Der Einsatz von Dynamic Pricing im E-Commerce. Von der Macht der Preisgestaltung im Online-Wettbewerb

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2021 im Fachbereich BWL - Offline-Marketing und Online-Marketing, Note: 1,5, Hochschule Ravensburg-Weingarten, Sprache: Deutsch, Abstract: Ziel der Arbeit ist es, Analysen und Handlungsempfehlungen zum Thema Dynamic Pricing für Unternehmen im E-Commerce aufzuzeigen. Aufgrund der steigenden Anzahl an Geschäftsmodellen, die im E-Commerce Anwendung finden, konzentriert sich die vorliegende Arbeit ausschließlich auf den Sektor Business-to-Consumer (B2C). B2C beschreibt den Handel von digitalen und physischen Leistungen zwischen einem Unternehmen auf der Anbieterseite und dem Endkonsumenten auf der Nachfrageseite. Dazu werden elektronische Medien zur Abwicklung sämtlicher Geschäftsabwicklungsprozesse eingesetzt. Zu Beginn werden mit einer Literaturrecherche die für die Bachelorarbeit wesentlichen Kernpunkte der Begriffe E-Commerce und Dynamic Pricing behandelt. Beide Themen werden daraufhin im Kontext zueinander betrachtet und dienen als Grundlage für die Auswertung, die sich mit verschiedenen Einsatzszenarien von Dynamic Pricing im E-Commerce beschäftigt. Aufbauend darauf werden im Rahmen der Auswertungen dynamische Preissetzungen verschiedener Unternehmen, Branchen und Kanäle im E-Commerce beobachtet. Damit sollen Besonderheiten und Preisunterschiede von Onlinehändlern über einem Zeitraum von einem Monat aufgezeigt werden. Im Rahmen des beschriebenen Ablaufs soll die vorliegende Arbeit folgende Forschungsfrage beantworten: Welche Methoden verwenden Business-to-Consumer Unternehmen (B2C) im E-Commerce mit den Ansätzen von Dynamic Pricing? Die Daten der einzelnen Websites werden mit dem Verfahren von "Web Scraping" eingeholt. Web Scraping bezeichnet das systematische Durchsuchen des Internets, um die daraus gewonnenen Daten zu analysieren, indexieren und in weiteren Schritten verarbeiten zu können. Die Analyse findet dabei auf Basis von Inhalten einer Website statt, in der aus unstrukturierten Daten diejenigen Informationen herausgefiltert werden, die für den jeweiligen Nutzerfall relevant sind. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich in der Datenauswertung ausschließlich mit dynamischer Preissetzung, deren Anpassungen durch die Unternehmen ohne den Einsatz personenbezogener Daten und Eigenschaften erfolgt. Eine Analyse von personalisierten bzw. individualisierten Preissetzungen der Unternehmen wäre mit einem wesentlich größeren Aufwand an Daten und Ressourcen verbunden.