KKC_0130 | KI-Preisstrategien: Automatisierte Maximierung der Marge

Preise sind im Marketing oft der stärkste Hebel, aber auch der riskanteste. In diesem Seminar bauen Sie ein belastbares Vorgehen auf, um Preisentscheidungen mit KI und sauberer Messung zu treffen, statt Sie auf Bauchgefühl oder einzelne Benchmarks zu verlassen. Sie starten mit der Preisstrategie: Welche Ziele verfolgen Sie, welche Leitplanken brauchen Sie für Marge, Wachstum und Markenwirkung und wie übersetzen Sie Value-based Pricing in eine klare Preisarchitektur mit Good-Better-Best, Bundles und Add-ons.

Danach geht es um die Datenbasis, die Pricing wirklich verbessert: Transaktionen, CRM, Kanäle, Kosten und Wettbewerbsinformationen. Sie lernen, wie Sie Features wie Saison, Kontext und Segment bilden, typische Datenfehler wie Leakage erkennen und ein KPI-Set definieren, das Profit und nicht nur Conversion abbildet. Darauf aufbauend erarbeiten Sie Modelle zur Nachfrage- und Elastizitätsschätzung und verstehen, wie Sie Ergebnisse interpretieren und erklärbar machen.

Ein Schwerpunkt liegt auf Experimentdesign: A/B-Tests, Geo-Tests und Holdouts, inklusive Power, Guardrails und Auswertung auf inkrementellen Profit. Abschließend verbinden Sie Modell und Test zu einer operativen Pricing-Logik: Constraints, Repricing-Frequenzen, Monitoring, Fallbacks sowie Governance, DSGVO-Grundlagen, Fairness-Risiken und interne Kommunikation. So können Sie KI-Pricing verantwortungsvoll pilotieren und skalieren.

• Preisziele und Guardrails für Marge, Wachstum und Markenwirkung definieren
• Value-based Pricing in Preisarchitekturen, Bundles und Add-ons übersetzen
• Transaktions-, CRM-, Kanal-, Kosten- und Wettbewerbsdaten aufbereiten
• Saison-, Kontext- und Segmentmerkmale für Pricing-Modelle entwickeln
• Datenlecks erkennen und profitbezogene KPI-Sets aufbauen
• Nachfrage und Preiselastizität modellieren und interpretieren
• Preisentscheidungen durch Tests, Monitoring und Erklärbarkeit absichern

Das Seminar richtet sich an Pricing-Manager/innen, Marketing- und Vertriebsleiter/innen, Controller/innen, Produktmanager/innen sowie Fachkräfte aus E-Commerce und Revenue Management.

Grundkenntnisse in Preisgestaltung, Controlling oder Marketinganalyse werden vorausgesetzt. Erfahrungen mit Transaktions- und Kundendaten sind hilfreich.

• Pricing-Strategie mit KI statt Bauchgefühl
  • Preisziele und Leitplanken: Marge, Wachstum, Penetration
  • Value-based Pricing und Zahlungsbereitschaft sauber ableiten
  • Preisarchitektur: Good-Better-Best, Bundles, Add-ons
  • Wann dynamisches Pricing sinnvoll ist und wann nicht
• Daten, die Pricing wirklich verbessern
  • Transaktionsdaten, Klickpfade, CRM, Wettbewerbsdaten, Kosten
  • Feature Engineering: Saison, Kanal, Kundensegment, Kontext
  • Datenqualität: Ausreißer, Missing Values, Bias, Leakage
  • Messkonzept: KPI-Set für Preis und Profit
• Modelle für Nachfrage und Elastizität
  • Preiselastizität je Segment und Kanal interpretieren
  • Uplift- und Response-Modelle für Preisaktionen
  • Hierarchische Modelle für sparse Daten
  • Erklärbarkeit: was das Modell wirklich treibt
• Experimentdesign: A/B, Geo-Tests, Holdouts
  • Testplanung: Hypothesen, Power, Laufzeit, Guardrails
  • Preis-Tests ohne Marken- und Vertrauensschäden
  • Quasi-Experimente, wenn Randomisierung nicht geht
  • Auswertung: inkrementeller Profit statt nur Conversion
• Optimierung: Preis, Promo, Bundles
  • Preis- und Promo-Constraints (Mindestmarge, MAP, Lager)
  • Optimierung nach Deckungsbeitrag und LTV
  • Promotion-Cannibalization und Halo-Effekte erkennen
  • Richtlinien für Rabatte und Gutscheine
• Dynamic Pricing in der Praxis
  • Repricing-Frequenz, Trigger, Monitoring
  • Wettbewerbsreaktionen und Preiskriege vermeiden
  • Fallback-Logik bei Daten- oder Modellproblemen
  • Rollout-Plan: Pilot, Skalierung, Betrieb
• Risiken, Recht, Vertrauen
  • Fairness, Diskriminierungsrisiken, Preiswahrnehmung
  • DSGVO-Grundlagen und Datenminimierung im Pricing
  • Dokumentation, Freigaben, Audit-Trails
  • Kommunikation: wie du Pricing intern verkaufst