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
Ausgangssituation:
Das Pricing ist historisch gewachsen, eine Pricing Engine fehlt. Preise werden aus alten Angeboten und Bauchgefühl abgeleitet – mit hoher Streuung und ohne Transparenz über das tatsächliche Preisniveau vergleichbarer Geschäfte.
Vorgehen:
Wir entwickeln einen Peer-Pricing-Algorithmus, der für jede neue Anfrage mithilfe von Similarity-Matching-Verfahren automatisch die ähnlichsten historischen Fälle identifiziert und daraus eine empirische Preisbandbreite sowie einen datenbasierten Zielpreis ableitet. Eine integrierte Preisampel zeigt dem Vertrieb in Echtzeit, wo sich der aktuelle Angebotspreis im historischen Kontext bewegt – inklusive konkreter Referenzfälle als Begründungsanker.
Typisches Potenzial:
• +1,5–3 % Marge durch konsistentere Preissetzung
• Preisstreuung signifikant reduziert
• Angebotslegung von 2 Stunden auf unter 15 Minuten beschleunigt
• Hohe Akzeptanz im Vertrieb – jede Empfehlung basiert auf realen Vergleichsfällen, keine Black Box
2. Deal Guidance mit Win-Probability-Modellen
Ausgangssituation:
Der Vertrieb entscheidet bei jedem Angebot zwischen Marge und Abschlusswahrscheinlichkeit – ohne datenbasierte Grundlage. Rabatte werden „vorsichtshalber“ gewährt, margenstarke Deals unnötig verloren, preissensible Kunden mit zu hohen Angeboten verschreckt.
Vorgehen:
Aufbauend auf historischen Gewinn- und Verlustdaten trainieren wir ein Machine-Learning-Modell (Gradient Boosting), das für jeden Preispunkt die Abschlusswahrscheinlichkeit und den erwarteten Deckungsbeitrag prognostiziert. Der Vertrieb erhält eine Entscheidungsfläche mit klaren Labels („Win-orientiert“, „Balanced“, „Margin-orientiert“) – eingebettet in Guardrails und automatische Eskalationslogik.
Typisches Potenzial:
• +2–4 % Marge
• Win-Rate in kompetitiven Deals um 5–10 % erhöht
• Ausnahmegenehmigungen um 30–40 % reduziert
• Bewusstere, schnellere Preisentscheidungen auf solider Datenbasis
3. Dynamisches Wettbewerbs-Pricing
Ausgangssituation:
In transparenten Online-Märkten oder bei Standardprodukten verändern sich Wettbewerbspreise täglich – mitunter mehrfach. Manuelle Marktbeobachtung erfasst diese Bewegungen nur sporadisch und mit Zeitverzug. Die Folge: verpasste Margenchancen, wenn Wettbewerber die Preise erhöhen, und Absatzeinbrüche, wenn Wettbewerber aggressiv unterbieten.
Vorgehen:
Wir setzen Web-Scraper ein, die den Preisabstand zu relevanten Wettbewerbern kontinuierlich monitoren – über alle relevanten Kanäle, Plattformen und Marktplätze hinweg. Über definierte Ankerprodukte richten wir das Sortiment gezielt am Wettbewerb aus: Veränderungen am Markt werden automatisch erkannt, und Preisanpassungen folgen einer regelbasierten Ankerlogik mit klaren Guardrails für Mindestmargen und maximale Änderungssprünge. So reagieren Sie dynamisch auf Marktbewegungen, ohne in jedes Kategorie-Detail manuell eingreifen zu müssen – und behalten gleichzeitig die Kontrolle, weil das Category Management die Ankerlogik steuert und Sonderfälle freigibt.
Typisches Potenzial:
• Tagesaktuelle Wettbewerbssicht statt sporadischer, manueller Prüfung
• Reaktionszeit auf Wettbewerbsbewegungen von Tagen auf Minuten reduziert
• +1–3 % Marge durch konsistentere Wettbewerbspositionierung über das gesamte Sortiment
• Manueller Pflegeaufwand um über 70 % gesenkt – Kontrolle bleibt beim Category Management
4. Preisarchitektur mit automatischer Werttreiber-Erkennung
Ausgangssituation:
Unternehmen mit zehntausenden Artikelpositionen pflegen tausende Preisregeln – und treffen am Ende doch zahlreiche manuelle Einzelentscheidungen. Preise über Produktvarianten hinweg sind inkonsistent, der Long-Tail driftet, und für neue Produkte fehlt eine systematische Preislogik.
Vorgehen:
Unsere Algorithmen identifizieren automatisch die relevanten Werttreiber innerhalb einer Produktfamilie und leiten daraus mathematisch fundierte Preisformeln ab. Diese Formeln bilden die neue, konsistente Preisarchitektur: Margen lassen sich gezielt optimieren, historische Preisausreißer werden systematisch identifiziert, und neue Produkte erhalten automatisiert einen preislogisch korrekten Einführungspreis.
Typisches Potenzial:
• +2–5 % Marge im Long-Tail-Portfolio
• 10–20 % der Produkte als Mispricing-Kandidaten aufgedeckt
• Manueller Pflegeaufwand um 70–80 % reduziert
• Time-to-Price für Neuprodukte von Tagen auf Minuten gesenkt
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 Großdeals 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.
Ihre Ansprechpartner
Kai Pastuch
Kai Pastuch ist Geschäftsführer von Prof. Roll & Pastuch. Vor seinem Einstieg als Managing Partner war er als Director bei einer international führenden Strategie und Marketing Beratung tätig. Als Dipl.-Wirtschaftsinformatiker leitet er auch unsere Software Firma nueprice, die sich mit dem gleichnamigen Produkt auf das Pricing von Ersatzteilen spezialisiert hat. Herr Pastuch verfügt über umfangreiche Projektmanagementerfahrung aus zahlreichen Projekten für internationale Großunternehmen und den deutschen Mittelstand in den Bereichen Preismanagement, Marketing, Vertrieb und Strategie. Neben vielfältigen Fachpublikationen in renommierten Zeitschriften und der Herausgabe der Fachbücher Praxishandbuch Preismanagement und Big Deal Management, ist er ein gefragten Moderator und Vortragsredner rund um die Themen Vertrieb und Pricing. Als praxisorientierter Manager engagiert er sich gerne persönlich auf unseren Projekten und bringt in Workshops und Steerings sein breites Erfahrungswissen ein.
