KI-Preisprognose: Wie Industrie 37 % mehr Erlös holt

KI-Preisprognose: Was Strommärkte mit Marketing zu tun haben

37 Prozent mehr Erlös – auf Basis derselben technischen Flexibilität, derselben Anlagen, derselben Prozesse. Genau das zeigt die neue KI-gestützte Preisprognose des Fraunhofer IPA für den deutschen Regelenergiemarkt.

Warum passt dieses Thema in eine Reihe zu „KI für Marketing & Vertrieb“? Ganz einfach: Die Logik hinter dieser Preisprognose ist eins zu eins dieselbe wie bei Predictive Pricing, Dynamic Pricing und Bid-Optimierung in Marketing und Vertrieb. Wer versteht, wie Industrieunternehmen mit KI bessere Gebote am Energiemarkt abgeben, versteht auch, wie sich Kampagnenbudgets, Rabatte und Angebotsstrategien intelligenter steuern lassen.

In diesem Beitrag schauen wir uns an, wie das Fraunhofer IPA mit KI den Regelleistungsmarkt knackt – und leiten daraus konkrete Strategien für Preisgestaltung, Bidding und Erlösoptimierung im Vertrieb ab, insbesondere für die deutsche Industrie und Automobilbranche.

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Wie KI den Regelenergiemarkt lesbar macht

Kernidee: Das Fraunhofer IPA nutzt Machine Learning, um den Preis für Regelleistung (Strom zur Netzstabilisierung) präzise vorherzusagen und daraus optimale Gebote auf einem Pay-as-Bid-Markt abzuleiten.

Der Regelenergiemarkt in Deutschland funktioniert so:

• Netzbetreiber brauchen kurzfristig mehr oder weniger Strom, um das Netz stabil zu halten.
• Anbieter – z. B. Industriebetriebe mit flexiblen Lasten – geben Gebote für das Bereitstellen dieser Leistung ab.
• Es handelt sich um einen Pay-as-Bid-Markt: Jeder erfolgreiche Anbieter bekommt genau den Preis, den er selbst geboten hat.

Das Problem:

• Wer zu hoch bietet, geht leer aus.
• Wer zu niedrig bietet, bekommt zwar den Zuschlag, lässt aber Geld liegen.
• Viele Unternehmen arbeiten mit starren oder simplen Strategien (Vortagspreis, Wochendurchschnitt etc.).

Das Fraunhofer-Team hat nun KI-Modelle trainiert, die den zu erwartenden Marktpreis für Regelleistung vorhersagen. Darüber hinaus kommt ein Offset-Verfahren zum Einsatz: Der prognostizierte Preis wird systematisch etwas nach unten korrigiert, damit das Gebot leicht unter dem tatsächlich realisierten Marktpreis liegt – und damit eine hohe Zuschlagswahrscheinlichkeit hat.

Ergebnis laut Fraunhofer IPA: bis zu 37 % mehr Erlös im Vergleich zu klassischen Strategien – bei identischer technischen Flexibilität.

Spannend ist weniger der einzelne Markt, sondern das Muster dahinter: prognostizieren, korrigieren, bieten, lernen. Genau dieses Muster brauchen Marketing- und Vertriebsteams, wenn sie KI im Alltag nutzbar machen wollen.

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Vom Regelleistungsmarkt zur Preisstrategie im Vertrieb

Übertrag: Die gleichen Prinzipien, mit denen KI Strompreise prognostiziert, lassen sich direkt auf B2B-Vertrieb, Automotive-Aftermarket, Ersatzteilgeschäft und Kampagnenauktionen anwenden.

1. Pay-as-Bid-Logik ≙ Angebotsstrategie im B2B-Vertrieb

Viele Industriezulieferer – gerade in der Automobilindustrie – arbeiten längst in Strukturen, die faktisch einer Pay-as-Bid-Logik entsprechen:

• RFQs und Ausschreibungen von OEMs
• Projektgeschäft mit individuellen Angeboten
• Rabatt- und Konditionenverhandlungen mit Großkunden

Auch hier gilt:

• Über dem Markt: kein Zuschlag.
• Deutlich unter dem Markt: Auftrag ja, Marge nein.

Was wir vom Fraunhofer-Ansatz lernen:

1. Daten sammeln: Historische Angebote, Listenpreise, realisierte Verkaufspreise, Angebotsmengen, Wettbewerbsdruck, Saison, Kundensegmente.
2. KI-Modell trainieren: Welcher Preis bzw. welche Konditionen führen bei welchem Kundentyp mit welcher Wahrscheinlichkeit zum Zuschlag?
3. Offset definieren: Ziel ist nicht „maximaler Preis“, sondern optimale Kombination aus Zuschlagswahrscheinlichkeit und Marge.

So wird aus einer Bauchentscheidung eine klare Predictive-Pricing-Strategie, die sehr ähnlich funktioniert wie die KI-Preisprognose am Energiemarkt.

2. Offset-Verfahren ≙ Gebotsoptimierung in Marketing-Kanälen

Das Offset-Verfahren des Fraunhofer IPA ist im Grunde nichts anderes als Bid-Strategie mit Sicherheitsabstand:

• Prognostizierter Marktpreis = Modellschätzung
• Offset = kontrollierte, systematische Abweichung nach unten

Übertragen auf Marketing & Vertrieb bedeutet das:

• Im Programmatic Advertising oder in Suchmaschinenauktionen entspricht der Offset z. B. einem Ziel-CPA oder Ziel-ROAS, der bewusst konservativ angesetzt wird.
• Im E-Mail- oder Kampagnenmarketing können Budgets pro Segment so gesetzt werden, dass man knapp unter der Schwelle bleibt, an der Margen zu stark erodieren – aber deutlich höher als mit pauschalen Budgets.

Die Lektion: KI-Prognose allein reicht nicht. Der Mehrwert entsteht erst durch die strategische Nachbearbeitung – also Regeln, die definieren, wie stark man sich an das Modell anlehnt oder bewusst davon abweicht.

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Warum KI-gestützte Preisstrategien Erlöse wirklich steigern

Fakt: Laut Fraunhofer-Studie kann schon ein um 1 Euro/MWh kleinerer Prognosefehler – je nach Teilmarkt – bis zu 3631 Euro jährlichen Mehrerlös pro Megawatt erzeugen.

Das zeigt zwei Dinge, die für Marketing & Vertrieb zentral sind:

1. Kleine Prognoseverbesserungen bringen große finanzielle Effekte.
2. Preis- und Gebotsentscheidungen sind ein idealer Hebel für KI.

Übertragen auf Marketing & Vertrieb:

• Ein um 3 % besser kalibrierter Rabatt kann im Jahresumsatz sechsstellige Beiträge bringen.
• Eine etwas präzisere B2B-Angebotsstrategie kann dazu führen, dass man bei mehr Ausschreibungen genau im relevanten Korridor liegt.
• Eine leicht verbesserte Gebotsstrategie in Kampagnenauktionen (SEA, Social Ads) sorgt dafür, dass Budgets dort landen, wo sie die höchste Abschlusswahrscheinlichkeit haben.

Typische Fehler, die KI hier ausräumen kann

Viele Unternehmen – auch in der deutschen Automobilindustrie – nutzen immer noch Strategien, die stark an die „Vortagspreis“-Logik am Energiemarkt erinnern:

• Preis orientiert sich an der Vorjahresliste plus/minus Prozent.
• Kampagnenbudgets werden quartalsweise festgelegt, statt dynamisch angepasst.
• Vertriebsrabatte hängen mehr vom Verhandlungsgeschick des Außendienstes als von Daten ab.

Die Fraunhofer-Studie zeigt: Wer so arbeitet, lässt bares Geld liegen. KI-Modelle ermöglichen stattdessen:

• Segmentgenaue Preisempfehlungen pro Kunde und Produkt
• Tagesaktuelle Budgetsteuerung in Marketingkanälen
• Angebots-Scores, die dem Vertrieb signalisieren, bei welchem Deal welche Kondition noch sinnvoll ist

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Praxisleitfaden: So starten Industrieunternehmen mit KI-Pricing

Für die Praxis – gerade in B2B, Automotive und Industrie – funktioniert ein Einstieg in KI-gestützte Preisprognose in vier Schritten.

Schritt 1: Datenbasis klären

Ohne Daten kein Modell. Relevante Datenquellen im Vertrieb und Marketing:

• Angebots- und Auftragshistorie inkl. Gewinn/Verlust
• Listenpreise, tatsächliche Verkaufspreise, Rabatte
• Kundensegmente, Branchen, Regionen
• Angebotsumfang, Projektvolumen, Produktkonfigurationen
• Kampagnendaten: Klickpreise, Conversion Rates, Kosten pro Abschluss

Wichtig ist nicht Perfektion, sondern Konsistenz: lieber wenige, verlässliche Felder als 50 unvollständige.

Schritt 2: Prognosemodell aufsetzen

Analog zum Fraunhofer-Ansatz empfiehlt sich eine Kombination aus:

• Regressions- oder Gradient-Boosting-Modellen zur Preisprognose (z. B. erwarteter akzeptierter Preis oder Marge)
• Klassifikationsmodellen zur Zuschlagswahrscheinlichkeit (Deal gewonnen/verloren)

Ziel ist ein Modell, das für eine bestimmte Angebotskonstellation zwei Dinge liefert:

1. Wie hoch ist die Chance auf Zuschlag bei diesem Preis?
2. Welche Marge ist unter diesen Bedingungen realistisch?

Schritt 3: Offset-Strategie definieren

Genau wie am Regelenergiemarkt brauchen Sie im Vertrieb eine Offset-Logik:

• Welches Risiko ist akzeptabel, einen Deal zu verlieren, um Marge zu schützen?
• Wo ist es strategisch sinnvoll, knapp unter dem Modellpreis zu bleiben, um Marktanteile zu sichern?

Konkrete Umsetzungsideen:

• Für Schlüsselaccounts: geringerer Offset, Fokus auf Zuschlag.
• Für Standardkunden: höherer Offset, Fokus auf Marge.
• Für neue Märkte: adaptive Offsets, gesteuert über Lernphasen wie in Kampagnen.

Schritt 4: Vertrieb und Marketing befähigen

Ein KI-Preisvorschlag nützt nichts, wenn er nicht genutzt wird. Entscheidend ist die Übersetzung in den Alltag:

• Preisempfehlungen direkt im CRM oder Angebotskonfigurator einblenden
• Vertriebsleitplanken definieren: Spanne, in der Verkäufer frei agieren dürfen
• Im Marketing Zielkorridore (Ziel-CPA, Ziel-ROAS) klar kommunizieren und Daten transparent machen

Wer seine Teams früh einbindet, Akzeptanz schafft und Erfolge misst, wird schnell merken: KI ist hier kein Fremdkörper, sondern ein sehr pragmatisches Werkzeug.

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Was das für „KI für Marketing & Vertrieb“ konkret bedeutet

Die Arbeit des Fraunhofer IPA ist ein starkes Beispiel dafür, wie datengetriebene Energiesystemoptimierung und KI-gestütztes Pricing direkt in Marketing- und Vertriebspraxis übersetzbar sind.

Für unsere Reihe „KI für Marketing & Vertrieb: Der deutsche Leitfaden“ lassen sich drei Punkte festhalten:

1. Prognose + Regel = Wirkung
   KI ist nicht die Magie, sondern die Prognose. Wert entsteht erst, wenn klare Regeln definieren, wie Vertrieb und Marketing mit dieser Prognose umgehen – genau wie das Offset-Verfahren am Regelenergiemarkt.

2. Erlössteigerung kommt aus Präzision, nicht aus Lautstärke
   Mehr Budget, mehr Rabatte, mehr Kampagnen lösen selten das Kernproblem. Schon kleine Verbesserungen im Prognosefehler – ob bei Strompreisen oder Kampagnengeboten – können große Erlöshebel sein.

3. Industrie, Energie, Marketing – die Muster sind dieselben
   Ob Sie flexible Lasten im Energiemarkt anbieten, Bauteile im Automotive-Umfeld verkaufen oder Leads für Ihren Vertrieb einkaufen: Es geht immer darum, zum richtigen Preis, zur richtigen Zeit, im richtigen Marktsegment präsent zu sein.

Wer KI so versteht – als System aus Prognose, Offset und klaren Entscheidungsregeln – wird nicht nur am Regelenergiemarkt besser bieten, sondern auch im Vertrieb höhere Margen und im Marketing einen besseren ROI erzielen.

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Fazit für Entscheider: Wenn ein um 1 Euro präziserer Preis im Energiemarkt Tausende Euro Mehrerlös pro Jahr bringt, dann ist klar, welches Potenzial in KI-basiertem Pricing im Vertrieb steckt. Der nächste sinnvolle Schritt ist, die eigenen Angebots- und Preisdaten systematisch zu nutzen – und KI nicht als Buzzword, sondern als präzises Werkzeug für bessere Entscheidungen einzuführen.