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Preistest-Plattform

Pricing ist jetzt piepe einfach.

Was wäre wenn Preisforschung einfach, preiswert, schnell und sehr valide wäre?
Wie viele Neu- und Bestandsprodukte, SKUs und Märkte würden Sie optimieren?

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Wollen Sie eine 100% performance-basierte Beratung? Dann ist der “Supra Repricing Sprint“ das Richtige für Sie

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*Die Kosten für das Panel sind inkludiert, wenn die Inzidenzrate (der Anteil der ausgewählten Personen an der Gesamtbevölkerung) mindestens 15 % beträgt. Andernfalls kostet ein Produktpreistest 900 Euro. Stichprobengröße N=100 eingeschlossen.

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Was ist Supra.tools?

Supra.tools wendet eine Befragungsmethode an, die über die Reaktionszeit der Probanden unbewusste Einstellungen zu Preisen messen kann. Damit wird Preisforschung nicht nur besser, sondern auch einfacher für alle – Marken  und Befragte. KI sorgt dann dafür, dass die Ergebnisse robuster und unverzerrter werden. 

Wie wissenschaftlich fundiert ist die Methode?

1999
Greenwald et al. veröffentlichen den Impliziten Assoziationstest und führen die einfach zu handhabende Messung impliziter Einstellungen in die Marketingforschung ein

2012
Publiziert Prof. Dr. Kai-Marcus Müller – ein ehemaliger Kollege von Dr. Buckler bei Simon-Kucher- das Buch NeuroPricing in dem Implizitverfahren zur Preisoptimierung (hier EEG) angewendet werden

2022
Publiziert Prof. Dr. Kai-Marcus Müller im St. Gallen Marketing Review die Anwendung das Implicit Association Test als eine Online-Variante seiner NeuroPricing Methode

2022
Prof. Axel Lippold eine Vergleichsstudie unter Nutzung des Supra Price Optimizer und bestätigt seine hohe Validität. Auch publiziert in der Planung & Analyse Q1, 2023

2008

Publizieren Dr. Buckler und Prof. Dr. Hennig-Thurau (Universität Münster) peer-reviewed, die verwendete Causal Machine Learning Methode. Diese war an der Universität Hannover in Zusammenarbeit mit Prof. Wiedmann entstanden. Die Methode wird nun auch in Lehrbüchern wie Strukturgleichungsmodellierung (Weiber/Mühlhaus) beschrieben.

2016
Publiziert Dr. Steffen Schmidt das Konzept den Implicit Association Test für Pricing zu verwenden. ‘Mind Mining’: Better Customer Understanding by Applying Big Data Analysis to Neuromarketing 

2022
Publiziert Dr. Buckler das Buch PRICING INTELLIGENCE in dem er eine Erweiterung des Preistest mit Implizitmessung durch Causal Machine Learning vorstellt.

Bringt die „Ostfalia Studie“ wirklich den Beweis?

Das wird sich zeigen. Es ist eine erste Studie. Weitere werden folgen. Der Leiter der Studie Professor Lippold hat jahrelang beim Weltmarktführer für Pricing (Simon-Kucher) praktisch im Pricing gearbeitet und ist mit dem Marketinglehrstuhl der Universität Hannover assoziiert, an dem die Methodik in den letzten zwanzig Jahren entstanden ist.

Wozu genau braucht die Methode die KI?

Wir setzen Machine Learning ein, um Verzerrungseffekte herauszurechnen. Dieser Ansatz ist einmalig und ist ein klarer Vorteil gegenüber Conjoint. Der stärkste (unausweichliche) Verzerrungseffekt entsteht durch die Preisrange. Der höchste Preispunkt z.B. 10€ würde billiger wirken, wenn es nicht der höchste Preis wär, z.B. der höchste getestete Preis 15 Euro wäre. Das Causal Machine Learning Modell analysiert was die Kaufbereitschaft treibt. Ist es die Wahrnehmung (gemessen an den Attributen wie „angemessen“) oder ist es die Tatsache, das es der höchste Preis ist (Binar-Variable als Stellvertreter für diesen Fakt). Die resultierende Kaufbereitschaft je Preispunkt ergibt sich aus der Prognose des Modell, bei dem die Binärvariable auf Null d.h. unverzerrt gesetzt wird.

Sind N=100 nicht zu wenig?

Why is N=100 sufficient? There are two reasons:

  1. In der Befragung wird die Kaufbereitschaft je Preis viermal (leicht abgewandelt) abgefragt. Das ergibt eine deutlich höhere Stabilität, etwa so wie N=200.

     

  2. Wir kalibrieren die finale Schätzung mit einem Machine Learning Modell. Die Methodik verdoppelt die Stabilität (virtuell N=400 statt 200). Wir wenden solche Algorithmen bei großen Unternehmen wie Microsoft regelmäßig an – wie Microsoft selbst in diesem Quirks-Artikel genauer erläutert. Das gleiche Model berücksichtigt auch nach Sampling-Verzerrungen. Wenn z.B. zu wenig Frauen befragt wurden, kann das Model simulieren, dass die richtige Quote erzielt worden wäre.

Trotzdem gilt: wer aus anderen Gründen eine höhere Stichprobe bevorzugt, erhält diese natürlich auch (diese wird dann in Rechnung gestellt). Mehr Stichprobe ist natürlich besser.

So günstig?

Spart Supra an der Datenqualität?

Wir verwenden Qualitätspanels wie Dynata oder andere Qualitätspanels via Purespectrum. Es gibt keinen Unterschied zu anderen Anbietern.

Wie kann Supra mit 600€ ein Conjoint-Studie mit gern €25.000 ersetzen?

Die 600 Euro sind der Self-Service Preis. Eine Conjoint Software kostet ähnlich wenig (Conjoint.ly etwas kostet 1800 USD Jahreslizenz plus Panelkosten. Da kommt man auf ähnliche Kosten) Unser Full-Service Preis sind 3000 Euro je Produkt-Preis-Test. Implicit Price Intelligence ist kein 1 zu 1 Ersatz für Conjoint, da Supra sich auf die Preisoptimierung und auf genau ein feststehendes Produkt fokussiert.

Kling zu gut, um wahr zu sein?

Bilden Sie Ihre eigene Meinung und probieren Sie es aus.

Oder nehmen Sie uns beim Wort und nutzen Sie unser performance-basierte Angebot „Supra Repricing Sprint“

These marketers use Supra to get their pricing right

Customer goods brands turn to Supra to build pricing that works.

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Jordi Queralt
(CEO Gimborn)

 “We created 25% more revenue by raising prices.”

David Feick
(SONOS)

“Due to Supra the Sonos MOVE product launch was a huge success.”

Daniel Griehl
(Lechner GmbH)

Supra help us drive profitable growth in a highly competitive environment.”