Dynamische Preisdifferenzierung ist eine gängige Praxis im E-Commerce. Dabei werden unterschiedliche Preisforderungen abhängig von personenbezogenen Faktoren gestellt – für Unternehmen stellt dies eine Möglichkeit der Gewinnmaximierung dar. Dabei kommen geschlechtsspezifische Preisdifferenzierungen zum Tragen, wenn bei identischen oder sehr ähnlichen Produkten und Leistungen unterschiedliche Preise von Frauen und Männern verlangt werden und wenn Produkte und Leistungen als geschlechtsspezifisch gekennzeichnet werden. Online Preisdifferenzierungen und ihre Auswirkungen zu untersuchen verlangt jedoch einen intersektionalen Zugang – der einen Fokus auf die Überschneidungen von verschiedenen Diskriminierungsformen in einer Person legt. Denn an Kund:innen orientierte sich dynamisch veränderte Preissetzungen, greifen auf komplexe Informationen über eine Person und Preisbereitschaften zu – diese Informationen werden zeitnah und bezogen auf bestimmte Produkte deutlich präziser.
Datenbasierte Preisgestaltungstechniken sind rechtlich zum Teil zulässig – auch personenbezogene Preisgestaltung ist erlaubt, wenn es sich z.B. um Rabatte handelt. Die rechtlichen Einschränkungen beziehen sich auf unlauteren Wettbewerb und das Diskriminierungsverbot. Ergebnisse der Händler:innenbefragung von Trägern des österreichischen E-Commerce-Gütezeichens zeigen, dass dynamische und technisch gesteuerte Preisgestaltung in unterschiedlichsten Formen bereits von 84% dieser Unternehmen zum Einsatz kommt. Aus der Perspektive von Konsument:Innen stellt sich die Forderung nach Transparenz von Preisen. Personenbezogene Preisdifferenzierung ist rechtlich unzulässig sobald diese Form der Preisgestaltung diskriminiert, wie z.B. nach Gerät, Standort, Surf- und Kaufverhalten und Geschlecht.
Die Herausforderung liegt aktuell darin, personenbezogene Preisgestaltungspraktiken im österreichischen E-Commerce wissenschaftlich nachzuweisen und auf mögliche diskriminierende Preiseffekte zu untersuchen. Unternehmer:innen agieren hierbei als Blackbox und es ist unklar welche preisbildenden Maßnahmen zum Einsatz kommen, welche Parameter diese anstoßen. In PRIMMING soll der Nachweis über die Entwicklung eines Untersuchungsrahmens erbracht werden, in dem Personas, deren Verhalten und Szenarien modelliert und diese automatisiert in kontrollierten Messungen abgefragt, sowie mit einer Kontrollgruppe aus EchtbenutzerInnen verglichen werden.
Das Ziel ist, Formen und Verbreitung dynamischer Preisgestaltung in Österreich empirisch nachzuweisen, und in diesem Zusammenhang auftauchende Ausprägungen von Diskriminierungen mit Fokus auf Geschlecht zu dokumentieren. Die Ergebnisse sind die Entwicklung eines Tools für das Monitoring von statischen, dynamischen und personalisierten Preisen. Auf Basis von KI und Machine Learning soll keine reine Beobachtung, sondern auch Projektion ermöglicht werden (Predictive Analytics). Dieses Tool lässt sich von Konsument:innen für Preisvergleiche nutzen, Unternehmen können es zur Preisgestaltung und -optimierung einsetzen. Die auf Basis der Datenerhebung durchgeführte Studie soll Wissen für Stakeholder bereitstellen, und in Handlungsempfehlungen für Konsument:innen im Umgang mit dynamischer Preisgestaltung sowie Guidelines für E-Commerce Anbieter:innen münden.
PRIMMING wurde im Rahmen des Förderprogramms FEMtech des Bundesministerium für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie finanziert.