Kurs:Digital Marketing/ThemenWS2324/Digital Dynamic Pricing

Einleitung

Im Zeitalter der fortschreitenden Digitalisierung stehen Unternehmen vor der Herausforderung, ihre strategischen Ansätze an die sich kontinuierlich wandelnden Marktanforderungen anzupassen. Ein wesentlicher Aspekt in diesem dynamischen Umfeld ist „Digital Dynamic Pricing“ – eine innovative Methode der dynamischen Preisgestaltung, die auf Echtzeitdaten und modernster Technologie basiert. Diese Entwicklung repräsentiert nicht nur einen Paradigmenwechsel im traditionellen Verständnis von Preisgestaltung, sondern ermöglicht es Unternehmen auch, ihre Produkte oder Dienstleistungen flexibler und präziser zu bepreisen. Im Zuge der digitalen Transformation sind Unternehmen gefordert, ihre Geschäftsmodelle effektiv an die sich verändernden Marktbedingungen anzupassen. „Digital Dynamic Pricing“ stellt dabei eine moderne Methode dar, die traditionelle Strategien unter Anwendung von Echtzeitdaten und innovativen Technologien revolutioniert. [1][2][3]

Welche Bedeutung hat Dynamic Pricing Ihrer Meinung nach für den derzeitigen und künftigen stationären Handel? [29]

Die folgende Grafik, zeigt eine Umfrage, aus dem Jahr 2021. Bei dieser Umfrage wurden die Teilnehmenden befrage, welche Bedeutung das Dynamic Pricing aktuell und in der Zukunft (1-3 Jahre) beimessen. Aus der Umfrage geht hervor, dass den Befragten zu diesem Zeitpunkt dieser Thematik keine große Relevanz beimessen. Heute hat Dynamic Pricing, insbesondere im digitalen Bereich, signifikant an Bedeutung gewonnen.

Um dieses Thema näher betrachten zu können, wird diese Arbeit detailliert auf die Grundlagen, Einflussfaktoren, Chancen und Risiken sowie die mögliche zukünftige Entwicklung der digitalen dynamischen Preisgestaltung eingehen, um ein umfassendes Verständnis dieser wegweisenden Geschäftspraxis zu entwickeln. Der folgende Abschnitt behandelt intensiv die Grundlagen des digitalen dynamischen Pricings, einschließlich einer Definition und Erläuterung des Konzepts dieser Methode. Hierbei werden relevante Aspekte wie die historische Entwicklung, der Kontext sowie Technologien wie Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Datenanalyse und Big Data betrachtet. Anschließend erfolgt eine eingehende Untersuchung der Umsetzung von dynamischem Pricing und der Einflussfaktoren. Herausforderungen und Kritikpunkte der heutigen Zeit werden diskutiert, wobei gegenwärtige Ethikrichtlinien und mögliche Datenschutzmaßnahmen vorgestellt werden. Die Thematik wird durch Strategien zur Kommunikation und konkrete Anwendungsbeispiele veranschaulicht. In einer eingehenden Betrachtung von Vorteilen und Chancen sowie Nachteilen und Risiken werden die Potenziale und möglichen Gefahren der Methode analysiert. Die abschließende Zusammenfassung greift die bedeutendsten Inhalte auf und endet mit einem Ausblick.

Grundlagen

Definition und Konzept des digitalen dynamischen Pricings

Dynamic Pricing, auch bekannt als Surge Pricing oder dynamisches Preismanagement, repräsentiert einen fortschrittlichen Ansatz in der Preisfestsetzungsstrategie. Unternehmen passen dabei ihre Preisstrukturen für Produkte oder Dienstleistungen entsprechend der jeweiligen Marktnachfrage an. Dieser Ansatz basiert auf einem Modell, das automatisierte Algorithmen nutzt, um die Preisgestaltung flexibel zu steuern.

Es ist bekannt, dass historisch wie auch heute Preisanpassungen aufgrund von unvorhersehbaren Einflüssen wie beispielsweise schlechtem Wetter während der Erntezeit erforderlich sein können. Zusätzlich können Marktmerkmale wie die aktuelle Wettbewerbssituation oder der Verkauf von Nebensaisonartikeln Anpassungen in der Preisgestaltung nötig machen.

Digital Dynamic Pricing, als Weiterentwicklung dieses Konzepts, geht einen Schritt weiter. Es handelt sich um eine moderne Preisstrategie, die nicht nur auf historischen Daten und aktuellen Markteinflüssen beruht, sondern ebenso auf Analysen von Echtzeitdaten. Unternehmen nutzen fortschrittliche Tools und automatisierte Algorithmen, um nicht nur auf unvorhergesehene Ereignisse, sondern auch auf laufende Marktveränderungen, Kundennachfrage und Wettbewerbsfaktoren zu reagieren.

Obwohl beide Konzepte die Idee teilen, dass die Anpassung von Preisen dynamisch erfolgt, unterscheidet sich Digital Dynamic Pricing, insbesondere durch die Kapazität zur Echtzeitanpassung und den Fokus auf datengesteuerte Flexibilität. In sich schnell wandelnden Branchen wie dem E-Commerce und der Reiseindustrie erweist sich diese Kombination als effektive Strategie, um den komplexen Anforderungen des modernen Marktes gerecht zu werden. Wichtig ist dabei, dass eine transparente und ethische Anwendung gewährleistet ist, um das Vertrauen der Kunden zu wahren. [2][4]

Entwicklung und geschichtlicher Kontext

„Dynamische Preise sind so alt wie der Handel selbst.“ [12] Preisanpassungen, ob aufgrund von Stammkunden, Altwarenbeständen oder verfügbaren Mengen einer Ware, waren schon immer ein Teil des Handels. Mit dem technologischen Fortschritt, vor allem in den 1980er Jahren, setzte die Flugbranche Algorithmen ein, die es ihr erlaubten, den Preis basierend auf Abflugzeiten, Destinationen und Saison automatisch festzulegen. Bald schon adaptierten andere Bereiche der Reiseindustrie, wie Hotels und Autovermietungen, dieses Konzept. Mit der Verbreitung des Internets und der Entwicklung des E-Commerce nahm die dynamische Preisgestaltung eine neue Dimension an: Systeme berücksichtigten nun nicht nur grundlegende Informationen, sondern auch Kundeverhalten und das Preisgeben der Konkurrenz. Die Datensammlung wurde mit der Zeit immer ausgefeilter, sodass heute mithilfe von KI-Systemen der optimale Preis eines Produktes bestimmt werden kann. [12][13]

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

Die Popularität und die Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz ist in den letzten Jahren immens gestiegen. Auch an der dynamischen Preisgestaltung spielt diese eine entscheidende Rolle. Durch den Einsatz von einer Vielzahl verschiedener Datenmengen sind Algorithmen in der Lage bestimmte Muster in der im Kaufverhalten der Kunden zu analysieren und mit denen Vorhersagungen bezüglich eines Kaufes unter bestimmten Bedingungen zu treffen. Diese Systeme sind heutzutage fortgeschritten, weshalb sie in der Analyse einen Vorteil gegenüber menschlich erstellen Analysen bieten. Dabei werden hauptsächlich Daten wie die generelle Angebot- und Nachfragesituation eines Produktes, allgemeine Marktbedingungen, Lagerbestand und das Kaufverhalten der Kunden zur Analyse herangezogen. Basierend auf den gesammelten Daten hat die Künstliche Intelligenz nun die Möglichkeit den Preis des Produktes automatisch und dynamisch profitabel wie möglich zu gestalten. [14]

Es wird zwischen einer traditionell regelbasierten dynamischen Preisgestaltung und einer Maschinelles-Lernen-basierten dynamischen Preisgestaltung unterschieden. Konventionelle Algorithmen besitzen eine klar vordefinierte Logik die auf If-Statementes reagiert und die Preise dementsprechend automatisch anpasst. Im Gegensatz dazu entwickeln die Algorithmen, die auf das maschinelle Lernen basieren ihr eigenes Wissen mit eingegebenen Trainingsmaterial. Das Trainingsmaterial besteht aus zuvor gesammelten Daten worauf das System kontinuierlich trainiert und erweitert wird. Der Algorithmus bestimmt neben dem optimalen Preis des Produktes auch eine Vorhersage über die Menge an Produktverkäufen, Gewinn und Umsatz eines Produktes bei gegebenem Preis. [15]

Das Maschinelle Lernen kann unter Anbetracht mehrerer Faktoren in die dynamische Preisgestaltung einbezogen werden. So kann es zur Analyse von Echtzeitdaten über die Marktnachfrage, Wettbewerbspreisen und Verfügbarkeit für eine dauerhafte dynamische Anpassung des Preises verwendet werden. Dies könnte zu einem höheren Umsatz und einer stärkeren Wettbewerbsfähigkeit führen. Der Einsatz vom Maschinellen Lernen kann bei der Erstellung von personalisierten Preisstrategien behilflich sein. Durch die Analyse von Kundendaten wie die Kaufhistorie und Online-Verhalten können gezielte Rabatte und Aktionen für spezifische Kundenkreise gesetzt werden, womit die Kundentreue zum Unternehmen steigt. Außerdem können mit maschinellem Lernen verschiedene Preismodelle getestet werden um für das Produkt die optimale und effektivste Preisstrategie zu erörtern. Schlussendlich kann mit dem maschinellen Lernen das Kundenverhalten so analysiert werden, dass optimale Vorhersagen über ändernde Markttrends getroffen werden können. Somit kann das Unternehmen früh genug reagieren und ihre Preisstrategie rechtzeitig anpassen. [30]

Unter dem maschinellen Lernen gibt es verschiedene Algorithmen und Modelle die verwendet werden können. Wichtige Modelle hierbei sind das Bayeian Model, womit der optimale Preis hauptsächlich durch eingegebene Daten bestimmt wird. Das Reinforcement Learning Model, womit der Fokus auf das Training mit eingegeben Daten wie die Kundennachfrage und Wettbewerbspreise zur Ermittlung des optimalen Preises. Oder auch das Entscheidungsbaummodell zur Identifizierung der wichtigsten Einflüsse eines Preises. [30]

Im direkten Vergleich ist zu deuten, dass der Algorithmus basierend auf das Maschinelle Lernen viele Vorteile gegenüber dem traditionellen Algorithmus vor allem in der Anpassungsfähigkeit und der Effektivität. [14]

Datenanalyse und Big Data

Im Konzept des Big Data handelt es sich um eine Methode der Künstlichen Intelligenz um enorme Datenmengen welche gesammelten Informationen und Statistiken beinhalten zu verarbeiten. Diese Datensätze sind so voluminös, dass sie von konventionellen Softwareanwendungen und Datenträgern nicht verwaltet werden können. Big Data versucht bestimmte Muster und Trends in den Daten zu erkennen und versucht demnach Entscheidungen zu treffen, die auf menschlichem Denken basieren. [16]

Mit den gewaltigen Mengen an Informationen die heutzutage zur dynamischen Preisgestaltung herangezogen werden, werden schon bei minimalen Änderungen des Kundenverhaltens werden enorme Daten produziert, die effektiv und präzise verwaltet werden müssen. Hier kommt nun das Big Data ins Spiel, welches nicht nur eine zuvor schier unmögliche Verarbeitung aller gesammelten Daten vornehmen, sondern auch einen auf den Kunden spezifischen Preis mithilfe der Datenanalyse generieren kann. [17]

Um das Big Data richtig anwenden zu können müssen folgende Schritte durchgeführt werden. Zunächst sollten alle erforderlichen Daten gesammelt werden. Diese werden über an ein Rechenzentrum transferiert. Im Rechenzentrum werden diese Daten gespeichert, sortiert und verwaltet. Somit können die Daten zur Analyse mithilfe von Datamining und Algorithmen herangezogen werden. Das Ergebnis der Analyse wird im Anschluss visualisiert. [31]

Bezogen auf die digitale dynamische Bepreisung werden Daten wie Kundendaten, Bestandsdaten, Verkaufsdaten, Eventdaten, Konkurrenzdaten, Markttrenddaten, Ortsbezogene Daten oder auch Daten zur allgemeinen Wirtschaft auf verschiedene Arten der Datenerhebung gesammelt. Diese Daten werden durch das Datamining zusammengeführt und im Anschluss gereinigt und validiert. Nach der Aufbereitung werden die Daten für mit Algorithmen analysiert. Methoden der Algorithmen sind beispielsweise die lineare Regression, Entscheidungsbäume und neuronale Netze zur Ermittlung des optimalen Preises. Das Big Data lernt dazu aus vergangenen Daten immer weiter und übertrifft somit die traditionelle Datenanalyse. Mithilfe der analysierten Daten können optimale Preispunkte unter allen wichtigen Bedingungen vorhergesagt werden. [32]

Umsetzung, Problemstellung und Lösungsansätze

Formen und Einflussfaktoren auf das Digital Dynamic Pricing

Digital Dynamic Pricing weist verschiedene Formen auf, die entweder einzeln oder in Kombination von Marktwettbewerbern verwendet werden können. Hierbei ist es essenziell, dass die Wettbewerber ein vorab definiertes Ziel verfolgen, um eine für sie geeignete Strategie zu identifizieren.

Im Folgenden werden diese Formen, darunter die zeitbasierte, segmentierte, regelbasierte oder anhand spezifischer Kriterien angepasste Preisgestaltung, und deren Eigenschaften genauer betrachtet.

Segmentierte oder personalisierte Preisgestaltung

Die Preissegmentierung legt den Fokus auf die individuellen Kundenbedürfnisse, wobei der Preis je nach Zahlungsbereitschaft verschiedener Kundensegmente variiert. Kunden werden in Gruppen unterteilt, beispielsweise in solche, die häufig einkaufen und ein höheres Haushaltseinkommen haben im Vergleich zu Kunden, die vorwiegend Sonderangebote und Rabatte nutzen. Für bestimmte Kunden können andere Faktoren wie schneller Versand oder hohe Produktqualität über den Preis entscheiden. Die Zahlungsbereitschaft kann erheblich schwanken, wodurch einige Kunden von günstigeren Angeboten oder häufigeren Coupons profitieren. Jedoch kann eine nicht transparente Preisgestaltung potenziell zu Unzufriedenheit bei den Kunden führen.

Zusätzlich wird bei der personalisierten Preisgestaltung der Preis auf individueller Ebene angepasst, basierend auf dem Verhalten, den Präferenzen und dem Kaufverhalten einzelner Kunden. Dieser Ansatz nutzt Datenanalyse und Kundenprofile, um ein individualisiertes Preisangebot zu schaffen. Durch die Preise passend zu den individuellen Bedürfnissen und Vorlieben anzupassen, wird eine personalisierte Erfahrung geschaffen, die die Kundenbindung fördern kann. [5]

Zeitbasierende Preisgestaltung (Time-based Pricing)

Time-based Pricing ist eine Form der dynamischen Preisgestaltung, bei der Unternehmen die Preise ihrer Produkte oder Dienstleistungen in Echtzeit anhand von Zeitfaktoren anpassen. Dies kann verschiedene Aspekte umfassen, zu denen Spitzen- und Nebenzeiten, Saisonalität, Tageszeiten, Wochentage und besondere Ereignisse. Ziel ist es, die Preise an die fluktuierende Nachfrage und Marktbedingungen anzupassen. Beispiele hierfür sind höhere Preise zu Spitzenzeiten oder an Wochenenden sowie saisonale Preisanpassungen. Um das Vertrauen der Kunden zu wahren, müssen Unternehmen jedoch sicherstellen, dass solche Preisänderungen transparent und fair kommuniziert werden. Zudem weist zeitbasierte Preisgestaltung folgende Eigenschaften auf:

1. Angebot/Verfügbarkeit: Die Verfügbarkeit eines Produkts oder einer Dienstleistung zu einem bestimmten Zeitpunkt kann sich auf den Preis auswirken. Hotels und Fluggesellschaften haben beispielsweise begrenzte Kapazitäten und passen ihre Preise an die verfügbare Menge an.

2. Attribut/Funktionen: Spezifische Merkmale eines Produkts oder einer Dienstleistung können den Preis beeinflussen. Beispielsweise kann bei Software as a Service (SaaS) ein umfangreicheres Preismodell mit mehr Funktionen oder besseren Support verbunden sein.

3. Nachfrage: Preise reagieren auf Veränderungen in der Kundennachfrage. Wichtig ist es, die Nachfrage zu verschiedenen Zeiten (z. B. Haupt- und Nebensaison) zu analysieren und entsprechende Preisänderungen vorzunehmen.

4. Kauf-/Nutzungszeitpunkt: Der Zeitpunkt des Kaufs bzw. der Nutzung beeinflusst ebenfalls den Preis. Dadurch können Kino- oder Theaterkarten an Wochentagen günstiger sein als am Wochenende.

5. Kanal: Der Vertriebsweg, über den ein Kunde ein Produkt oder eine Dienstleistung erwirbt, kann den Preis beeinflussen. Bei Online-Plattformen können sich die Preise von denen in physischen Geschäften unterscheiden.

6. Kundenprofil: Preisstrategien können auch auf spezifische Kunden oder Kundengruppen zugeschnitten sein. Unternehmen können zum Beispiel treue Kunden mit Rabatten belohnen oder Premium-Kunden besondere Preisstrukturen anbieten. [6][7]

Regelbasierte Preisgestaltung

Unter regelbasierter Preisgestaltung wird in der dynamischen digitalen Preisgestaltung die Verwendung von vordefinierten Algorithmen oder Regeln verstanden, um Preisanpassungen systematisch, automatisch und flexibel vorzunehmen. Unternehmen entwickeln spezifische Richtlinienpakete, die verschiedene Faktoren wie Nachfrage, Wettbewerb und Zeit einbeziehen. Diese regelbasierten Systeme ermöglichen Preisanpassungen in Echtzeit und ermöglichen es Unternehmen, zügig auf sich ändernde Marktbedingungen zu reagieren. Die Überwachung des Wettbewerbs ist ein wesentlicher Bestandteil, um wettbewerbsfähige Preise aufrechtzuerhalten. Transparenz und ethische Grundsätze sind entscheidend, um das Vertrauen der Kunden zu wahren und sicherzustellen, dass die Preise fair und nachvollziehbar sind. [8]

Maschinelles Lernen und KI Pricing

Maschinelles Lernen (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) spielen im digitalen dynamischen Pricing eine entscheidende Rolle, da sie fundierte Analysen großer Datenmengen ermöglichen. Diese Technologien erlauben es Unternehmen, Preise auf der Basis von erkannten Mustern, Kundennachfrage und Markttrends intelligent anzupassen. ML-Algorithmen tragen zur Prognose kommender Marktveränderungen bei und helfen bei der Entwicklung personalisierter Preisstrategien. KI-Systeme ermöglichen es, Preise praktisch in Echtzeit zu aktualisieren, um sowohl auf Wettbewerbsbewegungen als auch auf Veränderungen im Verbraucherverhalten prompt reagieren zu können. Der Einsatz von ML und KI birgt jedoch auch Verantwortung: Es gilt, bei der Preisbildung Transparenz und Fairness zu wahren und stets Datenschutzrichtlinien zu beachten, um das Vertrauen der Kunden nicht zu gefährden. [5]

Auktionsbasierte Preisgestaltung

Im digitalen dynamic Pricing wird die auktionsbasierte Preisgestaltung verwendet, um Preise in Echtzeit zu bestimmen, die vom Angebot und der Nachfrage abhängen. Durch aktive Gebote der Teilnehmer werden die Preise bei dieser Methode festgelegt, was eine direkte Anpassung an das Marktgeschehen ermöglicht. Es gibt verschiedene Arten von Auktionsmodellen, die spezifische Mechanismen für unterschiedliche Verkaufsszenarien und strategische Preisfindung zur Verfügung stellen. Dazu gehören die klassische englische Auktion, die fallende holländische Auktion und die Vickrey-Auktion mit ihrem verdeckten Bietsystem.

Durch das transparente Auktionsverfahren, welches die Gebote öffentlich einsehbar macht, werden Informationen effizient verbreitet und eine faire Preisgestaltung unterstützt. Teilnehmer können durch dynamisches Bieten ihre Gebote in Echtzeit anpassen, um die neuesten Informationen zu berücksichtigen. Durch Online-Plattformen wurde die Reichweite von Auktionen vergrößert, und Verkäufer sowie Käufer haben unabhängig von ihrem Standort Zugang zum globalen Markt. Die auktionsbasierte Preisgestaltung ist insgesamt eine flexible und marktorientierte Methode, um wettbewerbsfähige Preise zu ermitteln. [2]

Herausforderungen und Kritikpunkte

Die Einführung dynamischer Preisgestaltung in der digitalen Welt stellt sowohl Verbraucher als auch Unternehmen vor eine Vielzahl von Herausforderungen. Die öffentliche Wahrnehmung dieser Preisstrategien stellt eine bedeutende Herausforderung dar. In öffentlichen Diskussionen werden oft verschiedene Formen von dynamischem Pricing vermischt, was zu Verwirrung führt und eine differenzierte Betrachtung der Vor- und Nachteile erschwert. Dieses Preismodell wird häufig kritisch betrachtet, was darauf hinweist, dass noch erheblicher Aufklärungsbedarf besteht, um eine sachliche Diskussion und Analyse zu ermöglichen.

Außerdem erweist sich die praktische Anwendung der dynamischen Preisgestaltung aufgrund ihrer Komplexität als herausfordernd. Es existieren unterschiedliche Ansätze und Definitionen, was es schwierig macht, ein einheitliches Verständnis und eine einheitliche Anwendung zu erreichen. Unternehmen müssen eine klare Strategie entwickeln, die den gesetzlichen Anforderungen entspricht und von den Kunden als fair empfunden wird.

Der Datenschutz stellt einen weiteren kritischen Punkt dar. Die dynamische Preisgestaltung erfordert einen umfassenden Zugang zu Kundendaten, um Preise effektiv an das Verhalten und die Vorlieben der Verbraucher anzupassen. Dies wirft Fragen zum Datenschutz und zur Privatsphäre auf, die insbesondere in der EU unter die strenge Regulierung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) fallen. Es ist unerlässlich, dass Unternehmen sicherstellen, dass diese den rechtlichen Rahmen einhalten, sondern auch das Vertrauen der Verbraucher in Bezug auf ihre persönlichen Daten wahren.

Die personenbezogene Preisdifferenzierung ist eine besonders sensible Angelegenheit im Kontext der dynamischen Preisgestaltung. Obwohl die Absicht darin besteht, die Preise an die individuelle Zahlungsbereitschaft des Käufers anzupassen, könnten solche Praktiken als diskriminierend empfunden werden oder gegen das Diskriminierungsverbot verstoßen. Zudem wird häufig die Frage nach dem gesellschaftlichen Ansehen gestellt, da individuelle Preisanpassungen bei den Konsumenten den Eindruck von Ungerechtigkeit und Manipulation erwecken könnten.

Es ist offensichtlich, dass die effektive Nutzung von dynamischen Preismodellen in einer zunehmend digitalisierten Handelslandschaft von der richtigen Balance zwischen gewinnorientierten Strategien und der Akzeptanz der Verbraucher abhängt. [2][9]

Ethikrichtlinien und Datenschutzmaßnahmen

Die Umsetzung digitaler dynamischer Preisgestaltung ist ein komplexer Prozess, der nicht ausschließlich technische und finanzielle Überlegungen veranlasst, sondern auch die Berücksichtigung ethischer Richtlinien und Datenschutzmaßnahmen erfordert. Unternehmen sind verpflichtet, solche Praktiken sorgfältig zu gestalten, um eine faire, transparente und ethische Nutzung dieser Preisstrategie sicherzustellen. Zu den ethischen Richtlinien gehört die Verpflichtung zur Transparenz gegenüber den Kunden, indem sie darüber informiert werden, dass Preise dynamisch sind und auf bestimmten Algorithmen basieren können. Ebenso bedeutsam ist es, vor der Erhebung und Nutzung personenbezogener Daten die Einwilligung der Kunden einzuholen und diese Daten zu anonymisieren, um die Privatsphäre der Verbraucher zu schützen.

Darüber hinaus müssen schützende Sicherheitsmaßnahmen implementiert werden, um Kundendaten vor unbefugtem Zugriff zu schützen und Praktiken zu vermeiden, die als diskriminierend angesehen werden könnten, wie etwa die Änderung von Preisen aufgrund sensibler Kriterien wie Geschlecht oder ethnische Zugehörigkeit. Datenschutzmaßnahmen erfordern, dass Unternehmen lokale und internationale Gesetze, wie beispielsweise die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der Europäischen Union, respektieren und Vorschriften zum Umgang mit personenbezogenen Daten einhalten. Dazu gehört die Gewährleistung eines angemessenen Schutzes personenbezogener Daten und eine transparente Kommunikation darüber, wie und warum Verbraucherdaten erhoben, verarbeitet und genutzt werden.

Diese Maßnahmen sind essenziell, um rechtliche Anforderungen zu erfüllen und um das Vertrauen der Verbraucher aufzubauen, langfristige Kundenbeziehungen zu stärken und den Geschäftserfolg zu fördern. Ein intelligenter Ansatz für die digitale dynamische Preisgestaltung, der sowohl ethische als auch Datenschutzaspekte berücksichtigt, kann dazu beitragen, das Image eines Unternehmens als verantwortungsbewusster Akteur auf dem Markt zu stärken und gleichzeitig Vertrauen und vorteilhafte Beziehungen zu Kunden zu fördern. [10] [11]

Strategien zur Kundenkommunikation

Aus Unternehmenssicht erscheint die digitale dynamische Preisgestaltung als eine attraktive Methode, um die Gewinne zu optimieren und eine bedeutende Rolle im Wettbewerb zu spielen. Für Käufer allerdings können dynamische Preise gemischte Gefühle auslösen. Aus der Sicht des Kunden kann die dynamische Preisgestaltung, besonders wenn sie auf den einzelnen Kunden zugeschnittene Preise umfasst, als unfair und diskriminierend wahrgenommen werden. Um diesen negativen Gefühlen entgegenzuwirken, sollten Unternehmen in der Lage sein, die Gründe für Preisunterschiede klar und verständlich zu kommunizieren. Darüber hinaus ist es wichtig, dass Unternehmen ihre Preise nicht zu häufig ändern, um das Vertrauen der Kunden nicht zu untergraben. [18]

Die Treue und Loyalität der Kunden ist von großer Bedeutung und kann durch die dynamische Preisgestaltung gefährdet sein. Es gab in der Vergangenheit Vorfälle, wo Stammkunden im Vergleich zu Neukunden als Bestrafung ihrer Treue höhere Preise bezahlen mussten. Unternehmen sollten darauf achten, dass ihre Stammkunden nicht durch solche Preisunterschiede abgeschreckt und sich benachteiligt fühlen. [19]

Um die Beziehung zu Stammkunden zu stärken, bieten Unternehmen diesen Kunden Treueboni in Gestalt von Coupons oder Rabatten an. [20]

Anwendungsbeispiele

Um die Vielfalt der Anwendungsbereiche von Digital Dynamic Pricing zu veranschaulichen, werden im folgenden Abschnitt Beispiele aus ausgewählten Branchen und deren spezifische Anwendungsweisen dynamischer Preisgestaltung vorgestellt.

E-Commerce - Amazon im E-Commerce:

Amazon ist einer der größten E-Commerce Plattformen und verzeichnet im Jahr 2022 mehr als 310 Millionen Kunden sowie einen geschätzten Umsatz von ca. 730 Milliarden US-Dollar auf. [21]

Amazon setzt auf die Strategie der dynamischen Preisgestaltung und analysiert die gesammelten Daten zu Faktoren wie dem Kaufverhalten der Kunden, Aktivitäten der Konkurrenten und eigenen Gewinnspannen, um den optimalen Preis zu identifizieren. Im Jahr 2016 konnte Amazon mit dieser Strategie ihre Gewinne um ungefähr 25 % erhöhen. Ein hervorstechendes Merkmal der Preisgestaltung von Amazon ist die hohe Frequenz der Preisänderungen bei ihren Produkten, welche durchschnittlich auf etwa alle 10 Minuten geschätzt wird. [22][23]

Flüge und Hotels in der Reisebranche (Dienstleistungssektor)

Eines der ersten Einsätze der dynamischen Preisgestaltung findet sich in der Flugindustrie wieder. Hierbei wurden Ticketpreise gemäß ihrer Nachfrage, Saisonzeit und verfügbaren Plätzen dynamisch bestimmt. Im aktuellen digitalen Zeitalter haben sich die Technologien der digital dynamischen Preisgestaltung entwickelt und nun fließen mehr Faktoren in der Preisbestimmung der Ticketpreise ein. Einige dieser gesammelten Daten sind beispielsweise Browser Suchverhalten, Kaufmuster, Gerätetyp des Nutzers. [13][23]

Ebenso wie die Algorithmen der Fluggesellschaften basieren die Preismodelle der Hotelbranche auf dem Buchungszeitraum in Kombination mit der Saison, der Verfügbarkeit von Hotelzimmern und der Nachfrage. Heutzutage nutzen fortgeschrittene Algorithmen zusätzliche Daten wie Informationen zu Veranstaltungen in der Nähe, Angaben über Konkurrenten oder auch lokale Wettervorhersagen. [23]

Uber im Dienstleistungssektor:

Als einer der frühen und bedeutenden Akteure im Bereich des Ridesharing-Markts macht sich Uber die dynamische Preisgestaltung ebenfalls zunutze. Uber nutzt Algorithmen, um den Preis einer Fahrt anhand von Faktoren wie der Abhol- und Fahrtzeit, dem Abholort und der aktuellen Nachfrage festzulegen. Mit steigender Nachfrage nach Uber in bestimmten Regionen steigt auch die Vergütung für Uber-Fahrer. [23][24]

Chancen und Risiken des Digitalen Dynamischen Pricings

Vorteile und Chancen des Digital Dynamic Pricing

• Ein relevanter Vorteil der digitalen dynamischen Preisgestaltung ist der Überblick über den Markt. Um ein Produkt im Markt anbieten zu können ist es von Bedeutung alles über den Markt zu wissen. Dabei spielen vor allem Informationen über aktuelle Trends, Kosten anderer gleichwertiger Produkte und allgemeine Kundenverhalten eine große Rolle. Mit einem System der digitalen Preisgestaltung kommen diese Daten zum Vorschein. Mit dem gesammelten Wissen erhöhen sich die Chancen die Wettbewerbsfähigkeit immens zu steigern und sich einen Vorteil gegenüber den Konkurrenten zu erschaffen. [25][26]

• Die dynamische Preisgestaltung ist auf Gewinnmaximierung ausgerichtet und zielt darauf ab, den höchstmöglichen Preis zu ermitteln, den Kunden unter Berücksichtigung der aktuellen Marktsituation zu zahlen bereit sind, während gleichzeitig die Verkaufszahlen gesteigert werden sollen. [26][27]

• Ein schnelllebiger Markt ist heutzutage weit verbreitet und erfordert von Unternehmen eine hohe Flexibilität, um effektiv auf Marktveränderungen reagieren zu können. Die Nutzung von Daten aus dynamischen Preisgestaltungssystemen unterstützt eine rasche Anpassung an Marktveränderungen. [27]

• Hohe Lagerbestände können mithilfe der Algorithmen verhindert werden, indem die Preise nicht lediglich in Abhängigkeit vom Markt und Kunden, sondern auch dem aktuellen Lagerbestand bestimmt und berechnet werden. Somit lassen sich unverkaufte Waren, die zusätzlich höhere Lagerkosten verursachen, vermeiden. [27]

• Die umfangreiche Marktanalyse unterstützt bei der Verwaltung des Lagers, wobei genau ermittelt werden kann, welche Menge eines Produktes am Markt nachgefragt wird. [26]

Nachteile und Risiken des Digital Dynamic Pricing

• Eine gute Kundenbindung aufzubauen ist das Ziel jedes Produktanbieters. Dabei spielt die Kundenzufriedenheit eine entscheidende Rolle. Diese kann jedoch durch dynamische Preisgestaltung potenziell gefährdet werden. Kunden könnten sich benachteiligt und verärgert fühlen, sofern sie ein Produkt zu einem „falschen“ Zeitpunkt zu einem höheren Preis kaufen. Dies könnte in Feindseligkeit gegenüber dem Unternehmen münden. [26]

• Das System kann eventuell durch erfahrene Kunden ausgetrickst werden. So könnten Kunden mit angemessenen Methoden und Hilfsmitteln dafür sorgen, dass sie von den niedrigsten Preisen profitieren. Ein Beispiel hierfür ist ein Nutzer, der seinen Flug über einem VPN aus einem anderen Land auf einem Gerät mit einem älteren Betriebssystem bucht. [26]

• Die Implementierung und Verwaltung eines solchen Systems kann sich als komplex und fehleranfällig herausstellen, weshalb eine Expertise notwendig ist. Falsch eingestellte Variablen können dem Unternehmen schon Verluste einbüßen. [25] [27]

• Die dynamische Preisgestaltung kann einen „Price War“ auslösen von denen die Anbieter durch eine automatische Anpassung unter Umständen nicht einmal Bescheid wissen. Dies hat zur Folge, dass sich die Gewinnmargen eines Produktes durch häufiges Unterbieten stark minimieren. [25]

Ethik und Datenschutz

In den vorherigen Kapiteln wurde eine mögliche „Preisdiskriminierung“ aus der Sicht des Kunden bei Bestimmung individueller Preisen besprochen. Die Preisdiskriminierung bei der dynamischen Preisgestaltung ist jedoch ein umstrittenes Thema. Eine eindeutige Preisdiskriminierung liegt dann vor, sobald der Produktpreis durch das Geschlecht, der ethnischen Herkunft oder der religiösen Glaubensrichtung des Kunden angepasst wurde. In einigen Ländern ist dies Illegal und abgesehen davon auch ethisch verwerflich. [20]

Das Thema um die Legalität der dynamischen Preisgestaltung ist immer noch aktuell und umstritten. Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) befasst sich mit dem Umgang persönlicher Daten. Nach der DSGVO handelt es bei der dynamischen Preisgestaltung um ein legales Vorgehen. Denn die Systeme analysieren allgemeine Marktumstände und -verhalten und gehen nicht auf die persönlichen Daten eines Nutzers ein um genau diesem Kunden einen Preis zu setzen. [28]

Fazit und Zukunftsaussichten

Zusammenfassung der bedeutsamen Erkenntnisse

Digital Dynamic Pricing ist eine fortschrittliche Methode der Preisgestaltung im digitalen Zeitalter, die auf Echtzeitdaten, künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen, Datenanalyse und Big Data basiert. Unternehmen passen dynamisch ihre Preise an die Marktanforderungen an und nutzen verschiedene Modelle wie segmentierte Preisgestaltung und zeitabhängiges Pricing. KI und Maschinelles Lernen spielen eine Schlüsselrolle, um das Kundenverhalten zu prognostizieren und Preise zu optimieren. Datenanalyse und Big Data ermöglichen es, umfangreiche Informationen zu verarbeiten. Die Umsetzung erfolgt in Form von segmentierter, zeitbasierter, regelbasierter und auktionsbasierter Preisgestaltung. Zu den Herausforderungen zählen ethische Bedenken, Datenschutz und die Anpassung an rechtliche Rahmenbedingungen. Eine transparente Kommunikation und Kundenbindung durch Treueprogramme sind für den Erfolg unerlässlich. Erfolgreiche Anwendungsbeispiele finden sich in Sektoren wie E-Commerce, Reisen und Dienstleistungen. Der Ausblick unterstreicht die Notwendigkeit einer ausgewogenen Integration ethischer Richtlinien, Datenschutzmaßnahmen und einer kontinuierlichen Anpassung an rechtliche Rahmenbedingungen für eine verstärkte Konsumentenbindung und erhöhte Effizienzsteigerung.

Ausblick auf zukünftige Entwicklungen

Die digitale dynamische Preisgestaltung wird angesichts ihrer Potenziale voraussichtlich weiter an Bedeutung gewinnen. Zukünftige Entwicklungen könnten sich auf die verstärkte Berücksichtigung von ethischen Richtlinien und Datenschutzmaßnahmen konzentrieren, um das Vertrauen der Verbraucher zu festigen. Eine kontinuierliche Anpassung an rechtliche Rahmenbedingungen bleibt entscheidend, während gleichzeitig innovative Technologien eine Steigerung der Effizienz und Flexibilität dieser Geschäftspraxis bewirken dürften.

Literaturnachweis

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[15] o.A. (2021). So funktioniert dynamische Preisgestaltung: Wie Big Data die Preisoptimierung vorantreibt. - https://7learnings.com/de/blog/so-funktioniert-dynamische-preisgestaltung/, zuletzt geprüft am 01.12.2023.

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[17] Ángela de la Vieja (2020). Big Data und Preisfestlegung: Wie Sie den besten Preis für Ihre Produkte finden. - https://www.minderest.com/de/blog/2020/01/14/big-data-und-preisfestlegung-wie-sie-den-besten-preis-f%C3%BCr-ihre-produkte-finden, zuletzt aktualisiert am 01.12.2023, zuletzt geprüft am 01.12.2023.

[18] Łepkowska, A. (2023). Dynamic Pricing erklärt: Alles, das Sie über dynamische Preisgestaltung wissen müssen. https://dealavo.com/de/dynamische-preisgestaltung-als-preisstrategie/, zuletzt aktualisiert am 26.11.2023, zuletzt geprüft am 01.12.2023.

[19] Kleinknecht, J. (2023). Dynamic Pricing: schlau oder unfair? https://conversionboosting.com/article/dynamic-pricing-schlau-oder-unfair_17502/, zuletzt aktualisiert am 01.12.2023, zuletzt geprüft am 01.12.2023.

[20] Escobal, A. (2022). The Ethics of Dynamic Pricing: The Good, the Bad, and the Ugly - https://phiture.com/mobilegrowthstack/the-ethics-of-dynamic-pricing-the-good-the-bad-and-the-ugly/, zuletzt geprüft am 01.12.2023.

[21] O'sullivan, A. (2022). Amazon-Marktplatz-Statistik 2022 - https://www.edesk.com/de/blog/amazon-statistik/, zuletzt geprüft am 01.12.2023

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[27] Krzysztof S.(2020). The Pros and Cons of Dynamic Pricing: What You Need to Know - https://nexocode.com/blog/posts/pros-and-cons-of-dynamic-pricing/, zuletzt aktualisiert am 10.08.2022, zuletzt geprüft am 01.12.2023.

[28] Thomas, N (2023). Zur Rechtslage von Repricing in Deutschland - Ist ein dynamischer Preis legal? - https://www.beny-repricing.de/ist-dynamisches-pricing-legal/, zuletzt geprüft am 01.12.2023.

[29] Rogator. (18. Mai, 2021). Welche Bedeutung hat Dynamic Pricing Ihrer Meinung nach für den derzeitigen und künftigen stationären Handel?¹ [Graph]. In Statista. Aufgerufen am 12. Dezember 2023, von https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1239963/umfrage/bedeutung-von-dynamic-pricing-fuer-den-stationaeren-handel-nach-handelsexperten/, zuletzt geprüft am 31.12.2023

[30] Chauhan, N. S. (03.05.2023). Price Optimisation using Dynamic Pricing and Machine Learning. Aufgerufen am 30.12.2023 von https://www.theaidream.com/post/price-optimisation-using-dynamic-pricing-and-machine-learning, zuletzt geprüft am 31.12.2023

[31] Jiang, R., Li, Y. (14.01.2020). Dynamic pricing analysis of redundant time of sports culture hall based on big data platform. Pers Ubiquit Comput 24, 19–31 (2020). https://doi.org/10.1007/s00779-019-01264-7

[32] Cyntra (12.10.2023). Mastering the Market: Harnessing Big Data and AI for Dynamic Pricing Strategies. Aufgerufen am 30.12.2023, von https://www.linkedin.com/pulse/mastering-market-harnessing-big-data-ai-dynamic-pricing-strategies/, zuletzt geprüft am 31.12.2023