Mark Friesen et al. (Journal of Revenue Pricing Management, Vol. 17, Nr. 2, S. 115-120)
Dynamische Preise haben sich in den meisten Branchen mittlerweile etabliert. Der technologische Wandel (NDC, Big data, IoT, etc.) in der Airline-Industrie ermöglicht neue Formen der Preisdifferenzierung, die entweder zu personalisierten oder zu personalisierten dynamischen Preisen führen können. Personalisierte dynamische Preise – so wie wir diese definieren – sind allerdings nicht mit dynamischen Preisen heutiger Revenue Management-Systeme zu verwechseln. Dieser Artikel untersucht die Einflussfaktoren für eine erfolgreiche Einführung personalisierter dynamischer Preise am Beispiel des deutschen Airline-Markts: (1) technologischer Fortschritt im Data Mining und die Möglichkeit, Kundenpräferenzen besser ermitteln zu können, (2) die Fähigkeit, Zahlungsbereitschaft von Kunden durch Predictive Analytics genauer bestimmen zu können, (3) der Gebrauch persönlicher Daten durch Airlines und dessen Akzeptanz durch Kunden sowie (4) der mittelfristige Einfluss auf die Kundenloyalität und die damit verbundenen Risiken für den Fortbestand des heutigen Airline-Geschäftsmodells.