Preispsychologie: was die Forschung zeigt und wo das deutsche Recht die Grenze zieht

Ein Preis ist ein Signal, nicht nur eine Zahl

Ein Preis sagt der Kundin mehr als das, was etwas kostet. Er sagt, was für ein Produkt das ist, ob es ein gutes Angebot ist und wie sehr sie dir trauen kann. Sendest du das falsche Signal, lässt du Geld liegen oder schreckst Käufer ab. Sendest du das richtige, zahlen Menschen einen fairen Preis und fühlen sich gut dabei.

Das ist keine Manipulation. Es ist das Verständnis dafür, wie Menschen Zahlen tatsächlich lesen, und das hat die Verhaltensökonomie über Jahrzehnte untersucht. Daniel Kahneman erhielt für diese Forschungsrichtung 2002 einen Anteil am Gedächtnispreis für Wirtschaftswissenschaften im Gedenken an Alfred Nobel.¹ Die populäre Fassung der Preispsychologie steckt aber voller Effekte, die nach einer einzigen Studie wie Gesetze zitiert werden, und manche davon haben die Wiederholung nicht überlebt.

Dieser Artikel macht deshalb für jeden Effekt drei Dinge: was die ursprüngliche Studie gefunden hat, wie gut das gehalten hat, und ein durchgerechnetes Beispiel, das du in deinem eigenen Shop testen kannst. Danach zeigt er, wo das deutsche Recht die Grenze zieht, denn mehrere "Preistricks" sind schlicht verboten. Jede Zahl in den Beispielen ist erfunden, damit ich jeden Schritt zeigen kann.

Anchoring: die erste Zahl zieht die anderen mit

Anchoring ist die Neigung, sich beim Schätzen an die erste Zahl zu hängen, die man sieht. In der klassischen Demonstration von Amos Tversky und Daniel Kahneman aus dem Jahr 1974 sahen die Teilnehmer zuerst eine Zahl von einem Glücksrad und schätzten dann den Anteil afrikanischer Länder in den Vereinten Nationen. Wer 10 gesehen hatte, schätzte im Median 25. Wer 65 gesehen hatte, schätzte 45.² Die Zahl war offensichtlich zufällig, und sie hat die Antwort trotzdem verschoben.

Wie gut es hält. Anchoring beim Schätzen gehört zu den robustesten Befunden der Psychologie. Das Projekt Many Labs hat 13 klassische Effekte, darunter eine Anchoring Aufgabe, in 36 Stichproben mit 6.344 Personen wiederholt. Zehn ließen sich durchgehend replizieren, und die beiden, die scheiterten, waren Priming Effekte, kein Anchoring.³ Die stärkere Behauptung, ein beliebiger Anker lege fest, was Menschen zu zahlen bereit sind, steht auf wackligeren Füßen: Neue Experimente von Maniadis, Tufano und List fanden bei Bewertungen ein deutlich schwächeres Anchoring und warnten davor, auf einem einzigen auffälligen Ergebnis aufzubauen.⁴ Anker verschieben Schätzungen also verlässlich. Wie stark sie einen Kauf verschieben, testest du, statt es anzunehmen.

Bei Preisen ist der Anker meist der erste Preis auf der Seite: der teuerste Tarif zuerst, der größte Korb oben im Sortiment.

Beispiel: der Große Festkorb oben auf der Seite

Korbwerk ist ein erfundener Onlineshop für Geschenkkörbe in Hamburg. Lena, die ihn betreibt, will wissen, ob es die Ausgaben hebt, wenn sie den Großen Festkorb für 250 € zuerst zeigt. Sie teilt die Besucher des Weihnachtssortiments vier Wochen lang zufällig auf.

• Gruppe A sieht das Sortiment vom teuersten Korb an sortiert. 10.000 Besucher, 400 Bestellungen, durchschnittliche Bestellung 72 €.
• Gruppe B sieht es vom günstigsten Korb an sortiert. 10.000 Besucher, 410 Bestellungen, durchschnittliche Bestellung 66 €.

Der Umsatz pro Besucher ist Bestellungen mal durchschnittliche Bestellung, geteilt durch Besucher. Für A sind das $400 \times 72 / 10.000 = 2{,}88$ €. Für B sind es $410 \times 66 / 10.000 = 2{,}71$ €. Die Fassung mit dem Anker verdient 17 Cent mehr pro Besucher, rund 6 %, und konvertiert dabei etwas schlechter. Nach dieser Zahl beurteilst du sie, und der Abschnitt zum Testen weiter unten zeigt, wie du prüfst, ob so ein Abstand kein Rauschen ist.

Wo es nach hinten losgeht. Bei Produkten mit bekannten Marktpreisen, wo ein aufgeblasener Anker einfach merkwürdig aussieht. Bei Stammkunden, die deine Preise schon kennen. Und überall, wo Vertrauen mehr zählt als der Verkauf.

Der Decoy Effekt: eine Option, die niemand kauft

Der Decoy Effekt, auch asymmetrische Dominanz, entsteht, wenn du eine dritte Option hinzufügst, die klar schlechter ist als eine der anderen. Joel Huber, John Payne und Christopher Puto zeigten 1982, dass eine solche dominierte Option den Anteil derer erhöhen kann, die die Option wählen, gegenüber der sie schlechter ist, und damit eine Grundannahme rationaler Wahl verletzt.⁵

Das berühmte Beispiel stammt von Dan Ariely. Eine Anzeige des Economist bot ein Onlineabo für 59 Dollar, die gedruckte Ausgabe für 125 Dollar und Print plus Online ebenfalls für 125 Dollar. Er legte die Liste 100 Studierenden am MIT vor, und die meisten wählten das kombinierte Angebot. Ohne die reine Printoption entschieden sich weitere 100 Studierende anders: Das kombinierte Angebot fiel vom beliebtesten auf das unbeliebteste.⁶ Das ist eine Demonstration im Hörsaal, keine kontrollierte Feldstudie.

Wie gut es hält. Hier wird gestritten. Shane Frederick, Leonard Lee und Ernest Baskin ließen Menschen in einer Reihe von Studien die Optionen direkt erleben (etwa Getränke probieren) und fanden überhaupt keinen Attraktionseffekt. Recht oft senkte der Decoy sogar den Anteil der Option, der er ähnelte, was sie Repulsionseffekt nannten.⁷ Huber, Payne und Puto antworteten, der Effekt bleibe robust, wenn man die ursprünglichen Bedingungen wiederholt, und sei am stärksten, wenn die Optionen auf Papier mit klaren Zahlen beschrieben werden.⁸ Die faire Lesart: Auf einer Preisseite mit klaren Merkmalen kann ein Decoy wirken, anderswo kann er nach hinten losgehen. Teste ihn.

Beispiel: ein Decoy Tarif bei Termintakt

Termintakt ist eine erfundene Buchungssoftware für Friseursalons aus Köln, unter termintakt.example. Sie verkauft Solo für 29 € im Monat und Team für 79 €. Das Team testet bei der Hälfte der neuen Testkonten zusätzlich Team Lite für 75 €, mit weniger Funktionen als Team.

• Ohne Decoy, 500 Anmeldungen: 340 Solo, 160 Team. Der Anteil von Team ist $160 / 500 = 32\,\%$.
• Mit Decoy, 500 Anmeldungen: 220 Solo, 15 Team Lite, 265 Team. Der Anteil von Team ist $265 / 500 = 53\,\%$.

Der Monatsumsatz ohne Decoy ist $340 \times 29 + 160 \times 79 = 9.860 + 12.640 = 22.500$ €. Mit Decoy sind es $220 \times 29 + 15 \times 75 + 265 \times 79 = 6.380 + 1.125 + 20.935 = 28.440$ €. Ein Chi Quadrat Test auf die Zahlen für Solo und Team ergibt eine Statistik von rund 51, weit jenseits des Zufalls. In diesem erfundenen Fall hat der Decoy gewirkt. In deinem Fall stößt er vielleicht ab, und genau deshalb testest du.

Schwellenpreise: 19,99 € und die linke Ziffer

Preise mit der Endung 99 oder 95 wirken über das, was die Forschung den Left Digit Effekt nennt. Manoj Thomas und Vicki Morwitz zeigten in fünf Experimenten, dass ein Preis mit Neunerendung nur dann kleiner wirkt als einer, der einen Cent höher liegt, wenn sich die linke Ziffer ändert (2,99 Dollar gegen 3,00 Dollar), und umso mehr, je näher die verglichenen Preise beieinanderliegen.⁹ Im Feld veränderten Eric Anderson und Duncan Simester in drei Experimenten mit einem Händler die Preisendungen: Die Endung auf 9 Dollar hob die Nachfrage in allen drei, stärker bei neuen als bei bekannten Artikeln und schwächer, wenn zusätzlich ein Hinweis auf einen Sale zu sehen war.¹⁰

Die Idee, runde Preise passten zu emotionalen Käufen und krumme Preise zu überlegten, stammt aus einem Aufsatz von Monica Wadhwa und Kuangjie Zhang aus dem Jahr 2015. Eine Replikation von Harms und Kollegen aus dem Jahr 2018 fand dafür keine klaren Belege, behandle sie also als offene Frage.¹¹

Beispiel: 49,99 € gegen 50 € beim Afternoon Tea Korb

Lena testet 49,99 € gegen 50,00 € mit 10.000 Besuchern pro Gruppe. Bei 49,99 € bestellen 420 Menschen, eine Conversion Rate von 4,2 %. Bei 50,00 € bestellen 380, also 3,8 %.

Der Unterschied sieht nach einem Gewinn aus. Ist er echt? Der Test für zwei Anteile fragt, wie wahrscheinlich ein Abstand dieser Größe wäre, wenn die Preise keinen Unterschied machten. Die gepoolte Rate ist $800 / 20.000 = 4{,}0\,\%$. Der Standardfehler der Differenz ist $\sqrt{0{,}04 \times 0{,}96 \times (1/10.000 + 1/10.000)} = 0{,}00277$. Also ist $z = 0{,}004 / 0{,}00277 = 1{,}44$, ein zweiseitiger p Wert von rund $0{,}15$. Nicht signifikant. Den Test erklärt Grundlagen: Hypothesentests.

Wie viele Besucher bräuchte sie, um 3,8 % gegen 4,2 % verlässlich zu erkennen? Die Formel für die Stichprobengröße bei zwei Anteilen lautet

$n = \frac{(z_{\alpha/2} + z_{\beta})^2 \left[p_1(1-p_1) + p_2(1-p_2)\right]}{(p_1 - p_2)^2}$

Dabei ist $n$ die Zahl der Besucher, die pro Gruppe nötig sind, $z_{\alpha/2} = 1{,}96$ legt ein Signifikanzniveau von 5 % fest, $z_{\beta} = 0{,}84$ eine Teststärke von 80 %, und $p_1$ und $p_2$ sind die beiden Conversion Rates. Schritt für Schritt steht das in Grundlagen: Stichprobengröße. Mit $p_1 = 0{,}042$ und $p_2 = 0{,}038$ ergibt sich $7{,}84 \times 0{,}0768 / 0{,}000016 \approx 37.600$ Besucher pro Gruppe, fast viermal so viele, wie sie hatte.

Selbst wenn der Zuwachs echt wäre: Vergleiche den Umsatz pro Besucher, nicht die Conversion. $0{,}042 \times 49{,}99 = 2{,}10$ € gegen $0{,}038 \times 50 = 1{,}90$ €. Schwellenpreise kosten einen Cent pro Bestellung. Das ist selten das Problem. Ein Test, der zu klein ist, um etwas zu entscheiden, schon.

Wo es nach hinten losgeht. Bei Premiumpositionierung und Dienstleistungen, wo ,99 nach Feilschen aussehen kann. Und im B2B, wo ein Angebot über 4.999,99 € einfach merkwürdig wirkt.

Der Preis als Zeichen für Qualität

Können Menschen Qualität nicht direkt beurteilen, nehmen sie den Preis als Hinweis. Das ist manchmal vernünftig, weil Kosten und Qualität oft zusammengehen. Der meistzitierte Beleg ist eine Studie mit Hirnscans von Hilke Plassmann und Kollegen aus dem Jahr 2008: 20 Personen probierten im Scanner Weine, bei denen ihnen gesagt wurde, der eine koste 5 Dollar und der andere 45, oder derselbe Wein koste einmal 10 und einmal 90 Dollar. Sie bewerteten den "teuren" Wein als angenehmer, und die Aktivität im medialen orbitofrontalen Cortex, einem Bereich, der mit erlebter Annehmlichkeit verbunden ist, stieg mit.¹²

Wie gut es hält. Es ist eine Studie mit 20 Personen, mit Wein, also so ziemlich dem subjektivsten Produkt, das es gibt. Sie zeigt, dass eine Preisangabe verändern kann, wie etwas erlebt wird, zumindest in diesem Rahmen. Sie zeigt nicht, wie groß der Effekt bei deinen Produkten ist.

Ein Beispiel: Eine neue, unbekannte Hautpflegemarke aus München wirkt nicht hochwertig, nur weil sie hohe Preise verlangt. Ohne Bewertungen, Inhaltsstoffe und Belege liest sich ein hoher Preis als Anmaßung. Die Faustregel der Kundschaft zählt am meisten, wo Qualität schwer zu prüfen ist (Wein, Nahrungsergänzung, freiberufliche Leistungen), und am wenigsten, wo Datenblätter und Bewertungen überall zu finden sind.

Gut, besser, am besten: der Kompromisseffekt

Bei drei Optionen neigen Menschen zur mittleren, weil sie beide Extreme vermeidet. Itamar Simonson beschrieb diesen Kompromisseffekt 1989, zusammen mit dem Attraktionseffekt, als Entscheidungen, die sich leicht rechtfertigen lassen.¹³ Deshalb zeigen so viele Softwarefirmen drei Tarife. Meine Faustregel: drei Tarife, höchstens vier. Darüber hinaus wird der Vergleich schwerer statt leichter.

Beispiel: welcher Tarif sich bei Termintakt rechnet

Die drei Tarife von Termintakt, mit den Kundenzahlen des Beispiels und der monatlichen Kündigungsrate (dem Anteil der Kunden, die jeden Monat kündigen):

Tarif	Preis	Kunden	Monatliche Kündigungsrate
Solo	29 €	1.200	8 %
Team	79 €	2.800	4 %
Studio	199 €	450	2 %

Team hat $2.800 / 4.450 = 62{,}9\,\%$ der Kunden und $221.200 / 345.550 = 64{,}0\,\%$ des Monatsumsatzes. Der mittlere Tarif trägt das Geschäft, wie der Kompromisseffekt vorhersagt.

Der Wert eines Kunden hängt aber davon ab, wie lange er bleibt. Ein einfacher Customer Lifetime Value ohne Abzinsung ist

$\text{LTV} = \frac{m}{c}$

Dabei ist $m$ die monatliche Marge pro Kunde (nicht der Umsatz) und $c$ die monatliche Kündigungsrate, also ist $1/c$ die erwartete Zahl der Monate, die ein Kunde bleibt. Die vollständige Fassung mit Bindung und Abzinsung steht in Grundlagen: Customer Lifetime Value. Nimm eine Marge von 80 % an. Solo ist $0{,}8 \times 29 / 0{,}08 = 290$ € wert, Team $0{,}8 \times 79 / 0{,}04 = 1.580$ € und Studio $0{,}8 \times 199 / 0{,}02 = 7.960$ €. Studio hat nur 450 Kunden, aber jeder ist fünfmal so viel wert wie ein Teamkunde. Der oberste Tarif ist nicht nur ein Decoy für den mittleren. Bepreis ihn als echtes Produkt.

Wo es nach hinten losgeht. Bei Tarifen, die sich nur im Namen unterscheiden, und bei einem mittleren Tarif, der so offensichtlich die einzig vernünftige Wahl ist, dass sich die Kundschaft gelenkt fühlt.

Referenzpreise und die deutschen Regeln für Streichpreise

Ein durchgestrichener höherer Preis neben dem Verkaufspreis, "statt 60 €, jetzt 45 €", gibt der Kundin einen Bezugspunkt, und Menschen beurteilen Preise an Bezugspunkten statt für sich. Genau deshalb schaut das Recht hier auch genau hin.

In Deutschland regelt das Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb (UWG), was irreführend ist. Unlauter handelt, wer eine irreführende geschäftliche Handlung vornimmt, die den Verbraucher zu einer Entscheidung veranlassen kann, die er andernfalls nicht getroffen hätte, und irreführend ist unter anderem eine unwahre oder sonst zur Täuschung geeignete Angabe über das Vorhandensein eines besonderen Preisvorteils oder über den Preis.¹⁴ Ein "statt" Preis, der kaum je verlangt wurde, ist der klassische Fall. Dazu kommt eine sehr konkrete Pflicht aus der Preisangabenverordnung (PAngV): Wer eine Preisermäßigung für eine Ware bekannt gibt, muss den niedrigsten Gesamtpreis angeben, den er in den letzten 30 Tagen vor der Ermäßigung gegenüber Verbrauchern verlangt hat.¹⁵ Durchgesetzt wird das UWG vor allem über Abmahnungen von Mitbewerbern und Verbänden.¹⁶ Ein Bußgeld von bis zu 4 % des Jahresumsatzes sieht das UWG nur für weitverbreitete Verstöße vor, im Rahmen einer koordinierten Durchsetzungsmaßnahme der europäischen Verbraucherschutzbehörden.¹⁷

Wie streng das gelesen wird, zeigt ein britischer Fall, der hier als Vergleich dient. Am 30. Juli 2026 entschied der High Court in London im Verfahren der britischen Wettbewerbsbehörde CMA gegen den Matratzenhändler Emma, noch nach dem britischen Recht vor dem DMCCA, dass Emma einige Verstöße begangen hatte. Die von der CMA vorgeschlagene Regel, nach der auf je zwei Verkäufe zum ermäßigten Preis mindestens ein Verkauf zum Referenzpreis kommen muss, lehnte das Gericht aber ab. Der Richter sah reale Situationen, in denen sich der Durchschnittsverbraucher nicht getäuscht fühlen würde, auch wenn nur wenige den Referenzpreis bezahlt hatten.¹⁸ In Deutschland nimmt dir die 30 Tage Regel der PAngV einen Teil dieser Abwägung ab, weil sie festlegt, welcher Vergleichspreis mindestens zu nennen ist. Sicher macht sie einen Referenzpreis trotzdem nicht. Ob der Durchschnittsverbraucher im Zusammenhang getäuscht wird, bleibt die Frage des UWG.

Beispiel: ein fairer Streichpreis bei Korbwerk

Lena will im Januar "statt 60 €, jetzt 45 €" auf den Käsekorb setzen. Die Ersparnis ist $(60 - 45) / 60 = 25\,\%$. Bevor sie das zeigt, prüft sie drei Dinge, auf die es rechtlich ankommt. Was war der niedrigste Preis, den sie in den 30 Tagen vor der Ermäßigung verlangt hat? Den muss sie angeben, und lag er im Dezember bei 60 €, passt der Streichpreis. Hat sie die 60 € wirklich verlangt, und haben Menschen zu diesem Preis gekauft, oder stand der Preis nur auf dem Papier? Und endet die Aktion dann, wann sie sagt? Lauten die Antworten ja, ist der Referenzpreis eine Information. Wenn nicht, ist er eine Irreführung, egal wie verbreitet die Praxis ist.

Der Schmerz des Bezahlens: warum die Zahlart zählt

Bezahlen fühlt sich wie ein Verlust an, und manche Arten zu bezahlen fühlen sich mehr danach an als andere. Drazen Prelec, der die Idee mit George Loewenstein entwickelt hat, beschreibt die Forschungsfrage so: wie Zahlungen die Freude an dem schmälern, was man kauft.¹⁹ 2001 fanden Prelec und Duncan Simester in Studien mit echten Transaktionen von potenziell hohem Wert, dass Menschen, die per Kreditkarte zahlen sollten, bereit waren, mehr zu zahlen als jene, die bar zahlen sollten, um bis zu 100 %.²⁰ Das sind wenige Studien ohne direkte Replikation, sieh die Größe also als Obergrenze. Eine Studie mit Hirnscans von Brian Knutson und Kollegen fand, dass überhöhte Preise die Insula aktivierten und den mesialen präfrontalen Cortex deaktivierten, bevor die Teilnehmer sich gegen den Kauf entschieden.²¹ Die Insula ist auch aktiv, wenn Menschen körperlichen Schmerz erwarten, daher stammt die Schlagzeile "Bezahlen tut weh". Die Studie zeigt einen Zusammenhang mit negativer Erregung, nicht, dass Bezahlen buchstäblich schmerzt.

Die praktische Lehre betrifft die Reibung. Jeder zusätzliche Schritt zwischen "das will ich" und "erledigt" ist eine Gelegenheit, es sich anders zu überlegen.

Beispiel: Umsatz pro begonnenem Checkout, nach Zahlart

Ein erfundener Monat bei Korbwerk, 1.000 begonnene Checkouts pro Zahlart:

Zahlart	Abgeschlossen	Durchschnittliche Bestellung	Umsatz pro begonnenem Checkout
Überweisung	620	145 €	89,90 €
Karte, eingetippt	780	138 €	107,64 €
Gespeicherte Karte	890	142 €	126,38 €
Apple Pay	920	151 €	138,92 €

Der Umsatz pro begonnenem Checkout ist Abschlüsse mal durchschnittliche Bestellung, geteilt durch begonnene Checkouts: für Apple Pay $920 \times 151 / 1.000 = 138{,}92$ €. Auf die Reihenfolge kommt es an: weniger Schritte, mehr abgeschlossene Bestellungen. Die Zahlen sind erfunden, und in einem echten Shop ziehen die Zahlarten unterschiedliche Kundschaft an, ein Abstand wie dieser zeigt also einen Zusammenhang, keinen Beweis, dass ein Wechsel der Zahlart ihn verursachen würde.

Eine Warnung zur automatischen Verlängerung, der Zahlung, die gar kein Zutun mehr braucht. Sie ist bequem, und sie ist geregelt. Eine stillschweigende Verlängerung darf ein Vertrag mit Verbrauchern in allgemeinen Geschäftsbedingungen nur dann vorsehen, wenn er auf unbestimmte Zeit weiterläuft und jederzeit mit höchstens einem Monat Frist kündbar ist.²² Und wer Verträge über eine Website abschließen lässt, die auf eine Dauerleistung gegen Entgelt gerichtet sind, muss dort eine Kündigungsschaltfläche anbieten, beschriftet mit "Verträge hier kündigen" oder einer ebenso eindeutigen Formulierung.²³ Bau das von Anfang an ein. Ein Abo, das Menschen vergessen haben, ist eine Beschwerde, die nur darauf wartet, geschrieben zu werden.

Bündel, und warum mentale Buchführung zählt

Menschen führen mentale Konten und zahlen ungern einzeln für Dinge, die sie als einen Kauf sehen. Richard Thaler beschrieb das 1985 als Mental Accounting.²⁴ Ein Bündel verkauft das Set zu einem Preis. Entbündeln tut das Gegenteil und wirbt mit dem niedrigsten möglichen Einstiegspreis, mit Zusatzoptionen obendrauf.

Beispiel: die Zusatzoptionen von Termintakt bündeln

Die Basis App kostet 29 € im Monat. Erweiterte Berichte kosten 20 €, bevorzugter Support 15 €. Einzeln verkauft nehmen 35 % der Kunden die Berichte und 22 % den Support. Der Umsatz pro Kunde ist $29 + 0{,}35 \times 20 + 0{,}22 \times 15 = 29 + 7 + 3{,}30 = 39{,}30$ €.

Als Test bietest du ein Bündel aus allen dreien für 49 € an. Angenommen, 58 % wählen das Bündel, und der Rest bleibt bei der Basis App. Der Umsatz pro Kunde ist $0{,}58 \times 49 + 0{,}42 \times 29 = 28{,}42 + 12{,}18 = 40{,}60$ €, 3,3 % mehr. Jetzt haben aber mehr Kunden bevorzugten Support, und der kostet Geld, also prüf die Marge vor dem Umsatz.

Aufgeteilte Preise, Versandkosten und Drip Pricing

Zeigst du 30 € plus 5 € Versand, oder 35 € inklusive Versand? Vicki Morwitz, Eric Greenleaf und Eric Johnson fanden 1998, dass ein in Teile zerlegter Preis die Summe senken kann, die sich Kunden merken, und die Nachfrage heben kann, je nachdem, wie der Aufschlag gezeigt wird. Ein späterer Überblick über die Forschung fand, dass der Effekt schwächer wird und sich sogar umkehren kann, wenn der Aufschlag unfair oder überhöht wirkt.²⁵

In Deutschland ist das nicht mehr nur eine Frage der Psychologie. Die PAngV verlangt bei jedem Angebot und jeder Werbung mit Preisen gegenüber Verbrauchern den Gesamtpreis, also den Preis einschließlich Umsatzsteuer und sonstiger Preisbestandteile.²⁶ Im Onlineshop kommt hinzu, dass du angeben musst, ob zusätzlich Versandkosten anfallen, und in welcher Höhe, soweit sie sich vernünftigerweise im Voraus berechnen lassen.²⁷ Das UWG zählt den Gesamtpreis und die zusätzlichen Kosten für Fracht, Lieferung und Zustellung, oder die Tatsache, dass sie anfallen können, zu den wesentlichen Informationen, sobald ein Produkt so angeboten wird, dass man kaufen kann.²⁸ Die Leitlinien der Europäischen Kommission nennen es Drip Pricing, wenn im Lauf des Kaufs Gebühren hinzukommen, die unvermeidlich sind und von Anfang an im Preis hätten stehen müssen, und werten das als mögliche Irreführung.²⁹ "30 € plus 5 € Versand", von Anfang an klar gezeigt, ist also zulässig. Eine Pflichtgebühr wie eine "Servicepauschale", die erst im Checkout auftaucht, ist es nicht: Sie gehört in den Gesamtpreis.

Beispiel: 30 € plus Versand gegen 35 € inklusive Versand

Lena testet beide Fassungen mit je 5.000 Besuchern. "30 € plus 5 € Versand" konvertiert mit 4,8 % (240 Bestellungen), "35 € inklusive Versand" mit 4,4 % (220 Bestellungen). Die gepoolte Rate ist 4,6 %, der Standardfehler der Differenz $\sqrt{0{,}046 \times 0{,}954 \times (2/5.000)} = 0{,}0042$ und $z = 0{,}004 / 0{,}0042 = 0{,}95$, ein p Wert von rund $0{,}34$. Kein erkennbarer Unterschied, und der Umsatz pro Bestellung ist identisch. In diesem Fall entscheidet, was zur Marke passt, und "inklusive Versand" liest sich einfacher.

Prospect Theory: Verluste wiegen schwerer als Gewinne

Die Prospect Theory aus dem Aufsatz von Daniel Kahneman und Amos Tversky von 1979 beschreibt, wie Menschen Ergebnisse relativ zu einem Bezugspunkt gewichten, wobei Verluste schwerer wiegen als gleich große Gewinne.³⁰ Ihre Fassung von 1992 gibt den Wert eines Gewinns oder Verlusts $x$ so an:³¹

$v(x) = \begin{cases} x^{\alpha} & \text{if } x \geq 0 \\ -\lambda(-x)^{\beta} & \text{if } x < 0 \end{cases}$

Dabei ist $v(x)$, wie viel das Ergebnis gefühlt wert ist, $x$ der Gewinn (positiv) oder Verlust (negativ) in Geld, $\alpha$ und $\beta$ (beide auf 0,88 geschätzt) sorgen dafür, dass jeder weitere Euro ein wenig weniger zählt, und $\lambda$ ist die Verlustaversion, der Faktor, um den Verluste Gewinne überwiegen, in diesem Aufsatz auf 2,25 geschätzt. Der Erwartungswert, der rationale Maßstab, von dem das abweicht, steht in Grundlagen: Erwartungswert.

Wie gut es hält. Verlustaversion ist echt, aber 2,25 ist keine Naturkonstante. Eine Metaanalyse von 2024 über 607 Schätzungen aus 150 Artikeln kam im Mittel auf rund 1,96, mit einem 95 % Intervall von 1,82 bis 2,10.³² Verluste wiegen ungefähr doppelt so schwer, nicht genau 2,25 mal so schwer.

Beispiel: 50 € Gewinn und 50 € Verlust

Mit den Schätzungen von 1992 fühlt sich ein Gewinn von 50 € an wie $50^{0{,}88} \approx 31{,}3$. Ein Verlust von 50 € fühlt sich an wie $-2{,}25 \times 50^{0{,}88} \approx -70{,}4$. Der Verlust wiegt 2,25 mal so viel wie der Gewinn, per Konstruktion.

Was das nicht zeigt: dass "Verpass nicht 50 €" besser verkauft als "Spar 50 €". Verlustaversion handelt davon, wie Ergebnisse gewichtet werden, nicht davon, wie eine Botschaft formuliert ist. Die Forschung zu Gewinn und Verlust Framing, überwiegend aus der Gesundheitskommunikation, findet kleine und uneinheitliche Unterschiede: Eine Metaanalyse von 53 Studien zur Früherkennung fand Verlustbotschaften nur geringfügig überzeugender, mit einer Korrelation von 0,04.³³ Deshalb empfehle ich nicht mehr, jeden Vorteil in eine Angst zu verwandeln ("lass dich nicht abhängen, während die Konkurrenz davonzieht"). Formulier das Angebot klar. Wo etwas wirklich endet, sag es ehrlich. Und erfinde nie die Frist, denn das ist verboten.

Falsche Dringlichkeit ist eine verbotene Praxis

Der Anhang zum UWG listet geschäftliche Handlungen, die gegenüber Verbrauchern stets unzulässig sind. Eine davon ist die unwahre Angabe, bestimmte Waren oder Dienstleistungen seien allgemein oder zu bestimmten Bedingungen nur für einen sehr begrenzten Zeitraum verfügbar, um den Verbraucher zu einer sofortigen Entscheidung zu bringen, ohne dass er Zeit und Gelegenheit hat, sich auf Grund von Informationen zu entscheiden.³⁴ Die Leitlinien der Europäischen Kommission nennen als Beispiele ausdrücklich gefälschte Timer und Angaben über begrenzte Lagerbestände auf Websites.³⁵ Endet das Angebot wirklich, wenn der Countdown es sagt, ist der Countdown eine wahre Angabe. Springt er nach Ablauf einfach wieder an, ist er es nicht.

Dasselbe gilt für "nur noch zwei auf Lager", wenn 200 da sind, denn eine unwahre Angabe über die Verfügbarkeit ist nach dem UWG irreführend,¹⁴ und für einen "Sale", der nie endet. Auch im britischen Fall Emma gehörte ein Countdown Timer, der nahelegte, die Preise gälten nur für einen Zeitraum, der stets kurz vor dem Ablauf stand, zu den Beanstandungen, die die Parteien schon vor der Verhandlung beigelegt hatten.¹⁸

Wie du das in deinem eigenen Shop testest

Jeder Effekt oben ist eine Hypothese über deine Kundschaft, bis du ihn testest. Drei Regeln machen einen Preistest wertvoll.

1. Leg die Stichprobengröße vorher fest, aus dem Effekt, der dich interessiert, und lass den Test laufen, bis du sie erreichst. Täglich nachzuschauen und am ersten guten Tag aufzuhören ist der häufigste Weg, sich selbst zu täuschen.
2. Beurteil nach Umsatz oder Marge pro Besucher, nicht nach der Conversion Rate. Ein niedrigerer Preis konvertiert fast immer besser.
3. Behalte die lange Sicht im Blick. Eine Taktik, die die Bestellungen dieses Monats hebt und Vertrauen kostet, ist ein schlechter Tausch. Der Customer Lifetime Value zählt mehr als jede einzelne Bestellung.

Hier ist der Kern der Auswertung, in Python ohne zusätzliche Bibliotheken:

import math

def two_proportion_test(orders_a, visitors_a, orders_b, visitors_b):
    """z Statistik und zweiseitiger p Wert für einen Unterschied in den Conversion Rates."""
    p_a, p_b = orders_a / visitors_a, orders_b / visitors_b
    pooled = (orders_a + orders_b) / (visitors_a + visitors_b)
    se = math.sqrt(pooled * (1 - pooled) * (1 / visitors_a + 1 / visitors_b))
    z = (p_a - p_b) / se
    p_value = math.erfc(abs(z) / math.sqrt(2))
    return z, p_value

def visitors_needed(p1, p2, z_alpha=1.96, z_beta=0.84):
    """Besucher pro Gruppe, um p1 gegen p2 bei 5 % Signifikanz und 80 % Teststärke zu erkennen."""
    return math.ceil((z_alpha + z_beta) ** 2 * (p1 * (1 - p1) + p2 * (1 - p2)) / (p1 - p2) ** 2)

# Der Test mit dem Schwellenpreis von oben
z, p = two_proportion_test(420, 10_000, 380, 10_000)
print(f"z = {z:.2f}, p = {p:.2f}")                    # z = 1.44, p = 0.15
print(visitors_needed(0.042, 0.038))                  # 37628 pro Gruppe

# Umsatz pro Besucher, die Zahl, die entscheidet
print(420 * 49.99 / 10_000, 380 * 50.00 / 10_000)     # 2.10 gegen 1.90

Den Umsatz pro Besucher selbst testest du direkt: Vergleich den Umsatz pro Besucher der beiden Gruppen (die meisten Besucher bei 0 €, Käufer mit ihrem Bestellwert) mit einem t Test oder einem Bootstrap, denn ein Test der Conversion allein sagt nichts über die Größe des Warenkorbs. Der komplette Leitfaden zu Testmethoden zeigt die Möglichkeiten.

Zeig deinen Wert ehrlich

Jede Preisentscheidung sendet ein Signal über das Produkt, die Marke und darüber, wie du deine Kundschaft siehst. Die Effekte in diesem Artikel sind echte Werkzeuge, aber die meisten sind kleiner und unsicherer als ihr Ruf, und ein paar sind zum rechtlichen Risiko geworden.

• Teste alles. Was in einer Studie oder bei einer anderen Firma funktioniert hat, funktioniert vielleicht nicht bei deiner Kundschaft.
• Miss Umsatz und Marge, nicht nur die Conversion.
• Denk langfristig. Taktiken, die diesen Monat gewinnen und Vertrauen kosten, sind ein Verlust.
• Bleib auf der richtigen Seite der Linie. Echte Referenzpreise mit dem niedrigsten Preis der letzten 30 Tage, Gesamtpreise von Anfang an, Fristen, die stimmen. Es gibt eine Linie zwischen einem guten Auftritt für deinen Wert und Druck, der Menschen zu Käufen bringt, die sie bereuen, und UWG und PAngV ziehen einen großen Teil davon heute für dich.

Ich wende Verhaltensökonomie seit über zehn Jahren auf Preise an, im eCommerce, im SaaS und im B2B. Das Nützlichste, was sie mir beigebracht hat, ist das am wenigsten glamouröse: den Test richtig durchführen und dem Ergebnis glauben.

Footnotes

1. The Nobel Prize, The Sveriges Riksbank Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 2002, Zusammenfassung, https://www.nobelprize.org/prizes/economic-sciences/2002/summary/

2. Amos Tversky und Daniel Kahneman, Judgment under uncertainty: heuristics and biases, Science 185(4157), Seiten 1124 bis 1131, 1974, https://sites.socsci.uci.edu/~bskyrms/bio/readings/tversky_k_heuristics_biases.pdf

3. Richard A. Klein und Kollegen, Investigating variation in replicability: a "Many Labs" replication project, Social Psychology 45(3), 2014, Abstract unter https://research.tilburguniversity.edu/en/publications/investigating-variation-in-replicability-a-many-labs-replication-/ und die Liste der Effekte, einschließlich Anchoring, im Datenpapier unter https://openpsychologydata.metajnl.com/articles/10.5334/jopd.ad

4. Zacharias Maniadis, Fabio Tufano und John A. List, One swallow doesn't make a summer: new evidence on anchoring effects, American Economic Review 104(1), Seiten 277 bis 290, 2014, https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/aer.104.1.277

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6. Dan Ariely, Are we in control of our own decisions?, Transkript des TED Vortrags, Dezember 2008, https://www.ted.com/talks/dan_ariely_are_we_in_control_of_our_own_decisions/transcript

7. Shane Frederick, Leonard Lee und Ernest Baskin, The limits of attraction, Journal of Marketing Research 51(4), Seiten 487 bis 507, 2014, https://marketing.wharton.upenn.edu/wp-content/uploads/2016/10/The-Limits-of-Attraction.pdf

8. Joel Huber, John W. Payne und Christopher P. Puto, Let's be honest about the attraction effect, Journal of Marketing Research 51(4), Seiten 520 bis 525, 2014, https://people.duke.edu/~jch8/bio/Papers/HuberPaynePutoJMR%202014.pdf

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10. Eric T. Anderson und Duncan I. Simester, Effects of $9 price endings on retail sales: evidence from field experiments, Quantitative Marketing and Economics 1(1), Seiten 93 bis 110, 2003, https://econpapers.repec.org/article/kapqmktec/v_3a1_3ay_3a2003_3ai_3a1_3ap_3a93-110.htm

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14. Bundesministerium der Justiz, Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb (UWG), § 5 Irreführende geschäftliche Handlungen, Absätze 1 und 2 Nr. 1 und 2, Gesetze im Internet, 2026, https://www.gesetze-im-internet.de/uwg_2004/__5.html

15. Bundesministerium der Justiz, Preisangabenverordnung (PAngV), § 11 Zusätzliche Preisangabenpflicht bei Preisermäßigungen für Waren, Absatz 1, Gesetze im Internet, 2026, https://www.gesetze-im-internet.de/pangv_2022/__11.html

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20. Drazen Prelec und Duncan Simester, Always leave home without it: a further investigation of the credit card effect on willingness to pay, Marketing Letters 12, Seiten 5 bis 12, 2001, https://link.springer.com/article/10.1023/A:1008196717017

21. Brian Knutson, Scott Rick, G. Elliott Wimmer, Drazen Prelec und George Loewenstein, Neural predictors of purchases, Neuron 53(1), Seiten 147 bis 156, 2007, https://web.stanford.edu/~knutson/bad/bk07n.pdf

22. Bundesministerium der Justiz, Bürgerliches Gesetzbuch (BGB), § 309 Klauselverbote ohne Wertungsmöglichkeit, Nr. 9 Buchstabe b, Gesetze im Internet, 2026, https://www.gesetze-im-internet.de/bgb/__309.html

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25. Eric A. Greenleaf, Eric J. Johnson, Vicki G. Morwitz und Edith Shalev, The price does not include additional taxes, fees, and surcharges: a review of research on partitioned pricing (einschließlich Morwitz, Greenleaf und Johnson, Divide and prosper, Journal of Marketing Research, 1998), Journal of Consumer Psychology, 2016, Preprint unter https://business.columbia.edu/sites/default/files-efs/pubfiles/26031/Morwitz%20Greenleaf%20Shalev%20Johnson%20JCP%2015%2000002%20R1%20April%2019%202015%20.pdf

26. Bundesministerium der Justiz, Preisangabenverordnung (PAngV), § 3 Pflicht zur Angabe des Gesamtpreises, Absatz 1, und § 2 Nr. 3 Gesamtpreis, Gesetze im Internet, 2026, https://www.gesetze-im-internet.de/pangv_2022/__3.html

27. Bundesministerium der Justiz, Preisangabenverordnung (PAngV), § 6 Preisangaben bei Fernabsatzverträgen, Absätze 1 und 2, Gesetze im Internet, 2026, https://www.gesetze-im-internet.de/pangv_2022/__6.html

28. Bundesministerium der Justiz, Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb (UWG), § 5b Wesentliche Informationen, Absatz 1 Nr. 3, Gesetze im Internet, 2026, https://www.gesetze-im-internet.de/uwg_2004/__5b.html

29. Europäische Kommission, Leitlinien zur Auslegung und Anwendung der Richtlinie 2005/29/EG über unlautere Geschäftspraktiken (2021/C 526/01), Abschnitt 4.2.8 Preisbildung, Amtsblatt der Europäischen Union C 526, 29. Dezember 2021, EUR Lex, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/TXT/HTML/?uri=CELEX:52021XC1229%2805%29

30. Daniel Kahneman und Amos Tversky, Prospect theory: an analysis of decision under risk, Econometrica 47(2), Seiten 263 bis 291, 1979, https://econpapers.repec.org/article/ecmemetrp/v_3a47_3ay_3a1979_3ai_3a2_3ap_3a263-91.htm

31. Amos Tversky und Daniel Kahneman, Advances in prospect theory: cumulative representation of uncertainty, Journal of Risk and Uncertainty 5(4), Seiten 297 bis 323, 1992, https://econpapers.repec.org/article/kapjrisku/v_3a5_3ay_3a1992_3ai_3a4_3ap_3a297-323.htm

32. Alexander L. Brown, Taisuke Imai, Ferdinand M. Vieider und Colin F. Camerer, Meta analysis of empirical estimates of loss aversion, Journal of Economic Literature 62(2), Seiten 485 bis 516, 2024, https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/jel.20221698

33. Daniel J. O'Keefe und Jakob D. Jensen, The relative persuasiveness of gain framed and loss framed messages for encouraging disease detection behaviours: a meta analytic review, Journal of Communication 59(2), Seiten 296 bis 316, 2009, https://www.cbsm.com/articles/33455-the-relative-persuasiveness-of-gain-framed-and-loss-framed-messages-for-encouraging-disease-detectio

34. Bundesministerium der Justiz, Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb (UWG), Anhang (zu § 3 Absatz 3), Nr. 7, Gesetze im Internet, 2026, https://www.gesetze-im-internet.de/uwg_2004/anhang.html

35. Europäische Kommission, Leitlinien zur Auslegung und Anwendung der Richtlinie 2005/29/EG über unlautere Geschäftspraktiken (2021/C 526/01), Abschnitt 4.2.7 Datengesteuerte Verfahren und Dark Patterns, Amtsblatt der Europäischen Union C 526, 29. Dezember 2021, EUR Lex, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/TXT/HTML/?uri=CELEX:52021XC1229%2805%29