Bei der Entscheidung zum Kauf eines Smartphones spielt oft auch der Preis eine Rolle. Wer kennt es nicht: Kaum ist das Smartphone gekauft, schon fällt der Preis – frustrierend. Genau hier sollen unsere Preisprognosen ansetzen. Sie sollen helfen, schnell einen Überblick zu geben, welche Preisnachlässe für das ausgewählte Smartphone zu erwarten sind.
Wie kam es zur Idee der Preisprognosen?
Vor einigen Jahren war ich, der Verfasser dieses Textes und Gründer dieser Website, auf der Suche nach einem neuen Smartphone. Es sollte das Google Pixel 4a werden. Vor dem Kauf wollte ich wissen, ob es sich finanziell lohnen könnte, noch ein bisschen mit dem Kauf zu warten. Mein damaliges Vorgehen war, mir die Preisentwicklung des Vorgängers anzugucken. So hatte ich das Gefühl, zumindest ein Stück weit, die Preisentwicklung des Pixel 4a einschätzen zu können. Das war bis dahin natürlich nur eine Vermutung und als Data Scientist war ich überzeugt, dass dieses Problem datenbasiert mit weiteren Einflussfaktoren, die den Preis beeinflussen, besser lösbar wäre – wie sich herausstellte, ist es das auch.
Die Preisprognose an einem Beispiel vorgestellt
In Abbildung 1 ist als Beispiel eine Preisprognose zum Sony Xperia 1 VI zu sehen. In einer Preisprognose sind für gewöhnlich drei Preisverläufe zu sehen: In sattem Pink ist die eigentliche Preisprognose dargestellt, in rosa der bisherige tatsächliche Preisverlauf, und in hellblau der tatsächliche Preisverlauf eines Vorgängermodells. Unsere Preisprognosen werden für gewöhnlich schon vor dem Release des Smartphones erstellt und danach täglich aktualisiert. Vor dem Release werden keine tatsächlichen Preise eingezeichnet, sodass die rosafarbene Linie in diesen Fällen entfällt. Auch die hellblaue Linie kann fehlen, wenn es kein passendes Vorgängermodell gibt.
Insgesamt betrachtet eine Preisprognose immer den Zeitraum ab Release bis 12 Monate danach. Die tatsächlichen Preise werden einmal pro Woche aktualisiert und der durchschnittliche Tiefstpreis aus der Woche wird als rosafarbener Punkt eingezeichnet. Wir haben uns dazu entschieden, den Preisverlauf des Vorgängers aufzunehmen, damit dies dem Betrachter helfen kann, die Prognose einzuordnen und sich selbst ein Bild zu machen. Nichtsdestotrotz sollte hier erwähnt werden, dass der Preisverlauf des Vorgängers weder der einzige Faktor noch der wichtigste für die Preisprognose ist.
Wie funktioniert die Preisprognose und wie ist sie zu interpretieren?
Ganz allgemein gesagt basiert die Preisprognose auf einem statistischen Modell, das anhand vergangener und aktueller Daten erstellt wird und anschließend mit tagesaktuellen Daten den Preis eines Smartphones vorausschätzt. Im Fachjargon spricht man bei dieser Methodik von maschinellem Lernen (engl. Machine Learning) oder auch etwas unpräziser, aber werbewirksamer von KI (Künstliche Intelligenz). Die Prognosen beruhen also auf statistischen Analysen und einer datengetriebenen Mustererkennung, die verschiedene Einflussfaktoren und deren Zusammenspiel identifiziert. Dies können zum Beispiel Faktoren wie die Preisentwicklung der Vorgängermodelle, saisonale Schwankungen oder die aktuelle Marktnachfrage des Smartphones sein. Wir berechnen unter anderem auch einen dynamischen Preis-Index für den Smartphone-Markt, der aufzeigt, ob Smartphones aktuell über oder unter ihrem üblichen Preisniveau liegen.
Mit diesen und weiteren Faktoren entstehen unsere Prognosen, die als hilfreiche Orientierung bei Kaufentscheidungen dienen sollen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Preise in Einzelfällen von den Prognosen abweichen können. Auch zielen unsere Analysen nicht darauf ab, kurzfristige Tagesschwankungen vorherzusagen, sondern einen groben Verlauf des Preisniveaus über das Jahr hinweg darzustellen. Eine zuverlässige Preisprognose zeichnet sich also nicht durch die punktgenaue Vorhersage eines bestimmten Tagespreises aus, sondern durch die Fähigkeit, eine realistische Einschätzung der Preisregionen für Tiefstpreise im Jahresverlauf zu liefern.
Wir hoffen, dass diese Einblicke dabei helfen, mit unseren Preisprognosen bessere Kaufentscheidungen zu treffen – ähnlich wie Wettervorhersagen dabei helfen, den Tag besser zu planen. Wir freuen uns auch über Feedback und Vorschläge, was wir noch verbessern können.
