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Algorithmenbasiertes Pricing

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Marketing Analytics
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Zusammenfassung

Das algorithmenbasierte Pricing ist auf dem Vormarsch – dank der Vielzahl an Daten zum Kundenverhalten, die vor allem online verfügbar sind. Algorithmen werden immer besser darin, auf Basis dieser Daten zum einen Preisbereitschaften abzuschätzen und zum anderen Preisentscheidungen vollautomatisiert durchzuführen. Dabei lässt sich Dynamic Pricing mit unterschiedlichen Preisen im Zeitablauf vom personalisierten Pricing mit seinen individuellen Preisen abgrenzen. Auf Kundenseite und aus verbraucherpolitischer Sicht ergeben sich neue Fragen und Anforderungen an algorithmische Preisentscheidungen. Vor diesem Hintergrund stellen sich zahlreiche Herausforderungen an das Pricing-Management, die vom zielführenden Einsatz dieser Methoden bis zur Sicherstellung der gesellschaftlichen Akzeptanz reichen.

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Literatur

  • Bandi, C., Moreno, A., Ngwe, D., & Xu, Z. (2018). Opportunistic Returns and Dynamic Pricing: Empirical Evidence from Online Retailing in Emerging Markets. Working Paper 19–030, Harvard Business School.

    Google Scholar 

  • Calvano, E., Calzolari, G., Denicolò, V., & Pastorello, S. (2019). Algorithmic Pricing What Implications for Competition Policy? Review of Industrial Organization, 55, 155–171. https://doi.org/10.1007/s11151-019-09689-3.

    Article  Google Scholar 

  • Choe, C., King, S., & Matsushima, N. (2017). Pricing with Cookies: Behavior-Based Price Discrimination and Spatial Competition. Management Science, 64(12), 5669–5687. https://doi.org/10.1287/mnsc.2017.2873.

  • Cosguner, K., Chan, T., & Seetharaman, P. B. (2017). Behavioral Price Discrimination in the Presence of Switching Costs. Marketing Science, 36(3), 426–435. https://doi.org/10.1287/mksc.2016.1024.

  • Ebers, M. (2018). Beeinflussung und Manipulation von Kunden durch „Behavioral Microtargeting“: Verhaltenssteuerung durch Algorithmen aus der Sicht des Zivilrechts. MMR, 7, 423–428.

    Google Scholar 

  • Elmaghraby, W., & Keskinocak, P. (2003). Dynamic Pricing in the Presence of Inventory Considerations: Research Overview, Current Practices, and Future Directions. Management Science, 49(10), 1287–1309.

    Article  Google Scholar 

  • Fisher, M., Gallino, S., & Li, J. (2017). Competition-Based Dynamic Pricing in Online Retailing: A Methodology Validated with Field Experiments. Management Science 64(6), 2496–2514. https://doi.org/10.1287/mnsc.2017.2753.

  • Gerlick, J. A., & Liozu, S. M. (2020). Ethical and legal considerations of artificial intelligence and algorithmic decision-making in personalized pricing. Journal of Revenue and Pricing Management, 19, 85–98. https://doi.org/10.1057/s41272-019-00225-2.

    Article  Google Scholar 

  • Jullien, B., Reisinger, M., & Rey, P. (2019). Personalized Pricing and Brand Distribution. Working Paper TSE – 995. Toulouse School of Economics.

    Google Scholar 

  • Kimes, S. E., & Wirtz, J. (2015). Revenue Management: Advanced Strategies and Tools to Enhance Firm Profitability. Foundations and Trends in Marketing, 8(1), 1–68. https://doi.org/10.1561/1700000037.

    Article  Google Scholar 

  • Reinartz, W., Haucap, J., Wiegand, N., & Hunold, M. (2018). Preisdifferenzierung und -dispersion im Handel. IFH White Paper (6), Köln.

    Google Scholar 

  • Reinartz, W., & Wiegand, N. (2019). The Perils of Retail Price Differentiation: Why Nobody Wins When Customers Lose. NIM Marketing Intelligence Review, 11(1), 31–35. https://doi.org/10.2478/nimmir-2019-0005.

    Article  Google Scholar 

  • Rossi, P. E., McCulloch, R. E., & Allenby, G. M. (1996). The Value of Purchase History Data in Target Marketing. Marketing Science, 15(4), 321–340.

    Article  Google Scholar 

  • Schleusener, M. (2017). Personalisierte Preise im Handel – Chancen und Herausforderungen. In E. Stüber & K. Hudetz (Hrsg.), Personalisierung im Handel (S. 71–89). Springer Gabler.

    Chapter  Google Scholar 

  • Seara, J., Biscarini, L., Bianchi, F., Todescan, S., Callersten, J., & Dodero, L. (2020). The Advanced Analytics behind Fashion Company Markdowns. Boston Consulting Group.

    Google Scholar 

  • Seele, P., Dierksmeier, C., Hofstetter, R., & Schultz, M. D. (2021). Mapping the Ethicality of Algorithmic Pricing: A Review of Dynamic and Personalized Pricing. Journal of Business Ethics, 170, 697–719. https://doi.org/10.1007/s10551-019-04371-w.

    Article  Google Scholar 

  • Spann, M., & Skiera, B. (2020). Dynamische Preisgestaltung in der digitalisierten Welt. Schmalenbachs Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung, 72(3), 321–342.

    Article  Google Scholar 

  • Tillmann, T. J., & Vogt, V. (2018). Personalisierte Preise – Diskriminierung 2.0? ABIDA-Dossier September 2018.

    Google Scholar 

  • van der Rest, J.-P. I., Sears, A. M., Miao, L., & Wang, L. (2020). A note on the future of personalized pricing: Cause for concern. Journal of Revenue and Pricing Management, 19, 113–118. https://doi.org/10.1057/s41272-020-00234-6.

    Article  Google Scholar 

  • Verbraucherzentrale Brandenburg e. V. (Hrsg.) (2018). Individuelle Preisdifferenzierung im deutschen Online-Handel. Eine Untersuchung der Verbraucherzentralen – November 2018.

    Google Scholar 

  • Xia, L., Monroe, K. B., & Cox, J. L. (2004). The Price Is Unfair! A Conceptual Framework of Price Fairness Perceptions. Journal of Marketing, 68(October), 1–15.

    Article  Google Scholar 

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Schleusener, M. (2022). Algorithmenbasiertes Pricing. In: Halfmann, M., Schüller, K. (eds) Marketing Analytics. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-33809-1_14

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  • Publisher Name: Springer Gabler, Wiesbaden

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