KI-Preisoptimierung: 3 Schritte für mehr Rentabilität

Die Preisgestaltung wird immer komplexer. Vorbei sind die Zeiten, in denen Unternehmen die Preisgestaltung einmal im Jahr verwalten konnten. In einem sich ständig verändernden Markt muss es dynamisch, agil und chirurgisch sein.

Die gute Nachricht ist, dass sich die Technologie schnell weiterentwickelt, insbesondere die künstliche Intelligenz. Die KI ist im Laufe der Jahre so weit ausgereift, dass ihre Breite und einfache Einführung Unternehmen dazu zwingt, die Technologie in ihre Prozesse zu implementieren, andernfalls riskieren sie, ins Hintertreffen zu geraten.

Im Großen und Ganzen ist die KI-Preisoptimierung eine Möglichkeit für Unternehmen, den komplexen Prozess der Preisgestaltung zu rationalisieren und in großem Maßstab bessere datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Wie KI die Preisgestaltung optimiert

Preismanager, Produktdirektoren und Vertriebsleiter treffen täglich Hunderte von Entscheidungen: Welcher Rabatt wird einem Kunden angeboten? wo, wie und um wie viel Listenpreise erhöht werden können; welche Werbestufe für ein besonderes Ereignis angestrebt werden soll; oder wie man auf eine Preisänderung eines Mitbewerbers reagiert.

Für jede dieser Entscheidungen kann KI große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Änderungen empfehlen, die einer kommerziellen Strategie folgen.

Beispielsweise kann sich die kundenspezifische Preisgestaltung auf KI stützen, um die Preise ähnlicher Kunden und deren jüngstes Verhalten zu ermitteln und mit ihnen zu vergleichen, während die Wettbewerbsüberwachung KI nutzen kann, um schnell wechselnde Ersatzprodukte effizienter und rationaler zu identifizieren.

Mit der Zeit kommen Unternehmen, die ihre Prozesse mit KI modernisieren, dem heiligen Gral der Preisgestaltung immer näher: der Wasserfalloptimierung.

Dabei handelt es sich um Algorithmen, die in der Lage sind, alle Hebel für jeden Kunden zu verstehen und gemeinsam zu optimieren, um die Rentabilität zu maximieren: Listenpreise, lokale Anpassungen, Rabatte, Rabatte usw.

Es gibt jedoch drei wichtige Schritte, die Unternehmen unternehmen sollten, um mit der KI-Preisoptimierung die besten Ergebnisse zu erzielen.

1. Sorgen Sie dafür, dass Preis-KI mit Menschen zusammenarbeitet

Erstens erfordert jede Preisgestaltungsaufgabe extreme Transparenz, unabhängig von der verwendeten technologischen Raffinesse.

Jede KI-gestützte Empfehlung, die von Preismanagern nicht verstanden, vom Vertriebsteam nicht erklärt und letztlich an die Kunden übermittelt werden kann, wird letztendlich abgelehnt.

Alle Beteiligten müssen verstehen, was die Technologie bewirkt, und geschult sein, um potenzielle kundenseitige Herausforderungen anzugehen.

Außerdem ist es notwendig, sich auf Daten zu verlassen, reicht aber für die Preisoptimierung selten aus. Die Preise ändern sich schnell und nicht alle zukünftigen Preise lassen sich allein anhand der Daten festlegen, insbesondere in vielen Branchen, in denen Datenknappheit eine Herausforderung darstellt. KI-Technologie für die Preisgestaltung muss in der Lage sein, historische oder aktuelle Daten zu erweitern, indem sie die strategische Ausrichtung mehrerer Benutzer mit einem hohen Maß an Flexibilität und Agilität berücksichtigt.

Unternehmensleiter sollten außerdem über eine Strategie zur KI-Preisoptimierung verfügen. Sie können nicht automatisieren, was Sie nicht definiert haben.

2. Integrieren Sie die KI-Preisoptimierung in alle Kanäle

Isolierte Lösungen werden zwangsläufig enttäuschen. KI schafft Wert nicht, weil sie über den fortschrittlichsten Algorithmus verfügt, sondern weil sie Geschäftsprozesse konsequent transformiert.

Die Implikation ist, dass KI im Laufe der Zeit in alle kommerziellen Kanäle integriert werden muss, einschließlich CPQ, CRM E-Commerce und ERP. Diese Anforderung wird Unternehmen mit großer Omnichannel-Dynamik bekannt vorkommen.

Durch Integration liefert KI mehr als nur einen Preis; Es ist eine Möglichkeit, Prozesse konsequent zu transformieren. Betrachten Sie diese Beispiele:

• CPQ – KI-Empfehlungen können Workflow-Genehmigungen vorantreiben und sicherstellen, dass so viele Angebote wie möglich ohne systematische manuelle Genehmigungen durch Vertriebsleiter abgegeben werden, wodurch sich die Bearbeitungszeiten verkürzen.
• E-Commerce-Portal – KI kann die vergangenen Transaktionen und das aktuelle Einkaufserlebnis der Kunden verstehen und so die Genauigkeit und Benutzererfahrung von Upsell-/Cross-Selling-Empfehlungen verbessern.
• CRM – KI kann kundenorientierten Teams wichtige Erkenntnisse aufzeigen, z. B. Abwanderungsrisiken, Leistungseinbußen oder Wachstumschancen.
• ERP – Die bidirektionale Integration mit einem ERP sollte nicht außer Acht gelassen werden. Die Preisgestaltung ist grundsätzlich eine datengesteuerte Disziplin; Es ist unerlässlich, regelmäßig Aktualisierungen umfangreicher und genauer Datensätze vom ERP zu erhalten. Umgekehrt müssen an Kundensysteme gesendete Empfehlungen in das ERP integriert werden, um eine reibungslose nachgelagerte Transaktionsabwicklung zu gewährleisten. Auch hier tragen enge Integrationen zu einer nahtlosen CX bei.

Da schließlich die Preisgestaltung demokratisiert und zur obersten Priorität für die konsistente, nachhaltige und agile Umsetzung der Unternehmensstrategie gemacht wird, ist die Integration auf Benutzererfahrungsebene von größter Bedeutung.

Zu den Grundlagen gehören die Fähigkeit, zwischen Systemen zu navigieren und Daten auszutauschen, mit der Entstehung von dialogorientierten Benutzererlebnissen, die durch generative KI unterstützt werden.

3. Erkennen Sie die Komplexität der KI und setzen Sie sie sinnvoll ein

KI ist in den letzten 20 Jahren enorm komplex geworden. Was als Erweiterungen statistischer Modelle begann, hat sich mittlerweile zu einem weiten Feld ausgeweitet, das aus vielen Teildomänen besteht, die lose definiert oder sogar überlappend erscheinen können.

Dennoch sollte es keine Voraussetzung sein, ein KI-Experte zu sein, um die KI-Preisoptimierung einzuführen. Tatsächlich ist eine pragmatische Automatisierung, die leicht übernommen werden kann, besser als eine unverdauliche mathematische Komplexität.

Dennoch sollten wir eine schrittweise Bildung anstreben und einer übermäßigen Vereinfachung widerstehen. Vorbei sind die Zeiten, in denen KI einfach nach einfachen Metriken wie Generationen oder Modellklassen sortiert werden konnte. Der Geschäftswert und die Fähigkeit, ihn zu liefern, sollten der Haupttreiber für die Preisgestaltung von KI sein. Glücklicherweise kann die Technologie modular aufgebaut und in breitere, geschäftswertorientierte Roadmaps integriert werden.

Nehmen Sie als Beispiel generative KI. Wie jedes Modell oder jede Domäne weist es Stärken und Schwächen auf, die es für bestimmte Anwendungen geeignet machen. Diese Anwendungen stellen in der Regel ein geringes Risiko für das Unternehmen dar und konzentrieren sich auf die Erstellung oder Transformation unstrukturierter Daten und natürlicher Sprache. Gen AI kann bei der Preisgestaltung von KI von Vorteil sein und sollte je nach erwartetem Wert priorisiert werden.

Die Entscheidungsfindung bei der Preisgestaltung geht jedoch weit über unstrukturierte Daten hinaus. Für umfassende und nachhaltige Lösungen sollten Unternehmen andere KI-Initiativen und -Modelle in Betracht ziehen und integrieren, die in der Lage sind, einen Mehrwert aus der Preisgestaltung zu ziehen.

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Eine auf Dauer angelegte Preisstrategie

Sowohl die KI als auch die Preisgestaltung verändern sich schnell, und die Technologie- und Geschäftslandschaft wird in drei Jahren wahrscheinlich völlig anders aussehen – und damit auch Ihre Preisstrategie.

Aus IT-Sicht sind Modularität, Flexibilität und Wartbarkeit entscheidend für den nachhaltigen Erfolg bei der Preisgestaltung von KI. Dies kann nur über eine Plattform bereitgestellt werden, die:

1. Erfassen Sie Daten nahtlos, während sie im gesamten Unternehmen und bei Dritten erstellt werden
2. Integrieren Sie sich nahtlos in Handlungssysteme
3. Erwecken Sie eine Vielzahl universeller oder spezialisierter Methoden oder datenwissenschaftlicher Modelle zum Leben, die Unternehmen nutzen und beibehalten können, während sie wachsen und sich die Technologie weiterentwickelt.

Mit KI-gesteuerten Plattformen und Technologien können Unternehmen den Grundstein für Innovationen legen und ihr Geschäft zukunftssicher machen. Sie sollten klare, werteorientierte Roadmaps haben, die sich auf menschliche Symbiose, IT-Integration und Flexibilität konzentrieren.