Nur ein Mythos? personalisierte Preise im Onlinehandel

Pricing Forscher: kaum unterschiedliche Preise je Nutzer im Onlinehandel Eine Studie von Forschern der Universität Regensburg und des IT-Unternehmens Trinnovative behauptet, dass personalisierte Preise, also von Algorithmen für den einzelnen Nutzer und seine individuellen persönlichen, zeitlichen, örtlichen und technischen Gegebenheiten des Einkaufs angepasste Preise, im deutschen Onlinehandel kaum zur Anwendung kommen. Datenbasis: 7Mio Datenpunkte aus automatisierter Erhebung Dieses Fazit beruht nach Angaben der Forscher zum einen auf der einer automatisierten Datenerhebung bei der "für eine große Zahl virtueller Nutzer regelmäßig" auf verschiedenen Websites und für unterschiedliche Produkte Preise abgerufen wurden. Mit diesem Verfahren seien rund 7Mio Datenpunkte erhoben worden. + manuelle Testbestellungen von 20 Personen Verprobt wurden außerdem manuelle Bestellprozesse von 20 Personen im Zeitraum Juni bis Oktober 2020. Die 20 Testbesteller deckten ein breites Spektrum von Merkmalen ab, darunter unterschiedliche Kaufkraftsegmente, Kaufhistorien, Örtlichkeiten und Gerätemerkmale. nur 3,5% von 286.000 verglichenen Preisen mit Unterschieden je Besteller und fast alle diese Unterschiede verursacht durch einen einzigen Sonder-Rabatt Für jeden untersuchten Preis gab es eine 'Nullmessung', die von einem Nutzer ohne Kaufhistorie auf einem Windows PC mit Chrome-Browser durchgeführt wurde. Insgesamt konnten