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10. Januar 2013.

Von Craig Zawada

Laut Craig Zawada, Senior Vice President von PROS, hat sich nur ein kleiner Prozentsatz der CFO-Innovatoren eine der mächtigsten Waffen zu eigen gemacht, die ihnen zur Verfügung stehen: Software zur Preisoptimierung.

CFOs können zwar auf eine Vielzahl von Technologien zurückgreifen, um ihre geschäftlichen und finanziellen Herausforderungen zu bewältigen, aber nur ein relativ kleiner Prozentsatz der Innovatoren hat sich eine der mächtigsten Waffen zu eigen gemacht, die ihnen zur Verfügung stehen: Software zur Preisoptimierung.

Eine kürzlich durchgeführte Studie hat ergeben, dass die Notwendigkeit, für den Preisdruck des Wettbewerbs zu planen und sich diesem anzupassen, zu den drei wichtigsten Anliegen der CFOs gehört. Doch während CFOs in Tools und Technologien wie hochentwickelte Customer Relationship Management (CRM)- und Enterprise Resource Planning (ERP)-Systeme investieren, um andere Prioritäten anzugehen, sind die meisten gefährdet, wenn es um die Preisgestaltung geht, da sie kaum in Echtzeit erkennen können, wie sich Preisentscheidungen auf die Gewinnspannen auswirken. Die folgenden Beispiele zeigen, wie sich das Fehlen einer Preisstrategie negativ auf das Geschäft auswirken kann:

• Ein großes Halbleiterunternehmen nahm in einem Jahr bei 10.000 verschiedenen Transaktionen Berichtigungen außerhalb der Rechnungsstellung vor.
• Ein Automobilzulieferer entdeckte, dass ein großer Prozentsatz seiner Frachtkosten in Höhe von $78 Mio. Euro nicht an die Kunden weitergegeben wurde, obwohl es eine entsprechende Richtlinie gab.
• Ein großes Vermietungsunternehmen stellte fest, dass es jährlich 2,5 Millionen Preisentscheidungen traf, ohne dass es einen Einblick in die Wirksamkeit dieser Entscheidungen hatte.

Die Fähigkeit der CFOs, ihre Gewinnspannen aufrechtzuerhalten, hängt davon ab, ob sie Einblick in ihre Preisentscheidungen haben und in der Lage sind, in Echtzeit zu reagieren. Software zur Preisoptimierung kann dieses Risiko verringern, indem sie die Auswirkungen von Preisentscheidungen transparent macht und CFOs mit Echtzeitinformationen ausstattet. Nach Angaben des Beratungsunternehmens McKinsey & Company kann bereits eine Preisverbesserung von 1 Prozent für ein durchschnittliches S&P 1000-Unternehmen eine Gewinnsteigerung von mehr als 8 Prozent bedeuten.

Die Nutzung von Technologien für fundierte Preisentscheidungen hängt jedoch von "Big Data" ab. Und immer mehr Unternehmen nutzen das Volumen, die Vielfalt und die Geschwindigkeit dieser Daten, die durch Fortschritte bei der Rechenleistung und Datenspeicherung entstanden sind.

Viele Unternehmen haben bisher ohne Big Data Fortschritte bei der Preisgestaltung gemacht - von der Einführung von Preisgestaltungsregeln über die Schaffung von Preisgestaltungsorganisationen bis hin zur Erlangung eines umfassenden Einblicks in die Preisgestaltungsleistung. Sie haben erhebliche Investitionen in ERP-, CRM- und andere Vertriebsautomatisierungssysteme getätigt, um ihre Geschäfte effizienter zu verwalten. Doch nur wenige haben die Preisgestaltung in einen echten Wettbewerbsvorteil verwandelt, indem sie die echten Big Data nutzen, die weit über die traditionellen Transaktionsdaten hinausgehen und Kunden, Produkte, Kosten, Verträge, Rabatte, Wettbewerber, Verkaufspipelines, Lagerbestände und mehr umfassen.

Big Data ermöglicht es Unternehmen wie nie zuvor, intelligentere Geschäfts- und Verkaufsentscheidungen zu treffen und Einblicke in die Zahlungsbereitschaft zu gewinnen. Auf der Grundlage einer fortschrittlichen Analyse von Preis- und Verkaufsdaten können Unternehmen:

• Analysieren Sie eine große Anzahl von Preispunkten und Permutationen, um datengestützte Preisempfehlungen abzuleiten, die speziell auf einzelne Kunden ausgerichtet sind.
• Nutzen Sie unvoreingenommene Data Science-Entscheidungen für jedes Produkt, jeden Kunden und jeden Mikromarkt.
• Bereitstellung eines datengestützten Ansatzes für die Mitglieder des Vertriebsteams, der es ihnen ermöglicht, mit Zuversicht zu verhandeln und Preise, Umsatzvolumen und Gewinnspannen zu steigern, mit Preiskonsistenz und Preisrationalität in komplexen Umgebungen, die mehrere Kanäle, Millionen von Produkten und Tausende von Kunden umfassen.

Nehmen wir das Beispiel eines Ingenieurdienstleisters. Dieses Unternehmen verfügte nur über wenige Preisgestaltungsprozesse, die den Vertriebsmitarbeitern helfen sollten, gewinnbringende Angebote zu erstellen. Die Analysten des Unternehmens legten Mindestpreise anhand strategischer Faktoren fest, die sie für wichtig hielten. Durch die Anwendung wissenschaftlicher Analysen auf Verträge konnten sie jedoch bestimmte Arten von Ingenieurverträgen ermitteln, die auch bei höheren Preisen gewonnen werden konnten. Durch die Anwendung von Statistiken auf eine Vielzahl von Faktoren und die Kombination interner Verkaufstransaktionen mit externen Datenquellen war das Unternehmen in der Lage, die Zahlungsbereitschaft präzise vorherzusagen - und die Ergebnisse waren überraschend. Einige der strategischen Faktoren waren zwar statistisch abgesichert, aber viele von ihnen beschrieben nicht die zugrunde liegende Marktdynamik. Andere Faktoren, die zuvor nicht berücksichtigt worden waren, erwiesen sich jedoch als wichtige Preistreiber.

Viele Unternehmen arbeiten auf die gleiche Weise. Sie haben taktische Maßnahmen ergriffen, um Kunden mit extrem niedrigem oder negativem Gewinn zu finden und entweder zu binden oder zu vermeiden. Nur wenige haben die Wissenschaft der Preisgestaltung angewandt, um Kunden mit durchschnittlichem Gewinn zu identifizieren, die im Vergleich zu anderen ähnlichen Kunden besser abschneiden könnten.

Mit der Geschwindigkeit von Unternehmen arbeiten

CFOs brauchen sofortigen Zugang zu aktuellen Informationen, um auf die Volatilität der Wirtschaft reagieren zu können. Preisgestaltungsfaktoren und Wettbewerb. Das bedeutet, dass die Preisgestaltung in Echtzeit erfolgen muss, um der heutigen geschäftlichen Komplexität gerecht zu werden.

Nehmen wir ein Elektrovertriebsunternehmen mit drei Vertriebskanälen, mehr als 10.000 Produkten und Tausenden von Kunden. Ohne Berücksichtigung anderer Variablen gibt es zu jedem beliebigen Zeitpunkt Millionen von Verkaufsszenarien. Wenn man dann noch die ständige Komplexität neuer Wettbewerbspreise, Änderungen im Absatzvolumen und neue Lager- oder Lieferpositionen hinzurechnet, wird deutlich, dass Unternehmen durch die Anwendung einfacher Faustregeln oder Beurteilungen erhebliche Chancen verpassen.

Tools zur Preisoptimierung, die Big Data nutzen, passen dieses neue Wissen an, verbessern die Modelle und erstellen aktualisierte Empfehlungen, um sicherzustellen, dass alle relevanten Marktinformationen für jedes Geschäft berücksichtigt werden. Durch die Nutzung dieser Daten konnte das Vertriebsunternehmen seine Margen um 160 Basispunkte steigern, und das in einem sehr schwierigen wirtschaftlichen Umfeld.

Mapping-Produkt 'DNA'

Während viele Unternehmen bei der Anpassung von Listenpreisen auf der Grundlage einer Analyse der Preismöglichkeiten auf Kategorieebene gute Arbeit leisten, fällt es ihnen schwer, die wichtigsten Unterschiede zwischen einzelnen Produkten zu erkennen. Durch die Anwendung fortschrittlicher Preisanalysen sind Unternehmen jedoch in der Lage, Listenpreise für einzelne Produkte auf der Grundlage einer ausgefeilten Analyse der Preisentwicklung jedes Produkts sowie von Vergleichen mit anderen Produkten in ähnlichen Kategorien festzulegen. Diese Tools analysieren die Höhe der Preisnachlässe für das Produkt, die Preisspanne, den typischen Anteil des Geldbeutels oder der Rechnung, den das Produkt bei den Kundenkäufen ausmacht, Preistrends bei der Konkurrenz und die Verfügbarkeit, um die Preiselastizität des Produkts zu schätzen. Auf diese Weise können Unternehmen schnell und einfach unterpreisige Produkte identifizieren und das Verhältnis zwischen Marge und Umsatz für bestimmte Listenpreise berechnen.

Ein Unternehmen, das Baumaschinen herstellt, passte seine Preise jährlich auf der Ebene der Produktkategorien an. Alle Hydraulikarmaturen erhielten in einem bestimmten Jahr die gleiche Preiserhöhung. Es fehlten jedoch die einzigartigen Merkmale der einzelnen SKU-Nummern (Stock Keeping Unit) innerhalb der Hydraulikkategorie. Einige der Armaturen waren nur in geringen Stückzahlen erhältlich und schwer zu finden, während andere leicht durch Standardteile bei einem lokalen Lieferanten ersetzt werden konnten. Darüber hinaus waren einige Produkte bereits deutlich teurer als die der Wettbewerber, während bei anderen noch Spielraum für Preiserhöhungen bestand, ohne dass die Preise unter denen der Wettbewerber lagen.

Das Ergebnis war, dass das Unternehmen für viele seiner Hydraulikarmaturen zu niedrige oder zu hohe Preise ansetzte. Durch die Analyse seiner Big Data erreichte das Unternehmen eine granulare Analyseebene, die es ihm ermöglichte, die Probleme einer einheitlichen Preisgestaltung zu überwinden und die Margen um mehr als 250 Basispunkte zu steigern.

Fahrleistungen

In einigen Unternehmen sind inzwischen Hunderte oder sogar Tausende von Personen an Preisentscheidungen beteiligt. Das Ergebnis ist eine explosionsartige Zunahme der Komplexität, da die Preisgestaltung immer mehr Menschen in hochkomplizierte Verhandlungen mit Käufern verwickelt, die mit unzähligen Rabatten und Werbeaktionen jonglieren.

Dennoch erhalten die für die Preisgestaltung zuständigen Entscheidungsträger oft keine "Note" für ihre Leistung, da die derzeitigen Preis- oder Margenmessungen zu allgemein sind und den einzigartigen Kunden- und Produktmix eines Verkäufers nicht berücksichtigen. Ein Vertriebsmitarbeiter mag zwar ein Spitzenreiter sein, aber er kann durchaus große Mengen an Produkten mit Verlust verkaufen. Im Gegensatz dazu verkauft ein anderer Verkäufer vielleicht geringere Mengen, aber zu Preisen, die weitaus bessere Gewinnspannen erzielen.

Durch die Nutzung von Big Data und die Einbeziehung von Best Practices bei der Preisgestaltung sind Unternehmen in der Lage, echte Vergleiche darüber anzustellen, wie Vertriebsmitarbeiter ihre Preise und Leistungen gestalten. Das Ergebnis ist eine viel klarere Bewertung des Beitrags einer Person zur Verbesserung der Gewinnleistung ihres Unternehmens.

In der heutigen hochvolatilen und wettbewerbsintensiven Geschäftswelt müssen Unternehmen, um ihre finanziellen Aussichten zu verbessern und auf ihren Märkten zu konkurrieren und zu gewinnen, verstehen, wie sie Big Data mit fortschrittlicher Pricing Science nutzen können, um einen enormen, jedoch oft verborgenen Vermögenswert in echte Preissetzungsmacht und Vertriebseffektivität zu verwandeln

Craig Zawada ist Senior Vice President von PROS Inc. (NYSE: PRO) in Houston. Zuvor war er mehr als 12 Jahre als Partner bei McKinsey & Company tätig.