Das richtige Werkzeug wählen: MLPP vs. Should Costing
Should Costing und MLPP helfen Einkaufsteams, fundierte und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. So erkennen Sie, welche Methode den größten Mehrwert für Ihre Verhandlungen bietet.
Klarheit schaffen: Warum die Methode zählt
Preisverhandlungen im Einkauf basieren oft auf intransparenten oder historisch gewachsenen Preisen. Ohne Daten verhandeln Sie im Blindflug. Should Costing und MLPP schaffen Klarheit über die wahren Kostenstrukturen und stärken Ihre Verhandlungsposition.
Die Herausforderung: Fehlende Daten und verpasste Einsparungen
Einkaufsverantwortliche stehen unter dem Druck, Kosten zu senken und Preise zu rechtfertigen—doch es fehlt oft an transparenten Lieferantendaten. Historische Preise spiegeln selten die Realität wider. Ohne fundierte Analyse drohen Fehleinschätzungen, Überzahlung und schwache Verhandlungspositionen.

Zwei Methoden, ein Ziel: Mehr Transparenz im Einkauf
H&Z unterstützt Kunden mit Should Costing und MLPP, um Unsicherheit in Handlungsspielräume zu verwandeln. Should Costing analysiert einzelne Komponenten aus Produktionssicht. MLPP nutzt statistische Modelle für breitere Produktsets und zeigt marktgerechte Zielpreise. Gemeinsam bilden sie eine starke, datenbasierte Verhandlungsstrategie.

Vom Einblick zum Vorteil: Der H&Z-Ansatz
Eine Einheitslösung gibt es nicht. Deshalb hat H&Z einen kontextbasierten Entscheidungsrahmen entwickelt: Should Costing eignet sich für die Tiefenanalyse komplexer Einzelteile. MLPP ist ideal für den Vergleich vieler ähnlicher Produkte. Gemeinsam ergeben sie den T-Shape-Ansatz—eine Methode, um Erkenntnisse strategisch zu skalieren.

Ergebnisse, die wirken: So skalieren Erkenntnisse
Ein H&Z-Kunde identifizierte durch Should Costing eine Preislücke von 17 % bei einer Komponente. MLPP bestätigte diesen Wert auf Kategorieebene und ermöglichte Einsparungen in Millionenhöhe. Die Methode fördert nicht nur die Transparenz gegenüber Lieferanten, sondern stärkt auch das Vertrauen in interne Einkaufsentscheidungen.

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