Einrichtung von Instrumenten der Preisgestaltung: Schätzen des R.O.I.

Die Wahl der richtigen Preisoptimierungslösung kann ein wahrer Hindernisparcours sein. Je nach Tool variieren Funktionalität, Performance und Kosten nämlich enorm. Die Berechnung des R.O.I. einer Preismanagement Lösung ist unverzichtbar, um die richtige Entscheidung zu treffen und Ihre Teams und das Management von der Relevanz der Lösung zu überzeugen. 

Mithilfe von Back Testing ermöglicht Mercio Einzelhändlern, den Wert unserer Preismanagement Software zu bewerten und zu validieren.

Schätzung der bereitzustellenden Mittel

In dem äußerst strategischen Bereich der Preisgestaltung stellt die Wahl eines Tools eine erhebliche finanzielle und personelle Investition dar. Die besten Lösungen zeichnen sich durch modernste Technologien aus. Zudem ist die Preisgestaltung nicht nur für die kommerzielle Performance des Einzelhändlers ein entscheidender Faktor, sondern auch für den Einkauf zur Verwaltung der Lagerbestände und der Einkaufspreise bei den Lieferanten sowie für die Marketingteams zur Pflege des Preisimages. Eine erfolgreiche Transformation des Preisfindungsprozesses erfordert das Engagement vieler Personen innerhalb des Unternehmens.

Der TOC (Total Cost of Ownership) einer dedizierten Pricing-Lösung umfasst:

  • eine Jahres- oder Mehrjahreslizenz, die je nach der angebotenen technischen Unterstützung, der Verfügbarkeit der Plattform und den gewünschten Serviceleistungen gestaffelt ist. 
  • die Einführung (Onboarding): Diese Art von komplexem Tool erfordert eine Anpassungs- und Parametrisierungsphase, um eine Verbindung zu Ihren Datenflüssen herzustellen, aber auch um das Fachwissen und die Prozesse im Unternehmen zu integrieren.
  • Schulung: Ein oder mehrere Mitglieder Ihres Teams müssen in der erweiterten Nutzung der Technologie geschult werden, damit sie ihr volles Potenzial entfalten kann.
  • Produktentwicklung: Eine Plattform, die sich einer so zentralen Funktion wie der Preisgestaltung widmet, ist naturgemäß dazu bestimmt, sich weiterzuentwickeln und sich kontinuierlich an ein dynamisches Umfeld anzupassen – und das über Support und gelegentliche Updates hinaus. Daher ist es sinnvoll, für künftige Entwicklungen vorzusorgen.

Diese Kosten werden in der Regel durch die finanziellen Vorteile des Tools kompensiert, aber es ist wichtig, dies früh genug im Beschaffungsprozess zu belegen, damit die an der Entscheidung Beteiligten – für die es schwieriger sein kann, eine Prognose zu erstellen – dem Vorschlag zustimmen können.


Visualisierung der Gewinne dank einer auf den Markt abgestimmten Simulation

Die Investitionsrendite transformativer Technologien ist oft schwer zu berechnen. Viele der Vorteile sind kaum messbar, wie etwa die verbesserte Zusammenarbeit zwischen Teams, der leichtere Zugang zu zuverlässigen Daten, die Verringerung des Zeitaufwands für die Datenverarbeitung sowie die schnellere und bessere Qualität der Entscheidungsfindung. Stellt man die Frage umgekehrt und konzentriert sich auf die Messung der Auswirkungen des Tools im Vergleich zu einer unveränderten Situation, zeichnet sich eine Methode zum Nachweis des Werts der Lösung ab: Back Testing.

Back Testing ist sowohl in der Wissenschaft als auch im Finanzwesen eine gängige Methode, um die Angemessenheit von Investitionsstrategien zu bewerten. Sie besteht darin, die Auswirkungen einer Strategie oder eines Modells mithilfe realer Daten aus der Vergangenheit zu simulieren, um zu einer realistischen Bewertung der Durchführbarkeit der Strategie zu gelangen. Diese Methode eignet sich auch ausgezeichnet für die Preisgestaltung. Sie erfordert jedoch ein ausgezeichnetes Geschäftsverständnis.

Durch die Berechnung der Auswirkungen differenzierterer Preisstrategien und einer verbesserten Margenoptimierung, die durch eine spezielle Plattform für die Preisgestaltung ermöglicht wird, auf Daten aus der Vergangenheit (unter Berücksichtigung des verfügbaren Lagerbestands, der Saisonabhängigkeit, der Preiselastizität oder -empfindlichkeit der Kunden usw.) können die durch das Instrument erzielten Gewinne visualisiert und die Rentabilität bewertet werden.


Beispiel für eine Schätzung im Baumarktsektor

Schritt 1: Einen repräsentativen Datensatz auswählen.

Um die Vorteile der Preisoptimierungssoftware von Mercio für einen Baumarkt zu quantifizieren, haben wir über den Zeitraum von sechs Monaten Verkaufsbelege für die 15 % der wichtigsten Produkte gesammelt und diese um die Preisentwicklung der Wettbewerber ergänzt.

Schritt 2: Performance-Indikatoren festlegen.

Umsatz, Marge, aber auch komplexe Indikatoren wie der Preisindex für jedes Ladengeschäft im Vergleich zu den Wettbewerbern und die Preisabweichung (die Differenz zwischen den von der Einkaufszentrale empfohlenen Preisen und den tatsächlich angewandten Preisen).

Schritt 3: Data Science und künstliche Intelligenz zur Erstellung realistischer Szenarien nutzen.

Es wurden auf der Grundlage des Kontexts des Einzelhändlers und unter der Kontrolle des Pricing Managers drei Szenarien simuliert, um die potenziellen Auswirkungen des Tools zu messen. Im ersten Szenario basiert die Strategie auf dem Konzept des Preisimage: Die Software nutzt künstliche Intelligenz, um die Empfindlichkeit der Produkte und das Kaufverhalten der Kunden zu erkennen und die Preise entsprechend zu senken oder zu erhöhen. 

Im zweiten Szenario findet eine Geopreisstrategie Anwendung: Durch die Identifizierung von Ladengeschäften, deren Preisindex im Vergleich zu den umliegenden Wettbewerbern zu niedrig ist, werden die Preise auf ein Niveau angepasst, das näher am Durchschnitt liegt. Dieses Szenario hat sich als das rentabelste erwiesen. 

Beim letzten Szenario werden die ersten beiden miteinander kombiniert: Indem die Preise nur für die am wenigsten empfindlichen Produkte und in Ladengeschäften mit einem niedrigen Preisindex angehoben werden, können Margengewinne erzielt werden und gleichzeitig wird das Risiko von Auswirkungen auf das Volumen minimiert. 

Die Ergebnisse des Tests variierten natürlich je nach dem gewählten Szenario, doch jedes zeigte, dass die Lösung nach nur einem Jahr der Nutzung 2,6 Millionen Euro einbrachte. 

Die Bewertung des ROI einer Preismanagement Software ist komplex und einige Auswirkungen sind besonders schwer zu quantifizieren, wie etwa die Auswirkungen auf das Markenimage. Das Back Testing ermöglicht eine effektive Quantifizierung der möglichen Gewinne in Bezug auf Marge und Umsatz auf Basis von historischen Daten, die das Umfeld des Unternehmens realistisch wiedergeben. Der Vergleich mehrerer Szenarien ermöglicht es, die Durchführbarkeit der Lösung unter Berücksichtigung verschiedener Hypothesen der Nachfragereaktion zu gewährleisten. Nach der Implementierung Ihrer Preisfindungslösung hängt der tatsächliche ROI außerdem von organisatorischen Faktoren ab: Die Organisation muss so umgestaltet werden, dass sie den größtmöglichen Nutzen aus der gewonnenen Genauigkeit und Reaktionsfähigkeit zieht.


Mit Mercio einen Schritt weiter gehen:

Mit der Preisoptimierungsplattform für den Großhandelvertrieb von Mercio können Ihre Teams differenzierte Preisstrategien implementieren und industrialisieren, um den Umsatz, die Marge und das Preisimage für Zehn- oder Hunderttausende von Artikeln genau zu steuern. 

Unsere Experten und Business Solutions Engineers beraten Sie gerne bei der Bewertung unserer Preismanagement Software in Bezug auf die Anforderungen Ihres Unternehmens und erstellen wie in diesem Artikel beschrieben eine ROI-Studie.

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Valentine Dreyfuss
Valentine, Co-fondatrice et Directrice Générale de Mercio, a propulsé notre offre technologique sur le marché retail pour répondre aux enjeux de performance et d'image-prix d'enseignes emblématiques et exemplaires sur le sujet du pricing en Europe. Garante de la direction stratégique et commerciale de Mercio, Valentine se donne pour mission de faire rayonner notre esprit d'innovation en Europe.