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Einführung einer Dynamic-Pricing-Engine für Endkundentarife
Adressierte Fähigkeiten
  • Datenbasierte Entscheidungsfindung
  • IT-System-Transparenz
  • Business IT Alignment
Voraussetzungen

Data Analytics Tool; Zentrale IoT-Plattform; Self-Service-BI/Analytics

Kurzbeschreibung

Ein Tarifteam führt eine Engine für dynamische Endkundentarife ein. Pricing-Strateginnen definieren Ziele, Preisgrenzen, Fairnessregeln und Segmente. Datenverantwortliche richten verlässliche Datenpipelines aus Lastgängen, Spotmarkt, CO₂-Index, Wetter und Netzsignalen ein und prüfen Datenqualität. Datenwissenschaftler entwickeln Prognosen und Optimierer, vergleichen Verfahren, versionieren Modelle und dokumentieren Annahmen. IT baut Laufzeitumgebungen, Programmierschnittstellen und Anbindungen an Abrechnung und Vertrieb. Vertrieb prüft Preisvorschläge, führt kontrollierte Tests durch und stimmt Kommunikation, Einwilligungen und Kündigungsfristen mit Recht ab. Das Team überwacht Effekte auf Deckungsbeitrag, Kundenerlebnis und Netzdienlichkeit, passt Regeln an und beendet unterlegene Varianten. Stakeholder definieren transparente Erklärungen zu Preistreibern und legen Eskalationspfade fest. So setzen Menschen Preise situationsgerecht, regelkonform und nachvollziehbar. Kundinnen erhalten Wahlmöglichkeiten und Anreize für flexiblen Verbrauch, ohne unangemessen überrascht zu werden. Ein Lenkungskreis beschließt Governance, Audit-Trails und Notfallmechanismen, inklusive Obergrenzen, Sperrzeiten und Krisenmodus bei Marktstress. Die Beteiligten definieren Messgrößen, veröffentlichen Wirkprinzipien in verständlicher Sprache und überprüfen regelmäßig Wirkung und Nebenwirkungen.

Aufwand
Personeller Aufwand
hoch
Zeitlicher Rahmen
mittel
Komplexität
hoch
Ressourcen

Personelle Ressourcen:

  • Data Engineers
  • Data Scientists
  • Backend
  • API-Integrator
  • Tarif-Controller
  • Vertrieb
  • Marketing
  • Projektleitung
  • Kafka/Kinesis
  • TensorFlow/PyTorch
  • Data Science-Consult

Materielle Ressourcen:

  • Streaming-Platform
  • API-Gateway
  • ML-Infra
Möglicher Ablauf
  1. Use-Case & Daten-Check
  2. PoC & Modellierung
  3. Integration & Deployment
  4. Endkunden-Frontend
  5. Monitoring & Optimierung
  6. Smart-Meter-Self-Service-Portal
  7. Nachhaltigkeits-Dashboard
Risiken
  • Regulatorische Vorgaben
  • Preissensibilität
  • Datenqualität
Erfahrungen aus der Praxis