Au­to­fah­rer kennen es zur Genüge: Der Sprit­preis an der Tank­stel­le ändert sich mehrfach täglich, manchmal sogar während man tankt – nur ein pro­mi­nen­tes Beispiel für „Dynamic Pricing“, zu Deutsch: „dy­na­mi­sche Preis­ge­stal­tung“. Dahinter verbirgt sich ein Werkzeug, das so alt ist wie der Handel selbst. Dy­na­mi­sche – also be­weg­li­che und flexibel an die jeweilige Markt­si­tua­ti­on an­pass­ba­re – Preise dienen dazu, den Absatz von Produkten und Dienst­leis­tun­gen zu steuern.

Dy­na­mi­sches Preis­ma­nage­ment ist vor allem im On­line­han­del auf dem Vormarsch, aber auch bei Flug-, Reise- und Ho­tel­prei­sen seit Langem etabliert. Faktoren wie Aus­las­tung, Saison, Uhrzeit sowie der Blick auf die Kon­kur­renz be­ein­flus­sen hier bei­spiels­wei­se den Preis. Auch im klas­si­schen Ein­zel­han­del ersetzen digitale Displays an den Regalen mehr und mehr die her­kömm­li­chen Preis­schil­der und er­mög­li­chen auch dort eine einfach hand­hab­ba­re und weit­ge­hend au­to­ma­ti­sier­te Preis­ge­stal­tung.

Wie funk­tio­niert Dynamic Pricing?

Für Dynamic Pricing gibt es viele weitere Beispiele aus dem Alltag: Liegt das Obst im Su­per­markt­re­gal schon etwas länger, wird es meist günstiger verkauft. Wenn der Sprit­preis pünktlich zu den Ferien anzieht und der Strand­korb bei Schmud­del­wet­ter günstiger zu haben ist, dann verdanken wir auch dies flexibel an­ge­pass­ten Preisen. Wann immer (Stamm-)Kunden einen Rabatt bekommen, handelt es sich um eine dy­na­mi­sche Preis­an­pas­sung. So manches Skigebiet lockt bei schlech­tem Wetter mit Rabatten – und in den USA variieren zuweilen sogar Ti­cket­prei­se, z. B. für Sport-Events, je nach Wetter, Spieltag, Sieg­chan­cen oder At­trak­ti­vi­tät einer Partie.

Zum Großteil handelt es sich dabei um eta­blier­te Modelle, mit denen fast jeder täglich in Berührung kommt. Sie alle haben dies gemeinsam: Die Preise ändern sich im Zeit­ver­lauf, ori­en­tiert am Wett­be­werb oder aufgrund stra­te­gi­scher Er­wä­gun­gen und Faktoren, die sich nach Ermessen des je­wei­li­gen Händlers eignen, um den Gewinn zu ma­xi­mie­ren oder die Kun­den­bin­dung zu ver­bes­sern – im besten Fall gleich beides.

Die Stra­te­gien sind sehr viel­fäl­tig, die Ziele zumeist nicht: Außer zur Ge­winn­ma­xi­mie­rung nutzen Anbieter dy­na­mi­sche Preise vor allem zur Kun­den­bin­dung – z. B. in Form von Ra­batt­ak­tio­nen. Hat der Kunde das Gefühl, einen guten Deal zu machen, steigt schließ­lich die Chance, dass er wie­der­kommt.

Dynamic Pricing und Big Data

Dank der Di­gi­ta­li­sie­rung eröffnen sich auch für das Dynamic Pricing erheblich größere Mög­lich­kei­ten. "Big Data" heißt das Zau­ber­wort – und dank Data-Driven Marketing sind voll­au­to­ma­ti­sche Analysen in Echtzeit kein Problem.

Im E-Commerce basiert dy­na­mi­sches Preis­ma­nage­ment oft auf Al­go­rith­men, die Kun­den­da­ten auswerten. Schließ­lich stehen den großen On­line­händ­lern Da­ten­sät­ze von Millionen von Kunden zur Verfügung – eine sehr wertvolle Ressource, auf die die Ana­ly­se­pro­gram­me zu­rück­grei­fen. Zusammen mit aktuellen Markt­er­eig­nis­sen bilden diese Daten die Grundlage, um Preise entweder mit wenigen Klicks oder au­to­ma­ti­siert an Angebot und Nachfrage an­zu­pas­sen – auf breiter Front, auf Ziel­grup­pen zu­ge­schnit­ten oder sogar auf jeden einzelnen Kunden ab­ge­stimmt. Auch dabei greifen ganz ver­schie­de­ne Stra­te­gien. Die Al­go­rith­men selbst bleiben dabei üb­li­cher­wei­se ein gut gehütetes – weil er­folgs­kri­ti­sches – Geheimnis.

Dynamic Pricing: Beispiele

Anhand der Ver­kaufs­zah­len lässt sich bei­spiels­wei­se ablesen, welche Produkte gerade beliebt sind und bevorzugt gekauft werden. Je nach Strategie steigt dann womöglich auch der Preis, um den Gewinn zu ma­xi­mie­ren. Im Hin­ter­grund steht dabei stets die Frage: Wie hoch ist die Preis­be­reit­schaft des Kunden zum je­wei­li­gen Zeitpunkt? Big Data liefert An­halts­punk­te, aus denen sich Antworten auf diese Frage ableiten lassen.

Ein anderer Ansatz: Ein aktuell beliebtes Produkt wird im Preis reduziert, um die Kon­kur­renz zu un­ter­bie­ten, damit die Kunden dieses dann beim güns­ti­ge­ren Anbieter kaufen. Nicht selten werden zeit­gleich Zu­be­hör­tei­le angeboten und (teils deutlich) dynamisch verteuert. Ist der Kunde bereits im Kauf­pro­zess und macht sein Schnäpp­chen, stehen die Chancen gut, dass er ein dynamisch ver­teu­er­tes Zu­be­hör­teil gleich mit kauft. Sein Anreiz, sich vorher nochmals bei der Kon­kur­renz umzusehen, die ja bereits das Produkt, das ihn in erster Line in­ter­es­siert, zu einem höheren Preis anbietet, ist dann womöglich nur gering.

Im Idealfall verkauft der Anbieter also dank gezieltem dy­na­mi­schen Preis­ma­nage­ment mehr Produkte und ver­grö­ßert durch einen Verkauf von dynamisch ver­teu­er­tem Zubehör zu­sätz­li­chen den Gewinn. Der Kunde hat jedoch das Gefühl, ein Schnäpp­chen zu machen (meist ist das insgesamt auch so), was der Kun­den­bin­dung zu­gu­te­kommt.

Was sind per­so­na­li­sier­te Preise?

Zuweilen variieren sogar die Preise von Kunde zu Kunde, denn auch aus den Ge­wohn­hei­ten, In­ter­es­sen, de­mo­gra­fi­schen Daten und Ver­hal­tens­mus­tern jedes On­line­kun­den lassen sich wertvolle Rück­schlüs­se ziehen. Ein per­so­na­li­sier­ter Preis bedeutet: Ver­schie­de­ne Kunden, die sich zur selben Zeit das gleiche Produkt ansehen, bekommen dieses jeweils zu einem eigenen, auf sie zu­ge­schnit­te­nen Preis angeboten. Dieser soll ihre maximale Preis­be­reit­schaft zum je­wei­li­gen Zeitpunkt best­mög­lich aus­schöp­fen. Im Hin­ter­grund dieser dy­na­mi­schen Preis­ge­stal­tung wirken abermals die Me­cha­nis­men da­ten­ge­trie­be­nen Mar­ke­tings.

Ein denkbares Szenario: Wer mit einem hoch­prei­si­gen Smart­phone mobil surft, könnte allein deshalb beim On­line­shop­ping einen höheren Preis für Produkte angezeigt bekommen. Ein ent­spre­chen­des Ana­ly­se­tool könnte Besitzer eines hoch­prei­si­gen Geräts grund­sätz­lich als zah­lungs­kräf­ti­ger einstufen. Kauften diese zuvor bereits hoch­prei­si­ge Produkte, könnte das die Tendenz bestärken und zu höheren per­so­na­li­sier­ten Preisen führen.

Fakt

Freie Preis­ge­stal­tung: Her­stel­ler und Händler sind in der Preis­ge­stal­tung grund­sätz­lich frei und dürfen Mit­be­wer­ber auch un­ter­bie­ten. Dies zählt zu den Grund­pfei­lern der Markt­wirt­schaft. Es gelten wenige ge­setz­li­che Ausnahmen, etwa die Buch­preis­bin­dung. Auch dynamisch an­ge­pass­te Preise bis hin zu in­di­vi­dua­li­sier­ten Preisen sind grund­sätz­lich erlaubt.

Lässt sich Dynamic Pricing umgehen?

Dy­na­mi­sches Preis­ma­nage­ment kommt in fast allen Bereichen des Handels vor. Häufig lassen sich die be­weg­li­chen Preise nicht umgehen – z. B. dann, wenn saisonale Au­to­ma­tis­men greifen und etwa in der Vor­weih­nachts­zeit die Preise steigen und an­schlie­ßend wieder fallen. In vielen Fällen pro­fi­tie­ren wir aber auch von be­weg­li­chen Preisen – z. B. beim Stamm­kun­den­ra­batt oder im Fall des eingangs erwähnten Strand­korbs, der bei schlech­tem Wetter günstiger zu haben ist. Dy­na­mi­sche Preise können also durchaus kun­den­freund­lich aus­ge­stal­tet sein.

Wenn wir bei den großen Online-Ein­zel­händ­lern wie Amazon einkaufen, führt am Dynamic Pricing kein Weg vorbei. Al­ler­dings gibt es ein paar Tricks, um Preis­spit­zen im E-Commerce mög­li­cher­wei­se aus dem Weg zu gehen. Das Problem dabei: Wie genau die Al­go­rith­men arbeiten, bleibt größ­ten­teils im Dunklen. Die hier auf­ge­führ­ten Tipps beruhen deshalb auf Be­ob­ach­tun­gen und Indizien. Je nach Aus­ge­stal­tung und Anpassung der Al­go­rith­men kann demnach auch der Erfolg variieren.

Tageszeit

Achten Sie beim On­line­shop­ping auf die Tageszeit. Am Wo­chen­en­de oder abends, wenn viele Kunden shoppen, können die Preise deutlich steigen. Sind unter der Woche tagsüber weniger Kunden da, können die Preise drastisch fallen. Oft variieren diese auch von Wochentag zu Wochentag.

Anbieter ver­glei­chen

Ver­glei­chen Sie die Preise ver­schie­de­ner Anbieter. Preis­ver­gleichs­por­ta­le sind hierzu eine bequeme An­lauf­stel­le, haben jedoch mitunter Mühe, Schritt zu halten, wenn die Anbieter ihre Preise zu dynamisch – sprich: zu oft oder zu schnell – verändern. Wenn Sie über ein Preis­ver­gleichs­por­tal zum Händler na­vi­gie­ren, erhalten Sie aber womöglich dennoch einen güns­ti­ge­ren in­di­vi­dua­li­sier­ten Preis – schließ­lich will der Händler im Ver­gleichs­por­tal möglichst weit oben ranken und muss den dort ge­lis­te­ten Preis ggf. ent­spre­chend niedriger ansetzen.

Gut­schei­ne

Elek­tro­ni­sche Gut­schei­ne bzw. Gutschein-Codes locken damit, den Kaufpreis für Produkte und Dienst­leis­tun­gen teils deutlich zu re­du­zie­ren. Ge­le­gent­lich finden sich derartige Rabatte durch Eingabe des Produkt- oder Her­stel­ler­na­mens und des Wortes „Gutschein“ in die Such­ma­schi­ne. Lösen Sie einen solchen Gutschein beim je­wei­li­gen On­line­händ­ler ein, reduziert sich auch der dynamisch ge­ne­rier­te Preis ent­spre­chend. Wer derartige Gut­schei­ne über Dritt­an­bie­ter bezieht, zahlt dafür jedoch üb­li­cher­wei­se, indem er seine Daten hin­ter­lässt. Es gilt also stets, das Für und Wider abzuwägen.

Be­ob­ach­ten

Be­ob­ach­ten Sie den Preis eines Produkts über mehrere Stunden, Tage oder sogar Wochen – die Un­ter­schie­de sind teils erheblich. Bitten Sie einen Freund oder Bekannten, sich das gleiche Produkt anzeigen zu lassen, um Preis­un­ter­schie­de aufgrund in­di­vi­dua­li­sier­ter Preise zu erkennen. Ge­ge­be­nen­falls können Sie sich dann ab­spre­chen, wer das jeweilige Produkt günstiger bekommt.

Doch Vorsicht: Kauft eine dritte Person online für Sie ein oder kaufen Sie etwas für jemanden, be­ein­flusst das die Da­ten­ba­sis. Kaufen Sie hoch­prei­si­ge Produkte für eine andere Person, stuft ein Al­go­rith­mus Sie womöglich als preis­be­rei­ter ein, als sie sind. Das könnte sich daraufhin in höheren in­di­vi­dua­li­sier­ten Preisen für Produkte und Dienst­leis­tun­gen äußern, die Ihnen beim On­line­shop­ping angeboten werden.

Fazit

Jeder Kauf generiert Daten, die die On­line­händ­ler nutzen können (und wahr­schein­lich nutzen werden), um auch in Zukunft in­di­vi­du­el­le Preise für ihre Kunden zu ge­ne­rie­ren. Wie die Händler – bzw. deren ein­ge­setz­te Al­go­rith­men – diese und andere Daten werten und in­ter­pre­tie­ren, kann sich jedoch stark un­ter­schei­den. Je nach In­ter­pre­ta­ti­on und Validität der Annahmen, die jeweils zugrunde liegen, stimmen die Er­geb­nis­se besser oder schlech­ter mit der Realität des je­wei­li­gen Kunden überein. Generell sollten Sie abwägen, wie viel Sie für ein Produkt zu zahlen bereit sind und welche Daten Sie dem je­wei­li­gen Händler über­las­sen wollen.

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