Data-Driven Sales

Das Ersatzteilwesen trägt in vielen Unternehmen einen beträchtlichen Anteil zum Gesamtumsatz bei. Entsprechend wichtig ist die Systematik in der Preisgestaltung der Ersatzteile. Genau hier gibt es viele Potenziale ... Es stellen sich Fragen wie:

• Welche Ersatzteile haben Potenzial für höhere Profite?
• Wie systematisch sind die Ersatzteilpreise gestaltet?
• Welche Ersatzteile sind strategische Komponenten für unsere Kunden?
• Gibt es Bündelungseffekte bei der Beschaffung von Ersatzteilen?

Optimaler Ertrag im Ersatzteilwesen

Mit Should-Pricing, schaffen unsere Kunden innert kürzester Zeit Transparenz bei den Ersatzteilpreisen. In einem kürzlich durchgeführten Projekt für einen Schweizer Konzern, konnten 3.2 Mio. Optimierungspotenziale für höhere Erträge im Ersatzteilwesen identifiziert werden. Der Fokus lag dabei in der Systematisierung von Ersatzteilpreisen.

Die Preisstrukturen bei Ersatzteilen sind öfters heterogen. Dabei spielen natürlich auch regionale Aspekte eine Rolle. Nicht alle Ersatzteile sind in jeder Region identisch bepreist. Das Resultat nach Should-Pricing Analysen sind homogen und regional systematisch gestaltete Preise der Ersatzteile und die Gewissheit, dass das Optimum an Ertrag erwirtschaftet wird.

Systematische Vorhersage von Ersatzteilpreisen

Mit der auf Machine-Learning basierten Analyse - und Kostenkalkulationssoftware PSI - predictive saving identifier wird sichergestellt, dass die Preise neuer Artikel auf Knopfdruck berechnet werden. Die Berechnung basiert dabei auf spezifischen Datenmodellen die auch ein regionales resp. länderspezifisches Pricing abbilden können. Dank Advanced Analytics und Machine Learning sind die Erträge der Ersatzteilverkäufe optimiert und die Preisvorhersagen neuer Artikel automatisiert.