Händler-KI manipuliert die Preise im Internet

Immer mehr Händler setzen auf Künstliche Intelligenz, um Preise individuell an Kundenprofile anzupassen.

Was früher undenkbar schien, ist heute technisch möglich: Nicht mehr allein Angebot und Nachfrage bestimmen den Preis, sondern die persönliche Kaufhistorie, das verwendete Gerät oder sogar der Wohnort.

Daten als Grundlage für personalisierte Preise

Wie die Marketingforscherin Nitika Garg von der University of New South Wales erläutert, testen Händler mit Hilfe von KI-Systemen, wie viel ein Kunde bereit ist, für ein Produkt oder eine Dienstleistung zu zahlen. Grundlage dafür ist eine enorme Menge an Daten, die sich im digitalen Alltag ansammeln – vom Surfverhalten über frühere Käufe bis hin zur Postleitzahl (via Pressetext).

Diese Informationen ermöglichen es den Algorithmen, ein genaues Profil zu erstellen. Zeigt ein Kunde wenig Interesse an einem Produkt, kann der Preis automatisch sinken, um einen Kaufanreiz zu schaffen. Bei häufigerem Interesse oder regelmäßigen Einkäufen dagegen steigt die Wahrscheinlichkeit, dass der Kunde einen höheren Preis sieht.

Gleiche Ware, unterschiedliche Preise

Das Ergebnis: Zwei Personen, die dasselbe Produkt zur gleichen Zeit auf derselben Plattform betrachten, können völlig unterschiedliche Preise angezeigt bekommen. Wer als treuer Stammkunde gilt, erhält möglicherweise Rabatte, während Gelegenheitskäufer höhere Preise zahlen.

Damit verschiebt sich das Prinzip der Preisbildung grundlegend. Während dynamische Preisgestaltung – etwa bei Flugtickets oder Hotels – auf Schwankungen im Markt reagiert, richtet sich die personalisierte Preisgestaltung nach dem einzelnen Konsumenten. Erst moderne KI-Modelle machen diese Form der Individualisierung überhaupt praktikabel.

Viele Onlineplattformen und Reiseportale nutzen bereits solche Systeme, um ihre Margen zu optimieren. Die KI beobachtet jedes Klickverhalten, wertet aus, wie lange jemand auf einer Seite verweilt, welche Produkte im Warenkorb landen oder wie häufig Käufe abgebrochen werden. So entsteht ein digitales Kundenprofil, das Rückschlüsse auf die sogenannte Zahlungsbereitschaft erlaubt.

Diese Vorhersagen fließen direkt in die Preisgestaltung ein: Das System wählt jenen Preis, der den maximalen Umsatz verspricht, ohne den Kunden zu verlieren.

Vertrauensfrage und ethische Verantwortung

Doch die Methode hat Schattenseiten. Wird ein Kunde später auf einen niedrigeren Preis aufmerksam, kann dies Misstrauen hervorrufen. Manche versuchen, das System auszutricksen, indem sie Cookies löschen oder im Inkognito-Modus surfen, um personalisierte Preise zu umgehen.

Fachleute warnen deshalb vor einem Vertrauensverlust zwischen Kunden und Unternehmen. Transparenz und Fairness seien entscheidend, damit Verbraucher nachvollziehen können, wie Preise zustande kommen. KI-gestützte Preissysteme könnten zwar Effizienz und Umsatz steigern, müssten aber ethisch kontrolliert und klar kommuniziert werden, um langfristig Akzeptanz zu finden.