Ziel dieser Arbeit ist es die Grundlagen des dynamischen Pricing und Digitalisierung des Preises im Dienstleistungsbereich zu schaffen. Dazu werden der Einleitung folgend, in Kapitel 2 die konzeptionellen Grundlagen erarbeitet in Form der Erläuterung der Begriffe Pricing und der Determinanten der Preisbildung. Der dritte Punkt des Kapitels befasst sich danach mit der statischen Betrachtung der Preisbildung gefolgt von der dynamischen Betrachtung im Anschluss.
In Kapitel 3 wird vertiefend auf das dynamische Pricing durch künstliche Intelligenz und Algorithmen eingegangen. Durch diese Anwendungen zeigen sich die Vor- und Nachteile des dynamischen Pricing, welche in Kapitel 4 aufgeführt werden. Das Kapitel 5 beleuchtet die Wirtschaftlichkeit des Preismodells. Im abschließenden Kapitel 6, findet eine Schlussbetrachtung dieser Arbeit statt. Diese umfasst auch eine kritische Reflektion und die Haupterkenntnisse dieser Arbeit
Inhaltsverzeichnis
1.Einleitung
1.1 Relevanz der Thematik
1.2 Ziele und Aufbau
2. Konzeptionelle Grundlagen
2.1 Pricing
2.2 Determinanten der Preisbildung
2.3 Statische Betrachtung der Preisbildung
2.4 Dynamische Betrachtung der Preisbildung
3. Dynamisches Pricing durch Algorithmen und KI
4. Vor- und Nachteile des Dynamischen Pricing
5. Rentabilität des dynamischen Pricing im Dienstleistungsbereich
6. Schlussbetrachtung
Zielsetzung und thematische Schwerpunkte
Ziel dieser Arbeit ist es, die theoretischen Grundlagen des dynamischen Pricing sowie die Auswirkungen der Digitalisierung auf die Preisgestaltung im Dienstleistungssektor darzulegen und kritisch zu reflektieren.
- Grundlagen der Preisbildung und konzeptionelle Begriffe
- Gegenüberstellung von statischen und dynamischen Preismodellen
- Rolle von Künstlicher Intelligenz und Algorithmen im Pricing-Prozess
- Chancen und Risiken dynamischer Preisstrategien
- Analyse der Wirtschaftlichkeit und Rentabilität moderner Preissysteme
Auszug aus dem Buch
3. Dynamisches Pricing durch Algorithmen und KI
Ein Algorithmus ist ein Rechenvorgang, der nach einem bestimmten sich wiederholenden Schema abläuft. Durch solche Rechenvorgänge ist die Optimierung von Preisentscheidungsprozessen standardisiert möglich. Diese können präzise, schnelle, objektive und datenbasierte Entscheidungen treffen. Dabei folgt dieses sogenannte Algorithmic Decision Making (ADM) rationalen und vom Menschen vorgegebenen Kriterien. Dieses Verfahren wird so konfiguriert, dass die Reduzierung des Preises nicht unter die Eigenkosten des Unternehmens abgesenkt werden können, um etwaiger Preismanipulation vorzubeugen.
Eine andere Möglichkeit der automatischen Preisanpassung bietet die Technologie der künstlichen Intelligenz. Mit dieser können Zahlen schneller als durch Menschen überprüft und so Muster erkannt werden. Die Technologie simuliert menschliche Intelligenz und umfasst alles bei denen Maschinen menschenähnliche Intelligenzleistungen wie Lernen, Urteilen und Problemlösen erbringen. In Chicago, New York und Boston wurde aus diesem Grund ein Pilotprojekt namens „Smarking“ getestet. An allen Standorten konnte dieses durch ein KI gestütztes Preismodell die Einnahmen erhöhen. Die Softwarelösung nutzt bestehende Parkhausinfrastruktur, um Leistungsdaten in Echtzeit zu erfassen und auszuwerten. Es lassen sich darin ebenso eigene Parkplätz Standorten anderer Anbieter vergleichen. Das Programm ermittelt Verkaufsempfehlungen, die durch den Nutzer bequem am Handy oder Computer umgesetzt werden können.
Zusammenfassung der Kapitel
1.Einleitung: Dieses Kapitel erläutert die zunehmende Bedeutung von Preistransparenz durch Digitalisierung und definiert die Zielsetzung sowie den Aufbau der Arbeit.
2. Konzeptionelle Grundlagen: Hier werden die zentralen Begriffe des Pricings sowie die internen und externen Determinanten der Preisbildung definiert.
3. Dynamisches Pricing durch Algorithmen und KI: Das Kapitel untersucht, wie mathematische Algorithmen und künstliche Intelligenz automatisierte und optimierte Preisentscheidungen ermöglichen.
4. Vor- und Nachteile des Dynamischen Pricing: Es werden die ökonomischen Vorteile der Gewinnmaximierung gegenüber den Risiken, wie Kundenverärgerung oder rechtliche Aspekte, abgewogen.
5. Rentabilität des dynamischen Pricing im Dienstleistungsbereich: Dieser Abschnitt analysiert das Investitionsverhältnis und das Potenzial zur Umsatzsteigerung anhand von Pilotprojekten.
6. Schlussbetrachtung: Das Fazit fasst die Ergebnisse zusammen und reflektiert kritisch über die ethischen Implikationen und die zukünftige Entwicklung dynamischer Preisstrategien.
Schlüsselwörter
Dynamisches Pricing, Preisbildung, Digitalisierung, Algorithmen, Künstliche Intelligenz, Dienstleistungsbereich, Preisstrategie, Gewinnoptimierung, Marktdurchdringung, Skimmingstrategie, Penetrationsstrategie, Preistransparenz, Preisbereitschaft, Rentabilität, Wettbewerbsvorteil.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser wissenschaftlichen Arbeit primär?
Die Arbeit befasst sich mit der Transformation der Preisgestaltung im Dienstleistungssektor durch digitale Technologien, insbesondere durch das sogenannte dynamische Pricing.
Was sind die zentralen Themenfelder der Untersuchung?
Zu den Schwerpunkten zählen die konzeptionellen Grundlagen der Preisbildung, der Einsatz von KI und Algorithmen sowie der Vergleich zwischen statischen und dynamischen Modellen.
Welches übergeordnete Ziel verfolgt der Autor?
Das Ziel ist die Schaffung eines fundierten Überblicks über die Funktionsweise dynamischer Preismodelle und deren Auswirkungen auf Umsatz und Gewinn für Unternehmen.
Welche wissenschaftliche Methodik liegt der Arbeit zugrunde?
Es handelt sich um eine Literaturanalyse, die durch die Auswertung von Fachquellen und Fallbeispielen zu Preisalgorithmen (wie Smarking) gestützt wird.
Was wird im Hauptteil der Arbeit konkret behandelt?
Der Hauptteil behandelt die Determinanten der Preisbildung, die Abgrenzung von Preisstrategien, technische Implementierungen durch ADM sowie eine Kosten-Nutzen-Analyse.
Welche Begriffe charakterisieren die Arbeit am besten?
Die Arbeit wird maßgeblich durch die Begriffe Dynamisches Pricing, Algorithmic Decision Making und die digitale Transformation des Preismanagements definiert.
Warum ist eine manuelle Kontrolle bei KI-gestütztem Pricing unerlässlich?
Laut Autor ist die manuelle Kontrolle wichtig, um Fehlentscheidungen zu vermeiden, Preisuntergrenzen zu sichern und wettbewerbsrechtliche Kartellverstöße auszuschließen.
Welches ethische Problem sieht der Autor bei dynamischen Preismodellen?
Das ethische Bedenken liegt darin, dass bei starker Verknappung von Dienstleistungen die Preise so weit steigen könnten, dass sie nur noch für eine zahlungskräftige Klientel erschwinglich bleiben.
- Arbeit zitieren
- B.Eng Michel Martin (Autor:in), 2021, Dynamisches Pricing und Digitalisierung des Pricings im Dienstleistungsbereich, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1031639
