Datengetriebene Transformation der Preisgestaltung


Datengetriebene Transformation der Preisgestaltung

Wie können Commercial Excellence und strategische Reife in der Preisgestaltung durch den Einsatz von Daten verbessert werden? Tuce Zengin Van den Eynde berichtete über den zwölfmonatigen Transformationsprozess von Pearson hin zu einer datengetriebenen Preissetzung.

Pearson ist ein weltweit führendes Bildungsunternehmen, das Lern- und Prüfungsdienste zur Verbesserung der Sprachkenntnisse in über 140 Ländern anbietet. Es verfügt über verschiedene Geschäftsmodelle (D2C, B2B, B2B2C, B2G etc.) und ein komplexes Produktportfolio von traditionellen bis hin zu Abo-basierten Angeboten.

Komplexer Kontext für die Preisgestaltung

Während die Preisgestaltung den größten Einfluss auf den Gewinn hat, ist sie im Allgemeinen nicht einfach. Oft wird sie erst als letztes berücksichtigt und häufig vernachlässigt, da sie als nicht so spannend wahrgenommen wird wie beispielsweise ein neues Produkt oder eine neue Kampagne. Darüber hinaus gibt es viele verschiedene Parteien wie den Finanzbereich oder den Vertrieb im Unternehmen selbst sowie die Kunden. Die Vorstellungen der verschiedenen Parteien sind durchaus gegensätzlich. Dies macht es schwierig, einen internen Konsens zu finden. Die Preisgestaltung erfordert außerdem häufige Tests und Anpassungen aufgrund sich ständig ändernder Bedingungen. Eine Analyse ist sehr datenintensiv und erfordert neben guter Datenqualität auch Zeit und Wissen, um diese auszuwerten.

Zusätzlich stand Pearson Anfang 2023 vor mehreren kommerziellen Herausforderungen wie einem vielfältigen Portfolio, dem Fehlen einer zentralen Preissteuerung, rudimentären Preispraktiken, einem Mangel an kommerziellem Denken und einer fragmentierten IT-Landschaft.

Taktische und strategische Maßnahmen

Pearson startete den Transformationsprozess damit, margenarme Geschäfte zu identifizierten und zu stoppen und gleichzeitig Mindestpreisregeln einzuführen. Anschließend wurde die Portfoliokomplexität durch das Ausmustern von Produkten mit geringem Wert reduziert und für die übrigen Produkte eine wertbasierte Logik etabliert. Trotz der bestehenden flachen Hierarchien war eine globale Steuerung notwendig, weshalb ein neues Governance-Modell aufgestellt und Best Practices definiert wurden.

Von Beginn an wurden die Grundlagen für das KPI-Tracking und -Management aufgebaut. Dabei wurde die Herausforderung bewältigt, dass die Daten möglicherweise nicht in ausreichender Qualität vorliegen. Abschließend wurde das Wissen mithilfe der Durchführung von mehr als 20 bereichsübergreifenden Workshops mit über 400 Personen geteilt. In diesen Teil des Change-Managements wurde bewusst viel Zeit investiert, um den Erfolg des Transformationsprozesses zu garantieren.

Datengetriebene Preisgestaltung

Das kombinierte bereichsübergreifende Wissen diente als Grundlage für eine datengetriebene Preisgestaltung. Subjektive Bewertungen wurden in datenbasierte Kennzahlen und Auswertungen übersetzt, um verbesserte Preis-Wert-Analysen zu ermöglichen. Im Rahmen einer Wettbewerbsanalyse wurden das eigene Angebot mithilfe eines Produktmatchings verglichen, wobei die Herausforderung durch Qualitätsunterschiede zwischen den Produkten berücksichtigt wurde. Um die Verfügbarkeit der Analysen sicherzustellen, wurde ein zentraler und cloudbasierter Ansatz gewählt. Dadurch werden grundlegende Analysen mit den einzelnen Regionen geteilt. Hierfür wurde ein Governance-Modell erarbeitet, das neben klar definierten Rollen bei Bedarf die nötige Flexibilität zulässt.

Fünf wesentliche Erfolgsfaktoren

Im Laufe der Transformation haben sich fünf wesentliche Erkenntnisse herauskristallisiert.

  1. Es ist entscheidend, interne Verantwortung zu etablieren und die Ergebnisse in die operativen Ziele einzubetten.
  2. Es sollten viele Unternehmensfunktionen einbezogen und Unterstützer für das Vorhaben gefunden werden.
  3. Weiterhin sind die Erwartungshaltung, dass Umfangserweiterungen im Prozess notwendig sein können, und eine Offenheit für Anpassungen wichtig.
  4. Aktivitäten zur Vorbereitung von Analysen und Infrastruktur sollten frühzeitig gestartet werden. Hierbei muss berücksichtigt werden, dass zu Beginn nicht immer eine ausreichende Datenqualität vorliegt.
  5. Abschließend sollte ein klares Konzept für das Change Management erarbeitet sowie die Kommunikation der Transformation souverän geführt werden.

Fazit: Erfolgreiche Transformation der Preisgestaltung mithilfe von Datenanalysen und Change Management

Die datengetriebene Preistransformation hat es Pearson ermöglicht, fundierte und strategisch ausgerichtete Preisentscheidungen zu treffen und seine Commercial Excellence zu steigern. Die Einführung zentraler Governance-Modelle und der Fokus auf umfangreiche Kommunikation waren dabei entscheidend. Insgesamt hat sich nach diesem Transformationsprozess gezeigt, dass neben Marge und Umsatz auch das Bewusstsein für die Bedeutung der Preisgestaltung im gesamten Unternehmen gestiegen ist.