Mit dem FORBES-NEWSLETTER bekommen Sie regelmässig die spannendsten Artikel sowie Eventankündigungen direkt in Ihr E-mail-Postfach geliefert.
Rabatte sind im Onlinehandel kein Marketing-Gimmick mehr, sondern eine operative Entscheidung über Deckungsbeitrag, Lager, Retouren und Cashflow. KI kann Promotions präzise dosieren – aber nur, wenn sie wie ein Controller-System gebaut ist: mit Leitplanken, sauberen Kostenmodellen und sauberer Messung der Inkrementalität.
Im E-Commerce ist der Rabatt längst der schnellste Hebel für Conversion – und gleichzeitig der schnellste Weg, Marge zu verbrennen. Wer breit mit Gutscheinen arbeitet, sieht kurzfristig bessere Zahlen im Checkout, zahlt aber oft doppelt: erst über den Nachlass, dann über die Folgekosten. Denn Rabatt wirkt nicht isoliert. Er verändert Nachfrage, verschiebt Kaufzeitpunkte, zieht Kundensegmente an, beeinflusst Retourenquoten und kann im schlimmsten Fall die Preisarchitektur einer Marke dauerhaft beschädigen. Genau deshalb entsteht ein neues Spielfeld für Software und datengetriebene Teams: KI nicht als „mehr Discount“, sondern als Rabatt-Controller, der Promotions wie ein CFO-Instrument behandelt.
Interessant ist dabei, dass der Markt rund um Rabatte längst nicht nur im Checkout stattfindet. Plattformen wie RabattHero positionieren sich etwa damit, Gutscheincodes per KI und redaktioneller Kontrolle zu prüfen und so das klassische Problem „Code funktioniert nicht“ zu reduzieren. Für Händler ist das mehr als Konsumentenservice: Sobald Gutschein-Ökosysteme professioneller werden, steigt die Reichweite von Rabattlogiken – und damit auch der Druck, Rabatte nicht nur auszuspielen, sondern systematisch zu steuern. Wer keinen kontrollierten Umgang mit Promotions hat, landet schnell in einer Situation, in der externe Coupon-Mechaniken die eigene Preiswahrnehmung und Kampagnenlogik mitprägen.
Damit KI Rabatte steuern kann, braucht sie zudem harte Leitplanken. Nicht als Bauchgefühl, sondern als Regeln im System. Die wichtigste ist der Deckungsbeitrags-Floor: Ein Rabatt darf niemals unter eine definierte Mindestmarge pro SKU fallen, wobei nicht nur Einkaufspreis und Bruttomarge zählen, sondern Fulfillment, Payment, Serviceaufwand und – je nach Geschäftsmodell – auch eine realistische Marketing-Zurechnung. Die zweite Leitplanke ist Lagerlogik: Rabatt ist häufig weniger ein Preisargument als ein Bestandsproblem, und KI ist dann stark, wenn sie Abverkaufsdruck, Warenalter, Saisonalität und Lieferkettenrisiken in die Entscheidung integriert. Die dritte Leitplanke ist Retourenökonomie: In vielen Kategorien ist der teuerste Rabatt jener, der eine hohe Retourenwahrscheinlichkeit einkauft. Wer das nicht modelliert, optimiert sich mit KI sehr effizient in eine Margefalle.
Was in der Theorie nach „besserer Steuerung“ klingt, ist operativ ein Umbau des Promo-Betriebs. Der Rabatt-Controller ersetzt die klassische Kampagnenlogik „10% für alle“ durch eine Entscheidungsmatrix: Zuerst die Frage, ob überhaupt ein Incentive nötig ist. Dann die Wahl des Incentive-Typs. Preisnachlass ist nur eine Option; oft sind Gratisversand, Bundles, Upgrades oder Loyalty-Perks wirtschaftlich sauberer, weil sie die Preiswahrnehmung weniger beschädigen und sich besser in den Deckungsbeitrag einpreisen lassen. KI kann genau hier profitabel werden, weil sie nicht nur Höhe und Timing optimiert, sondern auch die Alternative zum Rabatt vorschlägt, je nach Warenkorb, Kundensignal und Margeziel.
Dazu kommt ein Aspekt, der im E-Commerce oft unterschätzt wird: Rabatte sind in der EU nicht nur Performance-Marketing, sondern auch ein Compliance-Thema. Bei angekündigten Preisreduktionen gelten Transparenzanforderungen, insbesondere die Logik rund um den „vorherigen Preis“ als Referenz. Die EU-Kommission hat dafür Auslegungshinweise zu Artikel 6a der Preisangaben-Richtlinie veröffentlicht, die im Kern auf den niedrigsten Preis in einem Zeitraum von mindestens 30 Tagen als relevanten Referenzpreis abzielen. Für Händler heißt das: Wer KI-gestützt Rabatte aussteuert, muss Preis- und Kampagnenhistorie so sauber führen, dass jede Reduktion regelkonform kommuniziert werden kann – sonst wird aus „automatisierter Promotion“ schnell ein rechtliches und reputatives Risiko.
Ähnlich sensibel ist die Vertrauensdimension personalisierter Incentives. Technisch ist es leicht, Rabatte nach Nutzerverhalten zu variieren. Kommerziell kann es trotzdem teuer werden, wenn Konsumenten das als unfair erleben. Verbraucherorganisationen weisen darauf hin, dass dynamische Preise und algorithmische Anpassungen zwar grundsätzlich zulässig sein können, aber Transparenz und klare Information entscheidend sind, damit Konsumenten nicht getäuscht werden oder „Überraschungspreise“ erleben. Wer hier unternehmerisch denkt, baut deshalb nicht nur eine Optimierungs-Engine, sondern ein System, das Entscheidungen nachvollziehbar macht und intern auditierbar hält – auch weil der regulatorische Rahmen rund um KI-Transparenz in Europa weiter geschärft wird. Die EU-Kommission verweist im Kontext des AI Acts explizit auf Transparenzpflichten für bestimmte Systeme und arbeitet an Guidelines und einem Code of Practice, um Compliance zu erleichtern.
Der wirtschaftliche Payoff eines Rabatt-Controllers ist dann am größten, wenn Unternehmen Promotions nicht mehr als „Traffic-Kauf“ betrachten, sondern als Profit-Mechanik. Das bedeutet: klare Guardrails, ein Kostenmodell, das Retouren und Service realistisch abbildet, und ein Messsystem, das Inkrementalität statt Vanity Metrics priorisiert. Dann wird KI nicht zur Rabattmaschine, sondern zur Disziplinierungsmaschine: Sie nimmt Emotion aus Promotions, verhindert den Reflex „mehr Prozent“, und macht aus Rabatt wieder das, was er sein sollte – ein kontrollierter Hebel, um Bestand, Nachfrage und Marge gleichzeitig zu steuern.
Foto: Justin Lim
Dieser Artikel kann Partner-Links enthalten. Sie dienen der Unterstützung redaktioneller Inhalte und haben keinerlei Einfluss auf die Berichterstattung.
