Sind Sie bereit für die nächste Phase der Preisforschung?

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Stefan Ammerlaan

Erforschung eines Datenfusionsansatzes für ganzheitliche Preisentscheidungen

Ganz gleich, ob Sie eine neue Produktkategorie einführen oder auf eine Marktveränderung reagieren, die Verwaltung Ihrer Preisstrategie kann sich oft wie ein komplizierter Balanceakt anfühlen. Sie wissen, dass solide Umsatzentscheidungen auf fundierten Daten beruhen sollten, aber dieser Input kommt oft von einer Vielzahl von Quellen und Beteiligten.

Während die Erkenntnisse über die Preiselastizität der Verbraucher eine bestimmte Vorgehensweise nahelegen, können Markentrackerdaten, historische Verkaufszahlen oder sogar das "Bauchgefühl" des Managements Ihre Preisentscheidung oft entgleisen lassen. Die Art und Weise, wie Sie diese verschiedenen Inputs anwenden, kann den Erfolg - oder Misserfolg - einer einzelnen Preisentscheidung auf Ihr Endergebnis auswirken.

Jorge Roberto Salas Samamé, Revenue Management Lead bei Heineken für Afrika, den Nahen Osten und Osteuropa, bringt es am besten auf den Punkt: "Die Preisgestaltung ist wirklich eine ganzheitliche und funktionsübergreifende Disziplin. Die Geschwindigkeit, mit der sich die Verbraucherpräferenzen und die gesamte Branche verändern, erfordert einen strukturierten und vielschichtigen Ansatz, um solide Preisempfehlungen zu geben."

Wie können Sie also alle Unternehmensdaten auf ganzheitliche Weise nutzen, um Umsatz und Rentabilität zu steigern?

Die Theorie, die hinter ganzheitlichen Preisentscheidungen steht (z. B. Net Revenue Management), ist weithin anerkannt, aber im Zeitalter von Big Data ist die Umsetzung dieses Ansatzes in der Realität eine große Herausforderung. Einige Unternehmen, wie Heineken und McDonald's, machen das heute außergewöhnlich gut und ernten die Früchte.

"Die Kombination von Makroindikatoren, Verbraucher-/Shopper-Insights, Preissensibilität, Markengesundheitsindikatoren, Kundenstrategien, Finanzdaten und allgemeinen Markttrends ermöglicht ganzheitliche Preisentscheidungen", sagt Roberto Salas Samamé von Heineken.

Sie haben nicht nur eine neue Denkweise bei der Preisgestaltung angenommen, sondern auch den Ansatz SKIM zur Datenfusion, um diesen Wandel zu ermöglichen. Dieser Ansatz ist von methodischer Strenge durchdrungen und basiert auf jahrzehntelangem Know-how in der Preisgestaltung, das aus der Zusammenarbeit mit führenden Konsumgüterunternehmen und Beratungsfirmen auf der ganzen Welt stammt.

Auf der EPP Monetized Pricing Conference 2019 erzählte ich, wie eine neue Denkweise bei der Preisgestaltung in Kombination mit unserem einzigartigen Ansatz der Datenfusion Ihnen helfen kann, informiertere und genauere - und sogar unterhaltsamere! - Preisentscheidungen zu treffen.

Hier ist, was Sie wissen müssen.

Die häufigsten pricing and revenue management Fallstricke beseitigen

In den letzten 40 Jahren haben wir führenden Unternehmen bei der Beantwortung ihrer schwierigsten pricing and revenue management Fragen zu beantworten. Auf diesem Weg bitten uns unsere Kunden zunehmend darum, nicht nur unsere eigenen Forschungsergebnisse, sondern auch alle verfügbaren Daten zu berücksichtigen, wenn wir sie bei der Optimierung ihrer Umsatzstrategien unterstützen.

Dieser ganzheitliche Ansatz, bei dem mehrere Datenquellen zusammengeführt werden, ermöglicht es unserem Team auch, sich mit den Kunden auf ihre gesamte Unternehmensstrategie und -vision auszurichten (und nicht nur auf die Marken) und noch umfassendere Erkenntnisse zu gewinnen.

Erfahren Sie, wie PepsiCo seine langfristige Werbestrategie mit einem datenfusionierten Ansatz optimiert hat

Dieser "ganzheitliche" Ansatz für Entscheidungen im Bereich des Ertragsmanagements liegt mir sehr am Herzen, weshalb mich meine Kunden oft fragen, was sie in diesem Bereich tun sollten und was nicht.

Ich beginne damit, die Preisfalle zu nennen, die ich meinen Kunden oft rate, zu vermeiden.

Kommt Ihnen eines dieser Szenarien bekannt vor?

1) Nichtnutzung der Fülle der verfügbaren Datenquellen

Die Vielzahl der Daten, die für strategische Preisentscheidungen zur Verfügung stehen, ist atemberaubend, doch einige Unternehmen verlassen sich immer noch auf nur eine oder zwei Datenquellen. Welche dieser Quellen hat den größten Einfluss auf Ihre Umsatzstrategie?

  • Historische Verkaufsdaten
  • Conjoint-Forschung
  • Konkurrenzfähiges Wissen
  • Marken-Tracker
  • Bauchgefühl des Managements / interne Expertenmeinungen
  • Segmentierungsforschung
  • Kosten der Waren
  • Soziales Zuhören
  • Theoretischer Rahmen für die Preisgestaltung (z. B. ökonomische Theorien, runde Preise, Ankerpreise usw.)

Während all diese Daten wertvolle Erkenntnisse über die Preisgestaltung liefern können, verfügt nicht jedes Unternehmen über die analytischen Möglichkeiten, mehrere Datenquellen zu aggregieren und zu analysieren.

Sind Sie neugierig, wie andere Marken verschiedene Datenquellen integrieren, um ganzheitliche Entscheidungen zu treffen? Laden Sie das Papier herunter und erfahren Sie mehr über Beispiele aus der Praxis.

2) Fragmentierte Entscheidungsfindung

Wenn mehrere Datensätze in Betracht gezogen werden, werden sie oft getrennt voneinander, von verschiedenen Beteiligten und in der Regel zu unterschiedlichen Zeitpunkten im Jahr analysiert. Vielleicht ziehen Sie die richtigen Quellen heran, aber da den Daten der Kontext fehlt, vermitteln sie Ihnen kein vollständiges Bild.

Dies führt dazu, dass Preisentscheidungen oft zu "Preisdebatten" werden. Die Beteiligten können auf ihrem Standpunkt sehr beharrlich sein und sich auf ihre Position versteifen.

Ein ganzheitlicherer Ansatz würde es Ihnen ermöglichen, alle Aspekte zu berücksichtigen, was zu zuverlässigeren Erkenntnissen und besseren Preisentscheidungen führen würde.

Wie können Sie anfangen?

Erkundung der Phasen der Preisforschung

Wenn Sie daran interessiert sind, einen neuen, ganzheitlichen Ansatz für Preisentscheidungen zu wählen, kann es hilfreich sein, dies mit einer Reise durch verschiedene Phasen zu vergleichen.

  • Stufe 1: Traditionelle, siloartige Entscheidungsfindung bei der Preisgestaltung
    Einblicke werden aus einzelnen Datensätzen generiert und in Präsentationen und Einzelgesprächen vermittelt
  • Stufe 2: Einführung eines ganzheitlichen Revenue Management Mindset
    Bewertung und Zusammenführung aller verfügbaren Datenquellen zu einem gemeinsamen Zeitpunkt während eines persönlichen Workshops
  • Stufe 3: Ganzheitliche Analyse des Revenue Management
    Zusammenführung aller verfügbaren Datenquellen mit
    advanced analytics und Durchführung von Business Wargaming Übungen
  • Stufe 4: Dynamisches, ganzheitliches Revenue Management
    Automatisierte Zusammenführung von Datenquellen

Auf dieser Reise werden Sie von einem "traditionellen" Ansatz mit einzelnen Datensätzen zu einer Preisstrategie übergehen, die alle Datenquellen kombiniert, dann zusammenführt und schließlich automatisiert.

Der Ansatz von SKIM , um diese Preisfindung zu ermöglichen, besteht darin, persönliche Workshops zur Datenfusion durchzuführen.

Wir haben diese Workshops für Kunden durchgeführt, die von führenden internationalen Lebensmittel- und Getränkemarken bis hin zu Restaurantketten reichen. Am Ende dieser Workshops sehen wir ein Lächeln auf den Gesichtern der verschiedenen Interessengruppen (z. B. Insights, Category Management usw.), wenn sie den Raum verlassen können, weil sie sich für EINEN Preispunkt entschieden haben, den sie umsetzen wollen

Diese Technik funktioniert gut, weil sie die ganzheitliche Denkweise der Preisgestaltung von der Theorie in die Praxis bringt.

SKIM ist nicht nur in der Lage, hervorragende Daten und Erkenntnisse zu liefern, sondern ist auch ein wertvoller Partner bei der Erstellung der ganzheitlichen Strategie. Vom Ansatz über die Auswertung aller verfügbaren Daten bis hin zur Strategieerstellung", sagt Marjolijn Maas-Mook, Marketing Manager, Food Development & Consumer Insights, McDonald's Nederland B.V.

Je nachdem, wo Sie sich in Ihrer Preisgestaltung befinden, sind Sie vielleicht bereit, zu Stufe 2 überzugehen oder sogar direkt zu Stufe 3 zu wechseln.

Stufe 1
Traditionelle und isolierte Entscheidungsfindung bei der Preisgestaltung (Präsentationen)

Unternehmen, die sich in Stufe 1 befinden, treffen ihre Preisentscheidungen oft isoliert über das ganze Jahr hinweg. Sie analysieren verschiedene Datenquellen für unterschiedliche Interessengruppen und geben diese Erkenntnisse oft in Form von Einzelpräsentationen an verschiedene Gruppen weiter. Oftmals fehlt denselben Stakeholdern ein umfassender Überblick über alle Daten, die sich auf die Umsatzmanagementstrategien auswirken.

Stufe 2
Einführung einer ganzheitlichen Denkweise im Bereich Revenue Management: Datenquellen zusammenführen (Triangulations-Workshop)

Der erste Schritt zu einer neuen Preisgestaltung besteht darin, alle verfügbaren Datenquellen auf einmal zu bewerten und zusammenzufassen.

Wir empfehlen einen traditionellen Triangulations-Workshop, bei dem verschiedene Interessengruppen (z. B. Marketing, Finanzen, Preisgestaltung usw.) Präsentationen zu ihren jeweiligen Daten (z. B. Brand Tracker-Daten, Segmentierung, Conjoint, Wettbewerberinformationen, Gewerbesteuer und Verträge usw.) austauschen.

Nachdem wir diese ganztägigen Sitzungen für Kunden durchgeführt hatten, konnten wir aus erster Hand erfahren, dass die einfache Verknüpfung dieser unterschiedlichen Datenquellen Einblicke in die Preisgestaltung ermöglichte, die sonst übersehen worden wären.

Laut Jorge Roberto Salas Samamé ist es die funktionsübergreifende Zusammenarbeit, die das volle Potenzial der Preisgestaltung freisetzt; die Einbeziehung mehrerer Interessengruppen erleichtert die Verbindung aller Linsen und führt zu einer optimalen Preisstrategie".

Der Revenue Management Lead von Heineken fügte hinzu: "SKIM hat uns unterstützt und eine Schlüsselrolle auf diesem Weg gespielt, indem es mehrere Workshops mit uns veranstaltete und eine externe Sichtweise und sein Fachwissen einbrachte, um unsere Empfehlungen weiter zu optimieren."

Stufe 3
Ganzheitliche Analyse des Ertragsmanagements: Kombinieren von Datenquellen (Business Wargaming Übungen)

Für diese Phase haben wir Business-Wargaming-Workshops entwickelt , um verschiedene Daten- und Informationsquellen effizienter einzubeziehen und den Prozess ein wenig unterhaltsamer und ansprechender zu gestalten!

Corporate Wargaming simuliert Aktionen und Gegenaktionen in einer kommerziellen Teamumgebung. Teams von Entscheidungsträgern spielen verschiedene Szenarien durch und überlegen, wie das Unternehmen und die Konkurrenten auf Veränderungen und auf einander reagieren werden.

Wir statten jedes Team (Marke + Konkurrenz) mit verschiedenen Datensätzen und/oder dem SKIM data-fusion pricing simulator aus, einem dynamischen Preismodell, das die Daten in Echtzeit zusammenführt. Das Tool generiert hochpräzise Vorhersagen der Ergebnisse in verschiedenen Szenarien, z. B. was mit dem Volumen oder dem Marktanteil passiert, wenn Sie die Preise und die Reaktionen der Wettbewerber erhöhen oder senken.

SKIM Verwaltung der Einnahmen - Analyse der Datenfusion

Mit den Daten bewaffnet, schicken wir die Teams in ihre jeweiligen "Hauptquartiere".

Wir haben erlebt, dass die Teilnehmer das "Spiel" sehr ernst genommen haben (z. B. Ausstattung der Räume mit dem Branding des Wettbewerbs usw.), denn es kann wirklich einige Überraschungen hervorbringen! Sich in die Lage der Konkurrenten zu versetzen, kann sehr aufschlussreich sein.

Durch das Anbieten mehrerer Szenarien (Einführung neuer Produkte, Änderung von Werbeaktionen usw.) lernen Sie, wie Sie verschiedene Datenquellen nebeneinander betrachten können.

In der Praxis werden Sie feststellen, dass jede Datenquelle ihre eigenen Stärken und Schwächen hat. Zu den Quellen gehören beispielsweise Conjoint-Ergebnisse, Umsatzdaten und verschiedene Steuerstrukturen. Die Warenkosten geben Aufschluss über die tatsächlichen Gewinne, nicht nur über die Einnahmen. Segmentierungsdaten, Vertriebs- und Marktkosten helfen bei Vorhersagen, wenn ein neues Produkt eingeführt wird.

Das Ergebnis dieser Phase ist eine genaue, datengestützte Übersicht über die potenziellen Ergebnisse und Gewinne, die sich aus der Änderung Ihrer Preisstrategien ergeben.

Stufe 4
Dynamisches ganzheitliches Revenue Management: Automatisierte Zusammenführung von Datenquellen

Wir gehen davon aus, dass sich diese Workshops weiterentwickeln und Techniken der Automatisierung und des maschinellen Lernens in das Datenfusionstool einbeziehen werden.

In dieser Phase vergleichen wir unseren SKIM Simulator mit einem lebenden Organismus, der Ihre Preisstrategie auf einer regelmäßigeren Basis steuern kann. Zum Beispiel sind alle Preis- und Konkurrenzszenarien automatisiert. Sie wären in der Lage, eine dynamische Preisgestaltung pro Region, Land oder sogar für einzelne Tage zu realisieren.

Laden Sie das Papier herunter, um die Ansichten der Experten über ihre unterschiedlichen Wege zur datengestützten Entscheidungsfindung zu lesen.

Ergebnisse: die Auswirkungen eines neuen Preisdenkens

Die Umstellung der Preisgestaltung in Ihrem Unternehmen auf eine ganzheitlichere Sichtweise ist keine leichte Aufgabe. Wenn Sie sich jedoch auf diese Reise begeben, sind wir zuversichtlich, dass Sie die Früchte ernten werden.

Für einige Kunden führen wir diese Workshops einmal im Jahr durch, für andere öfter. Unser Workshop kann beliebig oft wiederholt werden, je nach Wettbewerbssituation oder Tempo des Wandels in Ihrer Branche.

Unabhängig vom Zeitpunkt hängt der Gesamterfolg dieses Ansatzes von der Beteiligung aller wichtigen Interessengruppen ab. Ohne die richtigen Leute im Raum werden Ihre Entscheidungen weniger genau sein, und Sie werden nicht unbedingt auf Zustimmung stoßen.

Sie müssen die richtigen Daten und die richtigen Personen zusammentragen und sie miteinander verbinden!

Sind Sie bereit, diesen ganzheitlichen (und unterhaltsamen!) Preisansatz zu übernehmen? Kontakt

Datengestützte Entscheidungsfindung 2.0

Themen
Trends in der Marktforschung Preis- und Portfoliomanagement
Stefan Ammerlaan

Geschrieben von

Stefan Ammerlaan

Stefan ist ein Forschungsdirektor, der mit führenden multinationalen Konsumgüterunternehmen in Europa, dem Nahen Osten und Afrika zusammenarbeitet. Mit mehr als 10 Jahren Erfahrung im Bereich pricing and revenue management ist Stefan leidenschaftlich an der Entwicklung neuer Datenfusionstechniken interessiert, die Unternehmen dabei helfen, ganzheitlichere Entscheidungen im Bereich des Umsatzmanagements zu treffen. Er hat einen Master-Abschluss von der Erasmus-Universität.

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