Preisoptimierung und Supply Chain Management

00:00:07 Preisoptimierung und Herausforderungen.
00:01:34 Klassische Ansätze zur Preisgestaltung und ihre Grenzen.
00:04:12 Bedeutung der Integration von Preisgestaltung und Supply Chain Optimierung.
00:05:48 Erfolgreiche Beispiele für dynamische Preisgestaltung im E-Commerce.
00:07:26 Ausbalancierung von Marktbotschaften und Optimierung für dynamische Preisgestaltung.
00:09:07 Verwendung eines probabilistischen Ansatzes für eine bessere Preisoptimierung.
00:11:58 Bedeutung historischer Daten und Preisgestaltungspraktiken.
00:13:56 Technische Anforderungen für die Preisoptimierung.
00:15:03 Prozess- und Datenanforderungen für die Preisoptimierung.
00:17:35 Bedeutung der Konkurrenzpreisgestaltung in verschiedenen Branchen.
00:19:22 Vorhersage zukünftiger Preise und Gewinne sowie Branchen, die dies bereits tun.
00:20:33 Die wichtigste Lektion zur Preisoptimierung und ihrer Beziehung zur Nachfrage.
00:21:18 Schlussbemerkungen.

Zusammenfassung

In einem Interview diskutiert Joannes Vermorel, Gründer von Lokad, die Herausforderungen bei der Modellierung von Preisgestaltung und Nachfrage und betont, dass diese oft voneinander getrennt sind. Er argumentiert, dass herkömmliche Prognosemodelle begrenzt sind, da sie keine Preiswirkungen berücksichtigen. Vermorel ist der Ansicht, dass Preisoptimierung und Supply Chain Management grundsätzlich miteinander verflochten sind und gemeinsam betrachtet werden sollten. Dynamische Preisstrategien, wie sie von Amazon verwendet werden, ermöglichen es Unternehmen, Lagerbestände zu verwalten und Margen zu maximieren. Vermorel betont die Bedeutung eines probabilistischen Ansatzes für die Prognose, der eine Vielzahl von Möglichkeiten berücksichtigt. Durch die Zusammenarbeit von Teams, die für Preisgestaltung, Planung, Einkauf und Produktion verantwortlich sind, können Unternehmen bessere Optimierungsstrategien mit minimalen Datenanforderungen umsetzen.

Erweiterte Zusammenfassung

Im Interview diskutieren Moderator Kieran Chandler und Joannes Vermorel, der Gründer von Lokad, die Herausforderungen bei der Modellierung des Zusammenhangs zwischen Preisgestaltung und Nachfrage sowie wie Fortschritte im Bereich des Maschinellen Lernens und Big Data die Preisoptimierung für moderne Unternehmen ermöglicht haben.

Vermorel erklärt zunächst, dass das Auffälligste an der Preisgestaltung ist, wie wenig sie mit der Nachfrageplanung verbunden ist. Marketingteams legen in der Regel die Preispunkte für Produkte fest, während Planungsteams die Nachfrage bestimmen. Das Verkaufsteam kann im Rahmen eines S&OP (Sales and Operations Planning) Prozesses koordinieren, aber die Preisgestaltung wird oft ignoriert, sobald eine Entscheidung getroffen wurde.

Er geht darauf ein, dass das grundlegende Prinzip der Wirtschaftslehre besagt, dass mit steigenden Preisen die Nachfrage abnimmt. Dies trifft für die meisten Güter zu, obwohl es Ausnahmen gibt, die als Veblen-Güter bekannt sind. Vermorel teilt mit, dass diese Güter selten sind und die Expertise bei Lokad hauptsächlich auf häufigeren Produkten liegt. Die Herausforderung besteht darin, dass die meisten Supply Chain Planungstools die Preisgestaltung nicht berücksichtigen, sodass Planer blind für die starken Preiswirkungen sind, die sich auf Prognosen auswirken können.

Der Grund, warum viele Supply Chain Tools die Preisgestaltung nicht berücksichtigen, liegt in den zahlreichen Variablen, wie z.B. Marketingeinflüssen, die die Nachfrage beeinflussen können. Vermorel argumentiert jedoch, dass die schiere Anzahl der Variablen nicht unbedingt ein Problem ist, da moderne Computer Hunderttausende von Variablen verarbeiten können. Das Problem liegt vielmehr in den simplen Modellen, die oft nur die Nachfrage als gleitenden Durchschnitt mit saisonalem Koeffizienten betrachten, ohne Berücksichtigung von Lagerbeständen oder Preiswirkungen.

Vermorel betont die Bedeutung der Überwachung von Konkurrenzpreisen, was durch Webcrawler und spezialisierte Datenabrufunternehmen erleichtert wurde. Er ist der Meinung, dass der Ausgangspunkt für die Preisoptimierung darin besteht, anzuerkennen, dass die Optimierung der Lieferkette die Preisoptimierung berücksichtigen muss. Diese beiden Elemente sind grundsätzlich miteinander verflochten und können nicht voneinander getrennt werden. Indem Unternehmen dies erkennen, können sie beginnen, an effektiveren Preisstrategien und Lieferkettenmanagement zu arbeiten.

Vermorel betont die Bedeutung der Einbeziehung von Preisen in den Prognoseprozess. Traditionelle Prognosemodelle, die Preise und Nachfrage getrennt behandeln, sind in ihrer Fähigkeit, die Zukunft genau vorherzusagen, begrenzt. Er argumentiert, dass Preise nicht als separate Einheit betrachtet werden sollten, die prognostiziert werden muss, sondern als ein Faktor, der zur Optimierung des Lieferkettenmanagements genutzt werden kann.

E-Commerce-Unternehmen werden als Vorreiter bei der intelligenten, quantitativen Optimierung durch dynamische Preisgestaltung genannt. Vermorel erklärt, dass Unternehmen durch die Anpassung der Preise basierend auf dem Lagerbestand Stockouts besser verwalten und Margen maximieren können. Wenn ein Unternehmen beispielsweise weiß, dass es auf einen Stockout zusteuert, besteht keine Notwendigkeit, den verbleibenden Bestand schnell zu liquidieren. Stattdessen können sie den Preis erhöhen, um höhere Margen für die letzten Einheiten zu erzielen. Umgekehrt besteht keine Notwendigkeit, sich zu beeilen und eine Stockout-Situation für sich selbst zu schaffen, wenn Konkurrenten Stockouts haben.

Ein weiteres Beispiel, das Vermorel nennt, ist die gängige Praxis von Modehändlern, am Ende einer Kollektion Verkäufe durchzuführen, um überschüssige Bestände abzubauen. Solche dynamischen Preisstrategien werden bereits von Unternehmen wie Amazon verwendet, deren Preise sich häufig aufgrund von Nachfrage- und Angebotsfaktoren ändern.

Die dynamische Preisgestaltung basiert auf mehreren Faktoren, einschließlich der historischen Produktleistung und der Nachfrage. Vermorel weist darauf hin, dass die Preisgestaltung mehrere Zwecke erfüllt, einer davon ist, dem Markt eine Botschaft über die Positionierung einer Marke zu senden. Zum Beispiel sollte eine billige Marke ihre Preise während Stockouts nicht zu stark erhöhen, da dies ihrem Image schaden könnte.

Ein weiterer wichtiger Aspekt der Preisgestaltung besteht darin, dass sie dazu beitragen kann, Lieferkettenherausforderungen und Unsicherheiten durch Beschleunigung oder Verlangsamung der Nachfrage zu bewältigen. Die dynamische Preisgestaltung kann zu einer besseren Ressourcenallokation führen und das gesamte Kundenerlebnis verbessern. Wenn zwei nahezu identische Produkte verfügbar sind, aber eines knapp wird, kann die Erhöhung des Preises des knappen Artikels dazu beitragen, Kunden, die zwischen den beiden gleichgültig sind, auf das reichlichere Produkt zu lenken, während diejenigen, die das knappe Produkt speziell möchten, es weiterhin zu einem höheren Preis erwerben können.

Wenn es um die Integration von Preisen in die Prognose geht, schlägt Vermorel vor, die Idee statischer Prognosen aufzugeben. Er kritisiert den traditionellen Ansatz, bei dem eine bestimmte Anzahl zukünftiger Verkäufe für ein Produkt vorhergesagt wird. Dieser Ansatz berücksichtigt nicht die Tatsache, dass Preise ein Hebel sind, der verwendet werden kann, um die Nachfrage zu beeinflussen. Stattdessen argumentiert er, dass Prognosen nicht nur zukünftige Unsicherheiten, sondern auch die Entscheidungen berücksichtigen sollten, die Unternehmen selbst treffen können, um die Nachfrage durch Preisänderungen zu beeinflussen.

Vermorel erklärt, dass Preise nicht unsicher, sondern unentschieden sind und Unternehmen die Möglichkeit haben sollten, ihre Preise basierend auf dem Marktfeedback anzupassen. Dies kann eine Erhöhung der Preise beinhalten, um die Nachfrage zu reduzieren, wenn der Lagerbestand knapp wird, oder eine Senkung der Preise, um die Nachfrage zu erhöhen.

Ein probabilistischer Ansatz, der eine Reihe von Möglichkeiten berücksichtigt, kann Unternehmen dabei helfen, die Auswirkungen von Preisänderungen besser zu verstehen. Vermorel verwendet das Beispiel des McDonald’s Big Mac und erklärt, dass kleine Preisänderungen aufgrund der Größe und Preissensibilität des Produkts einen messbaren Einfluss auf die Nachfrage haben. In typischen Supply-Chain-Situationen, in denen weniger Einheiten verkauft werden, wird die Preisanalyse jedoch unschärfer. Die probabilistische Prognose hilft, diese Unsicherheit zu bewältigen, indem Unternehmen ihre Nachfrageprognosen nach oben oder unten verschieben können, während sie relativ unsicher bleiben.

Vermorel betont die Bedeutung, die Teams, die für die Preisgestaltung, Planung, Beschaffung und Produktion verantwortlich sind, zusammenzubringen, um die Preisgestaltung zu optimieren. Dadurch können Unternehmen bessere Optimierungsstrategien umsetzen. Die Datenanforderungen für die Preisoptimierung sind nicht umfangreich; historische Verkaufsdaten, Promotionshistorie und Informationen zu den Preisen der Wettbewerber (sofern verfügbar) sind in der Regel ausreichend.

Das Interview berührt auch die Bedeutung der Preise der Wettbewerber. Vermorel erklärt, dass der Einfluss der Preise der Wettbewerber von der Branche abhängt, wobei Luxusmarken weniger von den Preisen der Wettbewerber betroffen sind, während Branchen mit leicht substituierbaren Produkten empfindlicher auf die Preise der Wettbewerber reagieren.

Vermorel weist darauf hin, dass einige Unternehmen, wie zum Beispiel Amazon, die Preisoptimierung bereits effektiv nutzen. Er prognostiziert, dass die Preisoptimierung in Zukunft in verschiedenen Branchen immer häufiger vorkommen wird. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Preisoptimierung ein integraler Bestandteil der Nachfrageprognose ist und Unternehmen die Auswirkungen der Preisgestaltung bei ihren Bemühungen zur Optimierung der Supply Chain nicht ignorieren sollten.

Vollständiges Transkript

Kieran Chandler: Heute bei Lokad TV werden wir erfahren, wie sich die Fortschritte im maschinellen Lernen und Big Data auf all dies ausgewirkt haben und es nun möglich ist, die Preisoptimierung für moderne Unternehmen durchzuführen. Also, Joannes, könntest du uns vielleicht ein wenig darüber erzählen, wie die klassischen Ansätze, die viele Unternehmen heute bei der Preisgestaltung verfolgen, funktionieren?

Joannes Vermorel: Das Spektakulärste an der Preisgestaltung ist typischerweise, wie wenig sie mit der allgemeinen Nachfrageplanung verbunden ist. Sie haben zum Beispiel das Marketingteam, das den richtigen Preis für die Produkte festlegt, und dann haben Sie weitgehend isoliert, oft völlig isoliert, die Planungsteams, die entscheiden, wie hoch die Nachfrage sein wird. Vielleicht koordiniert das Verkaufsteam dies als Teil eines S&OP-Prozesses, aber numerisch gesehen wird die Preisgestaltung meistens ignoriert, sobald jemand sich für den Preis eines bestimmten Produkts entschieden hat.

Kieran Chandler: Wir haben bereits in einer früheren Episode über S&OP-Prozesse gesprochen, und die Preisgestaltung selbst, wie funktioniert das als Mechanismus?

Joannes Vermorel: Die Grundlagen der Wirtschaftslehre besagen typischerweise, dass mit steigendem Preis die Nachfrage sinkt. Theoretisch gibt es eine Klasse von Gütern, die als Veblen-Güter bekannt sind und bei denen das Gegenteil der Fall sein kann, da ein höherer Preis sie attraktiver macht. Aber die Erfahrung bei Lokad ist, dass solche Güter äußerst selten sind. Für so ziemlich alles, was wie normale Dinge ist, wenn Sie den Preis erhöhen, sinkt die Nachfrage, und das ist relativ offensichtlich. Doch es wird sehr knifflig, weil, wenn Sie in Bezug auf die klassische Supply-Chain-Optimierung denken, Sie sich stark auf die Nachfrage konzentrieren, aber die Preisgestaltung nicht existent ist. Die meisten Supply-Chain-Planungstools berücksichtigen nicht einmal die Preisgestaltung. Sie sind also völlig blind. Und offensichtlich bedeutet das, dass immer dann, wenn ein starker Preiseffekt ins Spiel kommt, die gesamte Planung und alle Ihre Prognosen dramatisch danebenliegen.

Kieran Chandler: Ist das also einer der Gründe, warum viele dieser Supply-Chain-Tools die Preisgestaltung nicht berücksichtigen, weil es so viele Variablen gibt? Es gibt Dinge wie Marketingeinflüsse und andere Dinge, die die Nachfrage beeinflussen können. Ist das der Grund, warum die Preisgestaltung nicht wirklich berücksichtigt wird?

Joannes Vermorel: Ja, aber auch, weil die Anzahl der Variablen an sich nicht unbedingt ein Problem ist. Mit der Rechenleistung moderner Computer kann man Hunderttausende von Variablen verarbeiten. Das ist an sich kein Showstopper. Dennoch neigen diese klassischen Modelle dazu, völlig vereinfacht zu sein. Man denkt an die Nachfrage als reine gleitende Durchschnittszahl mit nur einem saisonalen Koeffizienten, und das war’s. Man berücksichtigt nicht einmal so grundlegende Dinge wie Lagerbestände. Wenn also Lagerbestände vorhanden sind, beobachtet man null Verkäufe, aber das bedeutet nicht, dass keine Nachfrage besteht. Ganz zu schweigen von den Auswirkungen der Preisgestaltung. Tatsächlich ist die Preisgestaltung subtiler, und idealerweise sollte man den Preis der Konkurrenten berücksichtigen, der heutzutage mit Web-Crawlern auch online überwacht werden kann. Es war noch nie so einfach, tatsächlich Zugang zu den Daten zu erhalten. Es gibt sogar Unternehmen, die sich darauf spezialisiert haben, diese Preise für Sie abzurufen.

Kieran Chandler: Wenn es also kein so großes Problem ist und es möglich ist, all diese Variablen im Blick zu behalten, wie können wir uns der Preisoptimierung nähern? Wo fängt man an?

Joannes Vermorel: Ihre Supply-Chain-Optimierung muss die Preisoptimierung berücksichtigen. Sie können die beiden nicht voneinander trennen, sehen Sie, denn die traditionelle Perspektive ist, dass es Menschen gibt, die isoliert voneinander einen Preis festlegen und dann andere Menschen isoliert voneinander, die die zukünftige Nachfrage festlegen. Aber die Realität ist, dass diese beiden Elemente vollständig miteinander verbunden sind, und wenn Sie sie nicht entwirren können, sind sie grundsätzlich miteinander verflochten. Das bedeutet, dass der Ausgangspunkt ist, prozessbezogen anzuerkennen, dass diese Dinge Hand in Hand gehen werden. Und wenn Sie sie von vornherein trennen, spielt es keine Rolle, wie intelligent Ihre maschinellen Lernverfahren sein können oder all Ihre numerischen Rezepte. Sobald sie durch Design vollständig getrennt sind, können Sie aus einer Perspektive der Nachfrageprognose nicht mehr anerkennen, dass die Preisgestaltung existiert, weil Sie numerisch gesehen einfach blind sind. Die Idee ist also, dass die Preisgestaltung anstatt etwas zu sein, das Sie tatsächlich prognostizieren, etwas ist, das Sie tatsächlich selbst gestalten. Ein Beispiel wäre sehr gut, und es gibt hier Unternehmen, die dies heute gut machen. E-Commerce-Unternehmen sind wie immer führend in Bezug auf sehr intelligente, quantitative Optimierung. Sie optimieren den Preis aggressiv quantitativ. Wenn sie also wissen, dass sie auf Lagerbestände zusteuern, hat es keinen Sinn, sich zu beeilen, den verbleibenden Bestand zu liquidieren, denn so oder so werden Sie mit einem Lagerbestand enden. Sie können den Preis etwas erhöhen, und Sie werden immer noch mit einem Lagerbestand konfrontiert, aber zumindest haben Sie auf diese letzten Einheiten größere Margen erzielt. Umgekehrt, wenn Sie sehen, dass Ihre Konkurrenten alle unter Lagerbeständen leiden, hat es keinen Sinn, sich selbst in eine Situation zu bringen, in der Sie selbst einen Lagerbestand haben, nur wegen des zusätzlichen Zustroms von Nachfrage. Das ist es, was alle Modehändler tun, wenn Sie am Ende der Kollektion zu viel Bestand für ein bestimmtes Produkt haben: Sie machen einen Ausverkauf, um das zu liquidieren, was übrig bleibt. Dynamische Preisgestaltung wird also bereits in der Produktion verwendet. Amazon zum Beispiel, wenn Sie sich ihre Preise ansehen, sind sie sehr stark im Fluss. Die Preise ändern sich von Tag zu Tag und sogar von Stunde zu Stunde, insbesondere während sehr geschäftiger Zeiten wie vor Weihnachten.

Kieran Chandler: Und so basiert diese dynamische Preisgestaltung im Wesentlichen darauf, wie Produkte historisch abgeschnitten haben und auf den Nachfragelevels zu verschiedenen Zeitpunkten?

Joannes Vermorel: Die Idee ist, dass die Preisgestaltung viele Dinge ist. Die Preisgestaltung ist eine Botschaft, die Sie an den Markt senden, daher ist dieser Teil relativ starr. Sie möchten sich nicht zu weit von der Botschaft entfernen. Wenn Sie sich als billige Marke positionieren, möchten Sie Ihren Preis nicht stark erhöhen, nur wegen Lagerbeständen. Es gibt also diesen wichtigen Messaging-Teil, der den langfristigen Bestandteil darstellt. Aber es gibt auch die Tatsache, dass die Preisgestaltung ein fantastischer Mechanismus ist, um die Nachfrage zu beschleunigen oder zu verlangsamen, um Ihnen bei Ihren Herausforderungen und Schwierigkeiten in der Supply Chain zu helfen. Die Zukunft ist unsicher, und es ist sehr schwierig, eine genaue Prognose zu haben, wenn die Märkte extrem unbeständig sind. Daher ist eine dynamische Preisgestaltung ein Weg, um eine bessere Ressourcenzuweisung vorzunehmen und sogar einen besseren Service für Ihre Kunden zu bieten.

Es macht zum Beispiel keinen Sinn, wenn Sie zwei Produkte haben, die fast perfekte Substitutionen sind, aber eines davon ausgeht. In den Augen aller Ihrer Kunden ist es nicht natürlich ein perfekter Ersatz. Wenn Sie den Preis eines dieser beiden Produkte erhöhen, wechseln die Kunden, denen es nichts ausmacht, ein Produkt gegen das andere. Die Kunden, denen es wichtig ist, haben immer noch Zugang zu dem Produkt, das sie wirklich suchen, und sie sind sogar bereit, einen kleinen Aufpreis zu zahlen.

Kieran Chandler: Schauen wir uns jetzt die Dinge aus der Perspektive der Prognose an. Wie können Sie eine Prognose erstellen, die gut mit der Preisgestaltung zusammenarbeitet?

Joannes Vermorel: Die Idee ist, dass Sie die Vorstellung von einer statischen Prognose aufgeben müssen. Das ist auch eine meiner großen Bedenken bei einer klassischen Perspektive auf die Prognose. Sie sollen sagen: “Das ist es, das ist die Zukunft, wir werden 1.000 Einheiten dieses Dings verkaufen”, und die Antwort ist: Nun, es hängt davon ab. Ihre Preisgestaltung ist im Wesentlichen ein Hebel, der die Nachfrage beeinflussen kann. Daher wird das, was Sie prognostizieren möchten, im Wesentlichen von etwas beeinflusst, das Sie tun können. Es geht nicht darum, zukünftige Unsicherheit zu erfassen; es geht auch darum, zukünftige Entscheidungen zu erfassen, die Sie selbst treffen werden. Und diese Entscheidungen sind nicht unsicher; sie sind unentschieden. Es gibt keine Unsicherheit über Ihre Preisgestaltung; Ihre Preisgestaltung ist genau das, was Sie wollen, dass sie ist. Wenn Sie Ihren Preis erhöhen möchten, können Sie Ihren Preis erhöhen, es sei denn, Sie befinden sich in einem stark regulierten Bereich. In der Regel haben Sie volle Freiheit über Ihre Preisgestaltung, daher gibt es keine Unsicherheit, aber Sie könnten Ihre Meinung ändern.

Wenn Sie an eine statische Prognose denken, ist es so, als würden Sie sagen: “Nun, mein Preis wird sich auf keinen Fall ändern”, was schlecht ist. Es ist viel klüger und in der Geschäftswelt bedeutet es profitabler zu sein, in der Lage zu sein, das, was Sie tun, abhängig vom Feedback des Marktes anzupassen.

Kieran Chandler: Also, wenn Sie die Nachfrage reduzieren möchten, weil Ihnen der Vorrat ausgeht, erhöhen Sie die Preise, und wenn Sie die Nachfrage erhöhen möchten, können Sie den Preis senken?

Joannes Vermorel: Genau. Und hier passt ein probabilistischer Ansatz gut, da diese Bandbreite an Möglichkeiten gut funktionieren könnte. Wahrscheinlichkeiten helfen wirklich, denn es sei denn, Sie verkaufen ein Produkt wie den Big Mac in einem großen Land wie Deutschland, wo Sie fantastische Mengen haben, wenn Sie den Preis des Big Mac erhöhen, wird jeder einzelne Cent wahrscheinlich einen messbaren Einfluss auf die Nachfrage haben. Hier haben Sie ein Produkt, das in großem Maßstab verkauft wird und sehr preissensibel ist. Die genaue Elastizität sollte messbar sein. Ich bin mir ziemlich sicher, dass es kluge Leute bei McDonald’s gibt, die die Preiselastizität des Big Mac landesweise kennen.

Aber das funktioniert gut, weil sie eine enorme Menge an Daten haben. In typischen Supply-Chain-Situationen verkaufen Sie nicht Millionen von Einheiten pro Woche eines bestimmten Produkts. Häufig haben Sie nur ein paar hundert Einheiten pro Woche oder sogar weniger, was bedeutet, dass Ihre Preisanalyse sehr unscharf sein wird. Wo es jedoch hilft, ist, dass eine Wahrscheinlichkeitsprognose bedeutet, dass Sie tatsächlich eine Prognose haben können, bei der Sie Ihre Nachfrageprognose nur nach oben oder unten verschieben, aber sie ist immer noch relativ unsicher. Je weiter Sie von Ihrem üblichen Preisniveau entfernt sind, desto mehr zusätzliche Unsicherheit fügen Sie hinzu.

Weil wenn Sie den Preis nur ein wenig ändern, stellt sich heraus, dass Ihre historischen Daten höchstwahrscheinlich als Grundlage dienen, um zu erraten, was passieren wird. Aber wenn Sie darüber nachdenken, was passieren würde, wenn Ihr Preis zum Beispiel um das Zehnfache billiger wäre, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass Sie keine historischen Daten haben, die das unterstützen, einfach weil Sie es nie gemacht haben. Weil es nicht rentabel war, waren auch keine Ihrer Konkurrenten bereit, es zu tun, also wissen Sie es einfach nicht. Niemand weiß es. Vielleicht gibt es bei Ihrem Produkt 100-mal mehr Nachfrage, wenn es 10-mal billiger ist, aber das ist einfach ein Punkt, den Sie noch nie erkundet haben. Also wissen Sie es einfach nicht, und das ist eine extreme Situation, aber die gleiche Idee gilt.

Kieran Chandler: Je weiter Sie von Ihren üblichen Preispraktiken entfernt sind, desto weniger Informationen haben Sie aus Ihrem Geschäft, also desto unsicherer sind Sie.

Joannes Vermorel: Okay, also in dem Beispiel mit dem Big Mac sagen Sie, wenn Sie hier und da ein paar Cent ändern, haben Sie mehr Verständnis, während Sie bei einer größeren Änderung von ein paar Euro viel weniger Verständnis für die mögliche Zukunft haben.

Kieran Chandler: Sprechen wir über einige der technischen Anforderungen für die Preisoptimierung. Was braucht ein Unternehmen? Sie haben das über den Big Mac und McDonald’s gesagt, die viele historische Daten haben. Welche technischen Anforderungen muss ein Unternehmen erfüllen, um seine Preise zu optimieren?

Joannes Vermorel: Ihre Anforderung, um loszulegen, besteht darin, die Teams zusammenzubringen, die den Preis festlegen, und die Teams, die normalerweise die Planung durchführen, sowie diejenigen, die den Einkauf und die Produktionspläne erstellen. Sie sehen, weil das Problem darin besteht, dass Sie all diese Funktionen zusammenbringen müssen, um die Optimierung durchführen zu können. Es ist so, als hätten Sie sich von vornherein selbst daran gehindert, das überhaupt ausführen zu können. Dann würde ich sagen, die Prozessanforderungen in Bezug auf Daten sind nicht so hoch. Tatsächlich sind Ihre traditionellen historischen Verkaufsdaten gut. Sie müssen die üblichen Verdächtigen haben: Ihre Geschichte der Werbeaktionen, weil Werbeaktionen temporäre Preisbewegungen sind, die interessant sind, um zu analysieren, was passiert, wenn Sie den Preis ändern. Sie müssen auch historische Lagerbestände haben, um Verschmutzungen und Ausreißer zu vermeiden, die Sie preislich nicht erklären können. Idealerweise, wenn Sie den Preis Ihrer Konkurrenten haben können, zumindest im Internet, hilft das wirklich. Das ist nicht unbedingt erforderlich, aber es hilft wirklich, die nichtlinearen Effekte zu verstehen, wenn Sie unter den Wettbewerberpreis gehen oder der Wettbewerber unter Ihren Preis geht. Das kann kleine nichtlineare Effekte auf die Nachfrage haben, die Sie sehen können, Spitzen und Tiefpunkte, die einfach dadurch erklärt werden, dass die Leute vom günstigsten Anbieter wechseln.

Kieran Chandler: Indem Sie all diese Abteilungen zusammenbringen, wie unterscheidet sich das von einem traditionelleren S&OP-Ansatz?

Joannes Vermorel: Es unterscheidet sich davon, dass Sie in Ihrem Preis die Idee aufgeben, einen festen Preis für ein Produkt zu haben. Stattdessen haben Sie eine Preisstrategie. Angenommen, Sie beziehen Produkte aus Asien und es dauert 13 Wochen, vom Zeitpunkt der Bestellung bei Ihrem asiatischen Lieferanten bis zum Zeitpunkt, an dem Sie das Produkt tatsächlich präsentieren und in Nordamerika und Europa verkaufen können. Warum sollten Sie am Tag null entscheiden, was Ihr Preis sein wird, wenn Sie Ihr Produkt 13 Wochen später verkaufen? Sie wissen, dass diese Entscheidung verschoben werden kann. Wenn Sie 13 Wochen später feststellen, dass die Nachfrage nach diesem Produkttyp gestiegen ist und Ihre anfängliche Bestellung von 1.000 Einheiten bereits viel zu wenig ist, hat es keinen Sinn, an dem festzuhalten, was Sie zu diesem Zeitpunkt vor 13 Wochen im Sinn hatten. Sie können basierend auf den neuesten Daten, die Sie haben, neu bewerten und etwas Klügeres entscheiden.

Kieran Chandler: Wie wichtig ist es, die Preise der Konkurrenten im Auge zu behalten, insbesondere jetzt, da wir einfachen Zugang zu ihren Preisen online haben?

Joannes Vermorel: Das hängt wirklich von den Branchen ab. Wenn Sie zum Beispiel eine Luxusmarke sind, spielt es keine Rolle. Eine Luxusmarke wie Louis Vuitton senkt ihren Preis nicht, nur weil Cartier es getan hat. Beide sind erstklassige Luxusmarken, die sich darauf konzentrieren, die beste Qualität für ihre Produkte zu haben, und sie werden entsprechend preisen. Eine Luxusmarke soll etwas sein, das keinen Ersatz hat. Auf der anderen Seite haben Sie Produkte, die nahezu perfekte Substitutionen sind. Wenn Sie Zucker pro Kilogramm für ein Restaurant kaufen, spielt es keine Rolle, wer Ihr Lieferant ist, solange er die Qualitätsstandards erfüllt.

Kieran Chandler: Blicken wir in die Zukunft, können Sie sich vorstellen, dass Unternehmen Preispunkte festlegen, die ein solides Verständnis ihrer daraus resultierenden Gewinne haben?

Joannes Vermorel: Einige Unternehmen, wie Amazon, tun dies bereits. Wir haben ein paar Kunden im sehr aggressiven E-Commerce, die es auch tun, auch wenn sie nicht so viel dafür werben. In anspruchsvolleren Branchen wie der Luft- und Raumfahrt tun sie es bereits auch. Fluggesellschaften betreiben seit Jahrzehnten Yield Management, um Tickets zu verkaufen, und selbst bei Flugzeugteilen tun sie es. Was ich sehe, ist, dass es in praktisch allen anderen Branchen kommt, aber es kann mehr oder weniger anwendbar sein.

Kieran Chandler: Abschließend, welche Schlüssellektion sollten wir heute zum Thema Preisoptimierung mitnehmen?

Joannes Vermorel: Preisoptimierung ist ein integraler Bestandteil von Nachfrage und Nachfrageprognosen. Es gibt keine Nachfrage ohne Preis - der Preis bestimmt die Nachfrage und umgekehrt. Wenn Ihre Supply-Chain-Organisation versucht, zu optimieren, während sie die Auswirkungen auf die Preisgestaltung ignoriert, übersehen Sie einen Elefanten im Raum. Es spielt keine Rolle, ob Sie Ihren gleitenden Durchschnitt mikrooptimieren; Sie ignorieren immer noch diesen Elefanten, und das ist schlecht.

Kieran Chandler: Hoffentlich übersieht niemand mehr den Elefanten im Raum. Das war alles für diese Woche. Vielen Dank fürs Zuschauen, und wir sehen uns nächstes Mal wieder. Auf Wiedersehen für jetzt.