DYNAMISCHE PREISDIFFERENZIERUNG IM DEUTSCHEN ONLINE-HANDEL - Eine Untersuchung der Verbraucherzentralen - August 2018
←
→
Transkription von Seiteninhalten
Wenn Ihr Browser die Seite nicht korrekt rendert, bitte, lesen Sie den Inhalt der Seite unten
KU
FÜR RZ
R
EZ
NU
EIT
TO
L L E R A B AT T E
DYNAMISCHE
PREISDIFFERENZIERUNG IM
DEUTSCHEN ONLINE-HANDEL
Eine Untersuchung der Verbraucherzentralen - August 20182 | Inhalt
INHALT
ABBILDUNGEN UND TABELLEN 3
ZUSAMMENFASSUNG: EXPERIMENTIERFELD DYNAMISCHE PREISE 4
1. RELEVANZ UND ZIELSETZUNG 5
2. METHODISCHES VORGEHEN 7
Sekundäranalyse 7
Primäranalyse 7
3. PREISDIFFERENZIERUNG IM ÜBERBLICK 9
Dynamische Preisdifferenzierung 9
Individualisierte Preisdifferenzierung 9
Dynamische Preise - empirische Evidenz 10
4. DYNAMISCHE PREISE IM DEUTSCHEN ONLINE-HANDEL 13
Häufigkeit der Preisschwankungen 14
Ausmaß der Preisschwankungen 18
Häufigkeit und Ausmaß von Preisänderungen 19
Angebotswochen bei Autoteilen 21
Tageweise Preisänderungen bei Online-Apotheken 21
5. FAZIT 23
QUELLENVERZEICHNIS 253 | Abbildungen und Tabellen
ABBILDUNGEN UND TABELLEN
1 Umsatz und Branchenranking ausgewählter Online-Händler 8
2 Anteil dynamisch differenzierter Produktpreise 13
3 Beispiele hochfrequenter Preisdifferenzierung beim Online-Händler Obi 14
4 Beispiel-Warenkörbe zu unterschiedlichen Kaufzeitpunkten bei Zalando 15
5 Beispiel hochfrequenter und hochvolatiler Preisdifferenzierung beim Online-Händler
Mediamarkt 16
6 Frequenz der dynamischen Preisdifferenzierungen 17
7 Beispiel hochvolatiler Preisdifferenzierung beim Online-Händler Zalando 18
8 Volatilität der dynamischen Preisdifferenzierungen 19
9 Beobachtete maximale Frequenz und Volatilität der Preise 20
10 Beispiel hochfrequenter und hochvolatiler Preisdifferenzierung beim Online-
Händler Tirendo 20
11 Preissetzung bei Autoreifen am Beispiel des Online-Händlers ATU 21
12 Preissetzung am Beispiel ausgewählter Produkte des Online-Händlers Sanicare 224 | Zusammenfassung: Experimentierfeld dynamische Preise
ZUSAMMENFASSUNG: EXPERIMENTIERFELD
DYNAMISCHE PREISE
Das Team des Marktwächters Digitale Welt der Verbrau-
cherzentrale Brandenburg e. V. untersuchte im Zeitraum EHER SELTEN SIND HÄUFIGE
vom 31.01. bis zum 05.03.2018 insgesamt 1.133 Produkt- SCHWANKUNGEN MIT DEUTLICHEN
preise bei 16 deutschen Online-Händlern. Das Ergebnis PREISÄNDERUNGEN
zeigt: Dynamische Preisdifferenzierung ist heute fester
Bestandteil der Preissetzungsstrategien im deutschen Stellenweise wurden auch häufige Preisänderungen kom-
Online-Handel. biniert mit hohen Preisschwankungen beobachtet. Der
Preis eines Satz Reifens wurde beim Online-Händler Tiren-
DIE BANDBREITE IST GROSS do alle zwei Tage verändert. Die maximale Preisdifferenz
betrug 90 Euro.
Bei mehr als einem Drittel der Artikel machten die unter-
suchten Händler hiervon Gebrauch. Die Händler agieren ANBIETER SENKEN UND VERTEUERN IHRE
in den Branchen unterschiedlich. Eine Dynamik ließ sich ARTIKEL ZU AUSGEWÄHLTEN ZEITEN
bei allen Händlern, die mit dynamischer Preisdifferenzie-
rung arbeiten, sowohl in Richtung Verteuerung als auch Beim Online-Händler ATU konnten Kunden Autobatterien
Vergünstigung der Artikelpreise beobachten. oder Reifen jeweils nachmittags günstiger kaufen als am
Vormittag des Folgetages und sparten bis zu 30 Prozent.
STABILE PREISE BIS HIN ZU TÄGLICHEN Die Online-Apotheken DocMorris und Sanicare setzten
PREISÄNDERUNGEN den Großteil der beobachteten Artikel tageweise im Preis
sowohl herauf als auch herab. Sparte man so bei einigen
Wenn Preisänderungen vorgenommen wurden, dann mit Artikeln im Einkauf, wurden andere nun teurer angeboten.
unterschiedlicher Strategie: Die überwiegende Anzahl Die Ersparnis war im Schnitt deutlich niedriger als die Ver-
(60 %) der Preise wurden ein- bis dreimalig innerhalb der teuerung der Artikel.
beobachteten 34 Tage verändert. 40 Prozent jedoch in
höherer Frequenz: Im Extremfall änderte beispielsweise PREISEXPERIMENTE MÜNDEN BEI
der Baumarkt Obi nahezu täglich seine Preise für VERBRAUCHERN IN ENTTÄUSCHUNG
ausgewählte Artikel.
Auch wenn nur der kleinere Anteil der untersuchten Prei-
DER RICHTIGE ZEITPUNKT ENTSCHEIDET se von den benannten Veränderungen betroffen ist, für
ÜBER DEN „GÜNSTIGEN“ KAUF Verbraucher1 resultiert hieraus ein wenig verlässliches
Preisgefüge. Den Verbrauchern bleibt als Alternative die
Dynamische Preisdifferenzierung findet auch in einem kontinuierliche Beobachtung der Preise über einen länge-
hohen Preisumfang statt. Einzelne Artikel variierten bis zu ren Zeitraum – mit entsprechendem Aufwand. Zudem er-
105 Prozent zum mittleren Produktpreis. Dies konnte am schwert es die Bildung eines „realistischen“ Preisgefühls.
Beispiel einer Hose bei Zalando bis zu 120 Euro Erspar- Die mangelnde Transparenz führt zu Vertrauensverlust
nis für den Kunden bedeuten. Entscheidend war nur, an in den Online-Handel und im schlechtesten Fall zu einer
welchem Tag man den Artikel kaufte. Beim Online-Händler Abkehr von Online-Anbietern, die häufig ihre Preise dyna-
Mediamarkt und dem Kauf eines Smartphones Samsung misch anpassen.
Galaxy S 8 war noch mehr drin: Hier betrug die höchste
Ersparnis 220 Euro.
1 Aufgrund der besseren Lesbarkeit wird in diesem Bericht auf die
gleichzeitige Verwendung männlicher und weiblicher Sprachform
verzichtet. Sämtliche Personenbezeichnungen gelten gleicherma-
ßen für jedes Geschlecht.5 | Relevanz und Zielsetzung
1. RELEVANZ UND ZIELSETZUNG
Nach Angaben des Bundesverbandes für E-Commerce und verwendet. Auch der Einsatz von Web-Tracking ermöglicht
Versandhandel Deutschland (bevh) lag der Umsatz mit es, das Verhalten eines Nutzers in Echtzeit zu verfolgen
Waren im Online-Geschäft im Jahr 2016 deutschlandweit und zahlreiche Daten über ihn zu generieren (vgl. Landes-
bei 52,7 Milliarden Euro (vgl. Wenk-Fischer/Zirbes beauftragte für den Datenschutz und die Informations-
2017: 9). Somit stieg der Gesamtumsatz um weitere 12,5 freiheit Rheinland-Pfalz 2018). Zudem stellt das kürzlich
Prozent im Vergleich zum Vorjahr 2015 (46,9 Milliarden vorgelegte Gutachten der Monopolkommission die zu-
Euro) (vgl. ebenda). Die höchsten Umsätze wurden in nehmende Relevanz und Auswirkungen von Algorithmen
den Teilbranchen Bekleidung2 (17,0 Milliarden Euro) und bei der Verarbeitung großer Datenmengen zur Preisgestal-
Technik3 (15,7 Milliarden Euro) erzielt; es folgen Haushalt4 tung im Online-Handel heraus (vgl. Monopolkommission
(9,5 Milliarden Euro), Freizeit5 (8,8 Milliarden Euro) und 2018).
Sonstiges6 (1,7 Milliarden Euro) (vgl. ebenda: 12).
Diese Daten werden von Unternehmen erfasst, zusam-
Seit dem Jahr 2009 kann damit ein stetiger Anstieg des mengeführt und analysiert. Eine Datenauswertung erlaubt
Gesamtumsatzes im deutschen Online-Handel beobach- den Unternehmen Rückschlüsse auf persönliche Lebens-
tet werden. Getrieben ist diese Entwicklung von einer umstände und Präferenzen eines Kunden und bietet die
wachsenden Anzahl an Online-Käufern in Deutschland: Möglichkeit, auf ihn abgestimmt zu agieren. Das kann bei-
So lag der Anteil der Personen, die im Internet einkaufen, spielsweise über eine Individualisierung von Preisen, Pro-
in der deutschsprachigen Bevölkerung ab 14 Jahren im dukten und Dienstleistungen erfolgen. In der öffentlichen
Jahr 2016 bei 67,6 Prozent (vgl. ACTA 2016: 107). Wahrnehmung wird die Individualisierung, insbesondere
von Preisen, kontrovers diskutiert.
Beim Online-Einkauf, der Suche nach Produkten oder
Preisvergleichen im Internet hinterlassen Verbraucher PREISDIFFERENZEN WERDEN VON DEN
persönliche Daten. Erfasst werden Informationen über VERBRAUCHERN ALS ÄRGERNIS
den Webbrowser. Er übermittelt in der Regel Daten wie WAHRGENOMMEN
den Namen des Servers, die Identifikationskennung des
Browsers, das sekundengenaue Datum und den Namen Untersuchungen zur Akzeptanz individueller Angebote
des Rechners bzw. seine IP-Adresse. Aber auch vom Nut- und Preise zeigen, dass ein Großteil der Verbraucher
zer willentlich übermittelte Daten geben Aufschluss über Bedenken hegt: 43 Prozent der Online-Käufer berichten,
die Person. Dies erfolgt beim Online-Einkauf zum Beispiel ein ungutes Gefühl bezüglich der Sicherheit ihrer Daten
über eine Registrierung, mit dem Vorteil, dass der Kunde zu haben. Knapp Drei von Zehn (29 %) empfinden
bei nochmaligem Kauf nicht erneut seine Daten eingeben insbesondere die Auswertung des Einkaufsverhaltens
muss. Hierbei füllen Besucher ein Formular aus, welches als problematisch (vgl. DIVSI 2015: 6-8). 52 Prozent
Namen, E-Mail-Adresse, Anschrift und weitere Kontaktda- der Konsumenten sorgen sich, dass ihnen aufgrund
ten erfragt und nach dem Absenden in einer Datenbank der gesammelten Informationen Nachteile entstehen
speichert. Um bei wiederholtem Aufruf der Seite den Nut- könnten – unter anderem in Form eines höheren Preises
zer zuordnen zu können, werden sogenannte „Cookies“ (vgl. YouGov 2017: 9). Sie befürchten außerdem einen
größeren Aufwand beim Einkaufen sowie den Wegfall von
2 Waren persönlich-individuellen Bedarfs: u. a. Bekleidung, Schu-
verbindlichen Referenzpreisen (vgl. Thorun/Diels 2016: 1)
he, Drogerieartikel, Kosmetik und Parfüm, Schmuck und Uhren.
3 Waren technischen Bedarfs: u. a. Auto und Motorrad und Auch zeigt sich, dass Verbraucher aktiv ihr Surfverhalten
Zubehör, Computer und Zubehör, Bild- und Tonträger, Video- &
Musicfiles, Elektronikartikel und Telekommunikation. ändern wollen, wenn ihr Nutzungsverhalten das Preis- und
4 Waren für die individuelle Basisversorgung: u. a. Haus- und Produktangebot beeinflussen würde: So geben 64 Prozent
Heimtextilien, Haushaltswaren und -geräte, Lebensmittel, Medika- der Internetnutzer an, in diesem Fall die Aufzeichnung
mente, Möbel, Lampen und Dekorationsartikel, Tierbedarf.
5 Freizeitprodukte: u. a. Do-it-yourself, Blumen, Hobby-Freizeit-Arti- besuchter Seiten, z. B. durch die Verweigerung des
kel, Spielwaren, Bücher und E-Books. Setzens von Cookies, zu unterbinden. 29 Prozent
6 Bürobedarf und Sonstiges.6 | Relevanz und Zielsetzung
würde versuchen, durch die Nutzung verschiedener Die vorliegende Untersuchung nimmt die exemplari-
Kundenprofile eine Identifikation seiner Person zu schen Verbraucherbeobachtungen und die mangelnde
vermeiden (vgl. LINK Institut 2015: 10). Evidenz bezüglich differenzierter Preise zum Anlass und
untersucht mittels umfassender Preisbeobachtung aus-
Die Verbraucherzentralen unterhalten ein Frühwarnnetz- gewählte Händler in Bezug auf dynamische Preisdiffe-
werk7, in dem sie bundesweit kontinuierlich Verbraucher- renzierung im deutschen Online-Markt. Ein Schwerpunkt
beschwerden rund um Themen der digitalen Welt auswer- liegt hierbei auf dem Erkennen bestehender Strategien
ten. Meldungen hinsichtlich der Preissetzung nehmen und deren möglichen Auswirkungen auf die Verbraucher.
dabei einen festen Platz ein. So berichten Verbraucher,
beim Anbieter amazon.de mehrfach Preissteigerungen Hierzu ordnet die Untersuchung bestehende Begriffe und
beobachtet zu haben, sobald sie ein Produkt in den Wa- Definitionen ein und gibt einen Überblick über das Vor-
renkorb gelegt haben. Aber auch das Gegenteil wurde ge- kommen und die Bewertung dynamischer Preisdifferen-
schildert: Artikel auf der Beobachtungsliste wurden preis- zierung im deutschen Online-Handel. Nachfolgend wer-
lich günstiger – jedoch verbunden mit der Meldung, dass den die Ergebnisse der empirischen Untersuchung von 16
nur noch ein Produkt vorhanden sei. Eine Prüfung ergab, Online-Händlern hinsichtlich ihrer gewählten Preisstrate-
dass trotz des Kaufs weitere gleiche Produkte angeboten gien dargestellt und eingeordnet.
wurden. Beim Buchungsportal booking.com beobachte-
ten Verbraucher unterschiedliche Hotelpreisangaben je
nach Nutzung unterschiedlicher Endgeräte; der Zeitpunkt
der Buchung und das Hotel waren dabei identisch. Bei
dem Anbieter mediamarkt.de beobachteten Verbraucher
unterschiedliche Preise je nach Tageszeit. Beim Anbieter
babymarkt.de wurden unterschiedliche Preisangaben für
den identischen Artikel je nach genutztem Endgerät be-
merkt.
Diese Meldungen deuten darauf hin, dass differenzierte
Preise heute schon Realität im deutschen Online-Handel
sind. Nach welchem Prinzip, welchen Strategien oder in
welchem Ausmaß Preise im Online-Handel differenziert
werden, ist jedoch wenig bekannt. Insbesondere fehlt
eine empirische Evidenz zur Existenz der Individualisie-
rung von Preisen. Auch hinsichtlich der dynamischen
Preisdifferenzierung im Online-Handel liegen nur wenige
empirische Erkenntnisse vor (vgl. Jentzsch 2017: 11).
7 Beim Frühwarnnetzwerk (FWN) des Marktwächters handelt es
sich um ein Erfassungs- und Analysesystem für auffällige Sachver-
halte aus der Verbraucherberatung. Grundlage stellt eine ausführ-
liche Sachverhaltsschilderung durch Beratungskräfte dar, die eine
Kategorisierung sowie eine anschließende qualitative Analyse
ermöglicht. Eine Quantifizierung der Daten aus dem FWN heraus
bzw. ein Rückschluss auf die Häufigkeit des Vorkommens in der
Verbraucherberatung insgesamt ist jedoch nicht möglich.7 | Methodisches Vorgehen
2. METHODISCHES VORGEHEN
Die Ergebnisse der vorliegenden Untersuchung wurden Händler erfolgte auf Basis der Kriterien Branche und
mittels Sekundäranalyse und empirischer Datenerhebung Umsatz. Ziel war es, eine möglichst große Branchenvielfalt
erstellt. sowie umsatzstarke Online-Händler zu berücksichtigen
(vgl. Tabelle 1, Seite 8).
SEKUNDÄRANALYSE
Die Durchführung der empirischen Preiserhebung wur-
Die zunehmende Nutzung des Internets zieht eine immer de durch den Marktwächter Digitale Welt beauftragt. Die
umfangreicher werdende Sammlung und Auswertung von Untersuchung wurde im Zeitraum vom 31.01. bis zum
Nutzerdaten nach sich. Dies dient laut Anbieter in erster 05.03.2018 durch die tripuls media innovations GmbH
Linie dazu, neue Geschäftsmodelle zu entwickeln und Ver- durchgeführt. Im Detail wurden hierzu die Verkaufspreise
brauchern innovative Dienste anzubieten. Einhergehend von bis zu 70 Artikeln pro Online-Händler zweimal täglich
mit dieser Entwicklung nehmen die Publikationen zum erhoben. Somit lagen für die Auswertung bis zu 70 Ein-
Themenfeld der Preisdifferenzierung im Online-Handel zelpreiserhebungen pro Artikel und Händler zur Auswer-
zu. Die systematische Auswertung bestehender Erkennt- tung vor. Aus Gründen der Validität wurden die Preise zu
nisse diente der Einordnung von Begriffen und Definitio- jedem Artikel mit fünf virtuellen Gerätekonstellationen
nen, der Bewertung möglicher Auswirkungen von Preis- (Windows Desktop, Android Phone, Android Tablet, Apple
differenzierung auf Verbraucher sowie der Akzeptanz von iPhone, Apple iPad) abgefragt. Die Erhebung wurde in ei-
Verbrauchern. Ergänzt wurden die Erkenntnisse um Exper- nem engen Zeitkorridor von ungefähr 5 bis 25 Minuten für
tenmeinungen. Hierzu wurde mit Vertretern nachfolgen- alle Gerätekonstellationen durchgeführt. Die Preisabfrage
der Institutionen gesprochen: erfolgte am Standort Berlin. Der Datenerhebung lag dabei
die zentrale Serversoftware TPO8 der tripuls media innova-
• Berliner Beauftragte für Datenschutz und tions GmbH zugrunde.
Informationsfreiheit
• Bundesministerium der Justiz und für Empirische Datenauswertung
Verbraucherschutz
• Bundesverband E-Commerce und Versandhandel Insgesamt gingen 1.133 Produkte mit den jeweiligen
Deutschland e. V. Preiserhebungen in die Analyse ein. Vor Beginn
• Handelsverband Deutschland – HDE e. V. der Analyse erfolgten eine manuelle Prüfung der
• Hochschule Düsseldorf Erhebungszeitpunkte sowie eine Prüfung der Preisverläufe
• Ministerium für Umwelt, Landwirtschaft, auf Plausibilität. Ausreißer wurden entfernt und der
Natur- und Verbraucherschutz des Landes Modus bzw. Modalwert (häufigster Wert einer Messreihe)
Nordrhein-Westfalen der fünf gewählten Gerätekonstellationen als zentraler
• Stiftung Warentest Auswertungsparameter bestimmt. Kam es in wenigen
Fällen aufgrund technischer Probleme, wie der Wartung
Die Erkenntnisse aus den Experteninterviews wurden ver- der Internetpräsenz der Online-Händler oder bestimmter
dichtet und finden ihren Niederschlag im Kapitel „Preis- Sicherungsmechanismen gegen automatisierte Anfragen
differenzierung im Überblick“. (sog. Bot Protection), zu Datenlücken, wurden diese
durch den letztbeobachteten vorhergehenden Preis des
PRIMÄRANALYSE betreffenden Produkts aufgefüllt.
Empirische Datenerhebung
8 Das Softwaresystem Tripuls Price Observer (TPO) ist eine Eigen-
Im Rahmen der empirischen Datenerhebung wurden entwicklung der tripuls media innovations gmbh zur massenhaften
Erhebung von Preisen bei Online-Händlern. Mit ihrer Hilfe ist es
16 Online-Händler hinsichtlich ihrer Preissetzung im möglich, zahlreiche Preisabfragen nahezu synchron durchzuführen.
deutschen Online-Handel untersucht. Die Auswahl der Vgl. hierzu auch https://www.tripuls.de/internetloesungen/preise-
beobachten.html.8 | Methodisches Vorgehen
Zur Einordnung der Ergebnisse wurden die Häufigkeit (im teter Preisdifferenzen zum Vorgänger-Preis. Die Volatilität
Weiteren „Frequenz“) und das Ausmaß (im Weiteren „Vo- wurde als Koeffizient der Preisdifferenz des minimal sowie
latilität“) von Preisveränderungen betrachtet. Die Berech- maximal beobachteten Preises in Bezug auf den mittleren
nung der Frequenz erfolgte auf Basis der Anzahl beobach- Preis eines Produkts berechnet.
1 UMSATZ UND BRANCHENRANKING AUSGEWÄHLTER ONLINE-HÄNDLER
E-Commerce-Umsatz
E-Commerce-Umsatz (netto) 2016
Branche Shop Ranking 2016 in Millionen Euro
docmorris.de* 15 317,07
Apotheken sanicare.de* 92 58,06
shop-apotheke.de*** 32 145,55
atu.de** 1 – 89,62
Autoteile
tirendo.de*** 2 – 39,6
hornbach.de** 72 85,48
Baumarkt
obi.de** 81 75,3
alternate.de 10 432,25
comtech.de 51 119
Elektronik
conrad.de** 8 471,84
mediamarkt.de* 6 532,76
otto.de* 2 2.743,40
Freizeit & Hobby
sportscheck.de 36 139
otto.de* 2 2.743,40
Mode
zalando.de* 3 1.121,77
douglas.de* 25 198,83
Luxus & Schmuck
valmano.de 3 – –
Quelle EHI Handelsdaten (2016).
Anm.: * Statista-Modellierung auf Basis von Unternehmensangaben
** Statista-Hochrechnung auf Basis einer Regressionsanalyse
*** Unternehmensangabe (Geschäftsbericht, Pressemitteilung, Unternehmenswebsite)
1 Umsatz aus dem Jahr 2012 (vgl. https://www.handelsdaten.de/deutschsprachiger-einzelhandel/umsatz-der-groessten-online-
shops-deutschland)
2 Umsatz aus 2014 (vgl. https://neuhandeln.de/jahresbilanz-von-delticom-mehr-verkaeufe-weniger-umsatz/)
3 keine Angaben ermittelbar9 | Preisdifferenzierung im Überblick
3. PREISDIFFERENZIERUNG IM ÜBERBLICK
Unter den Begriffen Preisdifferenzierung oder auch Preis- INDIVIDUALISIERTE
diskriminierung9 werden verschiedene Arten der Festset- PREISDIFFERENZIERUNG
zung von Preisen zusammengefasst (vgl. Schleusener/
Hosell 2016: 5ff.). Preisdifferenzierung bezeichnet den Individualisierte Preisdifferenzierung erfolgt immer auf
Verkauf desselben Gutes zu unterschiedlichen Preisen an der Grundlage kundenindividueller Entscheidungspara-
unterschiedliche Kunden durch dasselbe Unternehmen meter. Die Möglichkeiten der Differenzierung von Preisen
(vgl. Varian 1987: 1) und wird seit jeher im stationären sind in diesem Fall vielfältig. Unterteilt werden kann u. a.
Handel angewendet. Auch im Online-Handel kann eine in folgende Differenzierungsstrategien:
Preisdifferenzierung grundsätzlich über zeitliche, indivi-
dualisierte und personalisierte Preissetzung erfolgen. Die • Eine mengenabhängige Preisdifferenzierung erfolgt
wesentliche Motivation der Preisdifferenzierung von Un- über die Anzahl der Mengeneinheiten eines Produktes
ternehmensseite ist die Gewinnerhöhung durch das Erzie- und dem durchschnittlichen Preis pro Mengeneinheit.
len höherer Gewinnmargen oder die Erschließung neuer Hintergrund dieser Form der Preisdifferenzierung
Kunden (vgl. Hages et al. 2017: 4). ist die Erzielung von Skaleneffekten. Diese werden
an die Kunden mittels Preis weitergegeben. Neben
DYNAMISCHE einfachen Mengenrabatten oder sogenannten
PREISDIFFERENZIERUNG Flatrates fallen auch Bonusprogramme unter
diese Form der Differenzierung (vgl. Fassnacht/
Bei einer dynamischen Preisdifferenzierung oder auch Winkelmann 2006: 455ff). Bonusprogramme
zeitlichen Preissetzung ändern sich Preise im Zeitverlauf, werden genutzt, um Kunden stärker an ein
d. h. man findet auf einer Webseite zu verschiedenen Unternehmen zu binden und basierend auf dem
Uhrzeiten oder an verschiedenen Tagen unterschiedliche bisherigen Einkaufsverhalten Belohnungen (Rabatte)
Preise. Diese sind für alle Verbraucher, die das gleiche zu gewähren (vgl. ebenda). Prominente Beispiele
Produkt zur selben Zeit auf der gleichen Webseite kau- sind Systeme wie Payback oder die Deutschlandcard.
fen, identisch (vgl. Reisch et al. 2016: 12, Obermiller et al.
2012: 14). Ziel ist es, die Preisgestaltung möglichst flexi- • Bei einer leistungsabhängigen Preisdifferenzierung
bel und individuell pro Produkt zu gestalten. Für diese Art hängt der Preis von der zugrundeliegenden Leistung
der Preissetzung gibt es verschiedene Gründe seitens des des Produktes ab. Somit wird das Produkt selbst ver-
Handels: So passen Händler ihre Preise beispielsweise ändert. Die unterschiedlichen Leistungen werden zu
an Lagerbestände und Kapazitäten an. Sie verändern sie unterschiedlichen Preisen angeboten. Dabei kann
bei großer Nachfrage, in Abhängigkeit von den Preisen der sich die Leistung auf unterschiedliche Aspekte, wie
Konkurrenz oder hinsichtlich des Kauf- bzw. Buchungs- beispielsweise die Benutzerfreundlichkeit, Zusatz-
zeitpunkts (vgl. Krämer et al. 2016: 2; Zander-Hayat et al. leistungen oder den Leistungsumfang, beziehen (vgl.
2016: 3). Skiera/Spann 2002: 8). Beispiele dieser Form der
Preisdifferenzierung finden sich bei Smartphones
mit unterschiedlicher Speicherkapazität oder Bü-
chern als Taschenbücher oder gebundene Ausgaben.
9 Die Begriffe Preisdifferenzierung und Preisdiskriminierung wer-
den häufig synonym verwendet. In dem vorliegenden Bericht wird • Eine gruppenabhängige Preisdifferenzierung kann
der Begriff der Preisdiskriminierung ausschließlich in Bezug auf die personen- oder regionenbezogen erfolgen (vgl.
Kriterien der Rasse, der ethnischen Herkunft, des Geschlechts, der
Religion oder Weltanschauung, einer Behinderung, des Alters oder ebenda: 6). Hierbei gibt es unterschiedliche Verfah-
der sexuellen Identität verwendet (vgl. Antidiskriminierungsstelle rensweisen. Zum einen erhalten Personen, die einer
des Bundes 2018:6). Eine solche Diskriminierung gilt es nach dem bestimmten Gruppe (z. B. Student, Familie mit Kin-
AGG zu verhindern bzw. zu beseitigen (vgl. ebenda). Im Gegensatz
hierzu wird bei einer differenzierten Preissetzung hinsichtlich dern, Rentner usw.) angehören, andere Preise als
Kriterien wie Standort, Endgerät, Geräte-IP usw. von einer Preisdiffe- Nichtgruppenmitglieder (vgl. Zuiderveen Borgesius/
renzierung gesprochen.10 | Preisdifferenzierung im Überblick
Poort 2017: 350). Weiterhin kann eine Gruppenzuge- ziell eine hohe oder niedrige Zahlungsbereitschaft haben.
hörigkeit anhand des Zugangs zum Online-Händler So können Preise zum Beispiel abhängig von Beruf oder
erfolgen. Hierbei erhalten Kunden über die Herkunft Wohnort sein (vgl. Hages et al. 2017: 3; Miller 2014: 55).
ihres Zugangs (z. B. Vergleichsportal oder Newslet-
ter) einen anderen Preis als Kunden, die direkt auf Zum Teil wird in der Literatur unter dem Stichwort dyna-
die Händlerseite gehen (vgl. Skiera/Spann 2002: 6). mische Preisdifferenzierung auch personalisierte Preis-
Zunehmend etabliert sich auch eine Preisdifferen- setzung behandelt bzw. diese damit gleichgesetzt (vgl.
zierung über Gutscheine oder Coupons. In diesem Haws/Bearden 2006: 304; Miller 2014: 47). Im Folgenden
Fall erhalten teilnehmende Kunden, je nach Kaufprä- wird ausschließlich auf das Vorkommen und die Einord-
ferenz, im Gegensatz zu Nicht-Teilnehmern direkte nung der dynamischen Preisdifferenzierung im deutschen
oder indirekte Preisreduzierungen (vgl. Fassnacht/ Online-Handel eingegangen. Die personalisierte Preisdif-
Winkelmann 2006: 455). Diese Form der Preisdiffe- ferenzierung ist Gegenstand einer weiteren Untersuchung,
renzierung ist über Anbieter wie beispielsweise Grou- die zu einem späteren Zeitpunkt veröffentlicht wird.
pon, gutscheine.de oder sparwelt.de weit verbreitet.
DYNAMISCHE PREISE - EMPIRISCHE
• Bei einer personalisierten Preissetzung erhalten Ver- EVIDENZ
braucher aufgrund ihrer individuellen Zahlungsbe-
reitschaft unterschiedliche Preise für das gleiche Pro- Dynamische Preisdifferenzierung gewinnt im Online-Han-
dukt zur selben Zeit auf der gleichen Webseite (vgl. del in Kombination mit neuen Geschäftsmodellen zuneh-
Mikians et al. 2012: 2; Zander-Hayat et al. 2016: 3-4). mend an Bedeutung (vgl. Reinartz et al. 2017: 8). Bereits
im Jahr 1978 wurde mit dieser Form der Preissetzung in
Eine andere Herangehensweise ist die Unterscheidung der Luftfahrt-Branche in den USA, nach der Deregulierung
der Preisdifferenzierung nach Graden. Die personali- des amerikanischen Luftverkehrs, begonnen (vgl. Klein/
sierte Preissetzung wird auch als Preisdifferenzierung Steinhardt 2008: 2ff.). Erste empirische Belege aus dem
ersten Grades (vgl. Pigou 1932: 201) bezeichnet. Hierbei Online-Handel finden sich am amerikanischen Markt bei
setzt der Händler den Preis so, dass er der Zahlungsbe- Boise Cascade im Jahr 1998 sowie bei Amazon.com und
reitschaft des jeweiligen Verbrauchers entspricht. Der Dell Computer im Jahr 2000 (vgl. Biller et al 2005: 4).
Händler muss dafür unterbinden können, dass Verbrau-
cher zu einem anderen Anbieter wechseln, und er muss Im deutschen Online-Handel hat sich die dynamische
die individuelle Zahlungsbereitschaft kennen (vgl. Hages Preissetzung heute fest etabliert: Eine Händlerbefragung
et al. 2017: 2). Um die Zahlungsbereitschaft einschät- aus dem Jahr 2017 ergab, dass die Hälfte (52 %)
zen zu können, benötigt der Händler persönliche Daten der befragten 63 Unternehmen des Online- und
des Verbrauchers, die miteinander verknüpft werden. Versandhandels der dynamischen Preisgestaltung eine
Dazu gehören beispielsweise die verwendete Hard- und hohe Relevanz für ihr Geschäft beimisst (vgl. Wenk-
Software, soziodemografische Daten wie Alter oder Ge- Fischer/Zirbes 2017: 38). Nahezu vier von zehn Händlern
schlecht sowie das bisherige Kauf- und Surfverhalten (vgl. (38 %) geben an, ihre Preise „an besondere Anlässe“
Zander-Hayat et al. 2016: 3-4). Davon unterschieden wird anzupassen. Die Anpassung erfolgt dabei überwiegend
die Preisdifferenzierung zweiten Grades, die Preissetzung „unregelmäßig, je nach Bedarf“ (70 %) (vgl. ebenda: 39).
in Abhängigkeit von der gewählten Menge eines Gutes.
Auch hier werden Verbraucher zur Selbstselektion ani- Doch nicht nur die Aussage der Händler verdeutlicht
miert, indem ihnen Preis-Mengen-Kategorien angeboten diese Entwicklung, auch in empirischen Studien findet
werden (vgl. Jentzsch 2017: 9). Bei der Preisdifferenzie- sich Evidenz für dynamische Preisanpassungen: So be-
rung dritten Grades werden die Preise, die der Verbrau- obachteten Krämer et al. (2016: 5-6) bei 25 Prozent der
cher sieht, anhand der Zugehörigkeit des Verbrauchers zu untersuchten Produkte Preisänderungen – überwiegend
einer Gruppe festgelegt (vgl. ebenda). Hierfür muss der bei Online-Händlern. Auch die Studie von Reinartz et al.
Händler nicht die individuelle Zahlungsbereitschaft eines (2017: 8) belegt, dass Preisänderungen vor allem im On-
Verbrauchers kennen. Stattdessen genügt die Zuordnung line-Handel stattfinden: 43 Prozent der Online-Preise än-
zu einer Konsumentengruppe, deren Angehörige tenden- derten sich im Zeitraum der Untersuchung. Im stationären11 | Preisdifferenzierung im Überblick
Handel waren es hingegen 12 Prozent der beobachteten als 80 %) die Volatilität gering oder sehr gering war. Nur
Preise. Eine Untersuchung des Statistischen Bundesam- in neun Prozent der Fälle konnten stärkere Preisschwan-
tes von insgesamt 2.680 Produkten bei 14 deutschen kungen festgestellt werden (2018: 18). Eine Kombination
Online-Händlern über einen Zeitraum von 87 Tagen (mit aus hoher Frequenz und Volatilität wurde nur vereinzelt
stündlicher Preiserhebung) aus den Jahren 2016 und 2017 gefunden (vgl. ebenda).
bestätigt dies ebenfalls: 43 Prozent der Produkte zeigten
keine Veränderung; 22 Prozent variierten ein- bis dreimal Beobachtet wurden dynamische Preisanpassungen oft-
und 35 Prozent häufiger (vgl. Blaudow/Burg 2018: 15-16). mals im Rhythmus von Wochentagen oder Uhrzeiten und
zu Feiertagen (vgl. Krämer et al. 2016: 6). Auch konnte ein
Befragte Käufer bestätigen die Dynamik der Preissetzung klares Muster zu Beginn des Tages, zwischen Mitternacht
im Online-Handel: Etwa die Hälfte von ihnen gibt an, ein und ein Uhr erkannt werden – zu einem Zeitpunkt, zu dem
Produkt nach dem Kauf noch einmal im Handel gesehen sich nur wenige Kunden auf den Internetseiten befinden
zu haben – allerdings nur jeder Zweite davon zum glei- (vgl. Blaudow/Burg 2018: 18).
chen Preis (vgl. Reinartz/Haucap 2017: 36). 83 Prozent
der Verbraucher gehen davon aus, dass Produkte zu PRO: MOTIVE DES ONLINE-HANDELS
„Stoßzeiten“ teurer angeboten werden als etwa in der
Nacht oder am Morgen (vgl. Thorun/Diels 2016: 7). Befragte Händler benennen als Motive dynamischer Preis-
setzung vor allem das Preisverhalten von Wettbewerbern
AUSMASS DER SCHWANKUNGEN (36 %) sowie das Bestellverhalten der Kunden (26 %) (vgl.
Wenk-Fischer/Zirbes 2017: 39). Vor allem wird angeführt,
Die Frequenz10, mit der dynamische Preissetzung bei ein- dass die Online-Händler auf bereits hochflexible Wett-
zelnen Produkten im Online-Handel betrieben wird, ist bewerber reagieren müssen (vgl. Krämer et al. 2016: 6).
unterschiedlich: Während ein Großteil der Preise eher sel- Auch verfügbare technische Anwendungen für die Daten-
ten verändert wird, variieren einige Online-Preise mehr- analyse und eine automatisierten Preisgestaltung unter-
fach täglich. Beispielsweise veränderte Amazon einen stützen die Möglichkeit schneller Preisanpassungen im
Preis für einen Pizzaofen innerhalb eines Tages mehr als Online-Handel (vgl. ebenda). Weitere Ziele, die im Zusam-
20-mal (vgl. Rieken 2015). In einer weiteren Untersuchung menhang mit der Preisdifferenzierung seitens des Han-
änderte Amazon im Zeitraum von vier Wochen die Preise dels benannt werden, sind kundenindividuelle Anspra-
von 13 beobachteten Produkten insgesamt 148-mal (vgl. che, Sicherung von Marktanteilen sowie Kundenbindung
Krämer et al. 2016: 5). Im Extrem wurde am Beispiel eines und -gewinnung (vgl. ebenda). Das Bestellverhalten der
Eau de Toilette innerhalb eines Beobachtungszeitraums Verbraucher kann darüber hinaus durch saisonale Ereig-
von zwölf Monaten im Durchschnitt eine Preisänderung nisse, wie beispielsweise Feiertage, Großereignisse oder
nahezu alle zwei Stunden gemessen (vgl. Blaudow/Burg Witterung, schwanken und damit hohe bzw. geringe Nach-
2018: 17). fragezeiträume zur Folge haben, auf die mit dynamischer
Preissetzung reagiert werden kann (vgl. Arbeiterkammer
Zudem gibt es große Unterschiede bei der Volatilität11: Wien 2015: 9).
Während sich einerseits Preise beobachteter Produkte
nur minimal veränderten, konnte bei einigen Produkten KONTRA: ABLEHNUNG BEI
eine hohe Volatilität beobachtet werden (vgl. Krämer et al. VERBRAUCHERN
2016: 5). Reinartz et al. (2017: 8) fanden bei vier Prozent
der beobachteten Online-Preise eine Änderung von über Verbraucher stehen Preisänderungen generell eher skep-
20 Prozent im Vergleich zum Durchschnittspreis. Dagegen tisch gegenüber: Grund für die überwiegende Skepsis
änderten sich 77 Prozent der Preise entweder gar nicht gegenüber variierenden Preisen ist der Wegfall eines
oder um höchstens fünf Prozent. Auch Blaudow/Burg zei- allgemein gültigen Referenzpreises, an dem der Wert ei-
gen, dass für einen Großteil der untersuchten Preise (mehr nes Produktes bemessen werden kann. Damit einherge-
hend wird befürchtet, dass eine fehlende Preistranspa-
10 Frequenz ist definiert als die Häufigkeit, mit der ein Produkt- renz zu einem erhöhten Mehraufwand beim Kauf führt
preis über einen Zeitraum variiert wird. (vgl. Thorun/Diels 2016: 6).
11 Volatilität ist definiert als das Ausmaß der Preisänderung.12 | Preisdifferenzierung im Überblick
Daneben spielt Fairness für Verbraucher einer große Rolle:
Die Mehrheit der Verbraucher (80 %) empfindet es demnach
als unfair, wenn sie eine Woche nach dem eigentlichen
Kauf einen geringeren Preis für dasselbe Produkt zahlen
würden. Noch deutlicher fällt das Votum bei kurzfristigen
Preisänderungen aus: Hier steigt der Anteil auf knapp 90
Prozent (vgl. Reinartz et al. 2017: 14). Das Gefühl, unfair
behandelt zu werden, stellt sich auch ein, wenn der Käufer
einen niedrigeren Preis gezahlt hätte. So wertet im Schnitt
nur jeder dritte bevorteilte Verbraucher (35 %) seinen
niedrigeren Preis als fair. Grund für die Bewertung ist laut
Autoren die fehlende Kontrolle darüber, auf welcher Seite
des Preisunterschiedes man sich als Kunde wiederfindet
(vgl. ebenda 2017: 13). Generell empfinden 77 Prozent der
Verbraucher eine Preisdifferenzierung nach Uhrzeiten als
unfair. Die fehlende Fairness begründet sich dabei aus
Intransparenz (vgl. Thorun/Diels 2016: 8).
Durch Kunden wahrgenommene Preisunterschiede
können Händlern nachhaltig schaden: Wie ein Szenario-
Experiment zeigt, würde nur weniger als jeder dritte
Käufer (31 %) den betroffenen Händler erneut für einen
Kauf in Erwägung ziehen, wenn er dort variierende Preise
bemerkt (vgl. Reinartz et al. 2017: 14). Die Reputation des
Händlers sinkt: Fast ein Drittel der Kunden empfindet
den Händler nach Erleben einer Preisdifferenzierung als
weniger zuverlässig (29 %); weniger als die Hälfte (43 %)
würde ihm weiterhin vertrauen (vgl. ebenda: 16). Etwa ein
Drittel der Käufer, die ein bereits gekauftes Produkt beim
gleichen Händler im Nachhinein günstiger sahen, zog eine
Rückgabe (38 %) in Erwägung oder beschwerte sich aktiv
beim Händler (32 %) (vgl. Reinartz/Haucap 2017: 37).13 | Dynamische Preise im deutschen Online-Handel
4. DYNAMISCHE PREISE IM DEUTSCHEN
ONLINE-HANDEL
Nachfolgend werden die wesentlichsten Ergebnisse zum auf; bei 37 Prozent (419 Produkten) wurden Preise variiert:
Vorkommen dynamischer Preisdifferenzierung bei den im Davon 60 Prozent im Gesamtuntersuchungszeitraum
im Rahmen der Untersuchung betrachteten Online-Händ- von 34 Tagen ein- bis dreimalig, 36 Prozent vier- bis
lern dargestellt. 15-malig und 4 Prozent mehr als 15-malig12. Auch die
Höhe der Preisschwankungen bei mehr als dreimaliger
Bei 15 der untersuchten 16 Online-Händler konnte eine Preisveränderung variierte deutlich: Während bei
dynamische Preisdifferenzierung beobachtet werden. 63
Prozent der 1.133 Produkte wiesen keine Preisänderungen 12 Maximal wurden Preisänderungen bis zu 32-mal vorgenommen.
2 ANTEIL DYNAMISCH DIFFERENZIERTER PRODUKTPREISE
Sanicare (N=70) 87 %
Tirendo (N=51) 71 %
Mediamarkt (N=66) 65 %
DocMorris (N=70) 59 %
Comtech (N=63) 52 %
Zalando (N=70) 49 %
Alternate (N=68) 44 %
ATU (N=64) 41 %
Conrad (N=69) 36 %
Otto (Mode) (N=70) 34 %
Douglas (N=65) 23 %
Valmano (N=60) 18 %
Obi (N=70) 17 %
Sportscheck (N=67) 16 %
Otto (Freizeit) (N=70) 13 %
Hornbach (N=70) 11 %
Shop-Apotheke (N=70) 0%
Legende: N = Gesamtzahl untersuchter Produkte pro Online-Händler14 | Dynamische Preise im deutschen Online-Handel
70 Prozent der differenzierten Preise eine Volatilität von preise stabil. Bei Apotheken sowie bei Autoteilen wurden
bis zu 20 Prozent beobachtet wurde, wiesen 30 Prozent spezifische Preissetzungsstrategien wie die Variation zu
höhere Schwankungen bis zu 105 Prozent zum mittleren bestimmten Tageszeiten oder zeitgleiches Herauf- und
Produktpreis auf. Herabsetzen von Preisen gefunden.
Bezogen auf die untersuchten Branchen lassen sich Un- HÄUFIGKEIT DER PREISSCHWANKUNGEN
terschiede feststellen: Veränderten sich sowohl im Elek-
tronikbereich (Alternate, Comtech, Conrad, Mediamarkt) Dieser Abschnitt geht auf die Häufigkeit der Preisänderun-
als auch im Pharmaziebereich (DocMorris, Sanicare, gen beobachteter Produkte ein und gibt einen Überblick
Shop-Apotheke) 49 Prozent aller Produktpreise, so waren über die Frequenz, mit der einzelne Online-Händler ihre
es im Freizeitbereich (otto.de, sportscheck.de) nur 15 Pro- Preise über einen Zeitraum hinweg ändern. Insgesamt
zent. Bei den beobachteten Preisänderungen lassen sich wurde bei gut einem Drittel (37 %) aller beobachteten Pro-
gleichermaßen Verteuerungen als auch Vergünstigungen dukte der Preis verändert – davon bei 40 Prozent häufiger
der Preise erkennen13. als dreimal im Untersuchungszeitraum.
Unabhängig von der Branche zeigen auch die einzel- Die Baumärkte Hornbach und Obi wiesen bei 11 bzw.
nen Online-Händler Unterschiede in der Preissetzung 17 Prozent der beobachteten Produktpreise eine dy-
(vgl. Abbildung 2, Seite 13): Während beispielsweise der namische Preisdifferenzierung auf (vgl. Abbildung 2).
Online-Händler Sanicare die Preise bei 87 Prozent der un- Hornbach veränderte die betroffenen acht Produkte nur
tersuchten Produkte variierte, blieben in der Shop-Apo- einmalig im Preis. Dahingegen differenzierte Obi zwölf
theke im gesamten Untersuchungszeitraum alle Produkt- der 70 beobachteten Produktpreise (17 %). Den Großteil
(9 von 12) davon fünf- bis 32-fach innerhalb des Beobach-
tungszeitraums. So wurde beispielsweise der Preis einer
13 Eine Auswertung der Preisveränderungen in Richtung Verteue-
rung/Vergünstigung konnte nicht vorgenommen werden, da kein Fensterbank 29-mal, der von Betonestrich 32-mal und da-
Referenzpreis bestimmbar ist. mit nahezu täglich verändert (vgl. Abbildung 3).
3 BEISPIELE HOCHFREQUENTER PREISDIFFERENZIERUNG BEIM ONLINE-HÄNDLER OBI
Euro
21,00
20,50
20,00
19,50
...
3,50
3,00
...
0,00 Datum
30.01.
31.01.
01.02.
02.02.
03.02.
04.02.
05.02.
06.02.
07.02.
08.02.
09.02.
10.02.
11.02.
12.02.
13.02.
14.02.
15.02.
16.02.
17.02.
18.02.
19.02.
20.02.
21.02.
22.02.
23.02.
24.02.
25.02.
26.02.
27.02.
28.02.
01.03.
02.03.
03.03.
04.03.
05.03.
Fensterbank Sino grau-weiss, 26x20x2 cm Betonstrich 40 kg15 | Dynamische Preise im deutschen Online-Handel
4 BEISPIEL-WARENKÖRBE ZU UNTERSCHIEDLICHEN KAUFZEITPUNKTEN BEI ZALANDO
15
30.0 ,95 €
1.20
18 Sonnenbrille
13 11,
Schal .02 95
41,00 € .20 €
30.01.2018 18
15.02.20
27
,95 18
€
€
9 ,00.2018
5 .02
2.2 €
13
018
27.04,95
4
47,95 € Kapuzenpulli
30.01.2018
35
13.02,95 €
.201
8
4
27 4,
.02 95
.20 €
18
5€
Gürtel 79.,091.2018
30
€8
7 ,925.201
4 3.0
27.0 ,95 €
018
1
2.2
Tagesrucksack
63
29,95 €
30.01.2018
29
13.02,95 €
.201
8
Chino 19,45 2
27. 3,9
€
30.01.2018 02 5
.20 €
18
17,925.2€
018
13.0
€
,95 18
207.02.20 95 8
€
2 77.0, 1.201
30
€
71,95 8
.2 01
13.02
89,95 €
27.02.2018 Sneaker
Summe Summe Summe
312,20 € 274,70 € 304,65 €
30.01.2018 13.02.2018 27.02.2018
Bildquelle: shutterstock/GoodStudio16 | Dynamische Preise im deutschen Online-Handel
Zalando veränderte die Preise seiner Artikel vorrangig Produktpreise zeigten dabei eine hohe Frequenz von
ein- bis dreimal (77 %). Andere Artikel (23 %) wurden bis fünf- bis 22-maliger Preisveränderung. Am Beispiel eines
zu 23-mal im Preis variiert. Der Einkauf des gleichen Wa- Samsung Galaxy S8 ergab sich im Untersuchungszeitraum
renkorbes zu verschiedenen Zeitpunkten könnte daher zu eine maximale preisliche Differenz von 220,00 Euro
deutlichen Preisunterschieden führen (vgl. Abbildung 4, (vgl. Abbildung 5).
Seite 15). Kaufte ein Kunde die dargestellte Kombination
am 13.02.2018, sparte er im Vergleich zum 30.01. 37,50 Bei Mediamarkt konnte zudem beobachtet werden, dass
Euro; im Vergleich zum 27.02. 29,95 Euro. die Preisveränderungen überwiegend am frühen Abend
gegen 18.45 Uhr vorgenommen wurden. In der Regel wur-
Die Online-Händler Tirendo und ATU, die vorwiegend de der Preis zu dieser Zeit vergünstigt.
Autoteile und Reifen anbieten, variierten 71 Prozent
(tirendo.de) bzw. 41 Prozent (atu.de) der untersuchten Die weiteren untersuchten Online-Händler im Elektro-
Produkte. Bei beiden Anbietern wurden ebenfalls ausge- nik-Bereich, Alternate, Comtech und Conrad, nahmen
wählte Produkte häufig im Preis verändert: bis zu 20-mal überwiegend Preisanpassungen im Rahmen von Ange-
im Untersuchungszeitraum. boten und damit Preisreduzierungen vor. Hier waren es
meistens ein- bis dreimalige Preisänderungen im gesam-
Die Anbieter der Elektronik-Branche veränderten ten Untersuchungszeitraum. Beim Anbieter Alternate wur-
im Durchschnitt die Hälfte (49 %) der untersuchten de nur ein Produkt mit mehr als fünf Preisanpassungen
Produktpreise; Mediamarkt hingegen zwei Drittel (43 von beobachtet.
66 Produkten). 17 der 43 von Mediamarkt differenzierten
5 BEISPIEL HOCHFREQUENTER UND HOCHVOLATILER PREISDIFFERENZIERUNG BEIM ONLINE-
HÄNDLER MEDIAMARKT
Euro
800,00
750,00
700,00
650,00
600,00
550,00
...
0,00 Datum
30.01.
31.01.
01.02.
02.02.
03.02.
04.02.
05.02.
06.02.
07.02.
08.02.
09.02.
10.02.
11.02.
12.02.
13.02.
14.02.
15.02.
16.02.
17.02.
18.02.
19.02.
20.02.
21.02.
22.02.
23.02.
24.02.
25.02.
26.02.
27.02.
28.02.
01.03.
02.03.
03.03.
04.03.
05.03.
Samsung Galaxy S8 64gb silber17 | Dynamische Preise im deutschen Online-Handel
Zusammengefasst findet ein Großteil der Preisänderun- Bei den untersuchten Online-Händlern können hin-
gen im Bereich von ein- bis dreimaligen Anpassungen sichtlich der Frequenz der Preisänderungen durchaus
statt. Sehr hochfrequente Preisveränderungen konnten Unterschiede festgestellt werden (vgl. Tabelle 6). Die
bei insgesamt vier Prozent derjenigen Produkte beobach- Händler ATU, Tirendo, Obi, Mediamarkt und Zalando
tet werden, die im Preis variierten. nahmen dabei mehr als 15-malige Preisanpassungen
im Untersuchungszeitraum vor.
6 FREQUENZ DER DYNAMISCHEN PREISDIFFERENZIERUNGEN
Branche/Frequenz 1 bis 3-malig 4 bis 15-malig über 15-malig
Sanicare 3 (5%) 58 (95%) 0
Apotheken
DocMorris 39 (95%) 2 (5%) 0
ATU 9 (35%) 14 (54%) 3 (11%)
Autoteile
Tirendo 8 (22%) 24 (67%) 4 (11%)
Hornbach 8 (100%) 0 0
Baumarkt
Obi 3 (25%) 4 (33%) 5 (42%)
Alternate 28 (93%) 2 (7%) 0
Comtech 26 (79%) 7 (21%) 0
Elektronik
Conrad 18 (72%) 7 (28%) 0
Mediamarkt 21 (49%) 20 (46%) 2 (5%)
Otto (F&H) 7 (78%) 2 (22%) 0
Freizeit & Hobby
Sportscheck 11 (100%) 0 0
Otto (Mode) 19 (79%) 5 (21%) 0
Mode
Zalando 26 (76%) 6 (18%) 2 (6%)
Douglas 15 (100%) 0 0
Luxus & Schmuck
Valmano 11 (100%) 0 0
Gesamt 252 (60%) 151 (36%) 16 (4%)
Basis: 16 deutsche Online-Händler im Zeitraum von 34 Tagen (31.01. – 05.03.2018)18 | Dynamische Preise im deutschen Online-Handel
AUSMASS DER PREISSCHWANKUNGEN bei wurde der Preis sowohl herab- als auch heraufgesetzt.
Die Preisdifferenz betrug hier 35 Prozent zum mittleren
Diejenigen Produkte, die mehr als dreimalig im Preis Angebotspreis.
verändert wurden, werden nachfolgend hinsichtlich
der Höhe der Preisänderungen und damit der Volatilität Beim Online-Handel von Autoteilen fällt der Anbieter ATU
ausgewertet. Dies verdeutlicht, mit welcher Höhe von mit ausgeprägten Preisänderungen auf: Hier schwankten
Preisschwankungen die Verbraucher im Online-Handel elf Produktpreise hochvolatil. Interessierte man sich im
im Extremfall konfrontiert sein können. Insgesamt Untersuchungszeitraum beispielsweise für Autobatte-
schwanken 40 Prozent aller beobachteten Produkte rien, waren vier Angebote zum ersten (31.01.2018) und
mit Preisdifferenzierung mehr als dreimal; von diesen letzten (05.03.2018) Erhebungszeitpunkt preislich iden-
Produkten drei von zehn (30 %) hochvolatil. tisch. In der Zeit dazwischen wurden die Artikel an ver-
schiedenen Tagen um ein Drittel reduziert. Eine ähnliche
Beim Online-Händler Zalando fällt insbesondere der Preisgestaltung fand sich für Reifen und Motorenöl. Auch
Preisverlauf einer Stoffhose der Marke G-Star Raw auf: bei Tirendo wurden sieben der 36 beobachteten Artikel
Der Preis der Hose wurde zunächst von 129,95 Euro auf in der Preishöhe stark verändert: Am höchsten fiel dies
99,95 Euro und folgend auf 79,95 Euro heruntergesetzt. bei Continental Winterreifen aus. Hier lag die Abweichung
Anschließend auf 199,95 Euro für einen Tag erhöht, dann zum mittleren Produktpreis bei 93 Prozent. Kostete der
wieder auf 79,95 Euro gesenkt; zwei Tage später erneut Reifen im Maximum 638,50 Euro, so lag der günstigste
auf 199,95 Euro erhöht und schließlich auf 119,95 Euro Preis hierfür im Untersuchungszeitraum bei 219,30 Euro.
verändert (vgl. Abbildung 7). Somit wich der Produktpreis
um 105 Prozent vom mittleren Produktpreis im Untersu- Auch in der Elektronikbranche finden sich zum Teil
chungszeitraum ab. Sieben der acht bei Zalando beob- erhebliche Preisdifferenzen: Bei Alternate wurde ein, bei
achteten Produkte mit mehr als dreimaliger Preisverände- Comtech wurden zwei und bei Mediamarkt sieben Artikel
rung schwankten hochvolatil. deutlich in der Höhe ihrer Preise verändert. Neben dem
oben genannten Beispiel des Samsung Galaxy S8 variierte
Auch der Online-Händler Otto veränderte beispielsweise beim Online-Händler Mediamarkt beispielsweise der
den Preis eines Sneakers von Nike im Beobachtungszeit- Preis für einen Samsung LED TV um 39 Prozent bezogen
raum mehrfach zwischen 59,99 Euro und 39,99 Euro. Da- auf den mittleren Produktpreis. Im günstigsten Fall
7 BEISPIEL HOCHVOLATILER PREISDIFFERENZIERUNG BEIM ONLINE-HÄNDLER ZALANDO
Euro
220,00
170,00
120,00
70,00
...
0,00 Datum
30.01.
31.01.
01.02.
02.02.
03.02.
04.02.
05.02.
06.02.
07.02.
08.02.
09.02.
10.02.
11.02.
12.02.
13.02.
14.02.
15.02.
16.02.
17.02.
18.02.
19.02.
20.02.
21.02.
22.02.
23.02.
24.02.
25.02.
26.02.
27.02.
28.02.
01.03.
02.03.
03.03.
04.03.
05.03.
G-Star Pharrell Williams Elwood Stoffhose19 | Dynamische Preise im deutschen Online-Handel
konnte der Artikel im Untersuchungszeitraum für 329,00 Insgesamt betrachtet ist der Anteil an Produkten, deren
Euro und im ungünstigsten Fall für 466,00 Euro erworben Preise sich im Beobachtungszeitraum mehr als dreimal
werden. Aber auch bei niedrigpreisigem Zubehör, wie veränderten und mehr als 20-prozentige Abweichungen
einem USB-Kabel, zeigten sich große Preisdifferenzen von zum mittleren Produktpreis aufwiesen, gemessen an allen
bis zu 88 Prozent vom mittleren Produktpreis: Comtech beobachteten preisdifferenzierten Produkten, eher gering
bot im Beobachtungszeitraum das USB-Kabel zwischen (vgl. Tabelle 8). Preisdifferenzierungen in geringerer
6,79 Euro und 1,75 Euro an. Höhe, gemessen am absoluten Produktpreis, werden
dahingegen öfter im Online-Handel vorgenommen.
8 VOLATILITÄT DER DYNAMISCHEN HÄUFIGKEIT UND AUSMASS DER PREIS-
PREISDIFFERENZIERUNGEN SCHWANKUNGEN
Branche/Volatilität M 20%* N 20%* Betrachtet man die beobachteten extremen
Preisdifferenzierungen in Bezug auf ihre Frequenz und
Sanicare 48 (83%) 10 (17%)
Apotheken Volatilität, zeigen sich deutliche Unterschiede bei der
DocMorris 2 (100%) 0 Vorgehensweise der untersuchten Online-Händler (vgl.
Abbildung 9, Seite 20). Bei DocMorris und Conrad
ATU 6 (35%) 11 (65%) konnten weder häufige noch in einem starken Ausmaß
Autoteile
vorgenommene Preisänderungen beobachtet werden.
Tirendo 21 (75%) 7 (25%)
Bei den Online-Händlern Zalando und Tirendo wurden
Hornbach 0 0 für einzelne Produkte sowohl häufige Preisänderungen
Baumarkt im Zeitverlauf als auch deutliche Preisunterschiede
Obi 8 (89%) 1 (11%) gefunden. Beim Baumarkt Obi und bei Mediamarkt
veränderte sich bei ausgewählten Produkten die Höhe
Alternate 1 (50%) 1 (50%)
des Preises moderat, dafür aber hochfrequent – beim
Comtech 5 (71%) 2 (29%) Online-Händler Obi bei einem Produkt nahezu täglich.
Elektronik
Conrad 7 (100%) 0 Insgesamt wurde eine Kombination aus hoher
Frequenz und hoher Volatilität bei 50 der insgesamt
Mediamarkt 15 (68%) 7 (32%)
419 Produktpreise, die im Untersuchungszeitraum
Otto (F&H) 1 (50%) 1 (50%) variiert wurden, gefunden. Beispielsweise änderte der
Freizeit &
Online-Händler Tirendo den Preis eines Sommerreifens
Hobby
Sportscheck 0 0 im Untersuchungszeitraum insgesamt 16-mal. Die
angebotenen Preise variierten hierbei zwischen 27,50 und
Otto (Mode) 2 (40%) 3 (60%)
50,00 Euro pro Stück. Im günstigsten Fall zahlte ein Kunde
Mode
Zalando 1 (13%) 7 (87%) für einen Satz Reifen 110,00 Euro; im ungünstigsten Fall
200,00 Euro (vgl. Abbildung 10, Seite 20).
Douglas 0 0
Luxus &
Schmuck Zalando variierte den Preis einer Daunenjacke von Tommy
Valmano 0 0
Hilfiger im untersuchten Zeitraum hochfrequent 23-mal
Gesamt 117 (70%) 50 (30%) und kombinierte dies mit deutlichen Preisunterschieden.
So wurde die Jacke zu unterschiedlichen Preisen zwischen
129,90 und 199,99 Euro angeboten. Obi veränderte inner-
Basis: Produkte, die sich im Beobachtungszeitraum bei halb der 34 Tage 21-mal den Preis für einen Schneeschie-
den 16 untersuchten Online-Händlern mehr als
dreimal veränderten ber zwischen 7,99 und 12,49 Euro.
Anm.: * Abweichung zum mittleren Produktpreis20 | Dynamische Preise im deutschen Online-Handel
9 BEOBACHTETE MAXIMALE FREQUENZ UND VOLATILITÄT DER PREISE
35 Obi
Maximale Frequenz eines Produktes
30
25 Mediamarkt Zalando
Tirendo
20 ATU
Otto (Mode) Comtech
15
Conrad Sanicare
10 Otto (F&H)
5 DocMorris
Alternate
0
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 110%
Maximale Volatilität eines Produktes
Anm.: In dieser Darstellung werden nur diejenigen Online-Händler berücksichtigt, die mehr als dreimalige Preisänderungen
im Gesamtuntersuchungszeitraum bei mindestens einem Artikel vorgenommen haben (siehe auch Berechnung der
Volatilität).
Basis: Maximale Anzahl der beobachteten Differenzierungen eines Produktpreises (Frequenz) und maximale prozentuale Preis-
differenz zum mittleren Produktpreis (Volatilität) bei den 16 untersuchten Online-Händlern im Zeitraum von
34 Tagen (31.01. - 05.03.2018); Angabe der Preisdifferenz in Prozent
10 BEISPIEL HOCHFREQUENTER UND HOCHVOLATILER PREISDIFFERENZIERUNG BEIM ONLINE-
HÄNDLER TIRENDO
Euro
55,00
45,00
35,00
25,00
...
0,00 Datum
30.01.
31.01.
01.02.
02.02.
03.02.
04.02.
05.02.
06.02.
07.02.
08.02.
09.02.
10.02.
11.02.
12.02.
13.02.
14.02.
15.02.
16.02.
17.02.
18.02.
19.02.
20.02.
21.02.
22.02.
23.02.
24.02.
25.02.
26.02.
27.02.
28.02.
01.03.
02.03.
03.03.
04.03.
05.03.
Nankang Green Sport Eco-2+ Sommerreifen21 | Dynamische Preise im deutschen Online-Handel
ANGEBOTSWOCHEN BEI AUTOTEILEN zwischen Vor- und Nachmittagspreis von 27 Prozent und
damit bis zu 28,50 Euro.
Preisdifferenzierungen für ausgewählte Produktgruppen
konnten bei den Online-Händlern ATU und Tirendo im TAGEWEISE PREISÄNDERUNGEN BEI
Erhebungszeitraum beobachtet werden: Bei Tirendo be- ONLINE-APOTHEKEN
traf das die Preise von Schneeketten und Reifen, bei ATU
die Preise von Reifen und Autobatterien. Das Muster der Während der Online-Anbieter Shop-Apotheke gänzlich
Preisveränderung war im Fall von ATU bei allen Produkten auf dynamische Preisdifferenzierung verzichtet, machen
der beiden Gruppen identisch und wird nachfolgend am DocMorris und Sanicare hiervon Gebrauch. Beide On-
Beispiel der Reifenpreise dargestellt: Bei neun von elf der line-Händler scheinen die gleiche Strategie zu verfolgen:
beobachteten Reifen erfolgte die Preisanpassung inner- Insgesamt wurden 41 der 70 untersuchten Produkte bei
halb eines Zeitraums von sechs Tagen. Jeweils zum Nach- DocMorris im Preis verändert; 34 Produktpreise davon nur
mittag fand eine Reduzierung des Preises statt, die zum am 01.03.2018. An diesem Tag wurden neun der betref-
Vormittag des Folgetages wieder zurückgenommen wurde fenden Produkte im Preis reduziert, während 25 Produkte
(vgl. Abbildung 11). Im Mittel betrug die Preisreduzierung im Preis erhöht wurden. Die Differenzierung erfolgte in
bei den Reifen 19 Prozent beziehungsweise 52,02 Euro beide Richtungen um bis zu 30 Prozent des mittleren Pro-
im Maximum. Höher fiel die Reduzierung bei Autobatte- duktpreises.
rien aus: Hier ergaben sich im Mittel Preisunterschiede
11 PREISSETZUNG BEI AUTOREIFEN AM BEISPIEL DES ONLINE-HÄNDLERS ATU
Euro
300,00
250,00
200,00
150,00
100,00
50,00
0 Datum
30.01.
31.01.
01.02.
02.02.
03.02.
04.02.
05.02.
06.02.
07.02.
08.02.
09.02.
10.02.
11.02.
12.02.
13.02.
14.02.
15.02.
16.02.
17.02.
18.02.
19.02.
20.02.
21.02.
22.02.
23.02.
24.02.
25.02.
26.02.
27.02.
28.02.
01.03.
02.03.
03.03.
04.03.
05.03.
Continental Premium Contact Sommerreifen Continental Winter Contact
Dunlop SP Winter-Sport Dunlop Winter-Response-2
Goodyear UltraGrip 9 Goodyear UltraGrip 9 Winter
Goodyear Vector 4Seasons Allwetterreifen Semperit Master Grip 2 SUV Winterreifen
Vredestein Quatrac-5 Allwetterreifen22 | Dynamische Preise im deutschen Online-Handel
Sanicare geht ähnlich vor: Insgesamt wurden 61 der 26 Prozent zum mittleren Produktpreis deutlich höher aus
beobachteten 70 Artikelpreise bei diesem Online- als die Reduzierungen mit durchschnittlich sechs Prozent.
Händler im Untersuchungszeitraum verändert. Hiervon Im Extrem wurde der Preis einer Trinknahrung um 88
55 Produktpreise an nur zwei Tagen – dem 14.02. und Prozent erhöht: Kostete diese im Untersuchungszeitraum
18.02.2018 (vgl. Abbildung 12). Bei 38 Produkten wurde zu Beginn 8,45 Euro, so stieg ihr Preis an den beiden
an beiden Tagen der Preis am Vormittag reduziert und oben genannten Tagen auf 15,89 Euro. Dieser Preis
bei 17 Produkten erhöht. Am Nachmittag wurden die bewegte sich jedoch weiterhin unter der unverbindlichen
Preisänderungen wieder rückgängig gemacht. Die Preisempfehlung von 17,65 Euro, welche auf dem Online-
Preiserhöhungen der 17 Produkte fielen dabei im Mittel mit Auftritt dargestellt wird.
12 PREISSETZUNG AM BEISPIEL AUSGEWÄHLTER PRODUKTE DES ONLINE-HÄNDLERS SANICARE
Euro
45,00
40,00
35,00
30,00
25,00
20,00
15,00
10,00
5,00
0,00 Datum
30.01. Vormittag
Nachmittag
31.01. Vormittag
Nachmittag
01.02. Vormittag
Nachmittag
02.02. Vormittag
Nachmittag
03.02. Vormittag
Nachmittag
04.02. Vormittag
Nachmittag
05.02. Vormittag
Nachmittag
06.02. Vormittag
Nachmittag
07.02. Vormittag
Nachmittag
08.02. Vormittag
Nachmittag
09.02. Vormittag
Nachmittag
10.02. Vormittag
Nachmittag
11.02. Vormittag
Nachmittag
12.02. Vormittag
Nachmittag
13.02. Vormittag
Nachmittag
14.02. Vormittag
Nachmittag
15.02. Vormittag
Nachmittag
16.02. Vormittag
Nachmittag
17.02. Vormittag
Nachmittag
18.02. Vormittag
Nachmittag
19.02. Vormittag
Nachmittag
20.02. Vormittag
Nachmittag
21.02. Vormittag
Nachmittag
22.02. Vormittag
Nachmittag
23.02. Vormittag
Nachmittag
24.02. Vormittag
Nachmittag
25.02. Vormittag
Nachmittag
26.02. Vormittag
Nachmittag
27.02. Vormittag
Nachmittag
28.02. Vormittag
Nachmittag
01.03. Vormittag
Nachmittag
02.03. Vormittag
Nachmittag
03.03. Vormittag
Nachmittag
04.03. Vormittag
Nachmittag
05.03. Vormittag
Nachmittag
Aponorm Blutdruckmessgerät Basis Control Eucerin Sonnenallergieschutz-Cremegel
Kade Schwangerschaftstest Calcium Sandoz Forte Brausetabletten
Fresubin Energy Fibre Drink Erdbeere Sebamed Trockene Haut Lotion Urea 10%
Allpresan Fuß Spezial Schaum Nr. 1 Neo-angin HalstablettenSie können auch lesen
