Händler-KI manipuliert die Preise im Internet

University of New South Wales: Mehr und mehr gläserne Kunden erhalten persönliche Angebote

Nitika Garg: KI gestaltet Preise, doch nicht alle Kunden mögen das (Foto: unsw.edu.au)

Sydney (pte002/22.10.2025/06:05)

Immer mehr Händler nutzen Künstliche Intelligenz (KI) zur Erstellung personalisierter Preise. Laut Nitika Garg von der University of New South Wales testen sie damit, was der Kunde für eine bestimmte Ware oder Dienstleistung auszugeben bereit ist. Dabei berücksichtigt die KI eine Fülle von Daten, die sich im Internet sammeln lassen. Dazu zählen persönlicher Browser-Verlauf, Kaufgewohnheiten, Art des Geräts, mit dem User das Internet nutzt, und sogar die Postleitzahl. Bei Nicht-Interesse kann der Preis angepasst werden.

Rabatte bekommen nicht alle

"Zwei Personen, die sich gleichzeitig dasselbe Produkt anschauen, sehen möglicherweise unterschiedliche Preise. Eine Person, die regelmäßig einkauft, erhält möglicherweise einen Rabatt, während jemand, der selten einkauft, mehr zahlen soll", schlussfolgert Garg aus ihrer wissenschaftlichen Analyse.

"Während dynamische Preisgestaltung vom Markt abhängt, hängt personalisierte Preisgestaltung vom einzelnen Verbraucher ab", so die Marketing-Expertin. Die dynamische Preisgestaltung, bei der die Nachfrage den Preis bestimme, habe eine jahrhundertelange Tradition. Die personalisierte Preisgestaltung werde erst durch KI möglich.

Zahlungsbereitschaft geschätzt

"Dieser Trend, den Luftfahrtgesellschaften und Hotels prägten, breitet sich nun aus. E-Commerce-Plattformen wie Booking.com testen regelmäßig personalisierte Rabatte, die vom Profil des Interessenten abhängen. Im Kern werten solche Systeme Daten aus, und zwar sehr viele. Jeder Klick, die Verweildauer auf einer Webseite, frühere Käufe, abgebrochene Einkäufe, Standort, Gerätetyp, Browsing-Pfad - all diese Daten fließen in ein Profil ein", erklärt Garg. Der gläserne Kunde sei Wirklichkeit.

Maschinelle Lernmodelle sagen zudem die "Zahlungsbereitschaft" voraus. Anhand dieser Vorhersagen wähle das System einen Preis, der den Umsatz maximiere, ohne den Verkauf zu gefährden. Für die Anbieter berge diese Strategie allerdings Risiken. Verbraucher fühlten sich oft betrogen, wenn sie später einen niedrigeren Preis fänden.

Sei das Vertrauen einmal verloren, könnten Kunden sich abwenden oder versuchen, das System zu manipulieren, indem sie Cookies löschen, im Inkognito-Modus surfen oder das Gerät wechseln. Die Herausforderung für Unternehmen besteht laut der Fachfrau darin, KI-Preissysteme ethisch und transparent einzusetzen, sodass Kunden ihnen vertrauen könnten.

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