Für dasselbe Produkt kann jeder Person ein anderer Preis angezeigt werden, je nachdem, wie der Preisalgorithmus eingestellt ist.
Sie suchen auf einer E-Commerce-Plattform nach einem Koffer. Der angezeigte Preis beträgt 1,2 Millionen VND. Ein Freund sucht gleichzeitig nach dem gleichen Produkt, sieht aber, dass der Preis mit einem 15%-Rabattcode nur 990.000 VND beträgt. Dies ist kein technischer Fehler, sondern das Ergebnis eines Prozesses namens Preisdifferenzierung oder Preisdiskriminierung.
Anstatt einen Einheitspreis anzuwenden, verwenden die heutigen Plattformen Algorithmen, um jedem Benutzer unterschiedliche Preise oder Angebote zuzuschneiden. Dabei werden die gesammelten Daten berücksichtigt: vom geografischen Standort, dem Suchverlauf, dem Zugriffsgerät bis hin zur Einkaufshäufigkeit oder Zugriffszeit.
Dies galt einst als technologischer Fortschritt, der den Nutzern „besser dienen“ sollte. Doch nun stellen sich viele die Frage: Geht es hier immer noch um die Optimierung des Erlebnisses oder um die Manipulation des Geldbeutels?
Während die Nutzer im Internet surfen, sortiert der Algorithmus sie in verschiedene Verhaltensgruppen: Vielkäufer, Couponjäger, Impulskäufer oder einfach Benutzer teurer Geräte wie MacBooks oder iPhones.
Auf Grundlage dieser Analyse entscheidet das System, wer einen Rabatt erhält, wer nicht und wer einen etwas höheren Preis zahlen muss, weil er als „Großverdiener“ gilt.
Aus geschäftlicher Sicht ist die personalisierte Preisgestaltung eine Möglichkeit, den Umsatz zu maximieren. Kaufkräftige Kunden werden zu einem höheren Preis „gedrängt“, während Kaufkräftige mit einem Aktionscode „versüßt“ werden.
Aus Verbrauchersicht ist das jedoch eine Sackgasse. Sie wissen nicht, zu welcher Gruppe Sie gehören, Sie wissen nicht, wer ein besseres Angebot bekommt, und Sie können nicht sicher sein, dass Sie nicht übervorteilt werden.
Die in Frontiers in Psychology veröffentlichte Studie „Price Discrimination Against Repeat Consumers in Personalized Pricing: Evidence From a Field Experiment“ (2022) ergab, dass treue Verbraucher oft benachteiligt sind, da sie aufgrund ihrer hohen Ausgabenhistorie zu einer Gruppe mit hohen Zahlungen gehören und daher höhere Preise erhalten als neue oder weniger engagierte Verbraucher.
In diesem Zusammenhang stellt sich nicht nur die Frage: „Sollten die Preise personalisiert werden?“, sondern: „Sind die Verbraucher informiert und stimmen sie der Klassifizierung zu?“
Personalisierte Preise können das Einkaufserlebnis komfortabler gestalten, wenn sie transparent umgesetzt werden und klare Grenzen und Richtlinien enthalten. Doch wenn Algorithmen entscheiden, wer einen Rabatt erhält und wer mehr zahlt, trägt nicht nur der Verbraucher das Risiko. Die Plattformen selbst riskieren ihren Ruf für kurzfristige Gewinne.
Quelle: https://tuoitre.vn/cung-mot-mon-hang-nhung-vi-sao-tren-may-moi-nguoi-thay-mot-gia-20250703105102884.htm
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