Bevor sie auf eine Flasche Côtes du Rhône des Jahrgangs 1998 boten, sollte eine Gruppe von Studierenden die letzten Ziffern ihrer Sozialversicherungsnummer aufschreiben. Dann wurden sie gefragt, ob sie so viele Dollar für den Wein zahlen würden, und schließlich, was sie höchstens wirklich zahlen würden.
Die Ziffern hatten mit dem Wein nichts zu tun. Den Preis bestimmten sie trotzdem. Studierende, deren Nummern im untersten Fünftel lagen, boten im Schnitt 8,64 Dollar. Die im obersten Fünftel boten 27,91 Dollar. Über das ganze Experiment hinweg boten Leute mit überdurchschnittlichen Nummern zwischen 57 % und 107 % mehr als Leute mit unterdurchschnittlichen, für Wein, Pralinen und Computerzubehör gleichermaßen.
Die Ökonomen hinter der Studie zogen einen vorsichtigen Schluss. Menschen tragen keinen Preis für Dinge im Kopf mit sich herum. Sie bilden einen, wenn man sie fragt, aus dem, was gerade zur Hand ist, und bleiben ihm danach treu. Das ist eine unangenehme Nachricht für alle, die Kunden gleich eine Umfrage schicken wollen, die mit „Wie viel würdest du zahlen für …?“ beginnt.
Vier Fragen aus dem Jahr 1976
Die Preisumfrage, zu der die meisten Teams greifen, ist ein halbes Jahrhundert alt. 1976 stellte der niederländische Ökonom Peter van Westendorp eine Methode vor, die er Price Sensitivity Meter nannte. Sie stellt vier Fragen. Bei welchem Preis wäre es so billig, dass du an der Qualität zweifeln würdest? Bei welchem Preis wäre es ein Schnäppchen? Bei welchem Preis würde es allmählich teuer wirken? Und bei welchem Preis wäre es zu teuer, um es in Betracht zu ziehen?
Trag die Antworten auf, und die Punkte, an denen sich die Kurven schneiden, gelten als Grenzen eines akzeptablen Preises. Das geht schnell, braucht keinen Statistiker und liefert ein Diagramm mit einer Antwort darauf. Die Methode ist seither ununterbrochen im Einsatz.
Was sie in fünfzig Jahren nicht bekommen hat, sind viele Belege. Wir haben nach einer unabhängigen Studie gesucht, die die Preisspanne der Methode mit dem vergleicht, was Kunden dann gezahlt haben, und keine gefunden. Sagen lässt sich, was sie misst: die Preise, von denen Leute sagen, sie kämen ihnen billig oder teuer vor. Sie ist eine Umfrage über Meinungen zu Preisen.
Was die Antworten auslassen
Meinungen zu Preisen liegen in bekannten Richtungen daneben.
Sie liegen zu hoch. Über 77 Studien zu Konsumgütern hinweg nannten Menschen Preise, die rund 21 % über dem lagen, was sie zahlten, wenn echtes Geld im Spiel war, und bei teuren und speziellen Produkten wurde der Abstand größer. Einen hypothetischen Preis zu akzeptieren, kostet nichts. In einem Experiment mit einem Reinigungsmittel wählten nur 5 % „keines davon“, solange die Wahl nur hypothetisch war. Als sie womöglich wirklich kaufen mussten, taten es 19 %.
Sie folgen dem Anker. Das Weinexperiment ist der Extremfall, aber jede Preisumfrage enthält Zahlen, und jede zieht. Die vier Van-Westendorp-Fragen werden meist anhand einer Preisliste beantwortet, die der Forscher ausgesucht hat. Ein Kunde, der gerade die Preisseite deines Wettbewerbers gesehen hat oder deine eigene, antwortet mit dieser Zahl im Kopf.
Und sie können taktisch sein. Befragte können annehmen, dass ihre Antwort den Preis beeinflusst, den sie später zahlen, und sie entsprechend anpassen. In der Konsumforschung ist das eine Feinheit. Bei Business-Software ist es das ganze Spiel. Wer deine Umfrage ausfüllt, verhandelt vielleicht auch die Verlängerung, und es wäre ein seltsamer Einkäufer, der freiwillig eine Obergrenze nennt.
Eine Kraft drückt den genannten Preis also nach oben, eine andere zieht ihn nach unten, und von außen ist nicht zu erkennen, welche gewonnen hat.
Die Form überlebt
Es läge nahe, die Übung an dieser Stelle aufzugeben. Die beste Evidenz sagt: nicht ganz.
Vier Forscher haben den Vergleich einmal sauber durchgeführt. Sie nahmen 1.124 Schweizer Konsumenten und maßen ihre Zahlungsbereitschaft auf vier Arten, zwei hypothetische und zwei mit echten Folgen, und hielten alle gegen das, was die Leute taten, als das Produkt in den Verkauf kam. Die Methoden, bei denen Geld auf dem Spiel stand, lagen am nächsten dran, wie zu erwarten. Die hypothetischen überschätzten. Die Autoren fügten aber etwas hinzu, das beim Zitieren der Studie gern wegfällt. Auch die verzerrten Methoden konnten zur richtigen Nachfragekurve und zur richtigen Preisentscheidung führen.
Die Höhe war falsch. Die Form stimmte ungefähr. Wer sagte, er würde mehr zahlen als andere, zahlte im Großen und Ganzen auch mehr als andere.
Das legt eine Arbeitsteilung nahe. Eine Umfrage taugt wenig, um dir zu sagen, dass der Preis 49 Dollar betragen sollte. Sie taugt leidlich, um dir zu sagen, dass Agenturen mehr zahlen als Freelancer, dass das Reporting-Modul höher geschätzt wird als die Integrationen oder dass das Interesse irgendwo zwischen 40 und 80 Dollar einbricht. Vergleiche überstehen die Verzerrung, weil sie auf beiden Seiten des Vergleichs liegt.
Frag nach Geld, das schon ausgegeben wurde
Für den Preis selbst gibt es bessere Belege, und sie stammen aus Vergangenheit und Gegenwart.
Was ein Kunde heute ausgibt, ist die nützlichste Zahl im Pricing und die, nach der am seltensten gefragt wird. Ein Team, das zwei Tools für die Aufgabe bezahlt, die deines erledigen würde, oder einen Tag pro Woche in eine Tabelle steckt, hat dir schon gesagt, was das Problem wert ist. Anders als eine hypothetische Antwort lässt sich das nachprüfen. Aus „Wie viel würdest du zahlen?“ wird also „Was zahlst du heute, um damit klarzukommen, in Geld und in Stunden?“ Es hilft auch zu fragen, was sie zuletzt in dieser Art gekauft haben, was es gekostet hat und wer zustimmen musste, denn die Freigabe zeigt dir, wo die echte Obergrenze liegt. Die Begründung steht in der Say-Do-Gap.
Ein Gespräch kann das besser als ein Formular. Antworten zum Preis stecken voller Bedingungen, pro Nutzer oder pro Team, Budget dieses oder nächstes Jahr, und ein Formular kann die zweite Frage nicht stellen. Bei ein paar Dutzend Geschäftskunden sagen dir Interviews mehr als ein Diagramm sich kreuzender Kurven aus denselben paar Dutzend.
Dann lass den Preis auf einen Käufer treffen. Nenn ihn in Verkaufsgesprächen und zähl, wie oft jemand zusammenzuckt. Biete ein bezahltes Pilotprojekt an. Zeig zwei ähnlichen Gruppen von Interessenten zwei Preise und sieh, wer unterschreibt. Die schlichteste Lehre der Schweizer Studie war, dass die Antworten, die der Wahrheit am nächsten kamen, von Leuten stammten, die wussten, dass sie womöglich zahlen müssen.
Wenn du doch eine Preisumfrage machst, mach sie für die Vergleiche. Zieh von den genannten Preisen etwa ein Fünftel ab, mehr bei allem, was teuer oder neu ist. Halte deine eigenen Zahlen aus der Frage heraus, wo es geht. Und lies, was Leute dazu sagen, warum ein Preis hoch wirkte. Oft geht es um die Einheit und nicht um den Betrag.
Die Studierenden im Weinexperiment waren nicht töricht, und deine Kunden sind es auch nicht. Nach einem Preis gefragt, über den sie nie nachgedacht hatten, nahmen sie die nächstbeste Zahl und machten sie plausibel. Eine Preisumfrage lädt zur selben Vorstellung ein. Das Gegenmittel ist, nach Preisen zu fragen, über die sie nachgedacht haben, weil sie sie bezahlt haben.
So hilft dir Diaform
Diaform fragt nach dem Preis im Gespräch, nicht im Raster. Du schreibst offene Fragen dazu, was Kunden heute ausgeben und was sie zuletzt gekauft haben, und der KI-Interviewer hakt bei vagen Antworten nach. Genau dort tauchen Einheit, Budget und Freigabe meist auf. Zu jedem Gespräch bleiben wörtliche Zitate und das vollständige Transkript erhalten. Es sammelt, was Leute sagen, also gelten alle Vorbehalte von oben, und Preistests führt es nicht für dich durch. Es gibt einen 14-tägigen kostenlosen Test.
