Skip to main content

Agiles Pricing

Profitsteigerung durch einen innovativen und dynamischen Pricing-Ansatz

  • Chapter
  • First Online:
Überlebenselixier Agilität

Zusammenfassung

In diesem Kapitel werden die gestiegenen Anforderungen an das Management von Preisen und Konditionen in der VUCA-Welt durch die zunehmende Dynamisierung der Nachfrage, gekoppelt mit der digitalen Revolution, beleuchtet. Für ein agiles Pricing sind nach Auffassung des Autors vor allem drei Elemente relevant: Ertragsmanagement (Revenue Management), psychologisches Pricing (Behavioural Pricing) und Big Data Pricing. Durch eine Kombination dieser Elemente kann das Pricing agilisiert werden und sich den immer schneller wandelnden Kundenbedürfnissen und Marktgegebenheiten anpassen. Somit nimmt das Pricing eine tragende Rolle in Programmen zur kontinuierlichen Optimierung und Wandlung eines Unternehmens ein. Der Autor veranschaulicht die Pricing Agilität anhand von zahlreichen Praxisbeispielen aus der Dienstleistungs- wie der Prozessindustrie.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this chapter

Chapter
USD 29.95
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
eBook
USD 39.99
Price excludes VAT (USA)
  • Available as EPUB and PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
Hardcover Book
USD 49.99
Price excludes VAT (USA)
  • Durable hardcover edition
  • Dispatched in 3 to 5 business days
  • Free shipping worldwide - see info

Tax calculation will be finalised at checkout

Purchases are for personal use only

Institutional subscriptions

Notes

  1. 1.

    Es gibt nur drei Hebel der Profitabilität, und zwar Preis, Menge und Kosten. Diese ergeben sich aus folgender Formel: Profit = Preis x Menge – Kosten.

  2. 2.

    Unterschiedliche Zahlungsbereitschaften sind sowohl auf verschiedene Marktsegmente als auch auf unterschiedliche Kanäle oder Produkt-Zyklusphasen bzw. Kaufentscheidungssituationen bezogen.

  3. 3.

    Alternative Bezeichnungen für Ertragsmanagement sind die englischen Begriffe Revenue Management, Yield Management, Revenue Optimization und Demand Management (Talluri und van Ryzin 2004) sowie die deutsche Bezeichnung Erlösmanagement (Klein 2001).

Literatur

  • Belobaba, P. P. (1989). Application of a probabilistic decision model to airline seat inventory control. Operations Research, 37(2), 183–197.

    Article  Google Scholar 

  • Charnsirisakskul, K., Griffin, P. M., & Keskinocak, P. (2006). Pricing and scheduling decisions with leadtime flexibility. European Journal of Operations Research, 171(1), 153–169.

    Article  Google Scholar 

  • Defregger, F., & Kuhn, H. (2007). Revenue management for a make-to-order company with limited inventory capacity. OR Spectrum, 29(1), 137–156.

    Article  Google Scholar 

  • Kahneman, D., Slovic, P., & Tversky, A. (1982). Judgment under uncertainty: Heuristics and biases (S. 223). Cambridge: Cambridge University Press.

    Book  Google Scholar 

  • Kimms, A., & Müller-Bungart, M. (2003). Revenue Management beim Verkauf auftragsorientierter Sachleistungen. Arbeitspapier, Lehrstuhl für Produktion und Logistik, Technischen Universität Bergakademie Freiberg.

    Google Scholar 

  • Klein, R. (2001). Revenue Management: Quantitative Methoden zur Erlösmaximierung in der Dienstleistungsproduktion. Betriebswirtschaftliche Forschung und Praxis, 53(3), 245–259.

    Google Scholar 

  • Klein, R., & Steinhardt, C. (2008). Revenue Management: Grundlagen und Mathematische Methoden. Berlin: Springer.

    Google Scholar 

  • Klophaus, R., & Pölt, S. (2007). Airline overbooking with dynamic spoilage costs. Journal of Revenue Management & Pricing, 6(1), 9–18.

    Article  Google Scholar 

  • Kolisch, R., & Zatta, D. (2009). Stand und Perspektiven des Einsatzes von Revenue Management in der Prozessindustrie. Berlin: Springer.

    Google Scholar 

  • Kuhn, H., & Defregger, F. (2005). Revenue Management in der Sachleistungswirtschaft: Eine empirische Untersuchung am Beispiel der Papier-, Stahl- und Aluminiumindustrie. Diskussionsbeiträge der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät Ingolstadt, Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt, Nr. 171.

    Google Scholar 

  • Lindenmeier, J., & Tscheulin, D. K. (2003). Yield Management – Ein State-of-The-Art. Zeitschrift für Betriebswirtschaft, 73(6), 629–662.

    Google Scholar 

  • Littlewood, K. (1972). Forecasting and control of passenger bookings. AGIFORS Symposium Proceedings, 12, 95–117.

    Google Scholar 

  • Mohammed, R. (2017). The 1% windfall. New York: Harper Collins.

    Google Scholar 

  • Rothstein, M. (1971). An airline overbooking model. Transportation Science, 5(2), 180–192.

    Article  Google Scholar 

  • Schroeck, M., Shockley, R., Smart, J., Romero-Morales D., & Tufano P. (2012). Analytics: Big Data in der Praxis. Said Business School and IBM: Oxford.

    Google Scholar 

  • Smith, B. C., Leimkuhler, J. F., & Darrow, R. M. (1992). Yield management at American Airlines. Interfaces, 22(1), 8–31.

    Article  Google Scholar 

  • Spengler, T., & Rehkopf, S. (2005). Revenue Management Konzepte zur Entscheidungsunterstützung bei der Annahme von Kundenaufträgen. Zeitschrift für Planung, 16(2), 123–146.

    Article  Google Scholar 

  • Spengler, T., Rehkopf, S., & Volling, T. (2007). Revenue management in make-to-order manufacturing – An application to the iron and steel industry. OR Spectrum, 29(1), 157–171.

    Article  Google Scholar 

  • Talluri, K. T., & Ryzin, G. J. van. (2004). Revenue management. Boston: Kluwer.

    Google Scholar 

  • Watanapa, B., & Techanitasawad, A. (2005a). Simultaneous price and due date settings for multiple customer classes. European Journal of Operational Research, 166(2), 351–368.

    Article  Google Scholar 

  • Watanapa, B., & Techanitasawad, A. (2005b). A genetic algorithm for the multi-class contingent bidding model. OR Spectrum, 27(4), 425–549.

    Article  Google Scholar 

  • Weatherford, L. R., & Bodily, S. E. (1992). A taxonomy and research overview of perishable-asset revenue management: Yield management, overbooking, and pricing. Operations Research, 40(5), 831–844.

    Article  Google Scholar 

  • Zatta, D. (2016). Revenue management in manufacturing: State of the art, application and profit impact in the process industry. Berlin: Springer.

    Book  Google Scholar 

Download references

Author information

Authors and Affiliations

Authors

Corresponding author

Correspondence to Danilo Zatta .

Editor information

Editors and Affiliations

Rights and permissions

Reprints and permissions

Copyright information

© 2019 Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature

About this chapter

Check for updates. Verify currency and authenticity via CrossMark

Cite this chapter

Zatta, D. (2019). Agiles Pricing. In: Olbert, S., Prodoehl, H. (eds) Überlebenselixier Agilität . Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-18897-9_6

Download citation

  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-18897-9_6

  • Published:

  • Publisher Name: Springer Gabler, Wiesbaden

  • Print ISBN: 978-3-658-18896-2

  • Online ISBN: 978-3-658-18897-9

  • eBook Packages: Business and Economics (German Language)

Publish with us

Policies and ethics