LONDON (IT BOLTWISE) – KI könnte dafür sorgen, dass Preisschilder für Verbraucher ihren festen Charakter verlieren. Einzelhändler testen bereits digitale Modelle, die für identische Produkte unterschiedliche Preise je nach Person ausspielen. Hinter dem Ansatz steht die Idee, aus großen Datenmengen nicht nur Verhalten abzuleiten, sondern auch die maximale Zahlungsbereitschaft einzelner Käufer zu schätzen. Das verändert den Kern vieler Kaufentscheidungen: Planbarkeit wird zum verhandelbaren Faktor.
Das Preisschild wirkt auf den ersten Blick wie ein Relikt aus einer Welt, in der Märkte klare Regeln hatten: ein Produkt, ein Preis, unabhängig vom “Wer”. Genau diese Universalität könnte nach Ansicht von Verbraucherschützern in den nächsten Jahren erodieren, weil Künstliche Intelligenz (KI) Händlern neue Möglichkeiten gibt, Preise stärker an individuelle Profile zu koppeln. Lindsay Owens, CEO von Groundwork Collaborative, warnt in dem Zusammenhang vor einem Ende der “posted price”-Logik: Predictability sei für Haushalte mit engem Budget entscheidend, weil Käufer sich so auf Kosten über Zeit hinweg verlassen könnten. Wird der Preis dagegen laufend auf die Person zugeschnitten, wird aus dem sichtbaren Etikett eher eine Momentaufnahme.
Technisch betrachtet baut personalisiertes Pricing auf dynamischem Pricing auf, das im Handel längst etabliert ist. Unternehmen passen dabei Preise in Reaktion auf Markt- und Kontextsignale an, etwa wenn sich Angebot und Nachfrage verschieben, Tageszeiten eine Rolle spielen oder Wetterbedingungen den Bedarf beeinflussen. Der entscheidende Schritt liegt jedoch in der Granularität: KI macht es möglich, weitaus mehr Datenquellen zusammenzuführen und daraus Erwartungen über Reaktionen einzelner Personen abzuleiten. In einem 2025er Bericht von Cornerstone Research wird genau diese Richtung beschrieben: Die Technologien könnten es Firmen erlauben, große Mengen an Verbraucherdaten zu erheben, zu verarbeiten und zu analysieren und damit noch feinere, stärker individualisierte Preisentscheidungen zu treffen als zuvor. Owens formuliert das Ergebnis als Wechsel von Produktwert hin zur Schätzung dessen, was der jeweilige Shopper maximal zu zahlen bereit ist.
Der Markt testet solche Ideen bereits in Pilotprojekten. Groundwork Collaborative und Consumer Reports berichteten im Dezember über einen Test der Einkaufsplattform Instacart, bei dem KI gleichzeitig unterschiedliche Preise für denselben Artikel aus derselben Filiale an verschiedene Kundinnen und Kunden zeigte. Das zugrunde liegende Modell knüpft an eine frühere Investition an: Instacart hatte 2022 Eversight gekauft, eine Softwareplattform, die KI-gestütztes Pricing ermöglichen soll. Der Testansatz besteht darin, kontrollierte Preisexperimente mit Messgrößen wie Kaufabschluss und Kaufabbruch durchzuführen. In der Untersuchung soll es um identische Warenkörbe gegangen sein, die in der Summe bei manchen Kundengruppen bis zu 23% teurer waren. Groundwork und Consumer Reports leiteten daraus eine mögliche Zusatzbelastung von etwa $1.200 pro Jahr für eine Familie mit vier Personen ab.
Instacart widerspricht jedoch dem Kern der Schlussfolgerung. Nach Angaben des Unternehmens spiegele der genannte $1.200-Preisunterschied vor allem einen “typischen” Warenkorb wider, bei dem für jedes einzelne Produkt die maximale Preisspanne gegenübergestellt werde, statt einen realistischen Einkaufszug zusammenhängend zu betrachten. Außerdem betont Instacart, es nutze keine personenbezogenen Daten einschließlich federführend geschützter Merkmale wie etwa Rasse oder Geschlecht zur Preisfestsetzung. Trotzdem ist der regulatorisch und strategisch relevante Punkt: Ende Dezember kündigte Instacart an, keine KI-Mechanik mehr zu verwenden, mit der identische Artikel auf der Plattform zu unterschiedlichen Preisen an Kundinnen und Kunden gelangen. Damit wird sichtbar, dass selbst bei fehlender Nutzung bestimmter sensibler Merkmale der konkrete Mechanismus schnell in ein Spannungsfeld zwischen Personalisierung, Transparenz und Akzeptanz gerät.
Die Debatte weitet sich zudem auf weitere Handelskategorien und konkrete technische Hebel aus. Owens verweist darauf, dass andere Unternehmen ebenfalls Experimente mit individualisierten Preisen anstoßen, gestützt auf Signale wie Online-Browsing, Einkommensniveau, ZIP Code oder die Familienstruktur. In einer separat veröffentlichten Groundwork-Studie wird außerdem behauptet, Walmart habe Patente beantragt, um umfassende Shopper-Profile zusammenzustellen und daraus individuelle Preise abzuleiten. Genannt werden dabei auch Technologien wie elektronische Regal-Etiketten, die grundsätzlich dazu geeignet wären, im Checkout eine andere Preisposition für die Person vor der Kasse darzustellen als für den nächsten Kunden. Ein patentbezogener Hinweis soll laut Groundwork zudem bereits entwickelte Technik abbilden, um Preise anhand der Artikel im Warenkorb anzupassen; als Beispiel wird angeführt, dass bei Vorhandensein von Thunfisch potenziell andere Preise für Mayonnaise angeboten werden könnten.
Walmart stellt diese Darstellung infrage. In einem öffentlichen Schreiben, das Dan Bartlett, executive vice president of corporate affairs, an Owens adressiert haben soll, heißt es, Walmart nutze “keine” individuellen persönlichen Informationen wie Einkommen, Einkaufshistorie, Dringlichkeit oder Zahlungsbereitschaft, um einen personalisierten Preis festzulegen. Gleichzeitig grenzt Walmart die eigene Praxis gegen dynamisches Pricing ab, indem ausdrücklich betont wird, man betreibe kein Pricing, das auf Faktoren wie “hot afternoon” oder “approaching snowstorm” reagiert. Auch Jay Zagorsky, senior lecturer an der Questrom School of Business der Boston University, warnt in dem Kontext vor Risiken: Händler würden solche Mechanismen wahrscheinlich nicht proaktiv offenlegen, um keine Gegenreaktionen auszulösen; aus seiner Perspektive könnten die Werkzeuge für individualisierte Preisgestaltung dennoch zunehmend verfügbar werden. Unabhängig davon, ob ein einzelner Anbieter die Nutzung bestimmter Daten bestreitet, bleibt die strategische Implikation klar: Sobald die Preisbildung datengetrieben wird, verschiebt sich die Macht vom Produkt hin zum Modell – und damit auch die Frage, wie viel Transparenz ein fairer Markt noch bietet.
Für Unternehmen bedeutet das, dass KI-Pricing nicht nur eine Data-Science-Aufgabe ist, sondern eine Antwort auf Erwartungen an Planbarkeit, Nachvollziehbarkeit und Fairness. Selbst wenn bestimmte Kategorien personenbezogener Daten ausgeschlossen sind, kann die Kombination aus Tracking-Signalen, Experimentierlogiken und kontinuierlicher Modellkalibrierung dazu führen, dass Verbraucher die Preislogik als “unsichtbares Verhandeln” erleben. Für Retailer, die KI einsetzen wollen, liegt die zentrale Herausforderung deshalb weniger in der Frage “Kann man?”, sondern stärker in “Wie kontrolliert man?”: über Governance-Prozesse, strenge Testdesigns, Auditierbarkeit und klare Regeln, welche Daten und welche Modellannahmen in die Preisentscheidung einfließen.
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