Diese Woche nahm ich am Herbstevent des Handelsverbands teil, der unter dem Thema «Zukunft der Automatisierung im Handel» stand. Wie in vielen anderen Branchen erhofft sich auch der Handel durch den Einsatz von KI-Lösungen deutliche Fortschritte und Effizienzgewinne.
Ein Highlight der Veranstaltung war für mich der Vortrag von Patricia Lüer, einer Expertin für Sales und Pricing. Ihr Beitrag «Preise in Bewegung – Wie verändert KI das Dynamic Pricing?» griff ein Thema auf, das aktuell sehr relevant und greifbar ist – und nicht nur eine bunte Vision.
Aus meiner Sicht wurde eine aktive Preisgestaltung in den vergangenen Jahren von vielen Händlern vernachlässigt. Obwohl die Technologie schon lange vorhanden ist, um Pricing flexibler und mutiger zu gestalten, bleibt der Umgang damit oft zu konservativ und statisch. Mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz bekommt das Thema jedoch neuen Schwung, da es nun möglich ist, Preise intelligenter und dynamischer zu setzen.
Meiner Erfahrung nach setzen bislang nur wenige Unternehmen auf dynamische Preismodelle. Und bei denen, die dies tun, ist die zugrundeliegende Logik oft erstaunlich simpel: «Unser Preis = Preis des Mitbewerbers -5%». Zugegebenermassen ist dieses Beispiel etwas überspitzt, aber viel komplexer wird es dann doch nicht. Solche primitiven Automatismen, die lediglich den Wettbewerb als Referenz nehmen, bergen erhebliche Risiken, denn wenn mehrere Anbieter sich gegenseitig unterbieten, entsteht schnell eine negative Preisspirale.
Dynamisches Pricing ist eine der reifsten Formen des Pricing
Patricia Lüer machte in ihrem Vortrag klar, dass es sich bei meinem oben genannten Beispiel nicht um Dynamic Pricing handelt. Sie kategorisiert das Pricing folgendermassen:
- Basic Pricing: «Keine wirkliche Preislogik. Der gleiche Preis wird seit vielen Jahren verwendet.»
- Cost Plus Pricing: «Addition des erwarteten Gewinns als Aufschlag auf die Kosten.»
- Competitor Pricing: «Preise werden orientiert am Wettbewerb gesetzt.»
- Value Pricing: «Preise werden aufgrund des wahrgenommenen Wertes aus Kundensicht festgelegt.»
- Dynamic Pricing: «Die Preise werden auf der Grundlage eines ganzheitlichen Verständnisses der Kaufentscheidungstreiber dynamisch festgelegt.»
Die reifste Form der Preisgestaltung ist das Dynamic Pricing – auch wenn es nicht in jeder Situation die beste Wahl sein muss. Derzeit verharren die meisten Händler jedoch im Competitor Pricing, was die Frage aufwirft: Ist dies wirklich die beste Methode, oder fehlt es den Unternehmen an Experimentierfreude und der Bereitschaft, neue Ansätze zu testen?
Preisdiskriminierung vermeiden und Gewinne oder Auslastung optimieren
Besonders vorsichtig sollten Unternehmen sein, wenn es darum geht, individuellen Kunden oder Kundengruppen unterschiedliche Preise anzubieten. Zwar könnte dadurch bei Kundengruppen mit einer höheren Zahlungsbereitschaft ein höherer Gewinn abgeschöpft werden, jedoch ist dies eine Form der Preisdiskriminierung und kann zu einem schwerwiegenden Vertrauensverlust bei den Konsumenten führen.
Es gibt aus meiner Sicht jedoch auch weniger problematische Ansätze im Dynamic Pricing. So könnten Preise automatisiert und flexibel an die Nachfrage angepasst werden. Denkbar wäre zum Beispiel, dass Faktoren wie Mitbewerberpreise, deren Lagerbestände, die aktuelle und prognostizierte Nachfrage sowie die eigenen Bestände und viele weitere Faktoren in kurzen Intervallen ausgewertet werden, um den Preis so festzulegen, dass der grösste Gewinn erwartet werden kann – falls das gewollt ist. Denkbar wäre auch die Optimierung einer anderen Kenngrösse, z.b. Umsatz oder Auslastung.
Wichtig dabei ist, dass es nicht nur darum geht, Preise zu senken oder zu erhöhen, wenn Wettbewerber dies tun. Eine negative Preisspirale ist in den meisten Fällen eine Sackgasse. Künstliche Intelligenz kann genutzt werden, um aus einer Vielzahl von Datenpunkten die Preise so zu optimieren, dass auch Preiserhöhungen möglich sind – und ich denke, dass dies notwendig ist, um sicherzustellen, dass Händler ihre Margen erhalten und langfristig überlebensfähig bleiben.
