Dynamic Pricing / dynamische Preisgestaltung

E-Commerce setzt auf neue Konzepte im Marketing und auf altbewährte Verkaufsstrategien. Für die Vermarktung von Produkten gibt es die statische und die dynamische Preisgestaltung. Letztere erlaubt die Anpassung der Preise an die aktuelle Marktsituation und findet auch mehr und mehr im Onlinehandel eine erfolgreiche Umsetzung.
Entscheidend für Unternehmen ist es, die Konkurrenz zu kennen und eine starke Preisstrategie zu entwickeln, um sich langfristig auf dem Markt zu behaupten. Im Internet sind die Möglichkeiten wesentlich umfangreicher. Gleichzeitig steht die geeignete Software zur Verfügung, durch die automatisch und algorithmisch gesteuert eine regelmäßige Preisanpassung möglich ist.

Die Vermarktung von Produkten und Dienstleistungen benötigt eine genaue Kenntnis des Marktes und der allgemeinen Wirtschaft. Das Vorhaben, Produkte in den Kosten zu gestalten, erfordert zwar die Abwägung in Hinblick auf die Produktionskosten, die Gebühren und die Marktoptionen, das genügt jedoch noch nicht, wenn die Konkurrenz ihre Preise verändert und deutlich unter dem eigenen Angebot liegt. Selbst der Verkauf von Produkten, die unter dem aktuellen Marktwert liegen und einen zunächst guten Absatz verbuchen, bringt Verluste ein. Daher kann die dynamische Preisgestaltung eine Option sein, um sich auf dem Markt und in Hinblick auf Angebot und Nachfrage zu behaupten.

Dynamic Pricing ermöglicht eine flexible und stets bewegliche Anpassung der Preise an die jeweilige Marktsituation, durch die der Absatz gesteuert und erhöht werden kann. Gerade in der heutigen Zeit der digitalen Vermarktung und im E-Commerce-Bereich stehen wesentlich mehr Informationen und Vergleichsmöglichkeiten zur Verfügung, durch die Rückschlüsse auf alle Preisfaktoren, auf die Konkurrenz und auf das Kundenverhalten möglich sind. Gleichzeitig kann durch Automatisierung der Aufwand erheblich verkleinert werden.

Viele Unternehmen setzen mittlerweile bei der Preisstrategie auf moderne KI-Technologie. Eine Dynamic Pricing Software dient dazu, ein systemgestütztes Pricing zu gestalten, entsprechend mit einer Analyse von Angebot und Nachfrage, des Lagerbestandes, der Wettbewerbspreise, der Preisgrenzen, der Saisonalität und weiterer Faktoren die Marktlage besser zu überblicken und so auch mitzubestimmen. Durch Algorithmen und die teilautomatische oder vollautomatische Anpassung ist eine Reaktion auf wichtige Einflussfaktoren in Echtzeit möglich, mit einer schnellen Optimierung. Dazu ist mit Hilfe der KI der Lernprozess gewährleistet, so dass die Berechnung der Preise sehr detailliert und flexibel für gut laufende Artikel und weniger wettbewerbsrelevante Produkte stattfindet.

Grundsätzlich sind Händler und Hersteller frei in der Preisfestlegung und haben das Recht, sich gegenseitig zu unterbieten. Werden dazu Daten gesammelt, die Aufschluss über Preise, Websitebesuche, Klickverhalten, Validität und Kaufinteresse geben, ist eine Anpassung komplex möglich, wodurch auch kontrollierte Preisdifferenzen der Fall sind.

Der Vergleich zur festen oder statischen Preisgestaltung gegenüber dem Dynamic Pricing ist schnell gemacht. Bei der statischen Gestaltung geht es um Einzelhändler, die einen festen Preispunkt für jedes ihrer Produkte festlegen und diesen zur Kundengenerierung über einen längeren Zeitraum beibehalten. Bekannte Beispiele sind tägliche Niedrigpreis-Händler. Zwar verändert sich das Marktgeschehen auch hier täglich, die Händler setzen jedoch auf den niedrigen Preis als Verkaufsstrategie. Dafür fallen bei diesen Angeboten oftmals Rabatte oder Sonderangebote weg. Schwieriger wird die statische Preisstrategie bei steigenden Fixkosten oder hohen variablen Kosten, die ausgeglichen werden müssen, um keine Verluste zu erzielen.

Die dynamische Preisgestaltung ist in der Praxis regel-, kunden- und zeitbasierend und setzt daneben auf Angebot und Nachfrage. Die ökonomische Basis der Preisdifferenzierung ist durch eine uneinheitliche Zusammensetzung der Käuferbedürfnisse in ihrer unterschiedlichen Zahlungsbereitschaft und durch das wechselnde und darauf reagierende Angebot der Konkurrenz gekennzeichnet. Daher findet größtenteils eine Einteilung der Kunden statt und die komplexere Bewertung der Wettbewerbssituation.

Die dynamische Strategie beinhaltet die regelmäßige Veränderung der Preise und die genaue Analyse des Marktes in Echtzeit. Ein bekanntes Beispiel hierfür ist die dynamische Preisgestaltung bei Amazon. Auf dem bekannten Onlinemarktplatz werden die Preise alle 15 Minuten neu bestimmt und revidiert. Möglich ist hier sogar, den Preis auf einzelne Kunden, Länder und Angebote festzulegen. Durch flexible Anpassungsprozesse ist nicht nur ein schnelleres Reagieren auf die Marktsituation möglich, sondern auch die Analyse und Optimierung, indem die Auswirkungen aller Änderungen nachvollziehbar sind.

Die dynamische Preisstrategie ist nicht neu, lässt sich jedoch mit modernen Mitteln und durch die zunehmende Digitalisierung besser umsetzen. Bekannt ist sie beispielsweise bei den Benzinpreisen, die innerhalb weniger Tage wechseln, wobei sich eine Tankstelle an die andere anpasst, das Angebot erhöht oder senkt. Im Onlinebereich gibt es Varianten, dass Käufer einen direkten Einfluss auf die Preisgestaltung haben oder diese von Verkäufern unabhängig vom Kunden dynamisch variiert werden.

Statische und dynamische Konzepte fördern, richtig angewendet, den Verkauf und die Gewinnmaximierung. Im Onlinebereich erweist sich die dynamische Variante jedoch zunehmend als bessere Verkaufstaktik. Ausgenommen davon sind Niedrigpreishändler, Verkäufer von alltäglichen Gebrauchsgegenständen oder Luxusanbieter, bei denen ein statischer Preis den Wert mit bestimmt. Auch im E-Commerce kann dann eine feste Preisgestaltung teilweise sinnvoll sein, um eine Marke zu etablieren. Häufiger zeigt sich jedoch, dass die Ausweitung auf das Internetangebot neue Strategien erfordert.

Dynamic Pricing orientiert sich ausschließlich am aktuellen Marktbedarf. Dabei werden die aktuellen Preise durch Algorithmen berechnet und mit dem Bezug zu weiteren Faktoren ständig erneuert. Die Anpassung richtet sich nicht nur nach Marktgeschehen und Konkurrenz, sondern im E-Commerce auch nach dem Verhalten der potentiellen Kunden.

Die automatische Veränderung der Preise ist dabei häufig sehr unauffällig. In Onlineshops sind Preissenkungen oder Erhöhungen für Kunden nicht immer sofort auf den ersten Blick zu erkennen. Sie hängen von Angebot und Nachfrage, vom Tag, von der Uhrzeit und der Konkurrenzbeobachtung ab und liegen manchmal im unteren Cent-Bereich. Möglich ist die Anpassung neben der Automatisierung durch Analysedaten, die über Cookies, Tracking und über den Traffic gewonnen werden. Onlinehändler können so genau nachvollziehen, was die Preisveränderung bewirkt, in welchem Zeitraum das Interesse steigt oder fällt und für welche Produkte sich Kunden am meisten interessieren.

Die Preisbestimmung hängt wiederum von mehreren Faktoren der Datenanalyse ab und ist im E-Commerce sehr vielseitig. Sie bezieht sich beispielsweise auf das Kaufverhalten, auf die Art der Akquisition und sogar auf das Gerät des Nutzers. Die Verwendung eines mobilen Geräts bei der Prüfung eines Angebots setzt voraus, dass die Person vor Ort ist und eine längere Preisrecherche wahrscheinlich nicht erfolgt. Daher erhält der Nutzer eines Smartphones ein etwas höheres Preisangebot als ein PC-Nutzer.

Im Onlinebereich lässt sich die flexible Preisgestaltung auf den Kunden direkt anwenden. So macht es einen Unterschied, ob dieser die Website eines Unternehmens aufruft oder über Preisvergleichsportale ein Angebot wahrnimmt. Miteinbezogen in die Preisfestlegung werden Kunden, die einen Erstkauf tätigen oder die bereits häufiger Produkte erworben werden. Auch das Suchverhalten spielt eine Rolle. Verbraucher, die Preise von teuren Smartphones vergleichen, erhalten teure Angebote, während Kunden, die in der unteren und mittleren Preiskategorie suchen, auf günstige Produkte treffen.

Entscheidend für die Preisveränderungen ist daher immer eine umfangreiche Datenanalyse, die auch sehr branchenspezifisch ausfällt und eigene Berechnungsschemata möglich macht. Bei der automatischen Verarbeitung der Daten entfällt der Personenbezug. Die Preisanpassung findet daher auf der Verarbeitung pseudonymisierter Daten statt, wobei Kunden immer die Möglichkeit eines Widerrufs haben. Ziel ist entsprechend nicht, die Kundenbeziehung durch individuelle Preise zu schädigen, sondern vielmehr individueller auf Kunden eingehen zu können.

Die dynamische Preisgestaltung ist dann erfolgreich, wenn sie dem Unternehmensziel entspricht und in der geeigneten Form eingesetzt wird. Zunächst ist damit immer eine Strategie gemeint, die den Preis für ein gleiches Produkt variiert. Die Verbreitung dieser Strategie im Onlinebereich basiert auf der zunehmenden Transparenz und Komplexität des Handels und Marktes, der besseren Datenerfassung und der vermehrten Nutzung künstlicher Intelligenz mit einer Preis- und Promotion-Optimierung.

So zeigen sich die verschiedenen Formen als:
  • Segmentierte oder personalisierte Preisgestaltung
  • Zeitbasierende Preisgestaltung
  • Regelbasierte Preisgestaltung
  • Maschinelles Lernen und KI Pricing

Bei der segmentierten Preisgestaltung steht der Kunde im Mittelpunkt. Der Preis variiert für verschiedene Kunden in Bezug auf ihre Zahlungsbereitschaft. Die Unterteilung erfolgt in Kundensegmenten, beispielsweise in Kunden, die häufiger einkaufen und ein höheres Haushaltseinkommen haben, und in Kunden, die oft Sonderangebote und Rabatte nutzen. Während für den einen Kunden andere Faktoren als der Preis zählen, so ein schneller Versand oder eine hohe Produktqualität, ist die Zahlungsbereitschaft bei dem anderen Kunden geringer, so dass dieser günstigere Angebote oder häufiger Coupons erhält. Ist die Preisgestaltung für den Kunden jedoch erkennbar, kann diese Unzufriedenheit auslösen.

Die zeitbasierende Preisgestaltung ist eine Methode, um Preise dann zu verändern, wenn eine schnellere Bereitstellung der Produkte oder Dienstleistungen gewünscht ist oder benötigt wird. Entsprechend verändern sich die Preise saisonal oder an Feiertagen und Wochenenden.

Bei der regelbasierenden Preisgestaltung werden Preise anhand einer festen Formel berechnet. Dabei wird eine Mindestmarge festgelegt oder die zeitnahe Anpassung an Konkurrenzprodukte. Die Verwaltung ist aufwendiger und teilweise manuell. Darüber hinaus basieren die Regeln der Berechnung auf Parametern, die zwar einfacher zu messen sind, jedoch wenig Aufschluss über das Kundenverhalten geben.

Ein Pricing, das auf maschinelles Lernen und KI-Technologie setzt, ermöglicht eine sehr flexible Preisoptimierung durch Automatisierung. Die Datenanalyse und die Messung der Preiselastizität sind darin inbegriffen. Letztere zeigt, wie sich die Nachfrage für Produkte verändert, wenn der Preis sinkt oder steigt.
Mit Automatisierung kann die gesamte Preisnachfragekurve modelliert werden. Die Algorithmen arbeiten sehr komplex und sind auch in der Lage, wesentlich mehr Einflussfaktoren zu berücksichtigen. Die modernsten Softwaresysteme werden durch fortschrittliche Prognosealgorithmen ergänzt, durch die eine sofortige Optimierung in Bezug auf die Unternehmensziele möglich ist.

Digitalisierung und die dazugehörige KI-Technologie begünstigt den Einsatz einer flexiblen Preisgestaltung. Um die Vorteile der dynamischen Preisgestaltung im E-Commerce zu nutzen, sind die Automatisierung und das dazugehörige maschinelle Lernen eine gute Lösung, da sowohl die Datenanalyse als auch die präzise Kalkulation möglich sind.
Hierbei werden kontinuierlich Daten gesammelt, ausgewertet und analysiert, was wiederum die Preisgestaltung verfeinert. Entscheidend ist die Nutzung von Echtzeitdaten, da viele Onlinehändler ihr Angebot nicht nur im eigenen Shop vermarkten, sondern auch auf anderen Verkaufsplattformen und Kanälen. Entsprechend wichtig ist daher, die gleichzeitige Aktualisierung der Preise.

Mit Hilfe einer Dynamic Pricing Software können Unternehmen ohne großen Aufwand den Markt und die Konkurrenz im Auge behalten, tägliche Mitbewerber analysieren und ihre Preisstrategie dynamisch festlegen. Sie gewährleistet Echtzeitdaten und zeitnahe Preisinformationen. Ebenso ist für Unternehmen der Test der Preisgestaltung ergiebig, um das Verkaufsverhalten potentieller Kunden zu überprüfen und flexibel darauf zu reagieren.

Faktoren, die eine Software berücksichtigt, sind der Warenbestand, Produktstammdaten, Preisgrenzen, Herstellungs- und Einkaufspreise, Wettbewerbsdaten, periodische Daten, historische Verkaufsdaten, Saisonverläufe, Markenstärken und regionale Daten. Durch KI und Intelligence Pricing Algorithmen ist die ständige Optimierung der Preise gewährleistet, wobei die Verfahren immer komplexer werden und eine schnelle Anpassung gewährleisten.

Amazon ist ein Vorreiter der dynamischen Preisgestaltung im Onlinebereich, schon aufgrund des umfangreichen Angebots, des einzigartigen Supply-Chain-Managements und der hohen Liefer- und Fulfillment-Fähigkeit. Täglich und stündlich werden hier die Preise verändert und angepasst. Die Verkaufsplattform verwendet Algorithmen und eine Preisstrategie, die sich individuell am Benutzerverhalten der Kunden orientiert. Durch Tracking-Tools und Cookies ist Amazon in der Lage, den digitalen Handlungsverlauf der Kunden nachzuvollziehen und über das Klickverhalten und weitere Parameter auf das Kaufverhalten zu schließen. So erhalten mehrere Kunden, die sich ein Produkt zur gleichen Zeit ansehen, ein unterschiedliches Preisangebot.

Die dynamische Preisgestaltung bei Amazon setzt dabei auf Transparenz so dass Kunden über die Strategie im Bilde sind und darauf reagieren können. Entsprechend lohnt sich der Preisvergleich über einen gewissen Zeitraum hinweg oder der Preischeck auf anderen Plattformen. Eine Wirkung auf das Preisniveau hat auch das Löschen von Cookies oder der Vergleich der Angebote auf mobilen Geräten und im Browser.

Zusätzlich sorgen Repricing-Tools für die Veränderung der Preisspirale, was sich wieder für Händler lohnt. Wenn ein Mitbewerber sein Produkt teurer einstellt, kann der vorhandene Niedrigpreis angehoben werden und liegt gleichzeitig unter dem Angebot des Konkurrenten, während die Spanne nicht zu groß ausfällt.
Viele Verkäufe laufen über den Amazon Buy Box, die für Händler sinnvoll ist, die viel verkaufen. Händler, die dagegen ein kleines Angebot haben, gelangen selten in dieses Einkaufsfeld. Amazon prüft für den Status verschiedene Faktoren, so Angebot, Preis, Lieferzeit, Fulfillment und Kundenservice.

Auch bei Ebay ist die Konkurrenz groß, so dass die Strategie der dynamischen Preisgestaltung seit längerer Zeit greift. Für viele Onlinehändler lohnt sich das Angebot über den eigenen Onlineshop hinaus auf Marktplätzen dieser Art, während gleichzeitig auch viele Wettbewerber den Verkauf erschweren. Die Beeinflussung des Preises auf manuellem Weg ist anspruchsvoll und zeitaufwendig, besonders wenn das Produktangebot umfangreich ist.

Dynamic Pricing auf Ebay ist mit Automatisierung eine sinnvolle Option. Der Marktplatz arbeitet im Ranking nicht mit einem besonderen Händlerstatus, sondern funktioniert über hochwertige Angebote mit ausführlichen Preisbeschreibungen. Dadurch ist die Analyse durch Repricing-Tools einfacher. Händler, die entsprechend ihre Artikel mit der Markenbezeichnung, der Global-Trade-Item-Nummer und der Manufacturer-Part-Nummer angeben, ermöglichen die bessere Kategorisierung der Artikel, beispielsweise ob es sich um ein Smartphone oder um eine Smartphone-Hülle handelt. Das führt einerseits zu einer höheren Positionierung und andererseits zu einem besseren Überblick der Angebote.

Das Dynamic Pricing auf Ebay lohnt sich durch vielseitige Filtermöglichkeiten und durch Tools, die eine Überwachung der Mitbewerber gestatten. Hier ist nicht immer der günstigste Preis ausschlaggebend, sondern eine gute Produktkennzeichnung, wodurch Preisoptimierungen leichter gelingen.

Die dynamische Preisgestaltung ist im Onlinehandel eine große Hilfe für die Gewinnmaximierung. Gerade in modernen Zeiten findet eine ständige Weiterentwicklung des Marktes statt, so dass Händler auf die Lage flexibel und schnell reagieren müssen. Mit der entsprechenden KI-Software können Onlinehändler genau festlegen, welche Waren dynamisch optimiert werden sollen, ob bestimmte Produktsorten oder das gesamte Sortiment, und gleichzeitig präzise Preisanpassungsregeln aufstellen. Dazu können ein Zeitplan und die Preisgrenze festgelegt werden.

Im Vergleich zu statischen Preisgestaltungsmethoden ist wesentlich mehr Flexibilität geboten. Verkäufe können jederzeit angekurbelt werden, auch wenn die Nachfrage sinkt. Die Konkurrenz lässt sich hervorragend analysieren und im eigenen Angebot prüfen. Unternehmen bleiben so wettbewerbsfähig oder können Preise unterbieten, wenn der Bedarf besteht. Auch die natürlichen Preisschwankungen des Marktes lassen sich miteinbeziehen, wenn sich Angebot und Nachfrage verändern.

Nachteilig ist die dynamische Variante, wenn Verbraucher die Preisschwankungen wahrnehmen oder sich im Angebot benachteiligt fühlen. Auch ist der Konkurrenzkampf anspruchsvoller, wenn die Preisanpassung auf jede Veränderung reagiert. Mit KI und der richtigen Dynamic Pricing Software lässt sich das Problem reduzieren, da die Datenanalyse in Echtzeit stattfindet und eine Festlegung aller gewünschten Faktoren den automatischen Prozess sinnvoll reguliert. Oftmals erweist sich eine Preisanpassung, die auf das Marktgeschehen ausgerichtet ist, als bessere Lösung, da es nicht zu einer Preisdiskriminierung kommt, weil individuelle Merkmale von Verbrauchern das Preisangebot verändern.

Unternehmer sollten immer die signifikanten Unterschiede der Leistungsfähigkeit aller Preisgestaltungstechnologien beachten. Es zeigt sich jedoch, dass dynamische Preisoptimierungen eine direkte Auswirkung auf den Gewinn haben und ein schnellerer ROI (Return of Investment) erreicht wird. Die Automatisierung macht das Ganze bequemer und effizienter als eine regelbasierende Preisgestaltung, die einiges an Gewinnpotenzial verschenkt. Durch KI lassen sich Preisverzerrungen vermeiden, marktgerechte Preise gestalten und das Unternehmensmanagement entlasten. Das Einbeziehen aller relevanten Preisbildungsfaktoren gestattet intelligente Prozesse der Preisfestlegung.