Warum KI im Pricing – und warum jetzt?
Der unterschätzte Ergebnishebel
Ein mittelständischer Maschinen- oder Anlagenbauer mit Tausenden aktiven Produkten, mehreren Vertriebsregionen und unterschiedlichen Kanälen trifft täglich Hunderte Preisentscheidungen. Jede einzelne beeinflusst die Marge. In den meisten Fällen geschieht das ohne systematische Datenunterstützung. Die Daten für bessere Entscheidungen sind längst vorhanden – in Angeboten, Aufträgen, Rabatten und Kundenhistorien. Was fehlt, ist ein System, das diese Daten in Entscheidungshilfen übersetzt.
Drei Treiber machen das Thema dringlich
- Marktvolatilität: Rohstoffpreise, Energiekosten und Lieferketten schwanken stärker als früher. Preise müssen häufiger überprüft und schneller angepasst werden.
- Professionalisierung: Viele Unternehmen haben bereits Preisleitplanken und Freigabeprozesse etabliert. Diese Strukturen werden aber oft noch manuell betrieben – das begrenzt ihre Wirkung.
- Technologiereife: Moderne KI-Modelle lassen sich heute mit überschaubarem Aufwand in bestehende CRM- und ERP-Systeme integrieren. Der technische Einstieg war nie einfacher.
Wichtig für das Top-Management: KI im Pricing ersetzt keine Strategie. Sie macht die Umsetzung bestehender Preisstrategien messbar besser – schneller, konsistenter und nachvollziehbarer.
KI-Hebel entlang des Preiswasserfalls
Statt abstrakt über „KI im Pricing“ zu sprechen, identifizieren wir gezielt die Stelle im Preiswasserfall mit der größten Hebelwirkung – und starten dort.
Unsere Use Cases im Pricing
Die folgenden Anwendungsfälle sind so gewählt, dass sie in vielen Industrieunternehmen pilotierbar sind – ohne dass zuerst eine perfekte Datenplattform aufgebaut werden muss.
1. Peer Pricing
2. Deal Guidance mit Win-Probability-Modellen
3. Dynamisches Wettbewerbs-Pricing
4. Preisarchitektur mit automatischer Werttreiber-Erkennung
Die genannten Prozent- und Zeitangaben stellen typische Potenziale dar, die in Projekten dieser Art realisiert werden können. Die tatsächliche Höhe hängt von Ausgangslage, Datenreife und Umsetzungsgeschwindigkeit ab und wird im Rahmen des Projekts individuell quantifiziert.
Wie wir vorgehen: Der R&P-Ansatz für KI im Pricing
Pragmatischer Einstieg statt Big-Bang-Projekt
Erfahrungsgemäß eignet sich für den Einstieg häufig der Use Case Peer Pricing oder die Anomalie-Erkennung im Preiswasserfall – beide nutzen vorhandene Angebots- und Auftragsdaten und liefern in wenigen Wochen erste Ergebnisse. Aufbauend darauf entwickeln wir gemeinsam einen Reifegrad-Pfad, der Ihre Pricing-Organisation Schritt für Schritt zu einer datenbasierten Steuerung führt.
Drei Phasen unseres Vorgehens
Phase 1 – Diagnose:
Wir analysieren Ihre Pricing-Daten, identifizieren die größten Hebel im Preiswasserfall und definieren gemeinsam mit Ihnen den optimalen Pilot-Use-Case.
Phase 2 – Pilotierung:
In 8–12 Wochen entwickeln wir ein lauffähiges Modell und integrieren es in Ihre Vertriebs- oder Pricing-Prozesse – mit klaren Guardrails und Messpunkten.
Phase 3 – Skalierung:
Wir erweitern den Use Case auf weitere Produktgruppen, Regionen oder Kanäle und befähigen Ihre Organisation zur eigenständigen Weiterentwicklung.
Erfolgsfaktoren: Ohne Verankerung wird KI zum Hintergrundrauschen
In der Praxis scheitert KI im Pricing selten an der mathematischen Güte der Modelle, sondern an der Einbettung in Organisation und Prozesse. Erfolgreiche Projekte folgen fünf Prinzipien:
- Klare Verantwortung: Pricing verantwortet die Logik, IT/Data die technische Umsetzung – ohne Schnittstellenkonflikte.
- Verbindlichkeit: KI-Empfehlungen sind in Angebots- und Freigabeprozesse integriert – als Pflichtfeld, nicht als optionaler Hinweis.
- Human-in-the-loop: Bei großen Deals und Key Accounts entscheidet weiterhin der Mensch – mit besserer Informationsbasis.
- Sales Enablement: Argumentationshilfen, Training und Anreize, die gutes Pricing belohnen.
- Monitoring: Adoption, Performance und Drift werden laufend gemessen – mit klarem Prozess zur Weiterentwicklung.
Der R&P USP: Pricing und KI – aus einer Hand
Während andere Anbieter entweder klassische Pricing-Beratung oder reine KI-Implementierung anbieten, vereint Prof. Roll & Pastuch beide Welten:
- Langjährige Top-Beratungserfahrung – mit Referenzen in Maschinenbau, Chemie, Elektronik, Konsumgütern und Software.
- Eigene Data Science Unit mit dedizierter KI-Kompetenz – kein Sub-Contractor, sondern eingespielte Teams.
- Pragmatischer Beratungsansatz – Wirkung in Wochen statt Jahren, mit klar definierten Pilotprojekten.
- Eigene Software-Bausteine wie nueprice und die R&P Pricing Toolbox, die unsere Methodik direkt einsetzbar machen.
- Befähigung Ihrer Organisation – wir bauen Kompetenz auf und hinterlassen funktionierende Prozesse, keine Abhängigkeiten.
Sprechen wir über Ihren KI-Pricing-Einstieg
Welcher Use Case der richtige Startpunkt für Ihr Unternehmen ist, lässt sich in einem 60-minütigen Erstgespräch in der Regel klar herausarbeiten. Wir bringen unsere Use-Case-Bibliothek und Industrie-Erfahrung mit, Sie Ihre Daten- und Prozesslage – am Ende des Gesprächs haben Sie eine klare Vorstellung vom möglichen ersten Schritt.
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