Ein mittelständischer Lebensmittel- und Getränkehändler wollte seine Preisstrategie für ein wichtiges Marktsegment verbessern. Die bestehende Lösung beschränkte die Preisstrategie auf einen geografischen Ansatz und schloss andere Schlüsselattribute aus, die die prognostizierte Preiselastizität direkter beeinflussen. Das Unternehmen beauftragte CJH die Entwicklung einer neuen, datengesteuerten Preisgestaltungslösung zu begleiten, die die Preisgestaltung in Tausenden von Geschäften optimieren und zu einer größeren finanziellen Verbesserung des Umsatzes und des Ergebnisses führen sollte.
Fundiertes Datenfundament zusammentragen
Unser Mandant verfügte über eine Fülle von Daten. Er wollte eine Preisstrategie entwickeln, die sich an der prognostizierten Preiselastizität seines Kundenstamms orientierte. Diese Methode gibt Einzelhändlern Einblicke in die Preismacht, die sie ausüben können, ohne Gefahr zu laufen, ihre Kunden zu verlieren. Gemeinsam unserem Team von Beratern begann wir mit der Identifizierung und Zusammenstellung einer Vielzahl von Datenquellen, die einen umfassenden Überblick über die einzelnen Filialstandorte bieten sollten. Dazu gehörten unter anderem die Standorte von Wettbewerbern, spezifischen Kundendaten und Verkaufsdaten. Die Entwicklung dieses umfangreichen Datensatzes bildete die Grundlage, auf der die Analysen und Erkenntnisse generiert werden sollten.
Datengesteuerten Preisgestaltungsmaschine aufbauen
Auf der Grundlage der zugrundeliegenden Daten entwickelte unser Team dann eine Lösung für maschinelles Lernen, um Cluster von Geschäften mit ähnlichen Attributen zu identifizieren, die die Preissensibilität beeinflussen, was zu mehreren Ladenprofilen mit unterschiedlicher Preiselastizität führte. Diese datengesteuerten Ergebnisse trugen dazu bei, lang gehegte Annahmen zu bestätigen, dass Attribute wie Urbanität, Präsenz von Wettbewerbern und demografische Merkmale der Kunden bessere Indikatoren für die Preisempfindlichkeit sind als die Geografie allein. Diese zuvor unerreichbare Lösung war nun bereit, das Umsatz- und Gewinnwachstum zu fördern.
Erkenntnissen in den Betrieb einbetten
Neben der Zusammenstellung dieses einzigartigen Datensatzes und der Entwicklung der Analysemodelle arbeitete unser Team auch mit den Geschäftsverantwortlichen zusammen, um die betrieblichen Auswirkungen dieser neuen Lösung zu verstehen und zu planen. Die Verknüpfung des analytischen Outputs mit der Berücksichtigung der regulären Geschäftsabläufe führte zu einer schnellen Implementierung der Lösung mit minimalen Unterbrechungen für Geschäftspartner und Kunden. Es wird erwartet, dass diese Lösung innerhalb des ersten Betriebsjahres eine mehr als 20-fache Kapitalrendite erzielen wird.
Die Umstellung der Filialen auf die neuen "Preisprofile" stellte auch einige interne Überzeugungen zur Preisstrategie auf den Prüfstand (z. B. sollte der Produktpreis nicht öfter als zweimal pro Jahr angepasst werden). Um mögliche Vorbehalte auszuräumen, entwickelte unser Team Messinstrumente, um diese Regeln zu validieren und Möglichkeiten zur Modernisierung des unternehmensweit verwendeten Preisstrategie zu ermitteln.
Unser Mandant ist nun mit zuverlässigen, iterativen Tools ausgestattet, die ihm dabei helfen, die Preisgestaltung in seinen bundesweiten Filialen zu verbessern. Die datengesteuerte Analysemaschine, gepaart mit geschäftsbewussten Abläufen und Implementierungsstrategien, hat zu schnellen, skalierbaren und wirkungsvollen Ergebnissen geführt, die ein schnelleres, nachhaltiges Wachstum ermöglichen.
Das Beispiel zeigt den Mehrwert einer operativen Managementunterstützung für Unternehmen, indem wir Fachwissen, Kapital und Ressourcen sowie Beraternetzwerk in mittelständische Unternehmen einbringt. Dies führt zu Effizienzsteigerungen, Wachstumschancen, Risikostreuung und letztendlich zur Steigerung des Unternehmenswerts.
