Webdesign & Entwicklung15 Mitarbeiter14 Tage

Von 12% auf 31% durchschnittliche Projektmarge

Wie eine 15-köpfige Digitalagentur ihr Pricing in 14 Tagen umstrukturiert hat

Durchschn. Projektmarge

12%31%

Win Rate

52%41%

Umsatz pro Projekt

8.200 €14.500 €

Scope-Creep-Fälle

7/10 Projekte2/10 Projekte

Die Herausforderung

Diese Agentur gewann viele Deals — verdiente aber kaum Geld damit. Mit einer Win Rate von 52% und durchschnittlichen Margen von nur 12% waren sie klassische Underpricing-Opfer. Ihre Angebote basierten auf einer simplen Stunden × Stundensatz-Formel mit 10% Puffer. Scope Creep fraß die verbleibende Marge bei 7 von 10 Projekten.

Der Gründer wusste, dass etwas nicht stimmte, konnte aber die Ursache nicht lokalisieren. „Wir sind immer ausgelastet, aber am Ende des Monats ist nie genug Geld übrig."

Unser Ansatz

Wir begannen mit einem vollständigen Daten-Audit der letzten 10 Projekte. Die Bayes'sche Analyse offenbarte zwei kritische Muster:

Erstens war die Win Rate zu hoch. Bei 52% waren sie eindeutig unterpreist — der Markt war bereit, mehr zu zahlen als sie verlangten. Unsere Modelle deuteten auf eine optimale Win Rate von 35-40% für ihr Marktsegment hin.

Zweitens war der Scope Creep nicht zufällig. Monte-Carlo-Simulationen zeigten, dass Projekte mit unklaren Leistungsspezifikationen eine 78%-ige Wahrscheinlichkeit hatten, den Scope um mehr als 20% zu überschreiten. Das Risiko lag nicht in der Arbeit selbst — sondern darin, wie die Arbeit definiert war.

Die Lösung

Wir implementierten drei Änderungen:

1. Good/Better/Best-Preisarchitektur Statt Einzelpreis-Angeboten entwickelten wir eine Drei-Stufen-Struktur. Der Better-Tier (das Zielangebot) wurde 45% höher gepreist als der bisherige Einzelpreis — ausgerichtet am gelieferten Wert, nicht an den investierten Stunden.

2. Scope-Boundary-Protokoll Jedes Angebot enthält jetzt ein Scope-Boundary-Dokument mit expliziten Einschlüssen, Ausschlüssen und einem 10%-Change-Order-Trigger. Dies reduzierte Scope-Creep-Fälle von 7/10 auf 2/10 Projekte im ersten Quartal.

3. Deal-Qualifizierungs-Framework Mit unserem Bayes'schen Win-Probability-Modell bewertet das Team jetzt jede Opportunity vor der Angebotserstellung. Deals mit weniger als 30% Wahrscheinlichkeit werden abgelehnt, wodurch Senior-Kapazität für höherwertige Projekte frei wird.

Das Ergebnis: Weniger gewonnene Deals, aber dramatisch höhere Margen bei jedem Projekt. Der Gesamtprofit stieg in den ersten 6 Monaten um 158%.

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