Kursbeschreibung
Dieses Seminar richtet sich an Marketer, die Pricing als Performance-Hebel professionalisieren wollen. Du lernst, wie du KI-basierte Preisstrategien so planst, dass sie im Alltag funktionieren: mit klaren Zielen, belastbaren Daten, nachvollziehbaren Modellen und Tests, die echte Wirkung nachweisen. Statt dich auf einzelne Kennzahlen zu verlassen, baust du ein System, das Conversion, Deckungsbeitrag und langfristigen Wertbeitrag zusammenbringt. Du startest mit der strategischen Einordnung: Welche Preisstrategie passt zu deinem Angebot, wie übersetzt du Kundennutzen in eine Preisarchitektur und wie definierst du Regeln für Bundles, Add-ons und Rabatte. Danach gehst du in die Datenpraxis: Welche Daten du brauchst, wie du sie prüfst und welche Features typischerweise die stärksten Effekte auf Nachfrage und Zahlungsbereitschaft haben. Anschließend erarbeitest du Modelle, um Preiselastizität je Segment und Kanal zu verstehen und Preisaktionen nicht nur zu messen, sondern gezielt zu optimieren. Ein Schwerpunkt ist die Umsetzung über Experimente: Du planst A/B-Tests, Geo-Tests oder Holdouts, legst Guardrails fest und wertest auf inkrementellen Profit aus. Danach entwickelst du eine Dynamic-Pricing-Logik mit Constraints, Repricing-Triggern, Monitoring und Fallbacks, damit das System auch bei Datenproblemen stabil bleibt. Zum Abschluss behandelst du Risiken wie Fairness, Diskriminierung, Preiswahrnehmung und DSGVO-nahe Datenprinzipien sowie die interne Kommunikation, damit Pricing-Entscheidungen akzeptiert und auditierbar sind.
Die wichtigsten Themen im Überblick
- Belastbare Preispunkte mit KI-Pricing ableiten
- Marge, Wachstum und Penetration mit Leitplanken steuern
- Preiselastizität je Segment und Kanal sicher interpretieren
- Preis-Tests mit A/B, Geo-Tests und Holdouts sauber planen
- Bundles, Add-ons und Promos nach Deckungsbeitrag optimieren
- Dynamic Pricing mit Guardrails und Monitoring umsetzen
- Datenqualität für robuste Pricing-Modelle sichern
- DSGVO, Fairness und Audit-Trails im KI-Pricing verankern
Zielgruppe
- Marketing Managerinnen und Marketing Manager mit Pricing- oder Promo-Verantwortung
- E-Commerce Managerinnen und E-Commerce Manager, die Repricing und Aktionen steuern
- Performance-Marketing-Verantwortliche, die Profit-KPIs etablieren wollen
- Product Marketerinnen und Product Marketer mit Paketierung und Bundling
- Für alle, die KI-gestützte Preisentscheidungen verantwortungsvoll einführen wollen
Voraussetzung für die Schulung
- Grundverständnis von Marketing-KPIs (z.B. Conversion, CAC, Deckungsbeitrag) und sicherer Umgang mit Tabellen.
- Keine Programmierkenntnisse erforderlich; Statistik-Grundlagen sind hilfreich.
Kursinhalte
- 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
