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Whitepaper:
Ersatzteil Pricing 
Heizungsindustrie

Bei einem großen westösterreichischen Heizungshersteller wurde das Ersatzteil-Pricing von der Preisfindung Cost+ auf Leader-Follower-Pricing umgestellt.
Dabei wurde das entwickelte Tool basierend auf Künstlicher Intelligenz (KI) verwendet. Umgestellt wurden die zwei Artikelfamilien Stahlkomponenten und Rohre.

Image by Pawel Czerwinski

Verkaufte Stückzahl + 3 %
Gewinnsteigerung + 11%

Image by Kyle Mackie
Image by Immo Wegmann

Artikel definieren +
Merkmale aufbereiten

Verkaufspreise mit
KI-Tool berechnen +
Warenkorbberechnung

Verkaufspreise einspielen
Marktkommunikation

Controlling

Projektablauf

Zu Beginn des Projekts wurden den Projektbeteiligten die Ziele und Vorteile der neuen Preisfindungsmethode präsentiert, und der Ablauf des Projekts wurde festgelegt. Es folgte die Phase der Artikelkategorisierung und die Bewertung ihrer Merkmale. Für jeden Artikel wurden 8 relevante Merkmale analysiert, wobei sowohl technische als auch marktbezogene Aspekte den Artikeln zugeordnet wurden.

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Durch Kundenbefragungen, Online-Recherchen und Angebotsanfragen wurden für 0,5 % der Artikel Preispunkte festgelegt und der Algorithmus des Tools trainiert. Danach wurden die Artikel zusammen mit ihren Merkmalen in das Programm geladen, und die Preise wurden berechnet. Zusätzlich wurde die Preiselastizitätsrechnung durchgeführt, und die zuvor ermittelten Verkaufspreise wurden angepasst.

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Die finalen Verkaufspreise wurden in das ERP-System integriert, und die Bestandskunden wurden über die Preisanpassung informiert. Nach 3 Monaten wurden die Verkaufszahlen der Artikelgruppen 'Stahlkomponenten' und 'Heizungsrohre' ausgewertet. Das Ergebnis zeigte eine Steigerung der verkauften Einheiten um 3 % sowie eine Erhöhung der Gewinnmarge um 11 %.

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