Gastkommentar
Das Preisschild hat ausgedient – Preise werden nun fortlaufend geändert und sogar personalisiert

Mehr und mehr Firmen setzen auf dynamische Preise. Nützt oder schadet das den Konsumenten?

Peter Eisenhut
Peter Eisenhut
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Amazon soll seine Preise laut einer Studie 2,5 Millionen Mal täglich anpassen.

Amazon soll seine Preise laut einer Studie 2,5 Millionen Mal täglich anpassen.

Steven Senne / AP

Stört es Sie, wenn Sie je nach Tageszeit einen anderen Strompreis bezahlen? Stört es Sie, wenn Sie an einem Wochenende mehr für ein Hotelzimmer bezahlen als während der Woche? Haben Sie etwas dagegen, wenn Sie für eine Ski-Tageskarte bei schönem Wetter mehr bezahlen als bei Schneefall oder dass Ihr Sitznachbar im Flugzeug nicht denselben Preis bezahlt hat wie Sie?

In der ökonomischen Grundausbildung lernt man doch, dass sich beim Zusammentreffen von Angebot und Nachfrage für ein bestimmtes Produkt ein für alle gleicher Preis bildet – egal für wen, wo und wann. Die Praxis hat diese Theorie längst überholt. Neue Technologien und die steigende Datenverfügbarkeit werden dem «Gleichen» den Garaus machen.

Die dynamische Preisbildung hat vielerorts Fuss gefasst. So können sich die Preise in Abhängigkeit vom Wochentag, der Uhrzeit, der gekauften Menge, des Verkaufsortes oder des Wetters sehr schnell ändern. Insbesondere im Onlinehandel ändern sich die Preise laufend. Laut einer Studie soll Amazon die Preise seiner Produkte an einem einzigen Tag 2,5 Millionen Mal anpassen. Möglich machen dies Algorithmen, welche die Tageszeit, die Seitenaufrufe, den Lagerbestand oder die Konkurrenzpreise in der Preisbildung berücksichtigen.

Personalisierte Preise gehen einen Schritt weiter: Aufgrund persönlicher Merkmale unterscheiden sich die Preise von Kunde zu Kunde, am selben Ort zum selben Zeitpunkt. Diese Merkmale basieren auf gesammelten Daten, beispielsweise zum Surfverhalten, über Posts auf Social Media, Kundenkarten und weitere Datenquellen über Einkommen, Kreditwürdigkeit, Familienstatus oder Hobbys.

Die Käufer werden immer durchsichtiger. Wer kennt Sie besser als Ihr Partner, Ihre Partnerin? Google! Vielleicht kennt Google Sie sogar besser als Sie sich selbst. Eine besondere Form von personalisierten Preisen sind progressive Preise. Ausgeklügelte Algorithmen und künstliche Intelligenz ermöglichen es, die Zahlungsbereitschaft beziehungsweise den Wert eines Gutes für jeden einzelnen Kunden in Echtzeit zu messen und anzupassen. Im Ergebnis zahlt jeder genau den Preis, den er für das Produkt zu zahlen bereit ist.

Ärgert es Sie, wenn Sie als «Reicher» mehr für dasselbe Gut bezahlen als Ihr «armer» Nachbar? Preisdifferenzierung zwischen unterschiedlichen Personen stösst in der Regel auf Unverständnis und wird von der Mehrheit als unfair empfunden. So erstaunt es denn auch nicht, dass die Volksinitiative für faire Preise im Parlament von links bis rechts Zuspruch erhält. Sie will verhindern, dass ausländische Anbieter von Schweizer Firmen nur wegen der grösseren Kaufkraft einen höheren Preis verlangen.

Die Akzeptanz von personalisierten Preisen und damit das Vertrauen zum Anbieter leidet insbesondere dann, wenn der Kunde die Preissetzungsregel als intransparent empfindet. Das ist vermutlich der Hauptgrund dafür, dass gemäss verschiedenen Studien personalisierte und progressive Preise bisher relativ selten zur Anwendung kommen. Der Verdacht des Abzockens kann sich negativ auf den Umsatz auswirken. Das Reputationsrisiko ist gross.

Welche Wirkung hat Preisdifferenzierung auf die gesamte Wirtschaft? Im Vergleich zum Einheitspreis bezahlen alle Konsumenten mehr, deren Zahlungsbereitschaft über diesem Preis liegt. Gleichzeitig kommen dank tieferer Preise auch Personen in den Genuss von Gütern, welche sonst vom Konsum ausgeschlossen würden. In der Theorie steigt deshalb die gesamtwirtschaftliche Wohlfahrt.

In der Realität bleibt es umstritten, ob die Profitabilität der Unternehmen und die durchschnittlichen Preise insgesamt sinken oder steigen und welche Umverteilungseffekte entstehen. Die Gefahr steigt, dass die neuen technischen Möglichkeiten den Marktprozess in eine Blackbox verwandeln. Helfen uns ausgeklügelte Algorithmen tatsächlich, die «beste» Entscheidung zu fällen? Zweifel sind angebracht.

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