Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Anmerkung der Redaktion: Jeder möchte die besten Prozesse für Umsatzwachstumsmanagement (RGM) implementieren, aber beherrschen Sie die Grundlagen? Dieser Artikel zur Preiselastizität behandelt nicht nur die Schlüsselfaktoren, die die Nachfragesensitivität beeinflussen, sondern auch Details zum RGM-Tool für optimale Preisstrategien.
Weil es die emotionalen Höhen und Tiefen nicht verkraften konnte – seine Preiselastizität der Nachfrage war einfach zu instabil!
Tut mir leid für den etwas schlechten Witz! Er ist nicht von mir – er stammt von GPT. Aber er verdeutlicht dennoch die Verwirrungen, die Höhen und Tiefen, die man bei der Diskussion über die Preiselastizität der Preise berücksichtigen muss.
In unserem vorherigen Blogbeitrag zur Preisanalyse haben wir zwar bereits über Elastizitäten gesprochen – aber das war nur die Spitze des Eisbergs. Dieser Artikel befasst sich daher eingehender mit der Preiselastizität der Nachfrage und erklärt, warum sie so komplex ist.
Die Preiselastizität beschreibt den Versuch, Nachfrageänderungen auf eine Einheit zu reduzieren. Vereinfacht gesagt: Um die Preiselastizität zu berechnen, teilt man die Nachfrageänderung nach einem Produkt (z. B. einer Dienstleistung, einem Rohstoff oder einer Ware) durch die Preisänderung.
Formel zur Berechnung der Preiselastizität der Nachfrage
Preiselastizität = Prozentuale Änderung der Nachfragemenge / Prozentuale Preisänderung
Oder so etwas wie:
Preiselastizität = ((Neue Menge - Anfangsmenge) / (Neue Menge + Anfangsmenge) / 2) / ((Neuer Preis - Anfangspreis) / (Neuer Preis + Anfangspreis) / 2)
Das Ergebnis ist üblicherweise eine negative Zahl (da Menge und Preis gegensätzliche Effekte haben, d. h. eine erhöhte Menge bei sinkendem Preis und umgekehrt), die zwischen 0 und 1 liegt.
Verstehen, was die Preiselastizität der Nachfrage in einem einfachen Fall bedeutet Ich wünschte, es wäre so einfach darzustellen. Das obige lineare Diagramm wird üblicherweise verwendet, wenn es um ein einzelnes Produkt geht. Doch leider gibt es in der Realität weder nur ein Produkt noch eine so einfache Preisgestaltung. Vergessen Sie nicht, dass der Endpreis auch die Unterschiede durch Werbeaktionen beinhaltet. Wie wirkt sich das also aus?
Stellen Sie sich vor, Sie kaufen Milch – der nächste Walmart bietet verschiedene Sorten an, von Vollmilch über mit Vitamin D angereicherte Milch bis hin zu fettarmer Milch und mehr. Welche Rolle spielt die Elastizität bei der Auswahl? Schauen wir uns die Details an.
1. Die Art des Produkts
Unser Beispiel ist Milch, ein Grundnahrungsmittel in den meisten Haushalten, für das es leicht verfügbare Alternativen gibt. Je elastischer das Produkt ist, desto mehr Alternativen stehen zur Verfügung , da Kunden eher wechseln. Was aber, wenn sie nach einer elektrischen Zahnbürste suchen? Angesichts der geringeren Auswahl auf dem Markt wäre ein Wechsel nicht so einfach, also bei unelastischen Gütern. KI-Techniken wären hilfreich, um die Parameter zu identifizieren, nach denen Kunden ein Produkt als Notwendigkeit oder Luxus einstufen, und die Gewichtung dieser Faktoren zu bestimmen – um so die Elastizität zu ermitteln.
2. Auswirkungen des Basispreises auf den Umsatz
Kehren wir zur obigen Grafik zurück: Die Preiselastizität beim Übergang von Punkt A zu Punkt B unterscheidet sich von der beim Übergang von Punkt C zu Punkt B. Diese Veränderung kann auf eine wahrgenommene Preisschwelle zurückzuführen sein, abhängig vom ursprünglichen Höchst- oder Tiefstpreis. Je niedriger der ursprüngliche Preis ist, desto unelastischer kann die Preiselastizität sein. (Produktabhängig)
Im Diagramm „Umsatz vs. Preis“ für ein preisunelastisches Produkt ist ersichtlich, dass eine Preiserhöhung zwar stets zu einem höheren Umsatz führt (der durch die Preiserhöhung erzielte Umsatz wird jedoch durch den Mengenrückgang mehr als ausgeglichen) . Bei einem preiselastischen Produkt hingegen führt eine Preissenkung (selbst bei Rabattaktionen) zu einem höheren Umsatz.
3. Der Effekt der Werbeelastizität
Letztendlich zählt der Preis, den der Kunde zahlt. Es ist Halloween-Zeit (während ich dies schreibe) . Sie öffnen Walmart und sehen die drei unten aufgeführten Optionen für den Kauf von Weihnachtsbäumen? Wir gehen hier nicht auf die offensichtlichen Optionen ein – aber der Einfluss von Werbeaktionen auf die Kaufentscheidung ist enorm.
Und das ist nur ein Kanal. Für Ihre gesamte Marketingstrategie ist es wichtig, die optimale Wirkung der Werbemaßnahmen über verschiedene Kanäle hinweg zu ermitteln. Dies ist beispielsweise ein Ausschnitt aus dem Bereich „Handelsförderung“ unseres RGM-Tools , mit dem Nutzer die Wirkung ihrer verschiedenen Werbeaktivitäten analysieren können.
Zusätzlicher Hinweis: Die Bedeutung der Wahl des richtigen Preisformats
Machen Sie Ihr Umsatzwachstum skalierbar, nachvollziehbar und profitabel.
Jeder liebt Sonderangebote und das Gefühl, ein Schnäppchen gemacht zu haben – das ist das Ziel! Um das zu erreichen, müssen Sie die tatsächlichen Preiselastizitäten und deren Entwicklung analysieren. Dazu müssen Sie Faktoren wie Sonderangebote, Saisonalität und die Preise der Konkurrenz berücksichtigen. Anschließend können Sie die Produkte mithilfe von Support Vector Machines, Gradient Boosting usw. klassifizieren.
Sie können hierarchische Modellierung verwenden, um komplexe Beziehungen und vieles mehr abzubilden. Die folgende Grafik veranschaulicht den Zusammenhang zwischen Basispreis und Aktionspreiseffektivität!
4. Das Konkurrenz-Dilemma
Seien wir ehrlich, wir leben nicht in einer idealisierten Welt – die Preiselastizität hängt stark davon ab, wie die Konkurrenz ihre Preise ändert. Hier ist eine Simulation, die zeigt, wie sich die Preiselastizität aufgrund von Werbeaktionen und der Preisgestaltung der Konkurrenz verändern würde.
5. Handelt es sich um Rauschen oder um die Daten?
Angesichts all dieser Umstände kennt man die Gründe für manche Käufe nie genau – und es ist wichtig, diese vor Beginn der Analyse auszuräumen. Jemand hat vielleicht Taylor Swift in einem ähnlichen Outfit gesehen, oder es gab ein Spiel, für das Snacks benötigt wurden, oder es war ein verlängertes Wochenende und alle waren im Urlaub.
Was ist das für ein Rauschen? Neben zufälligen Störungen wie dieser – könnte es auch systematische Störungen geben, wie zum Beispiel Dinge, die jedes Jahr im August gekauft werden, oder etwas, das die Leute kaufen, wenn die Temperatur zu hoch ist?
Mithilfe von KI und Analysetechniken wie Anomalieerkennung und Signalverarbeitung können Sie Marktrauschen herausfiltern und echte Trends in der Preiselastizität identifizieren.
Ein weiterer, eklatanter Punkt, den wir bisher vernachlässigt haben, ist das richtige Werkzeug. Sie wissen vielleicht, dass die Daten der Konkurrenz wichtig sind oder dass Werbeaktionen wichtig sind – aber Ihnen fehlt möglicherweise das Werkzeug, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen, indem es die vielfältigen Parameter und Attribute berücksichtigt!
Wir haben bisher über die Komplexität der Erstellung eines geeigneten Preiselastizitätsmodells gesprochen. Diese Lücke lässt sich mithilfe von KI und Analysetechniken schließen. Die Auswirkungen sind jedoch nicht leicht zu verstehen, insbesondere bei Techniken und Methoden wie der Preiselastizität. Auch ChatGPT oder Perplexity können hierbei nicht wesentlich helfen.
Bevor wir uns mit den KI-Modellen und der Verbesserung der Daten für RGM befassen, ist es wichtig, die benötigte Granularität der Elastizität zu berücksichtigen. Diese hängt stark von der Granularität der Ihnen für die Analyse der Preiselastizität zur Verfügung stehenden Daten ab.
Hier einige Beispiele, wie KI zur Messung der Preiselastizität eingesetzt wird:
- Lineare Modelle wie die multiple lineare Regression und regularisierte Varianten (Ridge, Lasso) sind einfach, erfassen aber möglicherweise keine komplexen Zusammenhänge.
- Nichtlineare Modelle wie Polynomregression, SVR und neuronale Netze können komplexere Elastizitätsmuster modellieren.
- Bayesianische Modelle beziehen Vorannahmen mit ein und liefern Unsicherheitsabschätzungen.
- Grafische Modelle wie Graphical Lasso und Bayes'sche Netze helfen dabei, Beziehungen zwischen Variablen zu verstehen.
- Ensemble-Methoden (Random Forests, Gradient Boosting) können nichtlineare Beziehungen und Wechselwirkungen zwischen Variablen erfassen.
- Zeitreihenmodelle sind nützlich für dynamische, zeitlich veränderliche Elastizitätsszenarien.
Nun zum Thema, das wir oben übersprungen haben: Verfügen Sie über die richtigen Werkzeuge, um dies zu berechnen?
Bevor wir diese Frage beantworten – es gibt einen vielschichtigen Ansatz –, könnten Sie sich an einem Punkt befinden, an dem Sie Tabellenkalkulationen nutzen, oder Sie verwenden deskriptive und diagnostische Analysen mit Dashboards für historische Daten, oder Sie nutzen bereits KI-gestütztes RGM für Ihre Marke. Obwohl der Ausgangspunkt unterschiedlich sein mag, bleibt Ihr Ziel dasselbe: kontinuierliches Umsatzwachstum.
Profit Pulse. AI: Unsere erklärbare KI-gestützte RGM-Plattform bietet lineare, nichtlineare, Bayes'sche und grafische Formate zur Messung Ihrer Preiselastizität – dies dient der Sicherstellung, dass die Elastizität unter Berücksichtigung aller relevanten Attribute berechnet wird.
Unsere Umsatz-Engine umfasst eine Marketingsimulation zur Analyse der nichtlinearen Auswirkungen und des Umsatzanstiegs durch Handelsaktionen und Werbeaktionen. Sie beinhaltet außerdem nachvollziehbare Prognose- und Planungsmodule mit Produktempfehlungen auf Mikroebene und für einzelne Verkaufsstellen.
Beispiel-Dashboard der Revenue Management Suite von Polestar Melden Sie sich gerne, wenn Sie etwas davon im Detail besprechen möchten. Wir freuen uns über Ihr Feedback und Ihre Anregungen .
Führungskräfte können die Preiselastizität nutzen, um optimale Preispunkte zu ermitteln, Absatzmenge und Marge in Einklang zu bringen und effektivere Werbestrategien zu entwickeln. Anstatt sich auf statische Preisregeln zu verlassen, ermöglichen Erkenntnisse über die Preiselastizität dynamische, datengestützte Entscheidungen, die sich an Marktbedingungen, Kundenverhalten und Wettbewerbsaktivitäten anpassen – und letztendlich die Umsatzprognose und Rentabilität verbessern.
Unternehmen stehen häufig vor Herausforderungen hinsichtlich Datenqualität, kanalübergreifender Integration und Modellinterpretierbarkeit. KI-Modelle können ohne Erklärbarkeit komplex und schwer vertrauenswürdig werden. Führungskräfte müssen saubere, detaillierte Daten, robuste Validierungsframeworks und eine enge Zusammenarbeit zwischen Fachabteilungen und Data Science sicherstellen, um Erkenntnisse zur Elastizität in konkrete Maßnahmen umsetzbar und verlässlich zu machen.
Werbeaktionen und die Preisgestaltung der Wettbewerber beeinflussen die wahrgenommene Preis- und Nachfragesensibilität maßgeblich. Die Preiselastizität ist nicht statisch – sie verändert sich durch Rabatte, Produktbündelungen und Wettbewerbsmaßnahmen. Führungskräfte müssen Preisentscheidungen daher in einem multidimensionalen Kontext bewerten und kanalübergreifende Werbeaktionen sowie die Marktdynamik berücksichtigen, um Margenverluste und ineffektive Kampagnen zu vermeiden.
Eine effektive Plattform sollte Elastizitätsmodellierung, Analyse der Werbewirkung, Wettbewerbsvergleich und Szenariosimulation kombinieren. Sie sollte zudem nachvollziehbare Erkenntnisse, Echtzeit-Empfehlungen und die Integration mit Ausführungssystemen ermöglichen. Dadurch wird sichergestellt, dass Preisstrategien nicht nur analytische Ergebnisse liefern, sondern zu konkreten Entscheidungen führen, die messbare Geschäftsergebnisse erzielen.
Melden Sie sich gerne, wenn Sie etwas davon im Detail besprechen möchten. Wir freuen uns über Ihr Feedback und Ihre Anregungen .