Wenn es um Dynamic Pricing geht, reagiert der deutsche Handel schmallippig. Das gilt erst recht, wenn von individuellen Preisen die Rede ist. Dabei ist die dynamische Variante längst Alltag, der individuelle Preis ein vielversprechendes Spielfeld - auf dem erste Player Erfolge feiern.

"Reiche bezahlen mehr“ titelte Ende Oktober die „Neue Zürcher Zeitung“. Der Anlass: Auf Kunden zugeschnittene Rabatte, die der Schweizer Online-Shop Coop@home über Coupons an seine Kunden verteilte. Dabei experimentierte der Händler je nach Kunde und Einkaufsverhalten mit unterschiedlich hohen Preisrabatten. Dafür sorgte eine Software von Prudsys.

Natürlich stimmt das mit den „Reichen“ nur so ein bisschen. Denn eigentlich sollen alle das zahlen, was aus Sicht des Handels machbar ist. Ein sensibles Thema ist das trotzdem. Deshalb spricht der Handel da auch nicht von individuellen Preisen, sondern von individuellen Rabatten. Das klingt nämlich harmloser und nicht so unhöflich nach Geld.

Personalisierte Preise werden verkleidet

Auch die Schweizer Migros setzt auf die softe Variante personalisierter Preise – pardon Rabatte - und bietet Kunden seines Treuprogramms Cumulus individuelle Rabatte. Die werden ebenfalls über Coupons gesteuert. Preisnachlässe sollen dann dafür sorgen, dass der Kunde ein Produkt häufiger kauft oder zu einem teureren Produkt mit einer besseren Marge wechselt.

Deutsche Ketten erproben gleichfalls individuelle Rabattlösungen, die auf Daten des Einkaufsverhaltens zurückgreifen. Und das lohnt sich.

„Personalisierte Angebote sind Wachstumstreiber für die Kundenloyalität“. Das sagt beispielsweise die „Customer Centricity“-Studie der Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaft PwC. Doch von den Händlern, die Kundenbindungsprogramme nutzen, bietet laut Studie nur die Hälfte ihren Kunden einen Mehrwert wie beispielsweise Rabatte, Aktionen oder Kunden-Events. Eine Anpassung der Angebote auf die individuellen Bedürfnisse der Mitglieder des Kundenbindungsprogramms erfolge meist nicht.

60 Prozent der Tengelmann-Kunden mögen es individuell

Anders bei der Supermarktkette Kaiser’s Tengelmann. Dort nutzt man für ein Mehr an Individualität eine eigene Treuekarte, die gelbe „Extrakarten“. An der Kasse werden die Einkäufe mit Hilfe der Karte anonymisiert gespeichert. Mit der Karte können sich Kunden dann vor dem nächsten Einkauf an einem Terminal im Markt („Spar-Station“) einen Coupon-Zettel mit maßgeschneiderten Rabatten ausdrucken, die „persönliche Angebote“ enthalten sollen. Laut Raimund Bau, Gründer und Chief Executive Officer bei So1, dem Software-Dienstleister hinter dem Projekt, nehmen rund 60 Prozent der Kunden bei Tengelmann die Rabatte, die auch per App durchgereicht werden können, an. Die Zahl nannte er jüngst auf einer VerbraucherSchutzMinisterKonferenz (VSMK) in Berlin.
© Tengelmann

Solche Offerten lohnen sich nicht nur mit Blick auf die Frequenz. Derlei Coupons können helfen, das ist nicht wirklich neu, die Kosten der Supply Chain zu senken, in dem sie die Nachfrage stabil halten. Sie können aber auch Nachfrage und Wertschöpfung steuern, indem beispielsweise das Mindesthaltbarkeitsdatum der Ware im Store bei dem Rabatt-Angebot zeitnah berücksichtigt wird. Ebenso aber ist es denkbar, weniger kaufstarken Kundengruppen ein teureres Produkt zu einem günstigeren Preis zu offerieren und damit einen Markenwechsel in ein Premiumsegment zu unterstützen. Die Höhe des Preisnachlasses lässt sich dabei so berechnen, dass die Wahrscheinlichkeit des Markenwechsels oder Zusatzkaufs erhöht wird, die Marge aber nicht unnötig abschmilzt.

Wissen muss man allerdings, dass die Software diese Rabatte nicht wirklich persönlich ausknobelt, sondern lediglich Cluster bestimmter Käuferkreise bilden. Dafür aber lernt die Software schnell. Etwa drei größere, repräsentative Warenkörbe des Kunden sollen ausreichen, um mit einer Kombination aus ökonometrischen und Machine-Learning-Verfahren die Kaufwahrscheinlichkeiten vorherzusagen.

Eine Rechnung mit Wahrscheinlichkeiten

Die So1 Engine findet dabei zunächst die relevanten Eigenschaften von Artikeln heraus. Erkennt dabei die Präferenz der Kunden zu diesen Produkteigenschaften. Anschließend wird berechnet, bei welchem Preisabschlag der Konsument das Produkt mit welcher Wahrscheinlichkeit wählt.

Die SO1 Technologie testen übrigens unter anderem auch der Discounter Netto, Globus, Budnikowsky und Penny. Die Rewe-Tochter bietet seinen Kunden dabei in mehreren Dutzend Filialen personalisierte Aktions-Angebote mit Hilfe einer sogenannten „Penny Sparkarte“. Die Coupons können sich die Kunden an einem Terminal im Eingangsbereich des Penny-Markts ausdrucken. Ein Anfang und einer von mehreren gangbaren Wege für besondere Belohnungen.  Exklusive Rabatte verspricht Penny ja beispielsweise auch den Nutzern seiner App. Das Ziel ist klar: "Wir arbeiten daran, unseren Kunden in Zukunft vermehrt individualisierte Angebote machen zu können", sagt Stefan Magel, Penny-Geschäftsführer Vertrieb und Marketing.


Wie clever die Technologie tatsächlich ist, ist da eine andere Frage. Der Supermarkt-Blog bemängelte schon frühzeitig, dass beispielsweise die individuellen Angebote bei Kaisers eher Begehrlichkeiten der Markenartikler widerspiegelten: „Jedenfalls sehen meine „persönlichen Angebote“ jedes Mal so aus, als hätte die künstliche Intelligenz grad keinen Bock gehabt zu rechnen und sie stattdessen ausgewürfelt.“ 

Online-Kunden ausgetrickst

Auf eine einzelne trickreiche Variable des individuellen Preises setzt dagegen beispielsweise immer noch der Online-Optiker Lensbest. Schon vor einem Jahr hatte etailment notiert, dass Onlinekunden bei manchen Produkten im Webshop einen höheren Preis zahlen, wenn sie den Online-Laden direkt ansteuern. Kunden, die dagegen über die Google-Suche im Webshop landen, werden günstiger bedient. Dieses Preismodell setzt Lensbest auch aktuell ein.
Bei Lensbest zahlt der Google-Kunde weniger
© etailment
Bei Lensbest zahlt der Google-Kunde weniger

Individuelle Preise und Rabatte, wie wohl längst zum großen Zukunftstrend – oder zur großen Gefahr für Verbraucher – ausgerufen, bleiben insgesamt aber Einzelfälle. Das gilt erst recht für den immer wieder vorgetragenen Mythos von unterschiedlichen Preisen am Apple-Rechner oder Windows-PC.

Sogar eine aufwändige Studie der Hochschule Niederrhein zum Thema „Personalisierte Preisdifferenzierung im Online-Handel“ (pdf) konnte vor knapp einem Jahr keine tatsächlich belegbaren Fälle für individuelle Preise identifizieren. Ausnahme: Einige hochpreisige Reisen im Luxus-Segment. Das Ergebnis ließ sich später aber nicht reproduzieren.

Der Grund ist simpel: Die Technik zur Individualisierung ist aufwändig und teuer. Ebenso wie beim Re-Targeting, das trotz technisch ausgefeilter Möglichkeiten immer noch aus der Schrottflinte kommt. Die trifft immer noch billiger und effizienter als das persönlich signierte Florett. Die Individualisierung der Preise ist zudem riskant. Wenn sich Verbraucher übervorteilt fühlen, weil der Nachbar die Bananen oder das TV billiger bekommen hat, droht ein Imageschaden. Mindestens. Schon diskutieren Verbraucherverbände Transparenz-Lösungen, die insbesondere Webshops verpflichten sollen, dem Kunden die individuelle Preisgestaltung nachvollziehbar zu erklären.

So bleibt es denn gegenwärtig vor allem beim Dynamischen Preis und auch das ist vor allem eine Sache der großen Player. Das Metoda Repricing-Barometer, das die Preisschrauben der Händler beobachtet, führt regelmäßig Amazon an. Im August registrierte man dort beispielsweise fast 3,6 Millionen Preisschritte. Grundlage der Erhebung sind die auf Preissuchmaschinen eingestellten Angebote.

Insight on Amazon's Dynamic Pricing from L2 Inc on Vimeo.

Optionen werden noch nicht ausgeschöpft

Obendrein werden die Optionen beim Dynamischen Preismanagement längst nicht ausgeschöpft. „80 Prozent der deutschen interaktiven Handelsunternehmen passen ihre Preise nur nach Bedarf an und lassen so Umsatz-, Margen- und Ertragspotenziale ungenutzt“, sagt eine Studie der Unternehmensberatung BearingPoint und des IIHD Instituts. Anders gesagt: Das Preisverhalten von Wettbewerbern und das Bestellverhalten der Kunden bauen die wenigstens Händler gegenwärtig in die Kalkulation mit ein. 

Dabei können Tools der großen Software-Anbieter längst etliche Variablen automatisiert berücksichtigen, können Daten zum Suchverhalten im Web, Warenkorbabbrüche, Einkäufe, eigene Bestandsdaten, Wettbewerbspreise, Wetter, Preis-Vorstellungen einpreisen und so in Echtzeit auf Angebot und Nachfrage reagieren.

Lebensmittelhandel agiert handgestrickt

Vor allem im ach so preisaggressiven Lebensmittelhandel ist man eher noch handgestrickt unterwegs. Mehr als die Hälfte aller Lebensmittelhändler (59 Prozent) in Deutschland nutzt noch immer keine automatisierte Preisgestaltung. Das ist das Ergebnis einer Umfrage von Blue Yonder.

Allerdings geben über die Hälfte (60 Prozent) der befragten Verantwortlichen an, dass sie in den vergangenen zwei Jahren in Preisoptimierungen investiert hätten. Weitere 25 Prozent planen solche Investitionen in den kommenden zwei Jahren. Doch nur 41 Prozent nutzen bei der Preisgestaltung auch externe Faktoren, zum Beispiel die Preise des Wettbewerbs. 59 Prozent nutzen keine Predictive Applications für die automatisierte Preisgestaltung. Und: Mehr als ein Drittel der Befragten (34 Prozent) legt Preise sogar manuell fest.

Elektronische Preisschilder, Medium der Wahl, um Dynamic Pricing von der digitalen in die stationäre Welt zu überführen, stehen denn auch noch ganz am Anfang.

Auch wenn Handelsriesen wie Rewe, Edeka den Ausbau forcieren. Nur 13 Prozent der Unternehmen im deutsche FMCG (Fast Moving Consumer Goods) Handel verfügen über elektronische Preisschilder, und können somit auf Knopfdruck Preise anpassen. 37 Prozent erachten die Technologie immer noch als nicht relevant.

Studien

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(Foto: Uber)
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