Preisalgorithmen

Preisalgorithmen sind computergestützte Verfahren zur Festlegung von Preisen für Produkte oder Dienstleistungen. Sie analysieren historische und aktuelle Daten, um optimale Preisentscheidungen zu treffen. Je nach Anwendung können sie statisch oder dynamisch agieren und Preise in Echtzeit anpassen.

Anwendungsbereiche umfassen Einzelhandel und E-Commerce, Airline- und Hotelwesen, Energiehandel, Versicherungen, Werbeauktionen sowie ride-hailing-Dienste. Typisch sind dynamische Preise, zeitabhängige Preisanpassungen, personalisierte Preise oder marktdatenbasierte Preisempfehlungen.

Ansätze umfassen regelbasierte Systeme, mathematisch-optimierende Modelle (lineare, nichtlineare Programmierung, gemischt-ganzzahlige Programmierung, dynamische Programmierung) sowie lernende Modelle wie maschinelles Lernen, Reinforcement Learning und Multi-Armed-Bandit-Methoden. Typische Eingaben sind Nachfrage, Kosten, Bestand, saisonale Effekte, Wettbewerberpreise und Kundensegmentierung.

Ziele arbeiten häufig auf Maximierung von Umsatz, Gewinn oder Deckungsbeitrag sowie Optimierung von Auslastung oder Marktanteil. Wichtige Kennzahlen sind Preiselastizität, Konversionsrate, durchschnittlicher Bestellwert, Bestand und Customer Lifetime Value.

Herausforderungen betreffen Unsicherheit in Nachfrage und Wettbewerb, Nicht-Stationarität, Skalierbarkeit und Rechenaufwand. Ethische und regulatorische Bedenken umfassen faire Behandlung, Preistransparenz, Datenschutz und Vermeidung unfairer Diskriminierung. Eine ordnungsgemäße Implementierung erfordert Auditierbarkeit, Robustheit gegenüber Ausreißern und klare Governance.