Hybride Preisstrategien

Starre oder veränderliche Preise? Auf den dynamischen Online-Märkten bietet sich eine flexible Preispolitik an. Dabei haben hybride Preisstrategien feste und dynamische Elemente. Gefragt ist der richtige Mix, um Umsätze und Gewinnmargen in das richtige Verhältnis zu Angebot und Nachfrage zu setzen. Aber wie funktioniert das? Die Kombination von stabilen Basispreisen und variablen Faktoren wie Saison, Wettbewerb und Lagerbeständen ist nicht immer einfach. Auch hier hilft Künstliche Intelligenz.

Preisspirale nach unten? 

Mehr Kunden gewinnen durch dynamische Preisgestaltung? Das Prinzip scheint ganz einfach: Man beobachtet die Konkurrenz und unterbietet deren Preise. Höhere Umsätze gleichen geringere Gewinnmargen aus. Doch wer sich nur an den Wettbewerbern orientiert, landet schnell in einem Abwärtstrend. Schnell zeigt sich, dass auch andere Faktoren den Preis beeinflussen. 

• Saisonale Schwankungen, die sich auf die Nachfrage auswirken.
• Kundenmerkmale: Unterschiedliche Zielgruppen haben eine unterschiedliche Zahlungsbereitschaft. 
• Wetter, Events, politische Entwicklungen, Modetrends und vieles mehr. 

Und wenn es um eine Vielzahl von Faktoren geht, die sich in gigantischen Datenmengen niederschlagen, kommt Künstliche Intelligenz ins Spiel. Das gilt auch für dynamische Preisstrategien. 

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KI sucht preisrelevante Faktoren

Künstliche Intelligenz hat den enormen Vorteil, dass es Faktoren identifizieren kann, die auf den ersten Blick für die Preisbildung nicht relevant erscheinen. Denn KI analysiert ausschliesslich die Strukturen grosser Datenmengen – ohne nach dahinter stehenden Sinnzusammenhängen zu fragen. Dieser vermeintliche Nachteil ist in Wirklichkeit ein Vorteil. Denn KI entdeckt Preishebel, die Menschen übersehen würden. 

KI-Tools identifizieren diese Faktoren durch reine Mustererkennung, ohne eine inhaltliche Erklärung zu liefern. Für denjenigen, der etwas verkaufen möchte, ist die inhaltliche Erklärung sekundär. Es kommt auf das Ergebnis an. Entscheidend ist, die Zusammenhänge als Erster zu entdecken und für sich auszunutzen. 

• Beziehungen zwischen Uhrzeit der Suchanfrage nach Flügen und der Bereitschaft, höhere Preise zu zahlen. 
• Ein bestimmtes Produkt weist in der Kombination mit einer bestimmten Versandart und einem speziellen Payment-Dienstleister eine höhere Conversionrate auf. 
• Suchpfad im Onlineshop: Wer durch die direkte Suche auf ein Produkt klickt, akzeptiert höhere Preise als ein User, der über die Navigation zur Angebotsseite gelangt.

Es ist wichtig, die Kunden nicht mit allzu grossen Preisschwankungen zu irritieren. Bei einer dynamischen Preisstrategie darf man nicht vergessen, dass auch Preisstabilität ein Markenzeichen des eigenen Onlineshops ist. 

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Dynamische Preisstrategien implementieren

Wie funktioniert eine dynamische Preisstrategie in der Praxis? Wer dieses System im eigenen Onlineshop einsetzen will, sollte mit einer Testphase beginnen, um kein Risiko einzugehen. 

1. Ausgangslage prüfen. Welche Produkte eignen sich für dynamische Preise? Wie sieht das Wettbewerbsumfeld aus? Welche Daten (zum Beispiel Lagerbestände, Verkaufszahlen, Margen) sind schnell verfügbar? 
2. Tool auswählen. Hier gibt es verschiedene Angebote, zum Beispiel Prisync, Dynamic Pricing AI by Intelis oder SpurIT Dynamic Pricing. 
3. Preismodelle festlegen. Die KI bestimmt die Preise nur in individuellen, vom Onlineshop-Betreiber festgelegten Grenzen. Dazu gehören zum Beispiel Mindestpreise, automatische Rabatte ab Lagerbestand X, Nachfrage, Klickzahlen, Tageszeit, Wetterdaten. 
4. Tool integrieren. Hier ist es wichtig, die Funktionsweise zu überprüfen. Werden dynamische Preise zum Beispiel auch bei Google-Shopping-Anzeigen übernommen?
5. Ergebnisse messen. Wie sind die Auswirkungen auf Umsätze, Conversion Rates und Gewinnmargen? 

Die zuverlässigsten Ergebnisse bieten A/B-Tests. Allerdings benötigt dieses Prüfverfahren grössere Datenmengen, um signifikante Resultate zu liefern. Für kleinere Onlineshops sind die Ergebnisse von A/B-Tests nur bedingt aussagekräftig. 

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Herausforderungen und Grenzen

Dynamische Preisstrategien bieten echte Chancen, der Konkurrenz voraus zu sein. Sie erfordern aber auch Fingerspitzengefühl. Es ist wichtig, nicht jede Preisentscheidung einem KI-Tool zu überlassen. Manchmal muss der Shopinhaber eingreifen und Preise händisch korrigieren. 

Denn viele Kunden reagieren empfindlich auf Preisschwankungen, besonders dann, wenn sie diese als unfair empfinden. Zudem kommt es bei jedem Dynamic-Pricing-Modell auf die Datenqualität an. Falsche oder unvollständige Daten führen zu Preisfestlegungen, die kontraproduktiv sind. Auch die Integration ins bestehende Shopsystem ist teilweise kompliziert – vor allem, wenn mehrere Verkaufskanäle wie Marktplätze oder Google Shopping angebunden sind.

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Unser Fazit: Realistisch bleiben 

In der Theorie hört es sich gut an: Preisanpassung in Echtzeit, um ohne Kundenverlust die Gewinnmarge zu optimieren. Doch man sollte die Erwartungen nicht zu hoch schrauben. KI ist kein Allheilmittel und die heutigen Tools sind noch nicht perfekt. Jedes Unternehmen muss individuell prüfen, ob dynamische Preisstrategien mit Künstlicher Intelligenz wirklich einen Mehrwert schaffen. Das lässt sich am besten durch Tests feststellen.