Dynamic Pricing im B2B / Mit intelligenten IT-Systemen Preise optimieren 

Im B2B-Sektor sind sich ändernde Rohstoffpreise, Wettbewerbsdruck und steigende Kundenerwartungen in Bezug auf Angebotsflexibilität Alltag. Unternehmen, die bis vor kurzem auf statische Preislisten setzten, die einmal pro Quartal aktualisiert wurden, greifen heute zunehmend zu datenbasierten und automatisierten Lösungen. 

Dynamische Preisgestaltung ermöglicht es ihnen, Preise in Echtzeit an aktuelle Marktbedingungen und Margenstrategien anzupassen. Das führt in der Praxis zu höherer Rentabilität und einer konsistenteren Preispolitik. 

Was ist dynamische Preisgestaltung? 

Dynamische Preisgestaltung ist eine Strategie zur automatischen Aktualisierung von Preisen für Produkte oder Dienstleistungen als Reaktion auf sich ändernde Marktbedingungen. Anstatt an starren Preislisten festzuhalten, modifizieren B2B-Unternehmen Preise in Echtzeit, indem sie zahlreiche Faktoren analysieren – Nachfrage, Angebotsniveau, Preise der Konkurrenz, Saisonalität, Kosten und die Einkaufshistorie eines Kunden. 

Fortschrittliche KI-Werkzeuge können selbst subtile Änderungen in Angebot und Nachfrage erkennen. Dadurch können Preise häufiger angepasst werden als bei traditionellen Methoden. Entscheidend ist, dass Algorithmen aus historischen Daten lernen und Preisentscheidungen automatisch und in Echtzeit treffen – nicht nur auf Basis vordefinierter Regeln. 

Obwohl dynamische Preisgestaltung zunächst vor allem in der Reise-, Einzelhandels- und Hotelbranche eingesetzt wurde, fand sie schnell auch im B2B-Sektor Anwendung. Der wichtigste Treiber dieses Wachstums war das große Datenvolumen, das Unternehmen generieren und nutzen können. So wurde die Umsetzung flexibler Preisstrategien einfacher und wirtschaftlich sinnvoller. 

Dynamische Preisgestaltung vs. Preisregeln: Was ist der Unterschied? 

Viele Unternehmen nutzen nach wie vor Preisregeln, etwa zur Festlegung minimaler Margen oder volumenbasierter Rabatte. Diese Herangehensweise ist jedoch statisch und basiert auf vordefinierten Anweisungen. Regeln wie: „Wenn der Preis der Konkurrenz um 5 % sinkt, reduziere meinen Preis auf X, aber nicht unter die Mindestmarge“, sind typische Beispiele. Sie decken nur einen begrenzten Variablenbereich ab und müssen manuell durch einen Preismanager definiert werden. 

Dynamische Preisgestaltung geht einen Schritt weiter. Algorithmen analysieren Daten in Echtzeit und passen Preise entsprechend an. Dabei berücksichtigen sie deutlich mehr Faktoren als einfache Regeln. Der zentrale Unterschied: Die Algorithmen lernen aus historischen Daten und treffen Entscheidungen automatisch und kontextbezogen. 

Die Rolle von KI-Algorithmen und Datenanalyse 

Moderne Pricing-Engines nutzen KI und maschinelles Lernen zur Analyse von Transaktionsdaten, Marktsignalen und Wettbewerbsverhalten. 

KI-Algorithmen und Analysetools: 

• sammeln relevante Daten 

• überwachen Wettbewerberpreise 

• analysieren Verkaufsdaten, Kosten und Lagerbestände 

• berücksichtigen individuelle Konditionen von Kunden 

• prognostizieren Nachfrage auf Basis von Trends und externen Faktoren (z. B. Saisonalität) 

So entstehen Preisentscheidungen, die schnell, konsistent und datengestützt getroffen werden. 

Wann ist dynamische Preisgestaltung im B2B sinnvoll? 

Sie funktioniert besonders gut in Märkten mit hoher Volatilität und häufigen Preisänderungen – etwa im Rohstoffhandel, bei Elektronik oder saisonalen Produkten. Auch in saisonabhängigen Branchen wie Tourismus oder Bauwirtschaft ist sie effektiv. Dort können Margen in Hochphasen gesteigert und Umsätze in ruhigeren Zeiten gestützt werden. 

Für den B2B-E-Commerce ist sie besonders geeignet. Hier ist eine schnelle Reaktion auf Preisänderungen der Konkurrenz und Konsistenz über alle Kanäle entscheidend. Bei individuellen Verträgen und komplexen Rabattmodellen können dynamische Systeme Preise automatisch an Kundensegmente und Kaufhistorie anpassen. Das reduziert manuelle Eingriffe und Preisabweichungen. 

Voraussetzung ist der Zugang zu qualitativ hochwertigen Daten und integrierbaren Systemen. Fehlen strukturierte Daten in ERP-, CRM- oder PIM-Systemen, ist die Einführung schwierig. In solchen Fällen empfiehlt sich eine vorgelagerte Digitalisierung und Zentralisierung von Informationen – hier unterstützen Univio-Expert:innen. 

Funktioniert dynamische Preisgestaltung immer? 

Nicht immer. Wenn die Datenqualität unzureichend ist, kann die Preisautomatisierung fehlerhafte Empfehlungen liefern. Ein sauberes Datenmanagement und die Integration relevanter Systeme sind unverzichtbar. 

Preis-Engines reichen von einfachen Regelwerken bis zu komplexen Echtzeitmodellen. Die Wahl hängt von der Marktdynamik, Datenverfügbarkeit und den unternehmerischen Zielen ab. 

Wie lässt sich dynamische Preisgestaltung implementieren? 

Die Einführung erfolgt meist in mehreren Schritten: 

• Daten- und Systemaudit: Prüfung der Datenquellen (ERP, CRM, PIM) und deren Qualität 

• Definition der Preisstrategie: Ziele, Einflussfaktoren (z. B. Nachfrage, Kosten, Wettbewerb), Margen- und Preisuntergrenzen festlegen 

• Segmentierung: Kundengruppen (z. B. Großhändler vs. KMU) und Produkte (z. B. margenträchtig vs. preissensibel) unterteilen 

• Auswahl der Tools: Pricing-Plattform auswählen, die sich mit ERP/CRM integrieren lässt (z. B. ePrice in der B2B-Plattform ONe) 

• Pilotphase: Echtzeit-Algorithmen für ausgewählte Produkte oder Segmente testen 

• Change Management: Vertriebsteams einbinden, Schulungen anbieten, Vorteile kommunizieren (z. B. schnellere Angebotserstellung) 

• Monitoring und Optimierung: A/B-Tests durchführen, KPIs wie Marge, Umsatz, Wettbewerbsfähigkeit auswerten und Modell anpassen 

IT-Tools zur Preisautomatisierung 

KI-basierte dynamische Pricing-Systeme eignen sich für digital fortgeschrittene Unternehmen. Bei unzureichender Datenbasis bieten regelbasierte Preis-Engines einen Einstieg. 

Diese lassen sich mit ERP- und CRM-Systemen verbinden und nutzen aktuelle Informationen zu Kosten, Verfügbarkeit und Kundengruppen. Sie ermöglichen: 

• Echtzeit-Preisberechnung 

• Verwaltung von Aktionen und Rabatten 

• Preiskonsistenz über alle Kanäle 

• Margenkontrolle 

• Analyse der Preisstrategie 

Viele E-Commerce- und ERP-Plattformen enthalten Preis-Module. Diese berechnen automatisch Preise unter Berücksichtigung von Lagerbestand, Kosten und Angeboten. 

Beispiel: ePrice von ONe Company 

Das ePrice-Modul im ONe-System ist besonders für B2B geeignet. Es bietet: 

• Zentrale Steuerung der Preispolitik (individuelle Preislisten für Kunden, Segmente, Filialen) 

• Kontrolle von Mindestmargen (kein Unterschreiten durch Vertrieb) 

• Erhöhung von Marge und Gewinn durch datenbasierte Entscheidungen 

• Schnelle Preisreaktion auf Marktentwicklungen bei gleichzeitiger Margensicherung 

• Zeitgewinn im Vertrieb durch Automatisierung 

• Berechtigungssystem und Workflows (Freigabeprozesse bei Preisabweichungen) 

• Integration mit ERP und anderen Systemen (Preiskonsistenz in allen Kanälen) 

Vertrieb und Kunden erhalten jederzeit Zugriff auf aktuelle und konsistente Preise. Dies gilt unabhängig vom jeweiligen Vertriebskanal. Unternehmen profitieren von mehr Kontrolle, Effizienz und Transparenz. 

Fazit 

Dynamische Preisgestaltung im B2B wird zum neuen Standard. Unternehmen, die daten- und KI-gestützte Strategien umsetzen, reagieren schneller auf Marktveränderungen, sichern Margen und bieten konsistente Kundenerlebnisse. 

Zentral für den Erfolg sind Systemintegration und Datenqualität. Die vollständige Einführung ist anspruchsvoll, aber Tools wie ePrice von ONe Company und erfahrene Technologiepartner verdeutlichen, dass automatisierte Preisgestaltung wirtschaftlich relevant ist und die Effizienz im B2B-Vertrieb nachhaltig steigert.