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Competitive Pricing vs. Dynamic Pricing: Automatisierte Pricing-Strategien im Vergleich
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Competitive Pricing vs. Dynamic Pricing: Automatisierte Pricing-Strategien im Vergleich

9. September 2021

Sortimente werden immer größer, der Wettbewerb immer zahlreicher, die Entscheidungskriterien zwischen den einzelnen Anbietern reduzieren sich immer mehr. Durch die vorhandene Markttransparenz und einfache Vergleichsmöglichkeiten (z.B. über Portale wie Idealo oder Check24) werden Händler zumeist auf den Preis reduziert. Die Buybox ist hart umkämpft und Händler auf den hinteren Plätzen der Suchmaschinen (oder gar ab Seite 2) finden kaum noch Beachtung.

Viele Anbieter am Markt gehen den Preiskampf also mit und versuchen, ihre Preise „dynamisch“ auf Basis der jeweiligen Marktsituation anzupassen. Hierbei greifen sie auf verschiedenste Möglichkeiten zurück, diesen Prozess zu automatisieren. Anbieter wie priceintelligence unterstützen Unternehmen bei dieser Tätigkeit.

Daten als Grundlage für automatisiertes Pricing

Bei einer automatisierten Preisoptimierung, egal ob dynamisch, regelbasiert oder auf Basis von Wettbewerbsinformationen, werden vielfältige Daten zur Anpassung der Preise herangezogen. Je mehr Informationen verwendet werden, umso dynamischer können die Preise gestaltet werden.

Ein paar Beispiele aus der Praxis:

  • Sinkt der Lagerbestand für ein Produkt, wird dieser automatisiert verteuert, um einen Ausverkauf bis zur nächsten Nachlieferung zu verzögern.
  • Im Sommer oder bei gutem Wetter werden manche Produkte teurer (z.B. Gartenmöbel), während andere genau in diesen Zeiträumen vergünstigt angeboten werden (z.B. Regenschirme).
  • Reduziert ein Anbieter seinen Preis oder erhöht diesen, ziehen kurze Zeit später einige seiner Wettbewerber mit.

Competitive Pricing oder Dynamic Pricing? Welche Pricing-Strategie passt zu meinem Unternehmen?

Welche Modelle für Preisgestaltung werden aktuell am Markt genutzt? Was sind die Unterschiede, Vor- und Nachteile? In diesem Beitrag möchten wir uns zwei Pricing-Modelle genauer ansehen: die Preisgestaltung auf Basis von Wettbewerbsdaten, das sogenannte Competitive Pricing sowie die dynamische Preisgestaltung, auch Dynamic Pricing genannt, welche auf Basis vieler interner sowie externer Faktoren stattfindet.

Competitive Pricing:
Bei dieser Methode werden Daten vom Wettbewerb, beispielsweise Verkaufspreise, Lieferzeiten und Lagerbestände, Bewertungen oder Daten zurRabattgestaltung etc. verwendet, um auf dieser Basis den optimalen Verkaufspreis zu ermitteln. Durch die Erhebung und Bereitstellung der Daten lässt sich jederzeit eine Preisführerschaft („Unterbiete einen/alle Wettbewerber um X%“) bzw. Preisfolgerschaft („Übernehme den Preis meines Wettbewerbs“) für das Gesamtsortiment oder ausgewählte Produkte automatisieren.

Dynamic Pricing:
Beim Dynamic Pricing finden viele weitere interne wie externe Faktoren Einfluss auf die Preisgestaltung. Neben internen Daten wie Einkaufspreisen, Margen, Lagerbeständen und Sortimentsplanungen sind dies auch externe Daten wie Wettervorhersagen, Trendanalysen aber auch Wettbewerbsdaten.

Die individuellen Anforderungen sind entscheidend

Competitive Pricing kann also ein Bestandteil von Dynamic Pricing sein. Und genau aus diesen Gründen verschwimmen die Grenzen zwischen beiden Modellen immer mehr. Oftmals ist von einem Dynamic Pricing-Modell die Rede, wenn tatsächlich ein Competitive Pricing-Modell gemeint ist. Im Anforderungsmanagement ist es daher wichtig, sich über seine Ziele klar zu werden und darauf basierend die Entscheidung für eines der Modelle zu treffen. Vom Modell hängt ab, wie komplex die notwendige Datenbasis für eine saubere Verwendung sein muss.

So kann mit einem Competitive Pricing-Modell recht schnell gestartet werden, da sich die weiteren Schritte aus den erhobenen Daten ergeben. Dabei ist nur eine ungefähre Orientierung für die Preisgestaltung notwendig, z.B. das Erreichen eines bestimmten Ziels unter Berücksichtigung einer zu erzielenden Mindestmarge. Da ein Dynamic Pricing-Modell deutlich mehr Datenpunkte berücksichtigt, ist auch das entsprechende Regelwerk dahinter deutlich komplexer. So lässt sich das vorherige Beispiel hier ebenfalls einsetzen, dabei werden jedoch noch weitere Faktoren wie Wetterdaten, Trends, Abverkaufszahlen, Anzahl der Seitenaufrufe etc. berücksichtigen, die die Mehrstufigkeit der Preisgestaltung noch einmal erhöhen. Hierfür muss im ersten Schritt die Datengrundlage geschaffen werden, um genau diese Daten zu beziehen.

Die Vor- und Nachteile liegen daher auf der Hand: Ein Competitive-Pricing-Modell erfordert weniger Vorarbeit und ist dementsprechend schnell einsetzbar – bei priceintelligence beispielsweise innerhalb weniger Tage ohne das Einfordern wertvoller IT-Ressourcen, jedoch mit einer etwas geringeren Komplexität. Beim Dynamic Pricing ist der zu erbringende Aufwand für die Schaffung entsprechender Datenströme, Definition des Regelwerks und die Einrichtung deutlich aufwändiger, dafür kann die Preisgestaltung noch granularer durchgeführt werden.

Auch eine Kombination beider Pricing-Strategien ist möglich

Oftmals finden beide Modelle gleichzeitig Anwendung und ergänzen sich gegenseitig, beispielsweise durch einen Competitive-Pricing-Anbieter als Datenlieferanten, dessen Resultate im Anschluss durch ein Dynamic Pricing-Tool weiterverwendet werden. In solch einem Fall nutzt man die Vorteile beider Modelle und die Expertise von ausgewiesenen Experten, ohne intern Kapazitäten für die eigene Abwicklung mühsam aufbauen zu müssen.

Unter diesem Aspekt haben die beiden Experten in den jeweiligen Bereichen, priceintelligence für den Bereich Competitive Pricing, und PriceFX für den Bereich Dynamic Pricing, Anfang 2021 ihre Partnerschaft verkündet. Durch die Kooperation kann den Kunden der komplette Prozess von der Datenerhebung und -strukturierung bis hin zur weiteren Verwendung und Durchführung einer dynamischen Preisgestaltung aus einer Hand angeboten werden.


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