Pricing-Methodik

Monte-Carlo-Simulation

Eine Rechentechnik, die wiederholte Zufallsstichproben verwendet, um die Wahrscheinlichkeit verschiedener Ergebnisse in unsicheren Prozessen zu modellieren — im Pricing zur Prognose von Margenverteilungen.

Definition

Die Monte-Carlo-Simulation ist das Standardwerkzeug zur Quantifizierung von Unsicherheit in Pricing-Entscheidungen. Für jeden Kandidatenpreis führt das Modell tausende Simulationen durch, die jeweils Zufallswerte für Scope Creep, Aufwandsüberschreitung, Rabattwahrscheinlichkeit und Gewinn/Verlust aus ihren jeweiligen Wahrscheinlichkeitsverteilungen ziehen.

Das Ergebnis ist keine einzelne "erwartete Marge", sondern eine vollständige Wahrscheinlichkeitsverteilung. Das ermöglicht Agenturverantwortlichen, Fragen zu beantworten wie: "Wie wahrscheinlich ist es, dass dieses Projekt Verlust macht?" oder "Was ist die 90. Perzentil-Schlimmstfall-Marge?"

Im Agentur-Pricing zeigt die Monte-Carlo-Simulation typischerweise, dass 20-30 Prozent der Festpreisprojekte eine nicht-triviale Wahrscheinlichkeit negativer Marge haben — eine Tatsache, die von deterministischen Tabellenkalkulationen verborgen wird. Die Simulation quantifiziert exakt, wie viel Risikoprämie pro Projekttyp nötig ist, um Zielprofitabilität mit statistischer Sicherheit zu erreichen.

Die Technik entstand in der Kernwaffenforschung (Manhattan-Projekt) und ist heute Standard in Finanzen, Versicherungen und Projektmanagement. Ihre Anwendung auf B2B-Service-Pricing ist neu und stellt einen signifikanten Wettbewerbsvorteil für Early Adopters dar.

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