Mit Big Data zu Dynamic Pricing

By 20. Mai 2019Dastani Consulting
Dynamic Pricing | Dank Big Data zu besserer Performance

„Dynamic Pricing“ ist im Handel kein Fremdwort, auch wenn es den meisten Verbrauchern nicht immer direkt ins Auge fällt. Intelligent eingesetzt kann das dynamische Preismanagement mithilfe von Big Data das Geschäft eines Händlers verbessern: Zuwächse bei Gewinn und Umsatz sind zu erwarten.

Dynamic Pricing: Was ist das eigentlich?
Ständige Preisschwankungen für Benzin und Diesel an Tankstellen sind das wohl offensichtlichste Beispiel für das Dynamic Pricing. Sogar im nächstgelegenen Dorfladen von „Tante Emma“ gab es dynamische Preise: abends wurde das Brot günstiger, damit es noch verkauft wurde. Aber vor allem spielt das Dynamic Pricing heutzutage bei Online-Händlern wie Amazon eine große Rolle. Sie ändern ihre Preise für Topseller oft mehrmals am Tag. So kostet dasselbe Modell eines Fernsehers am Morgen mal eben 400€ und am Abend 900€. Hinter der derartigen Preisgestaltung verbirgt sich, dass dynamische – also flexible und an die Marktsituation angepasste – Preise dazu dienen, den Absatz von Produkten und Dienstleistungen zu steuern.

Grund für die Preisschwankungen ist, dass die Online-Händler Millionen Datensätze über ihre potentiellen Kunden sammeln. Mittels Big-Data-Analysen, der Auswertung riesiger Datenmengen, wird der Preis nach einem bestimmten Algorithmus für die Kunden optimiert. Zusammen mit aktuellen Marktereignissen bilden die Daten eine Grundlage, um Preise automatisiert an Angebot und Nachfrage anzupassen. Die Analysen versetzen Händler on the fly in die Lage die Ausgabenbereitschaft des Konsumenten zu erkennen. Zum Teil werden die Daten der Kunden mit externen Datenquellen (beispielsweise dem Surfverhalten) angereichert und abgestimmt. So wird z.B. überprüft wie oft der Kunde auf das Produkt geklickt hat oder wann er das Produkt sucht.

Teure Buchungen über die App
Auch bei Hotelbuchungen werden Verbraucher mit dynamischen Preisen konfrontiert. Wer beispielsweise über die App booking.com schnell ein günstiges Hotel buchen möchte, wird über das Smartphone in den meisten Fällen nicht direkt fündig und in den obersten Ergebnissen mit teuren Angeboten gelockt. Das liegt daran, dass das Scrollen auf dem Smartphone zeitintensiv ist. Demnach spielt laut der Verbraucherzentrale NRW auch das Endgerät eine große Rolle, welcher Preis dem potentiellen Kunden angezeigt wird. So stellte die Zentrale fest, dass die Kunden, die über ein Tablet kauften oft mehr bezahlen mussten als Kunden, die per PC das Produkt erworben haben.

Hinzu kommt, dass Kunden, die über die Google-Suche auf die Online-Anbieter stoßen, als Neukunde betrachtet werden und oftmals mit günstigeren Preisen angelockt werden. Bei Kunden, die direkt auf die Website klicken, wird von einer höheren Zahlungsbereitschaft für dasselbe Gut ausgegangen.

Druck durch Wettbewerber
Der Grund für den Bedarf einer optimalen Preisgestaltung kommt vor allem dadurch zustande, dass der Wettbewerbsdruck im Online-Handel immer größer wird. Im Internet gibt es unzählige Anbieter von Elektronikartikeln und somit haben einige Händler dieselben Artikel bzw. Modelle im Sortiment – das erzeugt enormen Preisdruck unter den Anbietern.

Anleitung für Online-Händler: Ausprobieren und aufmerksam bleiben
Für Online-Händler ist es wichtig, dauerhaft das Such- und Kaufverhalten potentieller Kunden im Auge zu behalten. Nur der Händler, der eine positive Wahrnehmung des Preises auf den Verbraucher erzeugt, bleibt erfolgreich am Markt. Sobald die Endverbraucher jedoch die Preisschwankungen des Dynamic Pricing bemerken, fühlen sie sich ungerecht behandelt. Die Folge ist, dass die Kunden dem Händler ihres Vertrauens keine Zuverlässigkeit mehr zuschreiben, sich dessen Online-Shop abwenden und woanders einkaufen.

Viele Studien und Expertenmeinungen zeigen, dass Online-Anbieter zumindest über den Einsatz von Dynamic-Pricing-Lösungen nachdenken sollten, um die Preise auf Basis von Big Data und Predictive Analytics zu optimieren. Anbieter können die dynamische Preissetzung nicht nur für Gewinnmaximierung verwenden, sondern auch für eine langfristige Kundenbindung. Denn wer als Anbieter mit klugen Rabattaktionen lockt, wird mit hoher Wahrscheinlichkeit den Neukunden wieder begrüßen dürfen und den Bestandskunden vor Abwanderung zu bewahren. Wichtig dabei ist es, genug Aufmerksamkeit auf Feedback-Systeme zu legen, um Einflüsse auf beispielsweise Umsatz, Loyalität oder Conversion Rate zu erkennen und demnach Strategien danach auszurichten. Als mächtiger Kombination hat sich die Anwendung von Dynamic Pricing in Kombination mit Churn Prediction erwiesen. Während Churn Prediction den Zeitpunkt ermittelt, wann gehandelt werden muss, definiert Dynamic Pricing die Handlung.

Lesen Sie im zweiten Teil unserer Dynamic Pricing Serie welchen Mehrwert künstliche Intelligenz in der Preisgestaltung liefert.

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