Auf der Suche nach einem bestimmten Produkt im Internet erleben Kunden immer häufiger folgende Situation: Loggen sie sich bei einem der großen Online-Händler wie beispielsweise bei Amazon aus, löschen die „Cookies“ und starten die Produktsuche noch einmal, diesmal jedoch im Inkognito-Modus, wird das gleiche Produkt plötzlich günstiger angeboten. Der Algorithmus kann den Kunden nicht mehr identifizieren und schlägt ihm daher einen neuen Angebotspreis vor.
Zielsetzung dieser vorliegenden Untersuchung ist es, die Chancen und Herausforderungen aufzuzeigen, die Online-Händler beim Einsatz von individualisierten Preisen erwarten und zu berücksichtigen haben. Diese Arbeit verfolgt diesbezüglich vor allem das Ziel, einen Überblick über den gegenwärtigen Stand der Nutzung individueller Preisdifferenzierung in Deutschland zu geben und die zukünftige Einwicklung des Einsatzes individualisierter Preise im deutschen Online-Handel zu beleuchten. Darüber hinaus liegt ein weiteres Ziel dieser Arbeit darin, die Besonderheiten von individueller Preisdifferenzierung aufzuzeigen, hierbei liegt der Fokus insbesondere auf der Bedeutung des individuellen Kundenprofils und der Vorstellung einer ausgewählten Methode zur individuellen Preisdifferenzierung.
1 Einleitung und Zielsetzung
2 Theoretische Grundlagen
2.1 Preisdifferenzierung im Online-Handel
2.2 Besonderheiten individueller Preisdifferenzierung
2.1.1 Bedeutung des individuellen Kundenprofils
2.2.2 Ausgewählte Methode zur individuellen Preisdifferenzierung
3 Individuelle Preisdifferenzierung im deutschen Online-Handel
3.1 Verbreitung individueller Preisdifferenzierung
3.2 Chancen und Herausforderungen individualisierter Preise für Online-Händler
4 Fazit
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht das Phänomen der individuellen Preisdifferenzierung im deutschen Online-Handel, um die Chancen und Herausforderungen für Händler aufzuzeigen und einen Überblick über den aktuellen Stand sowie zukünftige Entwicklungen zu geben.
- Grundlagen der individuellen Preisdifferenzierung und Preisdiskriminierung
- Die Rolle individueller Kundenprofile und Datennutzung
- Methoden und technologische Ansätze (z.B. SO1 Engine)
- Empirischer Status quo im deutschen Online-Handel
- Chancen der Erlössteigerung und Kundenbindung
- Herausforderungen wie Kundenakzeptanz, Preisfairness und Datenschutz
Auszug aus dem Buch
2.2.2 Ausgewählte Methode zur individuellen Preisdifferenzierung
Die Beschleunigung von Prozessen und die Menge, Vielfalt und Komplexität der heute verfügbaren Daten machen es Online-Händlern schon lange praktisch unmöglich, darin enthaltene Zusammenhänge zu identifizieren. Mithilfe von Algorithmen und weiteren modernen Methoden zur Datenanalyse ist es jedoch möglich, automatisiert signifikante Zusammenhänge in den verfügbaren Datenmengen aufzuspüren, aus denen sich Prognosen für zukünftige Ereignisse ableiten lassen.
Eine ausgewählte Methode zur Vorhersage individuellen Kundenverhaltens und zum Einsatz individueller Preisdifferenzierung bietet das Unternehmen SO1 aus Berlin. Mit ihrer entwickelten Software „SO1 Engine“, die auf künstlicher Intelligenz und ökonomischen Algorithmen beruht, können Online-Händler das bisherige Kaufverhalten der Konsumenten analysieren und die individuelle Preissensibilität und Produktpräferenz berechnen. Die Software ermöglicht es speziell auf die Verbraucher zugeschnittene Angebote zu erstellen, ohne dessen individuelle Daten zu sammeln oder zu verarbeiten. Dabei greift sie auf verschiedene Plattformen wie zum Beispiel Kundenkarten oder auch andere Schnittstellen zu, um das Kaufverhalten der Verbraucher zu analysieren.
Daraufhin wertet sie die individuellen Produkt- und Preispräferenzen aus und erstellt daraus ein personalisiertes Angebot, das über verschiedene Kanäle wie zum Beispiel über einen Newsletter oder eine Smartphone App an den Verbraucher übermittelt werden kann. Dass die SO1 Software nicht nur für Online-Händler geeignet ist, zeigt das praktische Beispiel Kaiser´s Tengelmann. Das Unternehmen führte im Juni 2014 die Kundenkarte Extrakarte testweise in 30 Filialen ein, mit der Kunden speziell auf sie zugeschnittene Angebote erhielten. Die Software des Unternehmens SO1 kombiniert die Informationen über das Einkaufsverhalten des einzelnen Kunden mit dem Haushaltspanel der Gfk, in dem die Einkaufsdaten von mehr als 30.000 Konsumentendaten erhalten waren und ermittelte daraus ein individuelles Angebot.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung und Zielsetzung: Diese Einführung definiert das Phänomen der individuellen Preisdifferenzierung und skizziert die Relevanz der Untersuchung für den deutschen Online-Handel.
2 Theoretische Grundlagen: Hier werden die ökonomischen Definitionen der Preisdifferenzierung erläutert und die Bedeutung von Datenprofilen sowie methodische Ansätze zur Umsetzung beleuchtet.
3 Individuelle Preisdifferenzierung im deutschen Online-Handel: Dieses Kapitel analysiert den aktuellen Verbreitungsgrad der Technologie in Deutschland und diskutiert kritisch die ökonomischen Chancen sowie die Herausforderungen hinsichtlich Transparenz und Wettbewerb.
4 Fazit: Die Arbeit schließt mit einer Zusammenfassung der Ergebnisse und einer Empfehlung an Unternehmen, bei der Implementierung Strategie, Technik und ethische Aspekte sorgfältig abzuwägen.
Schlüsselwörter
Preisdifferenzierung, Online-Handel, individuelle Preisgestaltung, Zahlungsbereitschaft, Datenanalyse, Algorithmen, Kundendaten, Personalisierung, Preisfairness, Big Data, Kundenbindung, E-Commerce, Preisdiskriminierung, Kundenprofil, Umsatzsteigerung
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit der individuellen Preisdifferenzierung im deutschen Online-Handel und analysiert, wie Händler durch die Nutzung von Kundendaten Preise individuell anpassen können.
Was sind die zentralen Themenfelder der Analyse?
Die Arbeit behandelt die technologischen Grundlagen der Datennutzung, die Methoden zur Vorhersage von Zahlungsbereitschaft, den aktuellen Stand der Verbreitung in Deutschland sowie die strategischen Chancen und ethischen Risiken.
Welches primäre Ziel verfolgt die Autorin?
Das Ziel ist es, einen Überblick über den aktuellen Stand und die zukünftige Entwicklung personalisierter Preise in Deutschland zu geben und Unternehmen auf die Chancen und Herausforderungen dieses Vorgehens hinzuweisen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer Literaturrecherche und der Analyse von Studien, Experteninterviews sowie Praxisbeispielen, um den Einsatz von Algorithmen zur Preisgestaltung zu beleuchten.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in theoretische Erläuterungen, die Vorstellung von Software-Lösungen wie der SO1 Engine sowie eine empirische Bestandsaufnahme und kritische Diskussion der Marktgegebenheiten.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren diese Arbeit?
Kernbegriffe sind Preisdifferenzierung, individuelle Preisgestaltung, Kundendaten, Algorithmen, Preisfairness, Big Data und E-Commerce.
Welche Rolle spielt die Software „SO1 Engine“ in der Untersuchung?
Sie dient als konkretes Praxisbeispiel für moderne, KI-basierte Methoden, die Kaufverhalten analysieren und individuelle Preisangebote ermöglichen, ohne dass notwendigerweise persönliche Daten im klassischen Sinne gespeichert werden müssen.
Warum sind viele deutsche Online-Händler bei diesem Thema zurückhaltend?
Laut der Arbeit liegt dies primär an einer fehlenden technischen Infrastruktur, dem Mangel an spezialisiertem Personal sowie der Sorge vor Vertrauensverlust bei den in Deutschland besonders datenschutzbewussten Konsumenten.
- Quote paper
- Lena Moritz (Author), 2017, Individuelle Preisdifferenzierung. Chancen und Herausforderungen individualisierter Preise für Unternehmen im Online-Handel, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/364675
