Supra

October 5, 2022

Wissenschaftliche Studie:

„Diese Methode ist eine Revolution der Preisoptimierung“

Frank Buckler

Co-Founder, Supra.tools

Nach 5.200 Preistest auf 13 Konsumprodukte von Snacks, Tierfutter bis Elektronik liegen die Ergebnisse jetzt vor. Die klassischen Methoden Conjoint (CBC), Garbor-Granger, Van-Westendrop, und Implicit Pricing Intelligence treten gegeneinander an. Unter wissenschaftlicher Aufsicht von Professor Dr. Axel Lippold zeigen sich überraschende und schlüssige Ergebnisse.

Es gibt eine Vielzahl von Methoden zur Messung der Zahlungsbereitschaft. Jedoch mangelt es an Vergleichsstudien und daher an evidenzbasiertem Rat, welche Methoden in welchem Kontext sinnvoll sind. 

Das Aufkommen der neuen Methodengruppe Implicit Pricing Intelligence“ war Anlass genug das Methodenspektrum nach Herz und Nieren zu prüfen. 

Als Vergleichskriterien wurden verwendet 

  • Korrelation der Nachfrageprognose mit den realen Marktanteilen 
  • Face-Validity-Check unter Abgleich mit psychologischen Gesetzmäßigkeiten 
  • Vergleich des Sales-Uplifts bei Promotion mit der Nachfrageprognose der Methode. 


Für die Studie konnten eine Reihe von Unternehmen gewonnen werden, die die Marktanteilsdaten, den durchschnittlichen Marktpreisen, den Stückkosten und Händlermargen bereitstellten. Aufgrund der Vertraulichkeit dieser Informationen, können die getesteten Produkt nicht offengelegt werden.

Key Observations – Face Validity Check

1. Der „optimale Preis“ nach Van Westendorp ist unabhängig vom optimalen Preis, der sich unter Berücksichtigung der Kosten ergibt. 

Gemäß Van Westendorp befindet sich der optimale Preispunkt bei dem Preis, wo die Anzahl der Personen, die den Preis „zu billig“ und die die ihn „zu teuer“ finden, gleich niedrig sind.  

Evidenz für diese Regel ist in der Literatur nicht zu finden. Dies hat einen Grund: Ein Preis wird in der Regel als optimal angesehen, wenn die Gewinne maximal werden. Doch eine Berechnung  eines gewinnoptimalen Preis kann i.d.R. nicht sachlogisch möglich sein, wenn Kosten und Händlermargen überhaupt nicht in das Kalkül einfließen. 

Genau das zeigt diese Studie. Wir interpretieren alle Kunden, die einen Preis als nicht „billig“ und nicht „teuer“ ansehen als sogenannte „Definitive Buyer“ und können damit die Preis-Nachfrage-Kurve zeichnen.  

Multiplizieren wir die Nachfrage mit dem Preis so erhalten wir den Umsatz. Ziehen wir die Mehrwertsteuer, die Retail-Marge und Stückkosten ab, so erhalten wir den Gewinn. 

Über alle 13 Produkte sehen wir, dass der „optimale Preis“ nach Van-Westendorp teilweise gravierend vom kosteninduzierten Optimalpreis abweicht. 

Hier ein Ergebnischart für ein Tierfutter-Produkt. Der „optimale Preis“ liegt bei 1.10€ und der kosteninduzierte optimale Preis nach Van Westendorp bei $2.99 

2. Conjoint (CBC) scheint nicht zuverlässig zu sein, wenn nur Marke und Preis als Merkmal berücksichtigt werden. 
 

Conjoint Measurement wurde als Choice Based Conjoint eingesetzt. Hier arbeitete die Studie mit nur zwei Attributen – die Marke und der Preis. Dieses Vorgehen wurde wie folgt begründet: 

Begründet durch Marktanforderung: Gerade einfache Konsumgüter und Güter des täglichen Bedarfs sind nicht einfach oder nicht immer sinnvoll in ein Bündel von Features teilbar. Ein Schokoriegel könnte theoretisch in Karamel, Erdnuss, Schokoüberzug, oder andere Inhalten „featurisiert“ werden. Dies entspricht jeodch nicht zwingend der Denk- und Entscheidungsweise der Konsumenten. Die „Featurisierung“ kann daher eine Verzerrung der Kaufentscheidungssituation darstellen. 

Begründet durch Literatur: Laut Byron Ohrme, CTO von Sawtooth, ist es in Ordnung, CBCs nur mit Marke und Preis durchzuführen: „if brand + price only CBC’s were systematically failing because respondents knew it was just about brand vs. price tradeoffs, there would be a lot of grumbling and abandonment of this approach – which is not seen.“ 

Über alle 13 getesteten Produkte hinweg sind die Conjoint-Ergebnisse jedoch nicht plausibel. Sie bewegen sich im Zick-zack entlang der Preisspanne. 

Hier ein Ergebnisdiagramm für einen Kühlschrank

Diese Ergebnisse widerlegen nicht den Wert der Conjoint-Analyse an sich. Es gibt eine Reihe von Untersuchungen, die die Wirkung der Methode belegen. Solchen Studien zielten jedoch in erster Linie auf die Optimierung des Produktes -nicht allein des Preises- ab. Im Zusammenhang der Produktoptimierung hat die Methode ihren Wert bewiesen. 

Betrachtet man jedoch die Anwendung, bei der für ein einfaches Produkt der optimale Preis gefunden werden muss, so lässt unsere Studie Zweifel aufkommen, ob Conjoint eine brauchbare Lösung ist. 

Dieses Erkenntnis ist insbesondere deshalb relevant, weil die Durchführung einer Conjoint-Analyse mehr Aufwand, mehr Ausbildung und Wissen erfordert als andere Methoden und folglich höhere Investitionen notwendig sind. 

 

3. Gabor-Granger unterschätzt die Nachfrage- und Preiselastizität

Die Preis-Absatz-Funktion von Gabor-Granger (GG) hat die meiste Ähnlichkeit mit der des IPI. Dies ist kein Wunder, denn GG ist die explizite Abfrage der Kaufneigung je Preis, wohingegen IPI dies implizit bewerkstelligt. 

Durchweg lässt sich beobachten, dass die „Definitiv buyers“ nach Garbor Granger (Top1 der 5 Skala) in den meisten Fällen deutlich unter der Preis-Absatz-Funktion des IPI liegen. Dieses Phänomen war aus psychologischer Sicht zu erwarten. Explizit neigen Konsument tendenziell zur Zurückhaltung, wenn es darum geht ihre Bereitschaft zum Kauf „zuzugeben“. 

Hier ein Beispiel eines Tiersnack-Produktes:

4. Optimale Preise unterscheiden sich je nach Methode erheblich. 

Der Gesamtblick über alle getesteten Produkte kann in einem Aspekt schon überraschen. Alle vier Methoden gelten als valide Methoden der Preisoptimierung und werden täglich im Markt angewendet. Jedoch liefern sie zum Teil fundamental andere optimale Preise als Empfehlung. 

Selbst der Vergleich zwischen GG und IPI ist erstaunlich. Die Preis-Absatzfunktionen ähneln sich optisch. Doch unter Berücksichtigung von Mehrwertsteuer, Retail-Marge und Stückkosten ergeben sich gänzlich andere optimale Preise 

Diese Beobachtung ist von großer Bedeutung – weiß man doch, dass eine kleine Änderung des Preises einen großen Einfluss auf den Gewinn haben kann. 

Im Umkehrschluss heißt dies, dass Unternehmen sich nicht leisten können oder sollte, Abstriche an der Qualität der Messung der Zahlungsbereitschaft zu machen. 

Hier die als Beispiel die Ergebnisse eines Kaffeeautomaten.

Die vier Kernbeobachtungen des Face-Validity Checks ergeben ein inkonsistente Aussage durch das Price-Sensitivity Meters (Van Westendorp), eine zu erwartende Unterschätzung der Nachfrage durch Garbor Granger und unplausiblen Ergebnissen durch Conjoint in der angewandten Variante. Das Implicit Price Intelligence (IPI) hat aus Sicht der Face Validity die plausibelsten Ergebnisse. Die teilnehmenden Unternehmen bestätigen dies aus ihrer Experten Sicht. 

Validierung

Zur empirischen Validierung der Ergebnisse wurden die Nachfrageprognosen der Methoden mit den tatsächlichen Marktanteilen verglichen. Für diesen Zweck wurde vor der Studie der mittlere Marktpreis und der Marktanteil zusammengetragen. 

Es ist zu erwarten, dass eine höherer Nachfrageprognose in der Tendenz mit höherem Marktanteil einhergeht. 

Diese Korrelation ist natürlich von noch diversen anderen Faktoren verzerrt, da die Marktanteile von diversen Faktoren außerhalb der Attraktivität des Preises und des Products abhängt. Haupteinflussfaktoren für den Marktanteil sind 1. Die Enge/Breite der Definition des Marktes an sich, 2. Werbeintensität, 3. Wettbewerbsbreite und -stärke. 

Alle vier Messmethoden sind jedoch den gleichen Verzerrungen ausgesetzt, sodass wir die sich ergebene Korrelation lediglich relativ interpretieren müssen. Um dies zu bewerkstelligen haben wir die Korrelation adjustiert.   

Die Ergebnisse zeigen ein klares Bild: Implicit Pricing Intelligence (IPI) besitzt die Größe Validität, gefolgt von Garbor-Granger (GG). 

Trotz der geringen Stichprobe von n=13 liegt die statistische Konfidenz bei 81%, dass das IPI valider ist als GG und bei 96% valider ist als PSM. 

Um das Ergebnis weiter zu prüfen wurden die Preis-Absatz-Funktionen – wenn verfügbar – mit den Absatzsteigerungen evaluiert, die bei Preis-Promotions beobachtet wurden. 

Auch hier schnitt IPI durchweg am besten ab. Hier ein Beispiel eines Snack-Produkts. Bei einer 30% Promotion-Preisreduzierung wurde typischer Weise eine Absatzsteigerung um 40% beobachtet.

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Pricing Optimizer - Supra.tools

CONCLUSION

Die Ergebnisse zeichnen klares Bild. Wenn es darum geht klassische Konsumgüter zu bepreisen, schein das Implicit Pricing Intelligence die höchste Validität zu liefern. Jedoch hat jeder der getesteten Verfahren seine Daseinsberechtigung, denn jede hat eigene Vorteile und Anwendungsfelder. 

CONJOINT (CBC) hat sich als wertvoll für die Optimierung von Produkten und deren Eigenschaften erwiesen. Die Ergebnisse in einem Kontext eines Brand-Price Product Profils scheinen jedoch wenig valide zu sein. 

Van Westendorp (PSM) ist wertvoll, um eine unvoreingenommene Preisspannen für neue Produkte zu erforschen und zu entdecken, denn die Methode bedarf keiner vorab festgelegten Preisspanne. Weder die abgeleiteten „Definit Buyers“ noch der „optimale Preis“ scheinen eine prognostische Güte zu besitzen. 

Garbor Granger (GG) eignet sich für eine schnelle Bewertung möglicher Preisspannen. Es ist einfach einzurichten und zu interpretieren und kann von jedem in Befragungen eingebaut werden und ist als Vorab-Analyse ein probates Instrument. 

Implicit Pricing Intelligence (IPI) liefert die besten Nachfragevorhersagen und somit optimale Preisempfehlungen. Diese Studie zeigt zugleich auf wie sensitiv der optimale Preispunkt von der richtigen Messung der Preis-Absatz-Funktion abhängt.  

Daher wäre ein Kompromiss hinsichtlich der Qualität der Prognosegüte ein kostspieliges Unterfangen. Dies wird klar, wenn man den Hebel des Preise betrachtet. Bei einer 10%igen Gewinnmarge führt eine 5% Preiserhöhung -die keinen Absatzeffekt hat- zu einem 50% höheren Profit. Eine ungenaue Absatzeffektmessung hat daher enorme Konsequenzen. 

Sie haben Fragen oder Anregungen? Wenden Sie sich gern an die Studienbeteiligten: 

 

Wissenschaftliche Leitung:  

Prof. Dr. Axel Lippold   
a.lippold[at]ostfalia.de 

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