Welche Pricing-Kennzahlen sollte ein Operating Partner prüfen?

Ein Operating Partner sollte im Pricing einer Software-Portfoliofirma neun Kennzahlen regelmäßig sehen. Vier betreffen den Preis selbst: realisierter Preis, Rabattstreuung, Alter der Bestandspreise und durchgesetzte Preiserhöhung. Fünf zeigen die Wirkung beim Kunden: Net und Gross Revenue Retention, Paketmix, Seats je Kunde sowie KI-Umsatz gegen KI-Kosten. Diese Werte zeigen Monate vor dem EBITDA, ob ein Pricing-Hebel wirkt. Der Text ist für Operating Partner und Portfolio-Teams, die mehrere Softwarebeteiligungen mit denselben Kennzahlen steuern.

Warum das EBITDA allein zu spät kommt

Am Ende zählt das Ergebnis. Johannes Benzing, Director bei Axcel, sagte in Folge 147 über KI-Projekte, sie schauten immer darauf, „was ist dann am Ende der Impact aufs EBITDA“. Für Pricing gilt dasselbe. Nur zeigt das EBITDA den Effekt einer Preisänderung erst, wenn Verträge verlängert und Rechnungen gestellt sind. Wer nur das Ergebnis verfolgt, merkt zu spät, dass der Vertrieb die neue Preisliste über Rabatte wieder zurückgibt.

Daniel Geiger, Operating Partner bei Rivean Capital, unterscheidet drei Arten von Effekten: Umsatz, Effizienz und Maßnahmen, die andere Dinge erst möglich machen. Pricing gehört eindeutig in die erste Gruppe. Die Kennzahlen unten zerlegen diesen Umsatz so, dass ihr seht, woher er kommt.

Die neun Kennzahlen

Kennzahl	So rechnet ihr sie	Was sie zeigt	Warnsignal
1. Realisierter Preis	Umsatz je Einheit nach allen Rabatten, im Verhältnis zum Listenpreis	Wie viel vom Listenpreis ankommt	Sinkt Quartal für Quartal
2. Rabattstreuung	Rabatt je Deal, nach Vertriebsmitarbeiter und Segment	Ob es Regeln gibt und ob sie gelten	Gleiche Leistung, sehr unterschiedliche Rabatte
3. Alter der Bestandspreise	Anteil des Umsatzes, dessen Preis seit über zwei Jahren unverändert ist	Wo Spielraum liegt	Hoher Anteil bei alten Großkunden
4. Durchgesetzte Preiserhöhung	Realisierter Effekt geteilt durch angekündigten Effekt	Ob Ankündigungen beim Kunden ankommen	Unter zwei Dritteln
5. Net Revenue Retention	Umsatz einer Kundenkohorte nach zwölf Monaten, inklusive Ausbau, geteilt durch den Startumsatz	Ob Bestandskunden mehr zahlen	Unter 100 %
6. Gross Revenue Retention	Wie 5, aber ohne Ausbau	Wie viel Umsatz durch Kündigung und Downgrade verloren geht	Sinkt nach einer Preiserhöhung deutlich
7. Paketmix	Anteil der Neukunden je Paket	Ob die Pakete in die gewünschte Stufe lenken	Fast alle im kleinsten Paket
8. Seats je Kunde	Durchschnittliche Nutzer je Kunde im Zeitverlauf	Ob die Preismetrik mitwächst	Sinkt, während der Kunde bleibt
9. KI-Umsatz gegen KI-Kosten	Umsatz aus KI-Paketen, Add-ons oder Credits im Verhältnis zu den Rechenkosten	Ob KI Geld verdient	Kosten steigen, Umsatz bleibt gleich

Die Schwellen in der Spalte Warnsignal sind unsere Faustregeln, keine Marktwerte. Wichtiger als jede einzelne Schwelle ist, dass alle Beteiligungen die Kennzahlen gleich rechnen. Sonst vergleicht ihr im Portfolio-Review Definitionen statt Ergebnisse. Auch börsennotierte Firmen weisen darauf hin. Slack schrieb in seinem Börsenprospekt von 2019, für seine Kennzahlen, darunter die Net Dollar Retention, gebe es keine einheitlichen Standards. Andere Firmen könnten gleichnamige Kennzahlen anders berechnen.

Was die Kennzahlen im Zusammenhang zeigen

Retention entscheidet über den Multiple. Mark Miller, Gründer und Managing Partner der M&A-Beratung Carlsquare, hat das so beschrieben. Käufer schauen heute sehr genau auf Gross und Net Revenue Retention und auf die Kohorten. Bei schwachen Kohorten lag der Multiple nach seiner Beobachtung bei zwei bis drei, bei guten bei zehn bis zwölf oder darüber. Der Maßstab hat sich verschoben: In den Jahren 2010 bis 2021 lag die Net Revenue Retention im oberen Quartil bei 120 %, so die SaaS-Benchmarks, die wir für unseren SaaS & AI Pricing Report 2026 zusammengetragen haben. Im obersten Dezil sank sie von 2022 bis 2024 um 19 Prozentpunkte. Eine Net Revenue Retention über 100 % ist damit wieder eine Leistung, die Käufer bezahlen.

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Seats sind die Frühwarnkennzahl. In der Befragung von 153 SaaS- und KI-Anbietern für unseren SaaS & AI Pricing Report 2027 verliert der Seat als künftige Hauptmetrik 31 Prozentpunkte. 25 % der Befragten haben noch keine Zielmetrik definiert. Im Podcast habe ich es so beschrieben: Bei vielen Kunden gibt es tendenziell weniger Nutzer, weil in Deutschland gerade eher Stellen abgebaut als aufgebaut werden. Sinken die Seats je Kunde, sinkt der Umsatz später auch, selbst wenn kein Kunde kündigt. Wer gegensteuern will, plant früh den Wechsel zu nutzungsbasierten Metriken.

Der Paketmix zeigt, ob die Preisseite arbeitet. Das Ziel eines Portfolios aus drei Paketen ist aus meiner Sicht, in etwa 80 % der Fälle die Mitte zu verkaufen. Landen fast alle Neukunden im kleinsten Paket, ist die Mitte zu teuer oder zu leer. Prüfen lässt sich das mit einem 30-Minuten-Check der Pakete.

KI braucht eine eigene Zeile. In derselben Befragung monetarisieren 22 % der Anbieter KI noch gar nicht, 50 % integrieren sie ins Kernprodukt. Bei klassischer Software fiel eine zusätzliche Nutzung kaum ins Gewicht. Bei KI kostet jede Interaktion Geld. Ohne die Kennzahl 9 sieht der Operating Partner die Kosten in der Marge und den fehlenden Umsatz nirgends.

Die durchgesetzte Preiserhöhung trennt Ankündigung und Wirkung. In Softwaremodellen sehen wir nach Preiserhöhungen oft eine Retention von über 90 bis 95 %. Hält die Gross Revenue Retention und ist die durchgesetzte Preiserhöhung trotzdem niedrig, liegt das Problem meist im Vertrieb.

Wie oft ihr hinschaut

Rhythmus	Kennzahlen
Monatlich	Realisierter Preis, Rabattstreuung, durchgesetzte Preiserhöhung während einer laufenden Anpassung
Quartalsweise	Net und Gross Revenue Retention über die letzten zwölf Monate, Paketmix, Seats je Kunde, KI-Umsatz gegen KI-Kosten
Halbjährlich	Alter der Bestandspreise, Außensicht auf Preisseite und Wettbewerb

Die Außensicht fehlt in den meisten Dashboards, weil sie nicht aus dem CRM kommt. Sie zeigt trotzdem, was Käufer und KI-Assistenten über den Preis lesen. Bei der Softwaresuche zählt deshalb, ob eine Firma ihre Preise zeigt oder versteckt.

Unsere Hypothese: Die Seats je Kunde werden in vielen Softwareportfolios zur Kennzahl, die einen Umsatzrückgang zuerst anzeigt, lange bevor die Net Revenue Retention fällt.

Was ihr am Montag tun könnt

1. Eine gemeinsame Definition festlegen. Schreibt für jede der neun Kennzahlen eine Formel auf und verschickt sie an alle Beteiligungen.
2. Mit drei Kennzahlen anfangen. Realisierter Preis, Gross Revenue Retention und Seats je Kunde liefern den schnellsten Überblick.
3. Kohorten bilden. Rechnet die Retention je Abschlussjahr und Segment, nicht nur als Durchschnitt.
4. KI-Kosten je Kunde anfordern. Viele Firmen kennen sie nur als Gesamtrechnung ihres Anbieters.
5. Die Kennzahlen an den Plan hängen. Ordnet jeder Pricing-Maßnahme im Value Creation Plan ihre Messgröße zu.

Fazit: Neun Kennzahlen zeigen früher als das EBITDA, ob Pricing wirkt

Ein Operating Partner sieht im EBITDA, dass Pricing gewirkt hat. In realisiertem Preis, Rabattstreuung, Retention, Paketmix, Seats und KI-Kosten sieht er, ob es gerade wirkt. Vergleichbar über das Portfolio werden sie erst mit einer einheitlichen Definition in allen Beteiligungen.

Die Außensicht für bis zu zehn Beteiligungen auf einmal liefert der Portfolio-Check: Ihr gebt die Domains ein und bekommt je Unternehmen einen Score von 0 bis 100, das Preismodell in einer Zeile und den wichtigsten Befund. Die Übersicht kommt per Mail.

Quellen

• SaaS & AI Pricing Report 2027 von hy, S. 12, 21, 32
• SaaS & AI Pricing Report 2026 von hy, S. 12, 14
• Slack Technologies: Registration Statement (Form S-1) vom 26. April 2019, SEC, Abschnitt Key Business Metrics
• Pricing Friends, Folge 5: Private Equity und Pricing mit Andreas Spiegel: Wie revolutioniert effektives Pricing den Wert von Softwareunternehmen?
• Pricing Friends, Folge 99: Sonderfolge: SaaS-Pricing, AI und die Zukunft der Preismodelle
• Pricing Friends, Folge 123: Software-M&A und Pricing mit Mark Miller: Was entscheidet über den Preis einer SaaS-Company beim Exit?
• Pricing Friends, Folge 147: AI Value Creation im Private Equity: Wie wird aus KI-Effizienz echter Umsatz?