Yield-Optimierung

Yield-Optimierung ist ein datengesteuerter Ansatz, der darauf abzielt, den größtmöglichen Ertrag aus einer begrenzten Ressource zu erzielen. Dies geschieht durch die Analyse von Nachfragemustern, Preisstrategien und Kapazitätsgrenzen, um die Verfügbarkeit und den Preis der Ressource dynamisch anzupassen. Im Kern geht es darum, den richtigen Kunden zum richtigen Zeitpunkt den richtigen Preis anzubieten, um den Umsatz oder Gewinn zu maximieren. Die Methode wird traditionell in Branchen mit variabler Nachfrage und fixen Kapazitäten, wie Hotellerie, Luftfahrt oder Medieninventar, eingesetzt. Durch den Einsatz fortgeschrittener Analysen und KI-Algorithmen können Unternehmen komplexe Optimierungsprobleme lösen und präzisere Entscheidungen treffen, um ihre Rentabilität signifikant zu steigern.

Für B2B-Unternehmen und CMOs ist Yield-Optimierung von hoher Relevanz, um die Effizienz von Marketingbudgets und die Rentabilität von Produkten oder Dienstleistungen zu steigern. Durch die Anwendung auf Werbeinventar, Vertriebskanäle oder Content-Performance können Marketingressourcen optimal allokiert werden. KI-gestützte Yield-Optimierung ermöglicht es, in Echtzeit auf Marktveränderungen zu reagieren und dynamische Preis- oder Angebotsstrategien umzusetzen, die den maximalen Wert aus jeder Interaktion ziehen und somit einen Wettbewerbsvorteil sichern.

Ein Anbieter von B2B-Webinaren möchte die Anmeldezahlen und Ticketpreise optimieren. Mittels Yield-Optimierung analysiert er historische Daten über Nachfrage, Anmeldezeitpunkte und Zielgruppen. Das System passt dann dynamisch den Ticketpreis an, bietet Frühbucherrabatte oder Staffelpreise basierend auf der verbleibenden Kapazität und der erwarteten Nachfrage, um den Gesamtumsatz pro Webinar zu maximieren.

Revenue Management begann in den 1980ern bei American Airlines (SABRE-System). ML-basierte Yield-Optimierung wurde mit Programmatic Advertising (2012+) und Real-Time Bidding zum Standard.