Whitepaper:
Baustoff Pricing
In den dynamischen Baustoffmärkten der DACH-Region wird es für Händler immer entscheidender, gezielte Preisstrategien für ihre einzelnen Produktsegmente festzulegen. Gerade in einem Bereich mit vielfältigen Kundenerwartungen und großem Wettbewerb, wie dem Baustoffhandel, ist es wichtig, durch differenzierte Preismodelle die Profitabilität zu optimieren und gleichzeitig eine breite Kundenbasis zu bedienen.
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Dieser Artikel stellt einen evolutionären Ansatz für eine präzisere Preisgestaltung vor, der auf dem Prinzip des Leader-Follower-Pricing basiert und durch maschinelles Lernen unterstützt wird. Die Preisstrategie ist speziell auf Kleinteilsegmente wie Nägel, Schrauben und Muttern sowie auf Holzbaustoffe zugeschnitten und wird seit Sommer 2024 erfolgreich von Preispunkt und dem Kunden umgesetzt.
Projektdauer: August 23 - August 24
Ziel: Marge und Umsätze steigern
Projektablauf
Was ist Leader-Follower-Pricing?
Beim Leader-Follower-Pricing wird innerhalb eines Produktsortiments eine preisliche Hierarchie aufgebaut. Produkte, die als „Leader“ positioniert werden, haben oft eine zentrale Stellung, besondere Leistungsmerkmale oder sind in der Wahrnehmung als Premium-Produkte verankert. „Follower“-Produkte hingegen orientieren sich am Preis des Leaders, bieten ähnliche Funktionen oder Qualitäten zu einem günstigeren Preis und zielen auf preissensiblere Kundengruppen ab.
Im Baustoffhandel bedeutet dies konkret:
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Leader-Produkte: Hochwertige, premiumorientierte Artikel die aufgrund ihrer Qualität und der Nachfrage am Markt eine starke Preisposition haben.
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Follower-Produkte: Standardisierte Produkte die preislich abgestuft angeboten werden und in größeren Mengen verkauft werden.
Diese Struktur ermöglicht es, sowohl anspruchsvolle Bauprojekte als auch Alltagsbedarfe abzudecken und dadurch verschiedene Kundensegmente zu bedienen.
Umsetzung der Preisstrategie im Baustoffhandel
Die Implementierung dieser Strategie in den DACH-Märkten begann vor über einem Jahr und umfasst zwei zentrale Produktbereiche:
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Kleinteilsegmente (Nägel, Schrauben, Muttern)
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Holzbaustoffe
Durch den gezielten Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML) konnten in beiden Segmenten genaue Preispunkte ermittelt werden. Diese innovative Anwendung von ML im Leader-Follower-Pricing macht es möglich, Marktpreise, saisonale Trends, Verkaufsvolumen und weitere Faktoren kontinuierlich in die Preisfindung einfließen zu lassen. Die Ergebnisse der Umsetzung im Sommer 2024 sind bereits vielversprechend und deuten auf eine hohe Effizienz und Rentabilität des neuen Ansatzes hin. Die aufgezeichneten Daten und Analysen liefern zudem wertvolle Einblicke für zukünftige Optimierungen.
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Methodik und Arbeitsschritte des ML-basierten Leader-Follower-Pricing
Dieser AI-unterstützte Ansatz geht weit über einfache Marktanalyse hinaus. Im Folgenden wird die Methodik und die Schritte beschrieben, die zu einem intelligenten, marktorientierten Preisgefüge führen:
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Datenintegration und Voranalyse:
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Erfassung umfangreicher Marktdaten (Verkäufe, Lagerbestände, saisonale Trends) und Preise bisheriger Leader- und Follower-Produkte.
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Segmentierung des Produktportfolios, um die für das Leader-Follower-Pricing relevanten Gruppen zu identifizieren.
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Trainieren des ML-Modells:
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Einsatz eines ML-Algorithmus, der auf Basis historischer Verkaufszahlen und Marktanalysen die Nachfrage und Preiselastizität der einzelnen Produktgruppen lernt.
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Identifikation von Anomalien und Trends, die dem Modell helfen, den Preis des Leaders sowie der Follower differenziert anzupassen.
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Simulation und Preisbestimmung:
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Simulation verschiedener Preisszenarien, um die optimale Preisstruktur für jedes Produktsegment festzulegen.
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Festlegung der Leader-Preise für Premiumprodukte und Ableitung der Follower-Preise für begleitende Produkte, angepasst an saisonale oder marktbezogene Veränderungen.
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Fortlaufende Analyse und Optimierung:
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Analyse der Ergebnisse nach Implementierung: Einblicke in Umsatzentwicklungen, Margenoptimierung und Kundenzufriedenheit.
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Echtzeit-Preisupdates für Follower-Produkte, die sich an den Marktbedingungen orientieren und flexibel auf Änderungen des Leader-Preises reagieren können.
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Zwischenstand: Positive Resultate und neue Erkenntnisse
Nach über einem Jahr der Projektumsetzung zeigen die bisherigen Resultate klar auf, dass das Leader-Follower-Pricing für Baustoffhändler sehr gut funktioniert. Im Sommer 2024 wurden die ersten umfassenden Ergebnisse analysiert, die auf ein deutlich verbessertes Kundenverständnis und eine präzisere Preisgestaltung in den beiden Produktkategorien hindeuten. Die kontinuierliche Datenauswertung zeigt positive Effekte auf den Umsatz und die Rentabilität des Unternehmens. Durch das maschinelle Lernen konnte das Baustoffunternehmen eine optimale Preispunktstrategie entwickeln, die Wettbewerbsvorteile sichert und eine stabilere Umsatzstruktur schafft.
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Fazit: Ein evolutionärer Preisgestaltungsansatz für den Baustoffhandel
Leader-Follower-Pricing in Kombination mit KI und ML bietet einen vielversprechenden, zukunftsfähigen Weg, die Preisgestaltung im Baustoffhandel zu revolutionieren. Der Ansatz trägt dazu bei, die unterschiedlichen Kundensegmente gezielt anzusprechen, durch intelligente Preisstrukturen ein optimiertes Preis-Leistungs-Verhältnis zu bieten und sich flexibel an die Marktveränderungen anzupassen.
Das Projekt beweist, dass durch maschinelles Lernen eine langfristig profitable und kundenzentrierte Preisstrategie entwickelt werden kann, die insbesondere für die Segmentierung von Kleinteilen und Holzbaustoffen erhebliche Vorteile bringt. Die fortlaufenden Analysen zeigen, dass Baustoffhändler durch Leader-Follower-Pricing in der Lage sind, marktorientierte und dynamische Preisentscheidungen zu treffen, die die Wettbewerbsfähigkeit und Profitabilität nachhaltig verbessern.