They are among us: Pricing behavior of algorithms in the field - Niklas Fourberg; Katrin Marques-Magalhaes; Lukas Wiewiorra (WIK Wissenschaftliches Institut für Infrastruktur und Kommunikationsdienste, 2022)
We analyze pricing patterns and price level effects of algorithms in the market segments for OTC-antiallergics and -painkillers in Germany. Based on a novel hourly dataset which spans over four months and contains over 10 million single observations, we produce the following results. First, price levels are substantially higher for antiallergics compared to the segment of painkillers, which seems to be reflective of a lower price elasticity for antial- lergics. Second, we find evidence that this exploitation of demand character- istics is heterogeneous with respect to the pricing technology. Retailers with a more advanced pricing technology establish even higher price premiums for antiallergics than retailers with a less advanced technology. Third, retailers with more advanced pricing technology post lower prices which contradicts previous findings from simulations but are in line with empirical findings if many firms compete in a market. Lastly, our data suggests that pricing algo- rithms take web-traffic of retailers' online-shops as demand side feedback into account when choosing prices. Our results stress the importance of a careful policy approach towards pricing algorithms and highlights new areas of risks when multiple players employ the same pricing technology. – – In diesem Beitrag untersuchen wir Muster und Preisniveaueffekte algorithmischer Preissetzung in den Marktsegmenten für OTC-Antiallergika und -Schmerzmittel in Deutschland. Auf der Grundlage eines neuartigen, stündlich erhobenen Datensatzes, der sich über vier Monate erstreckt und über 10 Millionen Einzelbeobachtungen enthält, kommen wir zu den folgenden Ergebnissen. Erstens ist das Preisniveau für Antiallergika im Vergleich zum Segment Schmerzmittel wesentlich höher, was auf eine geringere Preiselastizität bei Antiallergika zurückzuführen sein dürfte. Zweitens finden wir Belege dafür, dass diese Ausnutzung von Nachfragecharakteristika in Bezug auf die Preissetzungstechnologie heterogen ist. Einzelhändler mit einer fortschrittlicheren Preisalgorithmen setzen deutlich höhere Preisaufschläge für Antiallergika als Einzelhändler mit einer weniger fortschrittlichen Technologie. Drittens setzen Einzelhändler, die fortschrittlichere Preisalgorithmen einsetzen, im Durchschnitt niedrigere Preise. Dieses Resultat ist konträr zu Erkenntnissen aus Simulationen, stimmt hingegen mit empirischen Ergebnissen übereinstimmt, in Situationen, in denen viele Unternehmen auf einem Markt konkurrieren. Schließlich deuten unsere Daten darauf hin, dass Preisfindungsalgorithmen den Web-Traffic der Online-Shops der Einzelhändler als nachfrageseitiges Feedback bei der Preisgestaltung berücksichtigen. Unsere Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung einer sorgfältigen Betrachtungsweise von Preisalgorithmen im Rahmen von Wettbewerbspolitik und weisen auf neue Risikopotentiale hin, wenn mehrere Akteure dieselbe Preisfindungsmethode anwenden.
Keywords: C13; D83; L13; L41; 330; Algorithmic pricing; Collusion; Artificial intelligence