Vielleicht ist Ihnen diese Geschichte bereits bekannt…
Während des Zweiten Weltkriegs suchte die US-Armee nach einer Möglichkeit, die Widerstandsfähigkeit ihrer Flugzeuge unter feindlichem Beschuss zu erhöhen, ohne sie schwerer zu machen.
Die Analyse der aus den Kämpfen zurückgekehrten Flugzeuge ergab, dass sich die Einschläge auf die Flügelspitzen, die Mitte und das Heck des Flugzeugs konzentrierten. Die erste Schlussfolgerung der Amerikaner war daher, die Flugzeuge dort zu verstärken, wo Einschläge beobachtet worden waren.
Der Mathematiker Abraham Wald war jedoch anderer Meinung. Die Kugeln, deren Einschläge untersucht wurden, waren für die Flugzeuge nicht verhängnisvoll, da die Flugzeuge zurückgekehrt waren. Im Gegenteil, die Rückkehr der Flugzeuge trotz der Einschusslöcher bewies, dass die Flugzeuge an den Flügeln, in der Mitte und am Heck nicht weiter verstärkt werden mussten! Seine Schlussfolgerung war also, dass die Verwundbarkeit der Flugzeuge anderswo zu finden war…
Was hat das mit Preiselastizität zu tun?
Diese Geschichte wird in der Regel verwendet, um den Survivor Bias darzustellen. Man findet ihn in vielen Bereichen: in der Architektur, bei Diskriminierung und…im Pricing!
Die Preisgestaltung im Einzelhandel ist eine komplexe Disziplin. Es muss ein Gleichgewicht zwischen Wettbewerbsfähigkeit und Gewinnspanne gefunden werden, wobei eine Vielzahl von Einschränkungen zu berücksichtigen ist: die Vielfalt der Konkurrenten nach Einzugsgebieten, die Empfindlichkeit der Produkte, die Kohärenz der Produktpalette etc.
Die Preiselastizität kann daher als Gegenmittel erscheinen. Der Gral besteht darin, den Elastizitätskoeffizienten die Aufgabe zu überlassen, den optimalen Preis zu finden.
Im Zusammenhang mit dem stationären Handel sind wir mehr als zweifelhaft.
Achten Sie bei Ihren Analysen auf den Survivor Bias
Mithilfe von Elastizitätsanalysen wollen wir herausfinden, welcher Preis unser Verhältnis von Verkaufsvolumen zu Gewinn optimiert. Wir untersuchen also, wie sich die Nachfrage nach einem Gut verändert, wenn wir den Preis ändern. Im Lebensmitteleinzelhandel sind die Einkäufe jedoch wiederkehrend und die Kundenakquise äußerst kostspielig. Das Verkaufsvolumen entspricht also den Einkäufen eines Kunden im Laufe eines Jahres, nicht nur bei einem Besuch im Geschäft.
Um eine genaue Messung der Elastizität in einem Supermarkt zu erhalten, müssten Sie also in der Lage sein, (1) die Anzahl der Kunden zu messen, die den Preis gesehen haben, ihn akzeptabel fanden, das Produkt aus dem Regal nahmen und es kauften. (2) die Anzahl der Kunden messen, die den Preis gesehen haben, ihn nicht akzeptabel fanden und nicht mehr bei Ihnen einkaufen werden. Unabhängig davon, ob sie das Produkt gekauft haben oder nicht.
Versetzen Sie sich in die Rolle eines Kunden, der zum Wocheneinkauf kommt. Sein Einkaufswagen ist voll und er beendet seinen Einkauf bei Nutella. Auf dem Nutella entdeckt er einen Preis, der 30 % höher ist als der Ihres Konkurrenten. Ich würde wetten, dass dieser Kunde (mit oder ohne seine Nutella) zur Kasse geht und sich sagt: „Das nächste Mal werde ich die Konkurrenz testen, weil ich das Gefühl habe, dass ich über den Tisch gezogen werde“.
Wie werden Ihre Elastizitätskoeffizienten die Erfahrungen dieser Kunden berücksichtigen, die nicht wiederkommen? Können Sie feststellen, welcher der 20.000 Preise im Regal den Kunden vertrieben hat? Wie berücksichtigen Sie die Kunden, die ihre Einkäufe aufteilen und andere Geschäfte besuchen?
Ich ziehe daraus zwei Schlussfolgerungen:
- Mathematik ist sehr nützlich
- Die Qualität Ihrer Preise von der Qualität Ihrer Elastizitätskoeffizienten abhängig zu machen, ist gefährlich
Elastizitätskoeffizienten können eine zusätzliche Orientierungshilfe für Preisentscheidungen sein, wenn die Preisqualität bereits durch die Einhaltung der Pricing-Grundlagen gewährleistet ist. Mit „Grundlagen“ meine ich die Indexsteuerung, die vertikale/horizontale Verkettung, das Sensitivitäts-Pricing und das lokale Pricing. Aber sein Pricing-Projekt mit der Integration von Elastizitätskoeffizienten zu beginnen, ist, wie man auf Deutsch sagt, „veschlimmbessern“.
Und um die Geschichte auf den Punkt zu bringen: Marc-André Désautels, ein weiterer Mathematiker, wies darauf hin, dass keine Daten über die verschwundenen Flugzeuge gesammelt wurden. Er schloss daraus, dass andere Probleme wie Treibstoffmangel oder mechanische Schäden die Ursache für den Verlust dieser Flugzeuge sein könnten.
Es ist daher äußerst wichtig, bei unseren eigenen Annahmen und Schlussfolgerungen vorsichtig zu sein: Kunden, die Ihr Produkt nicht gekauft haben, als sie in Ihrem Geschäft vorbeikamen, wurden vielleicht durch zu laute Musik oder eine zu lange Schlange an der Kasse gestört. Und Ihre Elastizitätskoeffizienten werden diese nicht berücksichtigen.
Wenn Sie die Strategien umsetzen wollen, die sich im stationären Einzelhandel bewährt haben, lassen Sie uns gemeinsam einen Kaffee trinken!
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