Kurze Zusammenfassung
Dieses Video behandelt die Bedeutung von Preisgestaltung für Startups und etablierte Unternehmen. Es werden häufige Fehler bei der Preisgestaltung, verschiedene Preismodelle und die psychologischen Aspekte der Preisgestaltung untersucht. Der Experte gibt Ratschläge, wie man die Zahlungsbereitschaft testet, wann man die Monetarisierung verzögern sollte und wie man Preisentscheidungen auf der Grundlage von Daten und Überzeugungen trifft.
- Preisgestaltung sollte von Anfang an berücksichtigt werden, nicht als nachträglicher Einfall.
- Das Testen der Zahlungsbereitschaft ist entscheidend, bevor ein Produkt vollständig entwickelt ist.
- Die Wahl des richtigen Preismodells ist wichtiger als die Festlegung des Preises selbst.
- Psychologische Faktoren beeinflussen, wie Kunden den Wert wahrnehmen.
- Daten und Überzeugung spielen eine Rolle bei Preisentscheidungen.
Intro
Der Experte stellt sich vor und erklärt, wie er durch Zufall in die Preisgestaltung gekommen ist. Er wollte ein Startup gründen und erkannte, dass er keine Ahnung hatte, wie er seine Innovation monetarisieren sollte. Dies führte ihn zu einer Managementberatungsfirma, die sich auf Monetarisierung konzentrierte, wo er über 300 Unternehmen, darunter mehr als 30 Unicorns, beriet. Er betont, dass die Preisgestaltung eine Wissenschaft ist und dass Gründer nicht einfach raten und hoffen sollten.
Netflix vs. Blockbuster: Die Preisentscheidung, die die Technologie veränderte
Der Experte gibt Beispiele für Unternehmen, bei denen die Preisgestaltung den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg ausmachte. Blockbuster und Netflix boten das gleiche Produkt an (DVDs), aber Blockbuster berechnete Gebühren pro Film und Verspätungsgebühren, während Netflix ein revolutionäres Abonnementmodell mit einer monatlichen Pauschale einführte. Blockbuster passte sich nicht an und Netflix dominierte den Markt. Ein weiteres Beispiel ist Zing vs. LinkedIn, wo LinkedIn den Fokus auf ein kostenloses Produkt legte und später durch Talent- und Verkaufsdienstleistungen monetarisierte, während Zing von Anfang an auf Abonnements setzte und scheiterte.
Warum die meisten Startups bei der Preisgestaltung Fehler machen
Viele Gründer bauen ein Produkt, ohne zu wissen, ob jemand dafür bezahlen würde. Der Experte empfiehlt, sechs Monate vor dem Launch Wireframes oder Prototypen zu erstellen und Verkaufsgespräche zu führen, um die Zahlungsbereitschaft zu testen. Die wichtigste Frage ist, warum jemand nicht bereit wäre zu zahlen. Dies hilft, ungedeckte Bedürfnisse zu erkennen und das Produkt entsprechend anzupassen. Die Preisgestaltung sollte Teil des Product-Market-Fit-Tests sein.
Freemium vs. Paid: Wann Free den Wert zerstört
Der Experte diskutiert die verschiedenen Versionen von "Free" (kostenlose Testversion, Freemium, immer kostenlos) und wann man es überhaupt anbieten sollte. Er betont, dass 20 % der Funktionen 80 % der Zahlungsbereitschaft ausmachen. Gründer geben oft diese 20 % kostenlos weg und versuchen dann, die restlichen 80 % zu monetarisieren, was schwierig ist. Es ist wichtig, die kostenlose Erfahrung so zu gestalten, dass sie entweder auf Funktionen oder Nutzung basiert und eine durchdachte Free-to-Paid-Conversion ermöglicht.
Preismodelle sind wichtiger als der Preis
Das Preismodell ist eine der wichtigsten Entscheidungen für Unternehmen, insbesondere für KI-Unternehmen. Sollte es sitzbasiert, hybrid, nutzungsbasiert oder ergebnisorientiert sein? Der Experte stellt ein 2x2-Framework vor, um das richtige Modell auszuwählen.
Das KI-Preisgestaltungs-Framework: Autonomie vs. Attribution
Der Experte stellt ein 2x2-Framework für die Preisgestaltung von KI-Produkten vor, basierend auf Autonomie (niedrig bis hoch) und Attribution (niedrig bis hoch).
- Niedrige Autonomie, niedrige Attribution: Sitzbasiertes Modell (z. B. Slack)
- Niedrige Autonomie, hohe Attribution: Hybridmodell mit Sitzplätzen und KI-Credits (z. B. Clay, Cursor)
- Hohe Autonomie, niedrige Attribution: Nutzungsbasiertes Modell (z. B. Twilio)
- Hohe Autonomie, hohe Attribution: Ergebnisorientiertes Modell (z. B. Finn AI, Chargeflow)
Das Ziel ist es, sich in Richtung höherer Autonomie und Attribution zu bewegen.
Der größte Preisgestaltungsfehler überhaupt
Der größte Fehler ist es, die Monetarisierung zu lange zu verzögern und Kunden daran zu gewöhnen, mehr für weniger zu erwarten. Evernote ist ein Beispiel dafür, wo das kostenlose Produkt zu überzeugend war und es keine Notwendigkeit gab, auf das kostenpflichtige Produkt umzusteigen. Notion hingegen war von Anfang an durchdachter in Bezug auf kostenlose Testversionen, kostenpflichtige Produkte und Abonnements.
Warum Steve Jobs ein Preisgestaltungsgenie war
Steve Jobs war nicht nur ein Produktgenie, sondern auch ein Preisgestaltungsgenie. Apple hat es gemeistert, Produkte zu unterschiedlichen Preispunkten zu entwickeln und so verschiedene Marktsegmente anzusprechen. Sie haben Verhaltenspsychologie eingesetzt, um Kunden zu beeinflussen. Anstatt Produkte zu bepreisen, haben sie Produkte für verschiedene Preispunkte entwickelt.
Verhaltensbezogene Preisgestaltung: Wie Gründer Deals ohne Produktänderung um das 10-fache steigern
Verhaltensbezogene Preisgestaltung ist wichtig, da es in B2B-Situationen immer noch um menschliche Interaktion geht. Wie man Preise präsentiert und verhandelt, ist entscheidend. Der Experte erzählt eine Geschichte, in der ein Gründer, der Millionen an Einsparungen für seine Kunden ermöglichte, zögerte, mehr als 50.000 Dollar pro Jahr zu verlangen. Der Experte empfahl, zwei Optionen anzubieten: 50.000 Dollar Fixpreis plus 10 % des Ergebnisses oder 500.000 Dollar Fixpreis. Dies gab dem Gründer den Mut, einen höheren Preis zu nennen, und der Deal wurde schließlich auf 400.000 Dollar ausgehandelt.
Daten vs. Überzeugung: Wie großartige Gründer Preisentscheidungen treffen
Es gibt immer ein Gleichgewicht zwischen Daten und Überzeugung. Der Experte lernte von einem Gründer, dass Überzeugung eine starke Kraft ist. Wenn man an etwas glaubt und sich die Zukunft entsprechend vorstellt, kann man Ergebnisse erzielen. Daten und Erkenntnisse sind nützlich, aber Überzeugung ist entscheidend.
