Algorithmisches Pricing – Was ist das und welche Unternehmen nutzen es?

Algorithmisches Pricing ist eine heute existierende Geschäftspraxis, von der die meisten Verbraucher nichts wissen. Diese Methode, fortschrittliche Algorithmen zu nutzen, um die ideale Preisstruktur für Produkte zu bestimmen, ist jedoch jetzt beliebter denn je. Was ist algorithmisches Pricing und wie beeinflusst es Ihr tägliches Leben? Ist es besser für die Verbraucher oder treibt es die Preise in die Höhe? Hier ist alles, was Sie über algorithmisches Pricing wissen müssen.

Traditionelle Preisfestsetzungsmethoden

Jahrhundertelang wurden Preise vom Anbieter anhand individueller Faktoren wie lokaler Nachfrage und Angebot festgelegt. Diese manuelle Preisfestsetzung erforderte Analysten und Manager, die ihre Szenarien kommunizierten, was später zu automatischen Preisalgorithmen und Excel-Tabellen führte.
Heute werden Preisalgorithmen in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt. Diese leistungsstarken Systeme ermöglichen Unternehmen, Preise sofort anhand verschiedener Faktoren festzulegen. Dadurch werden diese Protokolle nun in einer breiten Palette von Märkten verwendet, darunter E‑Commerce, Unterhaltung, Werbung, Versicherungen, Sport, Reisen und Versorgungsunternehmen.

Wie funktioniert algorithmisches Pricing?

Algorithmisches Pricing berücksichtigt mehrere Faktoren und kombiniert die Daten, um vordefinierte Ziele wie die Erhöhung der Gewinnmargen zu erreichen. Diese Systeme nutzen häufig probabilistische und statistische Informationen über Marktbedingungen als Teil der Gleichung. Zusätzlich überwachen diese Algorithmen Angebot und Nachfrage, die Preise der Konkurrenz, Lagerbestände, Feiertage und sogar Wetterbedingungen.
Preisalgorithmen sind nach ihrer Erstellung einfach zu bedienen und können in regelmäßigen Intervallen über den Tag hinweg ausgeführt werden. Beispielsweise ändert Amazons algorithmisches Pricing ständig die Produktkosten basierend auf zahlreichen Faktoren. Theoretisch sollte dieser Ansatz zu wettbewerbsfähigeren Preisen führen. In der Praxis scheint der Markt jedoch einen anderen Kurs einzuschlagen.

Geschichte des algorithmischen Pricings

Algorithmisches Pricing gibt es seit den 1980er‑Jahren. Es wurde erstmals von American Airlines (AAL ) eingeführt, um Sitzpreise basierend auf Angebot und Nachfrage festzulegen. Wenn Sie jemals einen Flug genommen haben, sind Sie diesem System bereits begegnet. Insbesondere die Luftfahrtindustrie war Vorreiter des algorithmischen Pricings, was dessen Verbreitung auf andere Märkte begünstigte.

Quelle – Algorithmic Pricing Airlines

Viele Unternehmen haben in der Vergangenheit mit algorithmischem Pricing experimentiert. Die Technologie war jedoch nicht die gleiche wie heute, und die Methoden konnten für Verbraucher etwas grob wirken, die sich oft ungerecht belastet fühlten. Ein perfektes Beispiel für dieses Szenario war ein gescheiterter Versuch von Coca‑Cola, einen Verkaufsautomaten zu betreiben, der je nach Außentemperatur höhere Preise verlangte. Needless to say, das Projekt war ein großer Flop, der zu einem Aufschrei der Verbraucher führte.

Heutzutage ist der Online‑Markt das Kraftwerk, und algorithmisches Pricing hat im digitalen Umfeld neues Leben und neue Möglichkeiten gefunden. Die großen Online‑Händler von heute dominieren den Markt. Sie alle nutzen eine Form von KI‑gestütztem algorithmischem Pricing, um Gewinne zu maximieren. Daher wächst die Besorgnis über mögliche Preisabsprache durch Algorithmen.

KI hat alles verändert

Der Einsatz leistungsstarker Computer‑Algorithmen hat Preisstrategien stark verbessert, aber nichts hat die Fähigkeiten der Technologie mehr gesteigert als die Integration von KI. Künstliche‑Intelligenz‑Systeme wie Machine‑Learning‑Algorithmen können in Echtzeit enorme Datenmengen überwachen, aus den Informationen lernen und einzigartige Reaktionen basierend auf der Fülle berechneter Daten liefern.

Insbesondere hat die KI‑Integration die Fähigkeiten des algorithmischen Pricings in mehreren Dimensionen verbessert. Erstens ist der Betrieb und die Integration dieser Werkzeuge jetzt viel günstiger. KI‑Systeme benötigen keine Supercomputer zum Ausführen. Daher stehen sie Unternehmen über Cloud‑Systeme leicht zur Verfügung.

Zusätzlich können diese Systeme eine enorme Datenmenge nutzen, darunter Angebot und Nachfrage, Aktivitäten der Konkurrenz, Lieferpläne und sogar logistische Verzögerungen aufgrund von Wetterbedingungen. All diese Daten ermöglichen es der KI, in Echtzeit optimale Preise zu bestimmen.

Vorteile des algorithmischen Pricings

Die Vorteile des algorithmischen Pricings liegen auf der Hand. Zum einen ermöglicht es einem Unternehmen, Preise mittels vordefiniertem Code statt menschlicher Intervention festzulegen. Dadurch ist es ideal für Einheitlichkeit und Reaktionszeit. Außerdem kann das System so konfiguriert werden, dass es Gewinne basierend auf Nachfrage und anderen wichtigen Faktoren maximiert, sodass Unternehmen Preise schnell festlegen können, was häufig zu Schwankungen im Tagesverlauf führt.

Nachteile des algorithmischen Pricings

Es gibt viele Gründe, warum algorithmisches Pricing scheinbar den Wettbewerb fördern und die Preise für Verbraucher senken könnte, doch viele sehen diese Faktoren lediglich als Täuschung. In fast jedem Fall, in dem ein algorithmisches Pricing‑System eingeführt wird, steigen die Preise für Verbraucher. In manchen Fällen können Produkte im Tagesverlauf sogar das Doppelte oder Dreifache kosten.
Die Integration von Konkurrenzpreis‑Checks hat viele Analysten zu dem Schluss gebracht, dass algorithmisches Pricing zu Preisabsprache führt. Wenn KI‑Algorithmen die Preise der Konkurrenz überwachen, um eigene Preise festzulegen, sollte dies zu niedrigeren Kosten für Verbraucher führen. Wenn jedoch alle Konkurrenten ähnliche Preisalgorithmen verwenden, entsteht Preisabsprache, da das System ein Marktgleichgewicht anstrebt.

Algorithmen geraten außer Kontrolle

Ein weiteres Problem beim algorithmischen Pricing ist seine Inkonsistenz. Es gab zahlreiche Fälle, in denen diese Algorithmen einen ungewöhnlichen Datenpunkt nicht berechnen konnten, was zu wahnsinnigem Preistreiberei führte. Ein gutes Beispiel dafür war, als der Preis eines Lehrbuchs bei Amazon (AMZN ) auf 24 Millionen $ anstieg. Hoffentlich war es ein gutes Buch.

Drehen Sie das Gewinnrad

Vielleicht ist einer der größten Nachteile der Verwendung von algorithmischen Preismodellen, dass sie den Verbraucher entfremden können. Es ist frustrierend, wenn Preise häufig schwanken, und kann dazu führen, dass Verbraucher dem Unternehmen, das die wechselnden Preise anbietet, misstrauen.

Keine Aufsicht

Wie bei den meisten KI‑Revolutionen gibt es eine starke Forderung nach rechtlicher Aufsicht, um Missbrauch zu verhindern. Da immer mehr Unternehmen diese Werkzeuge integrieren, um höhere Gewinnmargen zu erzielen, muss ein Verbraucherschutz eingerichtet werden, um zu verhindern, dass man in einer Notsituation 100 $ für Flaschenwasser bezahlt.

Ist algorithmisches Pricing gut für Fahrer und Passagiere oder nur zur Maximierung der Unternehmensgewinne?

Wenn man alle Faktoren rund um algorithmisches Pricing betrachtet, gibt es noch viele Bedenken, die adressiert werden müssen, um zu verhindern, dass diese Technologie Verbraucher kostet. Bereits gab es erhebliche Preiserhöhungen bei Online‑Händlern, die ähnliche Algorithmen einsetzen. Dieser Missbrauch wird weitergehen, da der E‑Commerce‑Markt kürzlich erstmals die Schwelle von 4 Billionen $ überschritten hat.
Der Online‑Markt hat sich von tausenden kleinen Konkurrenten zu großen Online‑Händlern entwickelt, die den Raum dominieren. Dieser Wandel hat auch die Nutzung und die Ergebnisse von algorithmischen Preismodellen beeinflusst. Damit diese Systeme ein gesundes Gleichgewicht zwischen Gewinn und Verbraucheranforderungen erreichen, muss ein Anstoß zu einem wettbewerbsfähigeren Markt erfolgen.

Uber ist der König des algorithmischen Pricings

Fluggesellschaften haben vielleicht das algorithmische Pricing eingeführt, aber Uber (UBR ) hat den Prozess auf ein völlig neues Niveau gehoben. Jedes Mal, wenn Sie eine Fahrt bei dem Ride‑Sharing‑Giganten anfordern, prüft das System automatisch eine Vielzahl von Faktoren, darunter Verfügbarkeit von Fahrten, Zeit, Nachfrage, Großereignisse und Wetterbedingungen. Daraufhin bestimmt das System Ihren Fahrpreis.

Diese Strategie erscheint auf dem Papier sinnvoll, hat jedoch häufig Kontroversen bei den +93 M Nutzern des Unternehmens ausgelöst wegen ihrer manchmal herzlosen Methoden. Beispielsweise gibt es den Trend, dass Uber‑Preise während Terroranschlägen in die Höhe schießen. Während der Messerattacken an der London Bridge stiegen die Uber‑Preise um 200 %. Die gleiche Preistreiberei trat während des Taxifahrerstreiks 2017 und bei vielen anderen Vorfällen wie dem Massenanschlag in Seattle 2020 auf.

Theoretisch tut Uber nichts falsch, da es lediglich auf die enorme Nachfrage während dieser lebensbedrohlichen Vorfälle reagiert. Dennoch lässt der kalte und methodische Ansatz dieser Systeme Mitgefühl und Menschlichkeit aus der Preisgleichung heraus.

Uber

UBER Preisdiagramm

Uber hat seine Ride‑Sharing‑Optionen erweitert und bietet nun auch Essenslieferungen und Logistikdienste an. Diese Expansion hat neue Einnahmequellen für das Unternehmen eröffnet und das Interesse an seiner Aktie neu entfacht. Uber hat zudem begonnen, autonome Taxis zu testen. Diese fahrerlosen Fahrzeuge könnten künftig zu größerer Marktdurchdringung, höherer Effizienz und zusätzlichen Gewinnen für das Unternehmen führen.

Amazon

Amazon ist ein weiteres bekanntes Unternehmen, das bereits vor Jahren algorithmisches Pricing integrierte. Der globale Online‑Händler nutzte seine umfangreichen Datenbestände, um Produkte zu bepreisen, was seit der Integration zu Milliarden zusätzlicher Gewinne führte.

AMZN Preisdiagramm

Allerdings war nicht jeder mit der Leistung des Algorithmus zufrieden, und die Federal Trade Commission (FTC) hat kürzlich ein Verfahren eingeleitet, um zu prüfen, ob ihr Vorgehen Preisabsprache darstellt.

Root Insurance

Root Insurance ist ein Unternehmen, das algorithmisches Pricing auf eine Weise einsetzt, die sich als förderlich für Kundenwachstum und Vertrauensaufbau erwiesen hat. Dieses Versicherungsunternehmen verzichtet auf die herkömmliche Preis­matrix, die Faktoren wie Fahrverhalten, Vorstrafen, Beschäftigung und Kreditwürdigkeit berücksichtigt.
Root‑Versicherungskunden nutzen eine App, die ihr Fahrverhalten aufzeichnet. Die App übermittelt die Daten anschließend an einen Preisalgorithmus, der jedem eine personalisierte Preis­matrix liefert. Laut Unternehmensvertretern hat diese Methode dem Unternehmen Millionen gespart, da sie schlechte Fahrer ausschließen und die Anzahl der zu deckenden Unfälle reduzieren konnte.

Gesetzgeber beobachten algorithmisches Pricing

Das Thema dreht sich um algorithmisches Pricing, und da immer mehr Verbraucher Beschwerden über Preistreiberei und Preisabsprache einreichen, haben Gesetzgeber begonnen, aufmerksam zu werden. Bereits haben die Gesetzgeber 2023 und 2024 um 440 % mehr KI‑bezogene Gesetze eingebracht im Vergleich zu 2022. Diese Gesetze untersuchen, wie algorithmisches Pricing eingesetzt wird, um Käufer zu beeinflussen und den Wettbewerb zu verringern, insbesondere auf dem Wohnungsmarkt, wo diese Systeme zur Festlegung von Mieten verwendet werden, die in letzter Zeit stark gestiegen sind.
Mehrere private zivilrechtliche Kartellklagen wurden vor einem Bundesgericht eingereicht, die die Rechtmäßigkeit dieser Systeme betreffen. In einem Fall hinterfragen Verbraucher den Einsatz dieser Systeme zur Festlegung von Hotelpreisen, wodurch in Großstädten die wettbewerbsfähigen Preise verschwunden sind.

Die Zukunft des algorithmischen Pricings

Die Zukunft des algorithmischen Pricings wird von zwei Hauptfaktoren abhängen: legislativen Bedenken und KI‑Integration. Da KI immer leistungsfähiger wird, verbessert sich ihre Fähigkeit, unzusammenhängende Ereignisse zu korrelieren und komplexe Muster zu berechnen. Daher könnten Sie beobachten, dass die Preise von Produkten sofort steigen, wenn Faktoren auftreten, die in den kommenden Wochen zu höheren Preisen führen.
Zusätzlich werden Gesetzgeber einem wachsenden Druck ausgesetzt sein, die Auswirkungen dieser Algorithmen einzudämmen. Folglich besteht eine gute Chance, dass in den kommenden Monaten einige rechtliche Präzedenzfälle geschaffen werden, die dazu beitragen sollten, diese mächtigen Berechnungen und ihre Auswirkungen auf Verbraucher‑Preis‑Modelle zu zügeln.

Algorithmisches Pricing ist hier, um zu bleiben

Wenn man alle Faktoren rund um algorithmisches Pricing betrachtet, lässt sich sagen, dass diese Praxis nicht so bald verschwinden wird. Diese Algorithmen bringen Unternehmen Milliarden an Gewinnen ein, und sie reinvestieren diese Mittel, um ihre Algorithmen zu verbessern. Leider könnte dieser Kreislauf weitergehen, bis die menschlichen Faktoren der Gleichung völlig ignoriert werden. Für den Moment ist es an der Zeit zu überlegen, wie diese Protokolle die Märkte beeinflussen und ob sie gut oder schlecht für den Wettbewerb sind.

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