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Mit Neuropricing zur besseren Preispolitik
FURTWANGEN. Im durchdigitalisierten Unternehmen werden automatisiert für jeden einzelnen Posten variable Kosten, sprungfixe Kosten und Fixkosten erfasst und in leicht verständlichen Statistiken für Controlling und Finanzleitung aufbereitet. Somit lassen sich Produktion und Finanzen solide auf der Basis von Big-Data-Methoden planen.
Dass dies mitnichten Zukunftsmusik ist, zeigt das Beispiel der Macs Software GmbH in Zimmern bei Rottweil. Das Unternehmen implementiert bei seinen Auftraggebern Controlling-Software, die große Datensätze in nutzerfreundliche Grafiken übersetzt und strategische Entscheidungshilfen bietet: Bei welchen Volumina müssen neue Maschinen installiert werden? Welche Produkte haben welchen Deckungsbeitrag? Weiterhin verknüpft die Software die Konsumentenpreise mit den entsprechenden Fakturapreisen der Zulieferer.
Um ein ganzheitliches Bild zu erhalten, stellt sich die Frage, welcher Preis zu welchem Absatz führt. Eine mögliche Variante, akkurate Prognosen zu erstellen, ist das in dieser Serie bereits erwähnte Neuropricing. Dabei wird die unterbewusste Zahlungsbereitschaft entweder mittels EEG-Hirnscans oder online mittels Reaktionszeitdaten erfasst und dann in eine Preis-Absatz-Funktion überführt. In einem aktuellen Projekt hat die Macs Software GmbH das Controlling eines namhaften baden-württembergischen Mineralwasserabfüllers digital überarbeitet und weiterentwickelt. Zunächst wurde die Software installiert und zahlreiche Hebel eingepflegt, mit denen sich unterschiedliche Kosten abbilden lassen.
Daraufhin ließ der Mineralwasserabfüller diverse Neuropricing-Onlinestudien durchführen, bei denen zielgruppengerecht Konsumenten mittels eines Online-Reaktionszeit-Instrumentariums getestet wurden. Die daraus abgeleiteten Preis-Absatz-Funktionen implementierten die Digitalisierungsexperten in die Controlling-Software. Auf diese Weise lassen sich nun verschiedene preisstrategische Szenarien mathematisch modellieren. Je nach gewählter Strategie können so Preise optimal an die Zahlungsbereitschaft der Kunden angepasst werden.
Quelle/Autor: Kai-Markus Müller