Die ständigen Preisschwankungen an Tankstellen sind das wohl augenfälligste Beispiel für eine dynamische Preisgestaltung. Doch auch in Webshops gehören sie zum Alltag. Einer Studie des IFH Köln zufolge verändern gut 43 Prozent der Online-Händler ihre Artikelpreise mindestens einmal im Monat, gut jeder zehnte um mehr als zehn Prozent. Ähnliche Ergebnisse hat eine Untersuchung der Marktwächter Digitale Welt bei der Verbraucherzentrale Brandenburg im August dieses Jahres ergeben. 37 Prozent von 1.133 beobachteten Produktpreisen wurden innerhalb von knapp fünf Wochen verändert, zum Teil viele Male.

"Dynamische Preissetzung ist ein fester Bestandteil im Online-Handel", lautet daher das Fazit der Marktwächter-Teamleiterin Kirsti Dautzenberg. Sie ­betont, dass variierende Preise seit jeher zum Handel gehören, etwa bei Saisonware. Zu beobachten sei ­allerdings, dass die Intensität der Anpassungen im Online-Handel deutlich zunehme. "Durch die Automatisierung der Prozesse sind Preisveränderungen in hoher Frequenz möglich", sagt sie, "gleichzeitig forcieren die Anbieter von Pricing-Lösungen die Professionalisierung der dynamischen Preissetzung."

Eine grosse Rolle spielt dabei Machine Learning und künstliche Intelligenz. Nahezu alle Lösungsanbieter, wie Blue Yonder, Revionics oder Prudsys, bauen auf die smarte Auswertung riesiger Datenmengen und leiten daraus Vorhersagen für die Zukunft ab.

Dautzenberg nennt drei Gründe für den wachsenden Bedarf an einer optimalen Preisgestaltung. Als Erstes ist der Wettbewerbsdruck im Web in einigen Branchen, wie etwa bei Elektronikartikeln, extrem hoch. "Unzählige Händler haben alle das gleiche neue Smartphone-Modell im Sortiment, das erzeugt Preisdruck", erläutert sie.

Zum Zweiten müssen Händler ihre ­Lagerhaltungskosten im Blick haben und unbedingt vermeiden, dass Ladenhüter den teuren Platz belegen. Zum Dritten gibt es immer mehr sogenannte Schnelldreher: "Früher verkauften Mode­händler vielleicht zwei oder drei Kollektionen im Jahr, heute sind es bis zu 24. Die müssen schnell ­abverkauft werden, um Platz zu machen für die neue Ware", sagte die Marktbeobachterin.

Bei Ernsting’s Family ist genau dieser schnelle ­Abverkauf wichtig. Der Modehändler bietet im Online Shop und seinen rund 1.800 Filialen in Deutschland und Österreich alle zwei Tage neue Ware aus wechselnden Monatskollektionen an. Für die Preisgestaltung testete der Einzelhändler fünf Monate lang die Blue-Yonder-Lösung "Price Optimization" in 50 Filialen, wie aus einer Fallstudie von Blue Yonder hervorgeht. Ziel war es, bei neuen Kollektionen eine Abverkaufsquote von 90 Prozent innerhalb eines definierten Zeitraums ­sicherzustellen - bei gleichzeitiger Steigerung der Marge. Das Ergebnis hat Ernsting’s Family offenbar überzeugt: Im Mai dieses Jahres startete der Händler Blue Yonder zufolge den offiziellen Roll-out in allen Filialen sowie im Online Shop. Ernsting's Family selbst wollte sich zum Einsatz der Pricing-Lösung nicht äussern - aus Wettbewerbsgründen.

Damit ist der Einzelhändler in guter Gesellschaft: Kaum ein Unternehmen will sich bei der Preisgestaltung in die Karten schauen lassen. Weder Zalando noch die Versandapotheke Docmorris, der Autozubehör-Händler ATU oder der Reifen-Shop Tirendo wollen etwas zu ihrer Preisstrategie sagen - obwohl die Marktwächter-Studie die dynamische Preisgestaltung eindeutig belegt hat. Zalando beispielsweise änderte seine Preise von allen 16 ­beobachteten Händlern am häufigsten und am stärksten. Am billigsten war ein Testwarenkorb am Faschingsdienstag zu haben.

Die Verschwiegenheit der Händler ist ausser durch den Wettbewerbsdruck auch durch die Sorge um die eigene Reputation begründet. Denn Verbraucher sind zwar einerseits oft selbst auf der Suche nach den lohnendsten Schnäppchen, fühlen sich andererseits aber unfair behandelt, wenn sie die Preisschwankungen bemerken. Die Folge: Sie halten den Händler nicht mehr für zuverlässig und vertrauen ihm nicht mehr. Das gilt übrigens selbst für die Online Shopper, die von ­einem günstigeren Preis profitiert haben, wenn auch in geringerem Masse.

Zudem ruft der vermehrte Einsatz von Pricing-Lösungen auf Basis von künstlicher ­Intelligenz die Wettbewerbshüter auf den Plan. Die Monopolkommission, ein Beratungsgremium der Bundesregierung, warnt vor abgesprochenen Preisanpassungen durch IT-Lösungen. Im Webhandel erfolge die Preissetzung zunehmend über Algorithmen, heisst es im Hauptgutachten der Kommission vom Juli dieses Jahres. Diese Preisalgorithmen könnten jedoch die koordi­nierte Anpassung von Preisen automatisieren, indem sie ihre Preise selbstlernend an die von Wettbewerbern anglichen. Preisabsprachen seien deswegen einfacher und unauffälliger möglich als zuvor.

Die Kommission empfiehlt, Verbraucherschutzverbänden das Recht einzuräumen, künftig eine kartellrechtliche Untersuchung bestimmter Sektoren initiieren zu können. Ausserdem sollten ihrer Meinung nach IT-Dienstleister, die solche Algorithmen entwickeln, ­einer weitreichenden Haftung unterliegen.

Auch die Justizminister der Länder wollen Online-Händler per Gesetz zu mehr Transparenz beim Einsatz von Tools zur Preisgestaltung verpflichten. In einem ­Beschlussvorschlag von acht Landesministern heisst es, für Angebote, deren Preis durch den Einsatz von Algorithmen personalisiert würden, solle ein "transparentes Preisschild" eingeführt werden. Dieses soll dem Verbraucher zeigen, dass hier ein persönlicher Preis für den individuellen Nutzer errechnet wurde.

Der Handelsverband Deutschland (HDE) hingegen fordert, auf weitere Informations­pflichten für Händler zu verzichten, die in der Praxis nur schwer umsetzbar seien und die Freiheit der Händler zur ­dynamischen Preisgestaltung untergraben könnten. "Die Autonomie des Unternehmens, den Preis selbst festzulegen, darf als elementarer Bestandteil einer freien Wirtschaftsordnung nicht angetastet werden", heisst es in einer Stellungnahme des HDE.

Was auch immer die Politik künftig ­beschliessen könnte - abschaffen lassen sich dynamisch generierte Preise wohl nicht mehr. Gleichzeitig steht die Entwicklung erst am Anfang, die Systeme werden immer leistungsfähiger und ausgeklügelter.

Die erste Stufe der automatisierten Preisgestaltung waren sogenannte Repricing-Tools, die bis heute vor allem auf Marktplätzen wie Amazon und eBay zum Einsatz kommen. Sie haben in erster Linie zum Ziel, die Preise der Wettbewerber im Auge zu behalten und den eigenen Preis entsprechend anzupassen.

Die zweite Stufe umfasst regelbasierte Lösungen, die in der Lage sind, eine Vielzahl vorab festgelegter unternehmenseigener Pricing-Regeln automatisiert umzusetzen. Dabei werden teilweise aus vorliegenden Kundendaten Vorhersagen über das Kaufverhalten in der Zukunft abgeleitet. "Predictive Analysis" heisst der Fachbegriff dazu.

Die dritte Stufe umfasst den Einsatz von Machine Learning und künstlicher Intelligenz. Hierbei liegen Leistungskennzahlen des Unternehmens ­zugrunde, nach denen die Preisgestaltung optimiert werden soll. Das kann eine ­Gewinn- oder Umsatzmaximierung, eine Frequenz- oder eine Warenbestandsoptimierung sein. Der Preisalgorithmus lernt dann nach und nach für jeden einzelnen Artikel, welcher Preis zu erzielen ist. Dabei fliessen auch Daten wie Wetter, Feiertage oder Tageszeiten mit ein. Werden diese Preise mit den verfügbaren Daten eines einzelnen Online-Shoppers wie etwa Daten zu seinem Standort oder dem verwendeten Gerät verknüpft, bekommt er seinen ganz persönlich errechneten Preis angezeigt.

Diese dritte Stufe ist allerdings noch nicht so weit verbreitet. Am häufigsten sind derzeit Preisveränderungen nach Tageszeit und Wochentagen zu beobachten. So senkten die Autozubehör-Shops Tirendo.de und ATU.de der Marktwächter-Studie zufolge während einer Aktionswoche regelmässig am Nachmittag die Preise, um sie am folgenden Vormittag wieder anzuheben.

Auffällig ist auch die Strategie der Online-Apotheken Docmorris und Sanicare. Sie senkten den Preis für einige Produkte, ­erhöhten ihn aber gleichzeitig für eine grössere Zahl anderer Produkte. Prinzipiell lassen sich auf diese Weise relativ leicht höhere Preise erzielen: Wenn etwa zwei häufig nachgefragte Produkte wie Erkältungsmittel billiger werden, können Artikel, die erfahrungsgemäss oft zeitgleich bestellt werden, teurer werden. Der Kunde wird noch immer das Gefühl haben, er habe insgesamt günstig bestellt, da er selten die Preise für alle Produkte vergleicht.

Die stationären Händler rüsten sich ebenfalls längst für die Zukunft: Im Januar hat die Parfümeriekette Douglas eine eigene Abteilung für Preis­gestaltung geschaffen. Seit Herbst ist die Pricing-Lösung des Software-Herstellers Revionics dort im Einsatz. Doch darüber reden will auch Douglas nicht.