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Erste Untersuchungen zum Thema «Personalisierte Preise» fanden im Unterricht des Bachelor Wirtschaftsinformatik der HWZ statt. Darauf aufbauend wurde eine Bachelor-Thesis verfasst und eine empirische Studie durchgeführt. In dieser Studie wurden Unternehmen und Konsumenten befragt, inwiefern Retailer durch dynamische Preise und personalisierte Angebote die Kunden begeistern und stärker ans Unternehmen binden können.
Interview zu individuellen Preisen
Evangelos Xevelonakis, beim individualisierten Preisen werden Kunden anhand von ihrer Loyalität bewertet und dann mit Sonderangeboten und Rabatten belohnt. Vor rund einem Jahr hat die Migros dies in einem Pilotprojekt getestet und einen Shitstorm geerntet. Wie weit sind diese personalisierten Rabatte also in der Schweiz akzeptiert?
Wir haben herausgefunden, dass Konsumenten grundsätzlich offen sind für das Thema personalisierte Rabatte, aber es müssen gewisse Voraussetzungen erfüllt sein: sehr wichtig ist die Transparenz. Kunden wollen wissen, was mit den Daten passiert. Ausserdem sollten die Rabatte und die Angebote ereignisbasiert sein. Kunden sollten dann kontaktiert werden, wenn sie etwas brauchen. Zum Beispiel wenn sie einen Raftingausflug gebucht haben, aber das Wetter schlecht ist. In diesem Moment sollte man eine Alternative anbieten.
Die Akzeptanz ist dann hoch, wenn der Kunde über das Alternativangebot froh ist.
Transparenz ist bei den Konsumenten ein grosses Thema. Wie viel Transparenz braucht der Kunde, um dem Unternehmen bei individualisierten Preisen zu vertrauen?
Unternehmen müssen dem Kunden bekannt machen, welche Daten sie nutzen, was sie damit machen und warum sie die Daten benötigen. Wenn der Kunde realisiert, dass er einen Nutzen davon hat, dann wird er in der Regel mitmachen. Wir haben auch Unterschiede zwischen Millenials und Babyboomers festgestellt. Die Millenials lassen sich mit dynamischen, personalisierten Pricings und Angeboten begeistern, aber nicht mit konventionellen Loyalitätsprogrammen wie Cumulus und Supercard. Diese werden als schwerfällige Systeme, verknüpft mit Aufwand, wahrgenommen und werden deshalb von dieser Generation weniger akzeptiert.
Wann werden personalisierte Rabatte als «unfair» wahrgenommen?
Unzufriedenheit kommt auf, wenn der Kunde nicht nachvollziehen kann, wie die unterschiedlichen Preise zustande kommen. Weiss er hingegen, dass ein anderer Kunde weniger bezahlt, weil dieser schon länger dabei ist, akzeptiert er das.
Man muss die Rabatte immer mit einer Leistung wie beispielsweise Treue, Dauer der Beziehung, Anzahl Käufe oder Bundles verknüpfen.
Man muss so transparent sein, dass der Kunde sein Verhalten anpassen kann. Das ist auch im Sinne des Anbieters. Wichtig ist, dass es auf keinen Fall an die Zahlungsbereitschaft des Kunden gebunden wird. Das macht negative Schlagzeilen.
Wo werden personalisierte Preise bereits angewendet und wo sind sie zukunftsfähig?
Bereits angewendet werden sie beispielsweise bei Fluggesellschaften. Allerdings beschränkt man sich dabei vor allem auf dynamische Preise und weniger auf personalisierte Angebote. Im Retail Bereich in der Schweiz kommt es bisher weniger zum Zug, vor allem aus technischen Gründen. Die IT-Architektur und die Zusammenführung der Daten stellen die grösste Herausforderung dar. Die Rahmenbedingungen verändern sich jedoch aus Sicht der verfügbaren Daten und der technologischen Möglichkeiten rapid. Mit mobilen Applikationen und Schnittstellen zu CRM-Systemen wäre dies grundsätzlich möglich. Bisher gibt es einzelne Pilotprojekte im Ausland. B&Q in England und Coca-Cola in den USA haben erfolgreich mit dynamischen personalisierten Angeboten experimentiert.
Präsentation «Dynamic Pricing & Customer Loyalty in the Swiss Retail Market: Chances and Risks»
Abstract
Evangelos Xevelonakis, Professor, HWZ University of Applied Sciences in Business Administration Zurich, Switzerland. Dynamic, Individualised Pricing and Customer Loyalty in the Swiss Retail Market: Chances and Risks.
Individualized dynamic pricing is a flexible pricing strategy. The supplier defines flexible prices using machine learning algorithms and information extracted from big data. Factors taken into consideration include supply and demand, competition, time and customer profile. Pricing is individualized by grouping customers into segments based on their purchasing behaviour, loyalty, demographic characteristics and price demand elasticity. Loyal customers are identified and rewarded with discounts and special offers. This is achieved via a network of in-store dynamic price tags placed at the edge of a store’s shelves. The customer’s personal loyalty card data is stored on the mobile phone. The mobile phone interfaces with the price tag to dynamically change the price of the item. Individualized dynamic pricing leverages on the increasing popularity of in-store smart phone use. Customers typically use a device to scan QR codes and compare prices. While dynamic pricing has numerous benefits, there are also risks. One is that price differentiation may not seem fair to customers paying full price. Acceptance of dynamic pricing and whether it leads to an increase in loyalty are largely unexplored. Furthermore, the technical requirements are burdensome.
This study empirically examines dynamic pricing factors that potentially increase customer loyalty. A system architecture is then proposed to realize this concept. One conclusion is that integration of dynamic pricing to next-best offer concepts and loyalty programs can lead to higher acceptance rates. On the other hand, the non-transparent use of customer data is problematic. Whether a customer is willing to provide data depends on the expected value. Contradictory customer behaviour was also present in the data set, although this was accounted for through behavioural approaches. Ultimately, dynamic pricing can be enhanced with emotional factors to provide a more personal and unique customer experience.