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Smart Pricing in der Chemieindustrie Künstliche Intelligenz macht die Preise – auch in der Prozessindustrie

| Autor/ Redakteur: Matthias Linden / Wolfgang Ernhofer

Perstorp, der schwedische Anbieter für Spezialchemie, spürte den Druck des sich verändernden Marktes. Mittels Smart Pricing konnte das Unternehmen jedoch eine monatliche Margenlücke in Höhe von einer Million Dollar schließen. Welche KI hatte ihre Hände im Spiel?

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KI ermöglicht dem schwedischen Chemieunternehmen Perstorp ein erfolgreiches Smart Pricing zu etablieren.
KI ermöglicht dem schwedischen Chemieunternehmen Perstorp ein erfolgreiches Smart Pricing zu etablieren.
(Bild: gemeinfrei / Pixabay)

Immer mehr Unternehmen setzen auf den Einsatz von Methoden der „Künstlichen Intelligenz“. Laut einer Forrester-Studie verwenden immerhin 45 % der Sales- und Marketing-Abteilungen in Unternehmen KI-Werkzeuge. Damit sind diese Abteilungen der Spitzenreiter im Vergleich zum Produktmanagement und Kundensupport (mit jeweils 40 %) sowie Entwicklung (31 %) und verschiedenen anderen Abteilungen, einschließlich der Geschäftsleitung, die erst zu einem Viertel KI-Tools evaluieren.

Bei Perstorp waren es die harten Fakten, die das Unternehmen zum Umdenken brachten. Ein Prozent Marge vor Steuern und Abgaben waren auf Dauer einfach zu wenig. Selbst kleinste Schwankungen bei Rohstoffpreisen, Frachtkosten und direkten variablen Kosten hatten spürbare Auswirkungen auf die Marge. Dieser Effekt wurde dadurch verstärkt, dass es schlicht und einfach zu lange dauerte, die Kostenänderungen in die Preiskalkulation einzubeziehen. Die Notwendigkeit wuchs, schnell auf Veränderungen der Rohstoffpreise reagieren zu können, doch die benötigten Daten waren über Cognos BI, Excel-Tabellen von Controllern, Frachtdaten aus der Beschaffung verstreut – und nicht zuletzt spielte auch das Bauchgefühl der Business Manager eine Rolle. Es war der überwältigende manuelle Aufwand bei der Preisgestaltung, der zu suboptimalen Preisentscheidungen führte.

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Zusammen mit Pros lancierte das schwedische Chemieunternehmen ein Projekt, das behutsam im Lauf von 18 Monaten eingeführt wurde – und dank einer Strategie der Quick Wins und einer sofort sichtbaren Marge in dieser Phase auch das Vertriebsteam überzeugte. Als Helfer diente die Software Price Guidance, die im Kern Methoden der Künstlichen Intelligenz für die Auswertung des Datenwusts und die sich ergebenden Preisleitlinien verwendet.

Doch wie funktioniert eigentlich Künstliche Intelligenz bei der Preisermittlung? Flüstert einem eine Art „Siri“ den richtigen Preis ins Ohr? Läuft Smart Pricing am Ende ganz von allein und macht Sales- und Marketing-Mitarbeiter überflüssig?

Das Problem mit der KI ist, dass zu viele Bilder und Konzepte aus Filmen den nüchternen Blick auf die heutige KI verstellen. Ob es nun die fiesen Maschinen aus Terminator oder die große Täuschung aus Matrix mit den eiskalten Cyber-Agents ist – immer steht sofort der Vergleich mit uns selbst und unseren Fähigkeiten im Raum. Andererseits lassen sich heute schon fast alle operative Vertriebsentscheidungen wie Preise, Nachbestellungen oder Kataloge automatisieren. Dabei sollte der Vertriebsmitarbeiter solche KI-Werkzeuge als „Beschleuniger“ verstehen und nicht als unliebsame Konkurrenz.

Auch bei Perstorp gab es Vorbehalte, die sich allerdings weniger auf die KI-Technologie bezogen. Die Sales-Mannschaft hatte zuvor schon einige erfolglose Technologie-Initiativen durchlitten. Das führte zu einer abwartenden Haltung. Aber die Einführung eines Smart Pricing-Systems erfordert immer eine gründliche Vorarbeit, sowohl in der Erschließung und Aufbereitung der Datenquellen, als auch in der Vorbereitung der Teams.

Im Wesentlichen werden Routinen wie Deep Learning dazu verwendet, aus sehr großen Datenmengen – wie etwa Preispunkten, intern und extern ermittelt – quasi automatisch mittels statistischer Methoden die richtigen Preise zu ermitteln, die der Markt akzeptiert. Smart Pricing zieht so viele Quellen und Daten wie möglich heran, ob dies nun interne Produktionsparameter oder externe Nutzerdaten, etwa aus dem Internet sind. Der Weg zum wirklich intelligenten Smart Pricing durchläuft 3 Stufen:

  • Die Analyse von großen Datenmengen und das Erkennen von Mustern; Segmentieren durch statistische Algorithmen.
  • Empfehlungen bezogen auf bestimmte Kunden geben; also ihr Verhalten kennen und interpretieren
  • Den Umsatz im After-Sales-Bereich steigern durch das Erkennen von Chancen bei bestehenden Kunden

Der geführte Pricing-Process hilft den Verkäufern, unvorteilhafte Gewohnheiten zu vermeiden – etwa unter die Rentabilitätsgrenze zu gehen, nur um den Deal zu machen, oder routinemäßig zu diskontieren, was dann die Marge unnötig verschlechtert. Mit Smart Pricing läuft der Prozess nicht nur smart sondern vor allem auch „smooth“. Das erhöht nachhaltig Umsatz und Gewinn. So auch bei Perstorp. Mit der neuen Strategie erzielte das Unternehmen nach der Einführung hinsichtlich Ebitda sein zweitbestes Quartal in der jüngeren Geschichte (gegenüber den Quartalen vor anderthalb Jahren) sowie eine Ebitda-Marge von 17,4 %.

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Was bringt KI im Pricing?

CPQ- und Smart Pricing Software liefert nach den Erfahrungen der Anwender folgende Werte für den Return-on-Invest:

  • Umsatzsteigerung von 1 % bis 5 %
  • Erhöhung der Marge von 2 % bis 10 %
  • Eliminierung von 80 % unnötiger Rabatte
  • Erhöhung des Customer Lifetime Value (Deckungsbeitrag des Kunden in der Gesamthistorie)

Ein anderer Aspekt zeigt sich auch auf der Seite des Käufers. So wie der Preisfindungsprozess im Sales automatisiert wird, kann auch über Portale das Einkaufserlebnis des Kunden verbessert werden. Viele Entscheider im Einkauf übertragen die Erfahrungen, die sie als Consumer bereits im eCommerce gemacht haben, auch auf ihren B2B-Einkaufsprozess. Portale für den „Self-Service“ des Einkäufers werden also künftig zum Schlüsselfaktor für den Sales.

Smart Pricing ist also viel mehr als ein „geführter Verkaufsprozess“. Moderne Lösungen verwenden umfangreiche Datenanalysen, ein intuitives Preismanagement, smarte Preisempfehlungen, eine gute „Opportunity Detection“ im Kundenbestand und stellen den „Configure-Price-Quote“-Prozess auf völlig neue Beine. Künstliche Intelligenz wird dabei schrittweise eine immer größere Rolle spielen, denn nach Ansicht des KI-Experten Michael Wu werden Maschinen immer besser darin, Ursache und Wirkung zu verstehen. KI wird Initiativen zur digitalen Transformation noch mehr beschleunigen und Unternehmen werden sich auf den Ausbau ihrer Infrastruktur konzentrieren, um so schnell wie ihre Kunden zu agieren.

* Der Autor ist Regional Vice President Sales in D-A-CH bei Pros Holdings.

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