{"id":5525,"date":"2021-05-06T10:11:16","date_gmt":"2021-05-06T08:11:16","guid":{"rendered":"https:\/\/smarter-ecommerce.com\/blog\/de\/?p=5525"},"modified":"2026-07-02T15:57:56","modified_gmt":"2026-07-02T13:57:56","slug":"uber-den-einfluss-der-preisgestaltung-auf-die-conversion-raten-eine-fallstudie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/smarter-ecommerce.com\/blog\/de\/data-science\/uber-den-einfluss-der-preisgestaltung-auf-die-conversion-raten-eine-fallstudie\/","title":{"rendered":"\u00dcber den Einfluss der Preisgestaltung auf die Conversion-Raten: Eine Fallstudie"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Kunden sind im heutigen E-Commerce-Umfeld preissensitiver denn je und durch Vergleichsplattformen sind alternative Angebote oftmals nur einen Klick entfernt. Vor diesem Hintergrund kann man daher davon ausgehen, dass bestimmte Faktoren wie Produktpreise, Rabatte und Wettbewerbsf\u00e4higkeit die Haupttreiber f\u00fcr Verk\u00e4ufe sind.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In diesem Artikel m\u00f6chten wir dir zeigen, wie unsere Machine-Learning-Modelle genau diese Signale dazu nutzen, um die Performance von Produkten vorherzusagen. Das soll unsere Annahme von oben validieren und nochmals die enorme Bedeutung von Preisentscheidungen verdeutlichen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wenn du nachlesen willst, wie Preisentscheidungen Online-H\u00e4ndler beeinflussen k\u00f6nnen und warum Preisoptimierung so wichtig ist, dann empfehlen wir dir unseren <a href=\"https:\/\/smarter-ecommerce.com\/blog\/de\/e-commerce\/preisoptimierung-eine-nicht-wegzudenkende-notwendigkeit-in-e-commerce-retail\/\">fr\u00fcheren Artikel<\/a>. <\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Bidding-Automatisierung &amp; wie man Vorhersagemodelle interpretiert<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Als Teil unserer automatisierten Google-Shopping-L\u00f6sung in <a href=\"https:\/\/smarter-ecommerce.com\/de\/platform\/\">smec Platform<\/a> nutzen wir Machine Learning f\u00fcr die\u00a0 t\u00e4gliche Vorhersage der Conversion-Raten von Millionen von Produkten, auf verschiedenen Endger\u00e4ten. Die Interpretierbarkeit von Modellen im Bereich Machine Learning ist f\u00fcr uns daher wesentlich:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Trifft man Vorhersagen in so einem gro\u00dfen Ma\u00dfstab, ist es wichtig zu verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden. Dieses Verst\u00e4ndnis kann das Vertrauen in die Vorhersagen steigern und es erm\u00f6glicht, potentielle Fehler aufzuzeigen und H\u00fcrden zu \u00fcberwinden.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Einblicke in Modelle, die zeigen, wie es zu den Vorhersagen kam, k\u00f6nnen oftmals wertvoller sein, als die Vorhersage selbst. Hier ein Beispiel: W\u00e4hrend der Preisgestaltung sind Online-H\u00e4ndler besonders daran interessiert, den Zusammenhang zwischen Produktpreisen und Conversion-Raten zu verstehen. Diese simple Illustration weiter unten zeigt, dass in einem Abverkauf mit einem Anstieg an Conversions gerechnet werden kann. Sie kann aber keine Fragen wie \u201cWie wirkt sich ein Rabatt von 20% anstatt ein Rabatt von 10% auf meine Conversions aus?\u201d oder \u201cIst f\u00fcr meine Kunden eine wettbewerbsorientierte Preispolitik f\u00fcr die Marke \u201cXY\u201d wichtig?\u201d beantworten. Daf\u00fcr muss man schon tiefgreifendere Techniken anwenden.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"377\" src=\"https:\/\/smarter-ecommerce.com\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/Korrektur-1-1024x377.png\" alt=\"An Black Friday hat bei der Preisgestaltung ein durchschnittlicher Rabatt von 17,5% die Anzahl der Conversions fast verdoppelt\" class=\"wp-image-5577\" srcset=\"https:\/\/smarter-ecommerce.com\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/Korrektur-1-1024x377.png 1024w, https:\/\/smarter-ecommerce.com\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/Korrektur-1-300x110.png 300w, https:\/\/smarter-ecommerce.com\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/Korrektur-1-1536x566.png 1536w, https:\/\/smarter-ecommerce.com\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/Korrektur-1-2048x754.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">An Black Friday hat ein durchschnittlicher Rabatt von 17,5% die Anzahl der Conversions fast verdoppelt<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">F\u00fcr die folgenden Abschnitte des Artikels verwenden wir daher das Tool \u201cSHAP\u201d <a href=\"https:\/\/github.com\/slundberg\/shap\">(SHapley Additive exPlanations)<\/a>, das auf der Spieltheorie aufbaut, um Einblicke in unsere Machine-Learning-Modelle zu erhalten.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Wie Vorhersagemodelle f\u00fcr Conversion-Raten funktionieren<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Alle folgenden Einblicke basieren auf realen, anonymisierten und repr\u00e4sentativen Daten von einem unserer Kunden.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Als erstes behandeln wir die Bedeutung der Features, die zeigt, wie wichtig die einzelnen Variablen f\u00fcr die Vorhersagen sind. F\u00fcr unser Prognosemodell der Conversion-Rate sind vier Features bestimmend:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die <strong>Brand Popularity<\/strong>, gefolgt von drei auf den Preis bezogenen Features:<br><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Brand Competitiveness<\/strong>: Gibt die Konkurrenzf\u00e4higkeit eines Produktpreises in Relation zu Produkten der gleichen Brand an.\u00a0<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Price<\/strong>: Der Preis f\u00fcr den das Produkt verkauft wird.\u00a0<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Discount<\/strong>: Rabatt f\u00fcr ein zum Verkauf stehendes Produkt<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"419\" src=\"https:\/\/smarter-ecommerce.com\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image2-1024x419.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-5527\" srcset=\"https:\/\/smarter-ecommerce.com\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image2-1024x419.png 1024w, https:\/\/smarter-ecommerce.com\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image2-300x123.png 300w, https:\/\/smarter-ecommerce.com\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image2.png 1128w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Als n\u00e4chsten Schritt werfen wir einen genaueren Blick auf die Verteilung der Auswirkungen der einzelnen Features. Dazu stellen wir die SHAP-Werte jedes Features farbcodiert nach Feature-Wert dar.&nbsp; Das kann folgenderma\u00dfen interpretiert werden:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die <strong>durchschnittliche Conversion Rate<\/strong> (f\u00fcr unser Modell 3,5%) bezeichnen wir von nun an als <em>Basiswert<\/em> \u2013 dargestellt als graue Linie bei 0.00. Jedes Feature verschiebt zu einem gewissen Grad den Output in eine bestimmte Richtung (dargestellt durch die horizontale Streuung), abh\u00e4ngig vom Feature-Wert (dargestellt durch die Farbe). Als Beispiel: Wenn <em>Brand Popularity<\/em> einen niedrigen Wert hat, wird die <strong>erwartete Conversion Rate<\/strong> herabgesetzt.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"368\" src=\"https:\/\/smarter-ecommerce.com\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image8-1024x368.png\" alt=\"Preisgestaltung und andere Features beeinflussen die Conversion Rate\" class=\"wp-image-5528\" srcset=\"https:\/\/smarter-ecommerce.com\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image8-1024x368.png 1024w, https:\/\/smarter-ecommerce.com\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image8-300x108.png 300w, https:\/\/smarter-ecommerce.com\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image8.png 1282w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die obere Grafik best\u00e4tigt nicht nur die Brand Popularity als einflussreichsten Faktor, sondern zeigt zudem, dass das Modell h\u00f6here Conversion-Raten f\u00fcr popul\u00e4re Brands prognostiziert \u2013 und zwar um bis zu 4%! Im Gegensatz dazu sind die Conversion-Raten f\u00fcr unpopul\u00e4re Brands um bis zu 2,5% reduziert, w\u00e4hrend es sich f\u00fcr den Gro\u00dfteil der Brands mehr oder weniger neutral verh\u00e4lt.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Au\u00dferdem zeigt die Auswirkung der Brand Competitiveness, dass Produktpreise f\u00fcr Prognosen essentiell sind:&nbsp;Wettbewerbsf\u00e4hige Produktpreise haben h\u00f6her zu erwartende Conversion-Raten, w\u00e4hrend andere in diesem Modell schlechter abschneiden.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Auswirkung vom <em>Preis<\/em>-Feature best\u00e4tigt, was wir schon von der Preiselastizit\u00e4t wissen: Niedrig bepreiste Produkte erh\u00f6hen die Nachfrage (und daher auch die Conversion-Raten), w\u00e4hrend ein hoher Preis einen negativen Einfluss haben kann.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Zum Schluss k\u00f6nnen wir deutlich sehen, dass ein gro\u00dfer Rabatt die Conversion-Rate um bis zu 2% steigern kann \u2013 eine gro\u00dfe Auswirkung, verglichen mit den durchschnittlich vorhergesagten 3,5%.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Wie Rabatte und die Wettbewerbsf\u00e4higkeit innerhalb der Brand sich gegenseitig beeinflussen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Um zu verstehen, wie einzelne Features zum Output des Modells beitragen, stellen wir die SHAP-Werte eines Features als eine Funktion der beobachteten Feature-Werte im Datensatz dar. Die daraus resultierende Grafik weiter unten zeigt die Ver\u00e4nderung der prognostizierten Conversion-Rate w\u00e4hrend sich der Rabatt \u00e4ndert: Je h\u00f6her der Rabatt, desto h\u00f6her der positive Einfluss auf die Prognosen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die vertikale Streuung zeigt Interaktionseffekte mit anderen Features, in diesem Fall <em>Competitiveness Brand<\/em>: Bekommt ein Produkt einen hohen Rabatt und ist der daraus resultierende Verkaufspreis innerhalb der Brand besonders wettbewerbsf\u00e4hig, ist die Auswirkung am gr\u00f6\u00dften.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"996\" height=\"668\" src=\"https:\/\/smarter-ecommerce.com\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image5.png\" alt=\"Preisgestaltung beeinflusst Wettbewerbsf\u00e4higkeit anhand dieses SHAP Modells\" class=\"wp-image-5529\" srcset=\"https:\/\/smarter-ecommerce.com\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image5.png 996w, https:\/\/smarter-ecommerce.com\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image5-300x201.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 996px) 100vw, 996px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Wie kompetitive Preisgestaltung die Conversion-Raten beeinflusst<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Kompetitive Preise f\u00fcr popul\u00e4re Brands k\u00f6nnen die Prognosen f\u00fcr die Conversion-Rate um bis zu 2% steigern \u2013 wie man beim Blick auf die n\u00e4chste Grafik erkennen kann. Bei weniger wettbewerbsf\u00e4higen Brands ist der Unterschied geringer ausgepr\u00e4gt. Bis man den Punkt erreicht, an dem Produktpreise kompetitiv werden, sehen wir sogar eine Verringerung der Prognose um bis zu 1%.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"668\" src=\"https:\/\/smarter-ecommerce.com\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image3.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-5530\" srcset=\"https:\/\/smarter-ecommerce.com\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image3.png 1000w, https:\/\/smarter-ecommerce.com\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image3-300x200.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Eine umfassende Sicht auf die Prognosen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die n\u00e4chste Grafik zeigt in einer kompakten \u00dcbersicht, wie das Machine-Learning-Modell Prognosen erstellt. Die Vorhersagen selbst sind \u00fcber der Heatmap dargestellt und bewegen sich entlang des Basiswerts (horizontale Linie). Die Samples sind anhand ihrer \u00c4hnlichkeit ihrer Erkl\u00e4rung geordnet: die Instanzen, die \u00e4hnlichen Output erzeugen, werden gruppiert.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wie man nun die Ergebnisse interpretieren kann:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das Modell prognostiziert eine niedrige Conversion-Rate wenn ein Produkt<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>zu einer eher unbeliebten Brand geh\u00f6rt, oder<\/li>\n\n\n\n<li>zu einer (fast) neutralen Brand geh\u00f6rt und ist nicht kompetitiv bepreist ist<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Im Gegensatz dazu prognostiziert das Modell eine hohe Conversion-Rate, wenn<br><br>1. ein Produkt zu einer popul\u00e4ren Brand geh\u00f6rt, oder<br>2. ein kompetitives Produkt zu einer neutralen Brand geh\u00f6rt und im Abverkauf ist<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"602\" src=\"https:\/\/smarter-ecommerce.com\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image6-1024x602.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-5531\" srcset=\"https:\/\/smarter-ecommerce.com\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image6-1024x602.png 1024w, https:\/\/smarter-ecommerce.com\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image6-300x176.png 300w, https:\/\/smarter-ecommerce.com\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image6.png 1121w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Wie Decision Plots bei der Erkl\u00e4rung von Modellprognosen helfen k\u00f6nnen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der Decision Plot ist ein weiterer Ansatz um zu erkl\u00e4ren, wie Modelle zu ihren Prognosen gelangen.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die X-Achse repr\u00e4sentiert die Vorhersagen des Modells, zentriert am erwarteten (Basis) Wert, w\u00e4hrend auf der Y-Achse alle Features nach absteigender Bedeutung aufgetragen sind. So ein Plot muss von unten nach oben gelesen werden, wo jede Prognose durch eine Linie dargestellt wird. Dieser Plot stellt dar, wie sehr jedes Feature zur gesamten Prognose beitr\u00e4gt und best\u00e4tigt, was wir bereits sehen konnten: Ein Rabatt kann die Conversion-Rate bestimmter Produkte steigern, w\u00e4hrend Preis und Wettbewerbsf\u00e4higkeit die Prognosen weiter aufsplitten, bevor die Brand Popularity den finalen Wert bestimmt:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"417\" src=\"https:\/\/smarter-ecommerce.com\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image4-1024x417.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-5532\" srcset=\"https:\/\/smarter-ecommerce.com\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image4-1024x417.png 1024w, https:\/\/smarter-ecommerce.com\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image4-300x122.png 300w, https:\/\/smarter-ecommerce.com\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image4.png 1315w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Abschlie\u00dfende Schlussfolgerung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die gewonnenen Erkenntnisse decken sich mit unseren intuitiven Erwartungen: Conversion-Raten sind \u00fcblicherweise h\u00f6her f\u00fcr popul\u00e4re Brands und Rabatte haben ebenfalls einen positiven Effekt auf die zu erwartende Performance. Das ist ein gutes Zeichen und bedeutet, dass man diesem Machine-Learning-Modell Vertrauen schenken kann. Die Fallstudie hat au\u00dferdem gezeigt, dass Preise eine essentielle Rolle bei der Prognose von Conversion-Raten spielen, da kompetitive Produkte zweifellos besser performen als andere.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">W\u00e4hrend die Reihung der Wichtigkeit der Features je nach Branche variiert, sind normalerweise immer die selben Charakteristika f\u00fcr die Prognosen entscheidend. Sollten Sie sich f\u00fcr dieses Thema interessieren, <a href=\"https:\/\/smarter-ecommerce.com\/de\/demo\/\">kontaktieren Sie unsere smec-Expert:innen<\/a>.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Quellenangabe<\/strong><strong>:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Lundberg, Scott, and Su-In Lee. &#8222;A unified approach to interpreting model predictions.&#8220; <em>arXiv preprint arXiv:1705.07874<\/em> (2017).<\/li>\n\n\n\n<li>Lundberg, Scott M., et al. &#8222;From local explanations to global understanding with explainable AI for trees.&#8220; <em>Nature machine intelligence<\/em> 2.1 (2020): 56-67.<\/li>\n\n\n\n<li>Lundberg, Scott M., et al. &#8222;Explainable machine-learning predictions for the prevention of hypoxaemia during surgery.&#8220; <em>Nature biomedical engineering<\/em> 2.10 (2018): 749-760.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Kunden sind im heutigen E-Commerce-Umfeld preissensitiver denn je und durch Vergleichsplattformen sind alternative Angebote oftmals nur einen Klick entfernt. 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