„Optimaler Preis“: McDonald’s drängt Franchisenehmer:innen zu KI-Preisen

Trending Topics auf Google als bevorzugte Nachrichtenquelle festlegen.

Was ein Big Mac kostet, entscheidet bei McDonald’s zunehmend eine Maschine, und zwar je nachdem, wie viel die Kundschaft vor Ort zu zahlen bereit ist. Laut einer Recherche von Reuters setzt die Fast-Food-Kette auf ein Preissystem mit Machine Learning, das Daten aus Millionen täglicher Transaktionen in fast 14.000 Restaurants auswertet und für jedes Produkt an jedem Standort „den optimalen Preis“ berechnet. Mit einbezogen werden auch die Menüpreise der Konkurrenz von Wendy’s und Burger King.

Zwei Restaurants, zwei Preise

Wie groß die Unterschiede werden können, zeigt ein Beispiel aus dem kalifornischen Fresno: Dort kostet ein Big Mac in einem Restaurant 5,69 Dollar (rund 4,86 Euro), in einem anderen rund drei Kilometer entfernt 6,89 Dollar (rund 5,89 Euro), ein Aufschlag von 21 Prozent. Im Portal für Franchisenehmer:innen stehen laut Engadget Hinweise wie „MEDIUM SENSITIVITY to Price“, basierend auf der „Zahlungsbereitschaft der Kund:innen in Ihrer Gegend“.

Ein KI-Werkzeug für Preise nutzt McDonald’s laut Reuters schon seit mindestens 2019, in den USA und „einigen internationalen Märkten“. Neu ist der Druck: Seit Jänner müssen Franchisenehmer:innen sich „konstruktiv“ mit dem Preisberater und den Werkzeugen des Konzerns auseinandersetzen. Fünf Betreiber:innen berichten, sie seien zur Nutzung gedrängt worden, und das System habe bestehende Preisunterschiede vergrößert. McDonald’s widerspricht: Das Portal sei „ein Werkzeug, keine Vorgabe“, die Franchisenehmer:innen könnten den endgültigen Preis immer selbst festlegen. Die Reuters-Darstellung nannte der Konzern „spekulativ und uninformiert“.

Wichtig: Die Preise unterscheiden sich nach Standort, nicht nach Person. Hinweise darauf, dass McDonald’s einzelnen Kund:innen etwa über die App individuelle Preise zeigt, gibt es in den Berichten nicht.

Von Wendy’s bis Delta: Weitere Beispiele

McDonald’s ist nicht allein. Dynamische und algorithmische Preise breiten sich in vielen Branchen aus, und fast jedes Mal folgt der Aufschrei:

• Wendy’s: Der Konkurrent kündigte 2024 flexiblere Preise auf digitalen Menütafeln an. Nach heftiger Kritik ruderte die Kette zurück: „Wendy’s wird keine Surge-Preise einführen“, stellte das Unternehmen laut Axios klar.
• Delta Air Lines: Die Airline setzt für einen Teil ihrer Inlandstarife KI des israelischen Startups Fetcherr ein. Drei US-Senatoren warnten in einem Brief, das könne Ticketpreise bis zur persönlichen „Schmerzgrenze“ jeder einzelnen Kundin und jedes einzelnen Kunden treiben. Delta bestreitet, individuelle Preise auf Basis persönlicher Daten zu verwenden.
• Instacart: Eine Studie von Groundwork Collaborative und Consumer Reports fand heraus, dass bei fast drei Viertel der getesteten Produkte verschiedene Kund:innen verschiedene Preise sahen, mit Unterschieden von bis zu 23 Prozent. Eine Familie könnte das rund 1.200 Dollar (rund 1.030 Euro) im Jahr kosten. Nach Ermittlungen der US-Handelsbehörde FTC beendete Instacart alle Preistests.
• Uber und Lyft: Bei identischen Fahrten fand Consumer Reports laut Quartz im Mittel 50 Prozent Unterschied zwischen dem niedrigsten und dem höchsten Preis. Beide Firmen verweisen auf Angebot und Nachfrage in Echtzeit.
• JetBlue: Eine Sammelklage wirft der Airline vor, mit Tracking-Daten aus dem Browser dynamische Ticketpreise zu füttern. Auslöser war ein viraler Post über einen Preissprung von 230 Dollar, nach dem JetBlue riet, die Cookies zu löschen.

Erste Verbote in den USA

Die Politik reagiert. Die FTC fand schon Anfang 2025 in einer Studie heraus, dass Händler persönliche Daten bis hin zu Mausbewegungen auf einer Webseite nutzen, um Preise gezielt anzupassen. Kürzlich legte die Behörde eine Leitlinie vor, nach der nicht offengelegte personalisierte Preise gegen das Gesetz verstoßen können. „Wenn Verbraucher:innen einen Preis sehen, erwarten sie, dass es derselbe Preis ist, den alle anderen sehen, und nicht die Schätzung des Händlers, wie viel sie auf Basis ihrer persönlichen Daten zu zahlen bereit sind“, sagt FTC-Chef Andrew Ferguson.

In New York müssen Händler seit November 2025 den Hinweis anzeigen, dass ein Preis „von einem Algorithmus mit Ihren persönlichen Daten“ festgelegt wurde. Maryland verbietet personalisierte Preise in großen Supermärkten und bei Lieferdiensten ab Oktober, Connecticut und New Jersey ziehen 2027 nach, wie eine Übersicht der Kanzlei Greenberg Traurig zeigt. Seattle hat erst vergangene Woche als erste US-Stadt KI-Preise nach persönlichen Daten in Supermärkten verboten.

In der EU sind personalisierte Preise erlaubt, müssen online aber offengelegt werden. Mit dem Digital Fairness Act, den die EU-Kommission noch heuer vorlegen soll, könnte sich das ändern. Der europäische Verbraucherschutzverband BEUC fordert in einem Positionspapier, Preise auf Basis von Tracking und Profiling zu verhindern, „außer für Preissenkungen“.

Die Gegenposition: Nicht jede Preisänderung ist Abzocke

Befürworter:innen halten die Aufregung teils für übertrieben. Eine Studie der UC San Diego, der UT Austin und der Northwestern University wertete 180 Millionen Preisbeobachtungen in 114 Supermärkten aus und fand keine Hinweise darauf, dass elektronische Preisschilder zu Surge-Preisen führen. „Wenn digitale Etiketten Surge-Preise verursachen würden, müsste man einen sichtbaren Anstieg der Preisänderungen sehen. Stattdessen sahen wir keinen nennenswerten Unterschied“, sagt Studienautor Robert Sanders. Automatische Rabatte für verderbliche Ware könnten sogar Lebensmittelabfälle reduzieren.

Die Marketingprofessorin Aradhna Krishna von der University of Michigan sieht in personalisierten Preisen sogar eine Form der Umverteilung. Sie würden bedeuten, „dass wohlhabende Kund:innen für identische Waren mehr zahlen, während Kund:innen mit geringerem Einkommen weniger zahlen“, schreibt sie in einem Gastbeitrag.