Die Drehscheibe: PROS: viel mehr als nur Preise

Oktober 20, 2015.

Von Kim Davis

Als Andres Reiner, CEO des in Houston, Texas, ansässigen Preisoptimierungsanbieters PROS, begann, über die Lieferkette zu sprechen, begann ich den Umfang des Angebots seines Unternehmens zu verstehen.

Schließlich schien die Optimierung von Gewinnspannen durch die Nutzung von Daten zur Preisgestaltung etwas zu sein, das jedes Unternehmen tun sollte; und wenn die Auslagerung der Zahlenverarbeitung an PROS Sinn machte, war das nur fair. Aber als Reiner beim Frühstück auf der Dreamforce 2015 im letzten Monat ein breiteres Bild für mich zeichnete, wurde klarer, dass die Bedürfnisse, die PROS für seine Kunden erfüllen kann, keineswegs nebensächlich sind. Da sind zum Beispiel die Auswirkungen auf die Vertriebsteams. Patrick Schneidau, CMO von PROS, erklärte mir in einem Folgegespräch: “Der wichtigste Punkt, den wir zu erreichen versuchen, ist, dem Vertriebsmitarbeiter das Verkaufen zu erleichtern.”

Aber man kann mit Fug und Recht behaupten, dass PROS und sein Produkt tief in der Preisgestaltung verwurzelt sind. Das Unternehmen wurde im Zuge der Deregulierung der Fluggesellschaften in den Vereinigten Staaten im Jahr 1978 gegründet. Es gab einen offensichtlichen Anwendungsfall für die Auswertung von Daten, um attraktive Preise für ein notwendigerweise begrenztes Inventar festzulegen: Sitzplätze in Flugzeugen. (Mehr als 50 Prozent der Passagiere in der Luftfahrtbranche nutzen immer noch die PROS-Technologie, so Schneidau).

Erst in den späten Neunzigern begann PROS zu diversifizieren und bot Tools zur Preisoptimierung für die Fertigungs- und Dienstleistungsbranche an. Erst 2013 erwarb das Unternehmen Cameleon CPQ, (Intelligente CPQ), eine Lösung zur Konfiguration von Preisangeboten, die die Vertriebseffizienz steigert, indem sie die Big Data von PROS für die Vertriebsmitarbeiter nutzbar macht.

Big Data setzt Margen

Die Grundlage der PROS-Preisoptimierungs- und Ertragsmanagementlösung ist ein sehr großer Datenstapel. Es gibt drei Hauptquellen:

1. Historische Transaktionsdaten;
2. Historische und aktuelle Betriebsdaten; und
3. Marktdaten - von Rohstoffindizes bis hin zu Daten über Kraftstoffkosten und sogar das Wetter.

Wenn Sie wissen, was die Menschen für ein Produkt zu zahlen bereit sind (Nachfrage), wie viel verfügbar ist oder wie schnell es produziert werden kann (Angebot) und wie die allgemeinen Marktbedingungen sind, sollten Sie in der Lage sein, den Preis zu bestimmen. Und wenn Sie Ihre Schätzungen auf fundierte, datengestützte Erkenntnisse und nicht auf Vermutungen stützen, können Sie einen idealen “richtigen Preis” festlegen.”

“Der einfache Teil sind die Daten”, sagte Schneidau. “Die Leute haben sie in der Regel schon. Was sie nicht können, ist Datenwissenschaft oder prädiktive Analytik darauf anzuwenden. Wir schauen uns auf dem Markt die Preise an, die in der Vergangenheit gewonnen haben, und was die Preisgestaltung beeinflusst hat. Anhand dieser Merkmale können wir feststellen, ob der Kunde mehr oder weniger zahlen würde.”

Außerdem ist ein einziger “richtiger Preis” nicht wirklich das, was ein Verkäufer, der in der realen Welt verhandelt, braucht. Reiner erklärte mir: “Sie können einem Verkäufer nicht $2,95 geben, denn er wird sagen: ‘Warum nicht $2,96’?” Stattdessen konzentriert sich PROS auf drei Preisstufen: nicht nur auf den “richtigen Preis”, sondern auch auf eine Ober- und eine Untergrenze. Auf diese Weise können sich die Vertriebsmitarbeiter an einer optimalen Preisspanne orientieren - und wenn sie das Geschäft mit dem gewünschten Produkt nicht abschließen können, hilft PROS ihnen, alternative Produkte vorzuschlagen. Und das Entscheidende ist, dass keine Preisanpassungsanfragen zur Genehmigung an die Zentrale zurückgeschickt werden müssen: Das Vertriebsteam kennt die Spanne bereits.

Das Beispiel von Hewlett-Packard, einem PROS-Kunden, ist hier von Bedeutung. Das Problem des Vertriebsteams bestand darin, dass es viel zu lange dauerte, bis Preisausnahmen genehmigt wurden - bis zu ein oder zwei Wochen -, was den Wettbewerbern die Möglichkeit gab, die Preise zu unterbieten. PROS half bei der Bereitstellung von Preisinformationen in Echtzeit, was nicht nur zu einer höheren Anzahl von Geschäftsabschlüssen führte, sondern auch zu besseren Gewinnspannen und mehr Verkaufsmöglichkeiten.

Die datengesteuerten Vorhersagen beziehen die Lieferkette mit ein und ermöglichen, so Schneidau, “eine Abstimmung zwischen Produkt, Preis und Verfügbarkeit”. Das neuseeländische Unternehmen Fonterra, ein weiterer Kunde von PROS, ist der weltweit größte Exporteur von Milchprodukten. Die Ware, mit der das Unternehmen handelt, ist natürlich Milch, aber die Form der Milch kann sehr unterschiedlich sein - von Vollmilch und entrahmter Milch über Joghurt und Butter bis hin zu einer Reihe von Nährstoffformeln. PROS hilft Fonterra nicht nur bei der Preisfestsetzung, sondern auch bei der Vorhersage der Nachfrage und stellt die Lösung in den Mittelpunkt der Produktionsabläufe.

Die B2B-Anwendungen von PROS liegen auf der Hand, aber es gibt auch ein eCommerce-Produkt, das zum Beispiel von Versicherungsgesellschaften und Fluggesellschaften genutzt wird. CPQ-Software, die auf Marken und spezifische Bedürfnisse zugeschnitten ist, kann in Webportale oder Online-Kataloge eingebettet werden und datengesteuerte Preisangebote in Echtzeit liefern.

Schließlich stellt PROS, obwohl traditionell eine On-Premise-Lösung, in diesem Jahr auf eine “Cloud-First”-Strategie um. Ob die “As-a-Service”-Option für jeden Kunden sinnvoll ist, hängt laut Schneidau vom jeweiligen Anwendungsfall ab.