden, der mit steigender Erfahrung des internen Teams und professionellem Change Management aufgelöst wird.
In der Handelsbranche und im E-Commerce werden mindestens sechs Datenquellen an eine Pricing Software angebunden:
Die Bewertung von unterschiedlichen Anbietern von Pricing Software erfolgt idealerweise (a) umfassend, (b) objektiv und (c) effizient.
Eine umfassende Bewertung bezieht sich sowohl auf eine (a) möglichst vollständige Longlist relevanter Anbieter wie auch auf einen (b) möglichst vollständigen Einbezug aller relevanten Bewertungsdimensionen und -kriterien. Zu diesen Bewertungskriterien gehören
Eine objektive Bewertung bedeutet, dass die (a) Art und Weise, (b) die Bewertungsinstrumente und (c) die Bewertungsverdichtung in eine Empfehlung im Vorfeld („ex-ante“) bestimmt sind und auf alle Software-Optionen gleichermaßen – d.h. unverzerrt (ohne „bias“) – angewendet werden.
Eine effiziente Bewertung stellt sicher, dass die internen Ressourcen bei der Bewertung von Pricing-Tool-Optionen möglichst produktiv eingesetzt werden. Die Effizienz in der Bewertung wird (a) durch eine stufenweise Priorisierung im Bewertungsprozess und (b) durch das Einbringen der relevanten Project Assets durch einen erfahrenen Experten sichergestellt.
Im Laufe einer Karriere im Preismanagement eines Unternehmens führen Pricing Manager ein oder zwei Pricing Systeme ein. Häufig ist es die erste Auswahl überhaupt oder die zweite Einführung seit Langem. Diese Erfahrungslücke lässt sich effektiv durch externe Unterstützung überbrücken und das Auswahlprojekt inhaltlich wie zeitlich beschleunigen.
Das Price Management Institute hat dazu eine erprobte Auswahlmethodik entwickelt und in mehreren Praxisprojekten umgesetzt: Die PMI Pricing Software Roadmap® liefert ein systematisches Vorgehen, das Pricing-Software-Projekte risikoarm und profitabel umsetzt. Die erprobte Methodik umfasst alle notwendigen Deliverables, die die Erfahrung und Learnings aus mehr als einem Dutzend Projekte zur Software-Auswahl und -Einführung einschließen und kurzfristig eingesetzt werden können.
Wenn Sie unser Vorgehen kennenlernen möchten, vereinbaren Sie gerne einen Kennenlerntermin mit uns.
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