Ein teures Produkt verkauft sich besser, wenn es ein noch teureres daneben gibt. Das Decoy-Prinzip ist einer der wirkungsvollsten und am meisten unterschätzten Pricing-Hebel im Sortiment.
Price Anchoring gehört zu den am besten erforschten Prinzipien der Verhaltensökonomie – und wird im operativen Pricing dennoch systematisch untergenutzt. Das Grundprinzip: Menschen bewerten Preise nicht absolut, sondern relativ zu einer Referenz. Wer diese Referenz kontrolliert, kontrolliert die Kaufentscheidung.
Das Decoy-Effekt-Modell
Der klassische Decoy-Effekt (auch "Asymmetric Dominance Effect") funktioniert so: Wird einem Zwei-Optionen-Set eine dritte Option hinzugefügt, die eine der beiden Optionen klar dominiert (besser auf fast allen Dimensionen, nur leicht teurer), steigt der Marktanteil der dominierten Option deutlich. Das Decoy-Produkt ist nicht dazu da, verkauft zu werden – es ist da, um eine andere SKU attraktiver erscheinen zu lassen.
Konkrete Anwendung im Sortiment
Praktisch: Ein Händler bietet ein Basismodell für 49 € und ein Premiummodell für 89 € an. Konversion auf Premium: 22 %. Wird ein "Ultra-Premium" für 129 € eingeführt, steigt die Konversion auf das 89-€-Modell auf 38 % – ohne dass das 129-€-Produkt nennenswert verkauft wird. Das 89-€-Produkt fühlt sich nun wie ein "vernünftiger Kompromiss" an. Apple, Nespresso und Adobe haben diese Struktur systematisch in ihre Produktlinien eingebaut.
Anchoring in der Preiskommunikation
Anchoring funktioniert auch ohne echtes Decoy-Produkt: Durchgestrichene UVPs, "Vergleichspreise" anderer Händler oder frühere Preise setzen eine Referenz. Wichtig für §11a-UWG-Compliance: Der Referenzpreis muss dem tatsächlichen niedrigsten Preis der letzten 30 Tage entsprechen – fiktive Streichpreise sind bußgeldbewehrt.
Messung des Anchoring-Effekts
Pricing-Teams sollten den Anchoring-Effekt aktiv A/B-testen: Variante A zeigt das Zielprodukt allein, Variante B mit Decoy. Typische Lift-Größen in E-Commerce-Experimenten: 15–35 % höhere Konversion auf das Zielprodukt. Der Effekt ist besonders stark bei Produktkategorien mit hoher Unsicherheit über den "richtigen" Preis (Elektronik, Kosmetik, Software-Abos).