Pricing ist ein mathematisches Problem.
Die meisten Agenturen behandeln es als Ratespiel.

Ich habe Wirtschaftsingenieurwesen mit Spezialisierung auf Machine Learning und Deep Learning studiert — eine Ausbildung, die mich gelehrt hat, Geschäftsprobleme als Optimierungsprobleme mit quantifizierbaren Lösungen zu sehen.

Vor der Gründung von ScopeMetrix habe ich Jahre an der Schnittstelle von Technologie und Geschäftsstrategie verbracht — bei EY und Senacor Technologies, wo ich Unternehmenskunden aus den Bereichen Finanzdienstleistungen, Automotive und öffentlicher Sektor beraten habe. In jedem Engagement fiel mir dasselbe Muster auf: Unternehmen, die Millionen in Operations, Produkt und Marketing investierten, behandelten Pricing als Nebensache.

Für Agenturen ist dieses Problem besonders akut. Projektbasierte Unternehmen stehen vor einer einzigartigen Pricing-Herausforderung: Jeder Deal ist anders, Scope ist inhärent unsicher, und die Kosten von Underpricing bleiben unsichtbar, bis es zu spät ist.

ScopeMetrix wendet die quantitativen Methoden aus meinem Ingenieur- und ML-Hintergrund an — Bayes'sche Statistik, stochastische Modellierung, Monte-Carlo-Simulation — auf ein Problem, das traditionell mit Tabellenkalkulationen und Intuition gelöst wurde. Das Ergebnis: Pricing-Entscheidungen, die auf Evidenz basieren, nicht auf Hoffnung.