Preise im Online-Handel sind volatil. Manche Shops passen sie laufend an, zum Beispiel nach Nachfrage, Uhrzeit oder Lagerbestand. Andere testen unterschiedliche Preise bei verschiedenen Kundengruppen. Personalisierte Preise, also automatisierte Berechnung auf Basis individueller Daten, müssen in der EU offengelegt werden. Für beworbene Rabatte gilt zudem: Maßgeblich ist der niedrigste Preis der letzten 30 Tage.
Ein aktueller Fall sorgte Ende 2025 für Schlagzeilen: Eine große US-Lieferplattform hat KI-gestützte Preisexperimente nach öffentlicher Kritik beendet. Recherchen zufolge zahlten Käuferinnen und Käufer für identische Produkte im selben Shop und zur gleichen Zeit unterschiedliche Preise.
Eine typische Situation, die vielen bekannt vorkommen wird: Ein Produkt kostet morgens 29,99 Euro. Am Nachmittag sind es dann 34,99 Euro. Der Link wird weitergeleitet – und auf einem anderen Gerät erscheint ein anderer Preis.
Zunächst sind solche Unterschiede nicht unüblich. Dynamische Preise sind im Handel seit Jahren gang und gäbe, auch im stationären Handel. Klassische Beispiele sind reduzierte Preise für verderbliche Waren am Abend oder saisonale Anpassungen im Einzelhandel. Typisch sind auch Anpassungen bei steigender Nachfrage oder sinkendem Bestand. Online lässt sich deutlich schneller und flexibler an der Preisschraube drehen. In Echtzeit. Preise werden innerhalb von Sekunden ausgewertet und angepasst. Änderungen fallen deutlicher auf.
Ethisch problematisch werden Preisanpassungen, wenn sie nicht nur auf Marktdaten reagieren, sondern auf die Daten einzelner Personen. In diesem Zusammenhang wird international von “Surveillance Pricing“ gesprochen, also von Preisbildung auf Basis persönlicher oder verhaltensbezogener Daten.
Werden Preise personalisiert, dann fließen persönliche Daten des Shoppers ein. Der momentane Standort, das allgemeine Surfverhalten, das genutzte Endgerät. Die EU ordnet dies unter automatisierter Preisgestaltung ein. Werden Preise auf dieser Grundlage berechnet, muss das offengelegt werden.
Bei Preisexperimenten werden unterschiedliche Preise bei verschiedenen Nutzergruppen getestet. Das Ziel: Es soll herausgefunden werden, welcher Preis wann und von wem akzeptiert wird.
Der Fall der US-Lieferplattform fällt in diese Kategorie: Die Nutzer*innen sahen zeitgleich unterschiedliche Preise, ohne darüber informiert zu werden.
Beispiel: anderes Gerät – anderer Preis
Preise können sich auch je nach Gerät unterscheiden. So kann ein Produkt am Desktop günstiger angezeigt werden als auf dem Smartphone oder umgekehrt. Die Gründe:
Buchungs- und Reiseportale arbeiten seit Jahren nach diesem Prinzip. Preise für Flüge oder Hotels ändern sich teilweise nach Zugriff, Zeitpunkt oder Gerät. Ob dabei auch personenbezogene Daten einfließen oder in erster Linie Kundengruppen verglichen werden, ist dabei nicht immer klar ersichtlich.
Für Shoppere ist vor allem eines wichtig: Personalisierte Preise sind grundsätzlich erlaubt, müssen aber als solche erkennbar sein.
Die Rechtslage bei Rabatten: Wird mit Preisermäßigungen geworben, ist der niedrigste Preis der letzten 30 Tage ausschlaggebend. Diese Regelung besteht bereits seit 2022 und ist damit zwar nicht neu, wurde aber durch die automatisierte Preissteuerung wieder stärker in den Fokus gerückt.
Shops können heute deutlich mehr Informationen auswerten als noch vor wenigen Jahren. Beispielsweise Standortdaten, Nutzungsverhalten oder Interaktionen auf einer Website.
Solche Daten können zunehmend in Preisentscheidungen einfließen. Für Verbraucherinnen und Verbraucher wird es schwieriger nachzuvollziehen, wie ein Preis zustande kommt.
Nicht jede Preisänderung weist auf personalisierte Preise hin. Es gibt aber typische Muster: Preise ändern sich innerhalb kurzer Zeit, unterscheiden sich zwischen Smartphone und Desktop oder steigen im Warenkorb plötzlich an.
Ein kurzer Gegencheck hilft: Preis im privaten Browserfenster öffnen, auf einem zweiten Gerät vergleichen oder Preisverläufe prüfen.