Dynamic Pricing im Handel: Neue Tools mit KI

Einsatz von KI alarmiert Wettbewerbshüter

Zudem ruft der vermehrte Einsatz von Pricing-Lösungen auf Basis von künstlicher ­Intelligenz die Wettbewerbshüter auf den Plan. Die Monopolkommission, ein Beratungsgremium der Bundesregierung, warnt vor abgesprochenen Preisanpassungen durch IT-Lösungen. Im Webhandel erfolge die Preissetzung zunehmend über Algorithmen, heißt es im Hauptgutachten der Kommission vom Juli dieses Jahres. Diese Preisalgorithmen könnten jedoch die koordi­nierte Anpassung von Preisen automatisieren, indem sie ihre Preise selbstlernend an die von Wettbewerbern anglichen. Preisabsprachen seien deswegen einfacher und unauffälliger möglich als zuvor.
Die Kommission empfiehlt, Verbraucherschutzverbänden das Recht einzuräumen, künftig eine kartellrechtliche Untersuchung bestimmter Sektoren initiieren zu können. Außerdem sollten ihrer Meinung nach IT-Dienstleister, die solche Algorithmen entwickeln, ­einer weitreichenden Haftung unterliegen.

Justizminister der Länder fordern Gesetz

Auch die Justizminister der Länder wollen Online-Händler per Gesetz zu mehr Transparenz beim Einsatz von Tools zur Preisgestaltung verpflichten. In einem ­Beschlussvorschlag von acht Landesministern heißt es, für Angebote, deren Preis durch den Einsatz von Algorithmen personalisiert würden, solle ein "transparentes Preisschild" eingeführt werden. Dieses soll dem Verbraucher zeigen, dass hier ein persönlicher Preis für den individuellen Nutzer errechnet wurde.
Der Handelsverband Deutschland (HDE) hingegen fordert, auf weitere Informations­pflichten für Händler zu verzichten, die in der Praxis nur schwer umsetzbar seien und die Freiheit der Händler zur ­dynamischen Preisgestaltung untergraben könnten. "Die Autonomie des Unternehmens, den Preis selbst festzulegen, darf als elementarer Bestandteil einer freien Wirtschaftsordnung nicht angetastet werden", heißt es in einer Stellungnahme des HDE.

Selbstlernende Algorithmen werden den Ton angeben

Was auch immer die Politik künftig ­beschließen könnte - abschaffen lassen sich dynamisch generierte Preise wohl nicht mehr. Gleichzeitig steht die Entwicklung erst am Anfang, die Systeme werden immer leistungsfähiger und ausgeklügelter.
Die erste Stufe der automatisierten Preisgestaltung waren sogenannte Repricing-Tools, die bis heute vor allem auf Marktplätzen wie Amazon und eBay zum Einsatz kommen. Sie haben in erster Linie zum Ziel, die Preise der Wettbewerber im Auge zu behalten und den eigenen Preis entsprechend anzupassen.
Die zweite Stufe umfasst regelbasierte Lösungen, die in der Lage sind, eine Vielzahl vorab festgelegter unternehmenseigener Pricing-Regeln automatisiert umzusetzen. Dabei werden teilweise aus vorliegenden Kundendaten Vorhersagen über das Kaufverhalten in der Zukunft abgeleitet. "Predictive Analysis" heißt der Fachbegriff dazu.

Preisänderungen nach Tag und Uhrzeit

Die dritte Stufe umfasst den Einsatz von Machine Learning und künstlicher Intelligenz. Hierbei liegen Leistungskennzahlen des Unternehmens ­zugrunde, nach denen die Preisgestaltung optimiert werden soll. Das kann eine ­Gewinn- oder Umsatzmaximierung, eine Frequenz- oder eine Warenbestandsoptimierung sein. Der Preisalgorithmus lernt dann nach und nach für jeden einzelnen Artikel, welcher Preis zu erzielen ist. Dabei fließen auch Daten wie Wetter, Feiertage oder Tageszeiten mit ein. Werden diese Preise mit den verfügbaren Daten eines einzelnen Online-Shoppers wie etwa Daten zu seinem Standort oder dem verwendeten Gerät verknüpft, bekommt er seinen ganz persönlich errechneten Preis angezeigt.
Diese dritte Stufe ist allerdings noch nicht so weit verbreitet. Am häufigsten sind derzeit Preisveränderungen nach Tageszeit und Wochentagen zu beobachten. So senkten die Autozubehör-Shops Tirendo.de und ATU.de der Marktwächter-Studie zufolge während einer Aktionswoche regelmäßig am Nachmittag die Preise, um sie am folgenden Vormittag wieder anzuheben.

Einige Produkte billiger, mehrere deutlich teurer

Auffällig ist auch die Strategie der Online-Apotheken Docmorris und Sanicare. Sie senkten den Preis für einige Produkte, ­erhöhten ihn aber gleichzeitig für eine größere Zahl anderer Produkte. Prinzipiell lassen sich auf diese Weise relativ leicht höhere Preise erzielen: Wenn etwa zwei häufig nachgefragte Produkte wie Erkältungsmittel billiger werden, können Artikel, die erfahrungsgemäß oft zeitgleich bestellt werden, teurer werden. Der Kunde wird noch immer das Gefühl haben, er habe insgesamt günstig bestellt, da er selten die Preise für alle Produkte vergleicht.
Die stationären Händler rüsten sich ebenfalls längst für die Zukunft: Im Januar hat die Parfümeriekette Douglas eine eigene Abteilung für Preis­gestaltung geschaffen. Seit Herbst ist die Pricing-Lösung des Software-Herstellers Revionics dort im Einsatz. Doch darüber reden will auch Douglas nicht.



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