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 fur Unternehmen im E-Commerce aufzuzeigen. Aufgrund der steigenden Anzahl an Geschaftsmodellen, die im E-Commerce Anwendung finden, konzentriert sich die vorliegende Arbeit ausschlielich 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 samtlicher Geschaftsabwicklungsprozesse eingesetzt. Zu Beginn werden mit einer Literaturrecherche die fur die Bachelorarbeit wesentlichen Kernpunkte der Begriffe E-Commerce und Dynamic Pricing behandelt. Beide Themen werden daraufhin im Kontext zueinander betrachtet und dienen als Grundlage fur die Auswertung, die sich mit verschiedenen Einsatzszenarien von Dynamic Pricing im E-Commerce beschaftigt. Aufbauend darauf werden im Rahmen der Auswertungen dynamische Preissetzungen verschiedener Unternehmen, Branchen und Kanale im E-Commerce beobachtet. Damit sollen Besonderheiten und Preisunterschiede von Onlinehandlern uber 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 Ansatzen von Dynamic Pricing?Die Daten der einzelnen Websites werden mit dem Verfahren von "e;Web Scraping"e; eingeholt. Web Scraping bezeichnet das systematische Durchsuchen des Internets, um die daraus gewonnenen Daten zu analysieren, indexieren und in weiteren Schritten verarbeiten zu konnen. Die Analyse findet dabei auf Basis von Inhalten einer Website statt, in der aus unstrukturierten Daten diejenigen Informationen herausgefiltert werden, die fur den jeweiligen Nutzerfall relevant sind. Die vorliegende Arbeit beschaftigt sich in der Datenauswertung ausschlie lich 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 ware mit einem wesentlich gro eren Aufwand an Daten und Ressourcen verbunden.