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Durch die Digitalisierung im Onlinehandel ist seit einigen Jahren ein neues Preissetzungsverhalten der Anbieter zu beobachten: dynamische Preissetzung. Dabei verwenden Anbieter maschinelle Algorithmen, um Preise von Produkten laufend an veränderte Marktsituationen anzupassen. Für die Verbraucherpreisstatistik stellt sich damit die Frage, inwieweit Anpassungen in der Datenerhebung für den Verbraucherpreisindex erforderlich sind. Das Statistische Bundesamt arbeitet deshalb seit einiger Zeit an der Automatisierung der Preiserhebung mittels Web Scraping. In diesem Zusammenhang wurde eine Studie durchgeführt, um optimale Handlungsempfehlungen für die langfristige Nutzung des Web-Scraping-Programms zu ermitteln. Der Aufsatz stellt das methodische Vorgehen und die Ergebnisse dieser Studie vor. As the result of digitalisation in online trade, a new price setting behaviour has been observed for several years: dynamic pricing. Vendors use automatic algorithms in order to adapt product prices continuously to changing market situations. Regarding consumer price statistics, the question arises whether adjustments are required in the process of collecting data for the consumer price index. For several years, the Federal Statistical Office has been working on the automation of price collection, using web scraping. A study has been conducted to provide recommendations for the optimal and long-term use of the web scraping program. This article presents the methodical approach and the findings of the study. |
