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  • Sven Wilms

Dynamic Pricing: Was ist das eigentlich?

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.

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.


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.

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.


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