Anker-Effekt im Twin-Test: Der Streichpreis hebt die Kaufbereitschaft um 83 %

Beweis statt Behauptung: Klassiker der Konsumpsychologie, live nachgetestet mit digitalen Zwillingen. → Alle 23 Kaufauslöser im Überblick.

Tversky, Kahneman, Ariely und Kollegen beschreiben einen Trigger, den Anker-Effekt,, wir haben ihn mit digitalen Zwillingen neu getestet.

Was ist der Anker-Effekt beim Streichpreis?

Jeder kennt das Bild aus dem Online-Shop: ein durchgestrichener Preis, daneben die vermeintlich reduzierte Zahl. Die Idee dahinter ist einer der bekanntesten Befunde der Entscheidungspsychologie, der Anker-Effekt. Amos Tversky und Daniel Kahneman zeigten 1974 in Science, dass eine völlig beliebige Ausgangszahl nachfolgende Schätzungen systematisch verzerrt: Ver­suchspersonen sahen ein Glücksrad, das eine Zahl zwischen 0 und 100 auswarf, und schätzten danach etwa den Anteil afrikanischer Länder in den Vereinten Nationen. Gruppen mit niedrigem Rad-Wert (10) schätzten im Median 25 Prozent, Gruppen mit hohem Rad-Wert (65) schätzten 45 Prozent: obwohl jeder wusste, dass die Zahl per Zufall zustande kam.

Ariely, Loewenstein und Prelec bauten 2003 in einer viel zitierten Studie darauf auf: MBA-Studierende gaben zuerst an, ob sie sechs Produkte zu einem Preis kaufen würden, der sich aus den letzten beiden Ziffern ihrer Sozialversicherungsnummer ergab, und nannten anschließend ihren maximalen Zahlungsbereitschaftspreis in einer echten Auktion. Wer eine hohe Zufallsziffer hatte, war bereit, 57 bis 107 Prozent mehr zu zahlen als jemand mit niedriger Ziffer, bei identischen Produkten. Die Autoren nennen das „coherent arbitrariness“: der Anker ist willkürlich, aber sobald er gesetzt ist, bleibt die relative Preisordnung stabil.

Im Handel taucht dasselbe Prinzip als Streichpreis auf: ein höherer „statt“-Preis neben dem eigentlichen Angebot. Wir wollten wissen, ob digitale Zwillinge auf einen solchen Streichpreis genauso reagieren, obwohl der Endpreis in beiden Fällen exakt gleich bleibt.

Wie haben wir den Streichpreis-Effekt getestet?

Das Panel: 10 digitale Zwillinge*

Beate Hofmann, 58
Projektleiterin-Twin* · Stuttgart · University degree

„Ich bin Beate Hofmann, Projektleiterin aus Stuttgart. Nach meiner Scheidung habe ich mit meinem neuen Partner neue Stabilität gefunden, und obwohl ich mit chronischen Rückenschmerzen und einer aktiven Krebserkrankung lebe, bleibe ich täglich sportlich aktiv und sehr zufrieden mit meinem Leben.“

Was diesen Twin besonders macht: Ich bin zutiefst religiös, ohne die Kirche zu besuchen, misstraue Politik und Wirtschaftslage grundlegend, und schütze meine Daten so konsequent, dass ich selbst auf Rabatte verzichte, bevor ich sie preisgebe.

* Digital Twin: KI-Simulation auf Basis eines realen Personenprofils: 68+ Survey-Items, vollständiges psychografisches Profil (Werte, Demografie, Verhalten). Keine echte Person.

Sabine Wagner, 56
Pflegekraft-Twin* · Leipzig · Upper secondary education

„Ich bin Sabine Wagner, Krankenpflegerin in einem Leipziger Krankenhaus. Ich bin verheiratet und lebe mit meinem Mann zusammen, aber zwischen der 40-Stunden-Schichtarbeit und dem Haushalt bleibt mir kaum eigene Zeit.“

Was diesen Twin besonders macht: Mein Glaube ist keine reine Tradition, sondern gibt mir täglich Kraft für einen fordernden Beruf, ich vertraue Polizei und Justiz stark, und trotz meines vollen Krankenhausalltags engagiere ich mich ehrenamtlich für wohltätige Organisationen.

* Digital Twin: KI-Simulation auf Basis eines realen Personenprofils: 68+ Survey-Items, vollständiges psychografisches Profil (Werte, Demografie, Verhalten). Keine echte Person.

Kathrin Baumann, 32
Lehrerin-Twin* · München · Postgraduate degree

„Ich bin Kathrin Baumann, Grundschullehrerin aus München. Ich bin verheiratet und habe zwei kleine Kinder, und mein Alltag zwischen Schule und junger Familie ist turbulent. Für Sport bleibt gerade wenig Zeit.“

Was diesen Twin besonders macht: Ich vertraue Menschen sehr stark und sehe grundsätzlich das Gute in ihnen, stehe den Grünen politisch nahe und boykottiere Produkte konsequent aus Nachhaltigkeitsgründen, obwohl Politik in meinem Alltag sonst wenig Raum einnimmt.

* Digital Twin: KI-Simulation auf Basis eines realen Personenprofils: 68+ Survey-Items, vollständiges psychografisches Profil (Werte, Demografie, Verhalten). Keine echte Person.

Melanie Schubert, 33
Bankkauffrau-Twin* · bei Frankfurt · Advanced vocational education

„Ich bin Melanie Schubert, Bankkauffrau bei einem großen Unternehmen in der Nähe von Frankfurt. Ich bin verheiratet und lebe mit meinem Mann zusammen, wobei mich gelegentliche Rücken- und Nackenbeschwerden im Alltag etwas ausbremsen.“

Was diesen Twin besonders macht: Ich bin deutlich risikoscheuer als die meisten in meinem Umfeld, meide Führungsrollen und begrenze bewusst meine Zeit im Internet, obwohl ich technisch durchaus versiert bin: Ordnung und Verlässlichkeit sind mir wichtiger als Neues auszuprobieren.

* Digital Twin: KI-Simulation auf Basis eines realen Personenprofils: 68+ Survey-Items, vollständiges psychografisches Profil (Werte, Demografie, Verhalten). Keine echte Person.

Lukas Sander, 33
Einzelhandels-Twin* · Dortmund · Postgraduate degree

„Ich bin Lukas Sander, Einzelhandelskaufmann mit Teamverantwortung in Dortmund. Ich bin verheiratet und habe drei Kinder im Alter von zwei, vier und sieben Jahren: zwischen einer 40-Stunden-Woche und einem vollen Familienleben fühle ich mich sehr zufrieden und habe alles gut im Griff.“

Was diesen Twin besonders macht: Obwohl ich sicherheitsorientiert und risikoscheu bin, setze ich mich stark für Minderheitenrechte, einschließlich LGBTQ, ein und wünsche mir einen starken, sozial aktiven Staat. Dazu bringe ich mit meinem Hochschulabschluss einen ungewöhnlichen Blickwinkel in meinen Einzelhandelsberuf mit.

* Digital Twin: KI-Simulation auf Basis eines realen Personenprofils: 68+ Survey-Items, vollständiges psychografisches Profil (Werte, Demografie, Verhalten). Keine echte Person.

Anke Schumann, 48
Personalreferentin-Twin* · Hamburg · University degree

„Ich bin Anke Schumann, Personalreferentin in einem mittelständischen Unternehmen in Hamburg. Ich bin verheiratet, habe zwei Söhne und fühle mich in meinem Leben sehr erfüllt und angekommen.“

Was diesen Twin besonders macht: Ich vertraue Parlament und Justiz stark, obwohl mich die wirtschaftliche Lage unzufrieden macht, setze mich für Einkommensgleichheit und Minderheitenrechte ein und halte gleichzeitig Gehorsam und Respekt vor Autorität für wichtige Erziehungswerte, ein Widerspruch, den ich an mir selbst bemerke.

* Digital Twin: KI-Simulation auf Basis eines realen Personenprofils: 68+ Survey-Items, vollständiges psychografisches Profil (Werte, Demografie, Verhalten). Keine echte Person.

Sören Lindner, 30
IT-Twin* · Köln · Advanced vocational education

„Ich bin Sören Lindner, IT-Administrator in einem großen Unternehmen in Köln. Ich bin nicht verheiratet und lebe mit meiner Partnerin zusammen: meine Kindheit war von finanziellen Sorgen und Familienkonflikten geprägt, was mich risikofreudiger und entschlossener gemacht hat.“

Was diesen Twin besonders macht: Ich bin überdurchschnittlich risikobereit und führungsstark, gehe für Anliegen auf die Straße und spende dafür, schütze meine Daten trotz meiner technischen Affinität sehr streng, und setze mich aktiv gegen Ungleichbehandlung von Frauen im Beruf ein.

* Digital Twin: KI-Simulation auf Basis eines realen Personenprofils: 68+ Survey-Items, vollständiges psychografisches Profil (Werte, Demografie, Verhalten). Keine echte Person.

Tobias Hübner, 35
Mechatroniker-Twin* · Essen (Ruhrgebiet) · Upper secondary education

„Ich bin Tobias Hübner, Mechatroniker bei einem mittelständischen Elektronikhersteller im Ruhrgebiet, in Essen. Ich bin nicht verheiratet und lebe in einem großen Sechs-Personen-Haushalt mit meinen Eltern und jüngeren Verwandten, trubelig, aber eine starke Quelle von Sicherheit für mich.“

Was diesen Twin besonders macht: Ich investiere mehrere Stunden pro Woche in die Betreuung von Verwandten und Nachbarn, statt nach außen gerichteten sozialen Aktivitäten nachzugehen, lehne Tracking-Cookies konsequent ab und gehe trotz eines Gefühls geringer politischer Wirksamkeit regelmäßig wählen.

* Digital Twin: KI-Simulation auf Basis eines realen Personenprofils: 68+ Survey-Items, vollständiges psychografisches Profil (Werte, Demografie, Verhalten). Keine echte Person.

Dennis Altmann, 41
Vertriebs-Twin* · Düsseldorf · University degree

„Ich bin Dennis Altmann, Vertriebsmitarbeiter bei einem mittelständischen Großhandelsunternehmen in Düsseldorf und reise beruflich viel. Ich bin verheiratet und habe drei Kinder. Meine eigene Kindheit war von Geldsorgen und Streit geprägt, deshalb wünsche ich mir für meine Kinder ein stabileres, harmonischeres Zuhause.“

Was diesen Twin besonders macht: Anders als das eher liberale Umfeld in Düsseldorf lege ich großen Wert auf klare Regeln, Ordnung und traditionelle Erziehungswerte wie Gehorsam und Respekt vor Autorität, begegne Fremden mit gesunder Skepsis; mein Vater stammt ursprünglich aus der Türkei.

* Digital Twin: KI-Simulation auf Basis eines realen Personenprofils: 68+ Survey-Items, vollständiges psychografisches Profil (Werte, Demografie, Verhalten). Keine echte Person.

Jürgen Krause, 59
Buchhalter-Twin* · Berlin · Upper secondary education

„Ich bin Jürgen Krause, Buchhalter kurz vor der Rente in Berlin. Ich bin nicht verheiratet und lebe mit zwei älteren Verwandten zusammen, die ich rund 15 Stunden pro Woche pflege, während mich Rücken- und Gelenkschmerzen sowie gelegentliche starke Kopfschmerzen im Alltag begleiten.“

Was diesen Twin besonders macht: Ich bin gesellschaftlich eher konservativ, halte Tradition und Respekt vor Autorität hoch und fühle trotz meines Lebens in einer weltoffenen Stadt wenig Verbundenheit mit der europäischen Idee, und wähle trotzdem SPD, weil mir soziale Gerechtigkeit wichtig ist.

* Digital Twin: KI-Simulation auf Basis eines realen Personenprofils: 68+ Survey-Items, vollständiges psychografisches Profil (Werte, Demografie, Verhalten). Keine echte Person.

* Digitale Zwillinge sind KI-Simulationen auf Basis realer Personenprofile, keine echten Menschen. Klick auf einen Zwilling zeigt, worauf er basiert.

Warum wirkt ein durchgestrichener Preis, obwohl der Endpreis gleich bleibt?

129 € bzw. 89 €, derselbe Kaffeemaschinen-Endpreis, einmal mit sichtbarem Streichpreis, einmal ohne. Mit dem Anker griffen die Zwillinge im Schnitt bei 5,5 von 10 Gelegenheiten zu, ohne Anker nur bei 3,0 von 10: ein Plus von 83 Prozent, obwohl das Produkt, der Endpreis und jeder andere Satz im Stimulus identisch blieben. Nur die Zeile „129 € 89 €“ statt „89 €“ unterschied die beiden Bedingungen.

Der Effekt ist kein Zufallsprodukt einer einzelnen Messung: In beiden gegenläufigen Durchgängen zeigt sich dasselbe Muster (5,8 gegen 3,2 im ersten, 5,2 gegen 2,8 im zweiten Durchgang): unabhängig davon, welche Panel-Hälfte gerade welche Bedingung sah.

Sieben von zehn Streichpreis-Antworten nannten den 129-€-Vergleichspreis oder die Ersparnis ausdrücklich als Grund fürs Zugreifen, nicht als Marketing-Trick, sondern als echtes, positives Kaufsignal. „Der Preis von 89 € für eine Kaffeemaschine, die vorher 129 € gekostet hat, ist für mich ein gutes Angebot, denn ich achte sehr auf ein faires Preis-Leistungs-Verhältnis und vergleiche viel, bevor ich kaufe“, sagt Twin „Sabine“ (digitaler Zwilling, DACH-Konsumentenpanel) in der Streichpreis-Bedingung. Auffällig: Dieselbe Sabine antwortet im Flat-Preis-Durchgang ganz anders „Ich würde wahrscheinlich nur 1 von 10 Mal zugreifen, da 89 € nur ein durchschnittlicher Preis ist und ich auf ein besseres Angebot hoffen würde … Ein echtes Schnäppchen wäre für mich deutlich unter diesem Preis“, sagt Twin „Sabine“ ohne Anker: derselbe Zwilling, derselbe Endpreis, gegenteilige Bedingung.

Auch Jürgen Krause, Buchhalter-Twin, macht den Referenzpreis explizit zum Argument: „Der reduzierte Preis von 89 € ist dann das entscheidende Argument, um endlich zuzuschlagen, denn als Buchhalter achte ich natürlich auf ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis“, sagt Twin „Jürgen“.

Ist der Anker-Effekt bei allen Zwillingen gleich stark?

Nein, und genau das macht das Ergebnis glaubwürdiger als ein glattes Einstimmigkeits-Bild. Sieben von zehn Zwillingen griffen mit Streichpreis öfter zu als ohne, drei bewegten sich leicht in die Gegenrichtung (je −1 Punkt: Lukas Sander, Anke Schumann, Sören Lindner). Der Mittelwert-Abstand von 2,5 Punkten wird vor allem von vier Zwillingen mit großen Deltas getragen (+6, +6, +4, +7), ein deskriptives Panel-Ergebnis mit sichtbarer Streuung, keine Signifikanz-Behauptung.

Lukas Sander ist der interessanteste Fall: Er setzt „ein 'Angebot' alleine reicht mir nicht“ bewusst in Anführungszeichen und normalisiert den Preis explizit neu „für mich sind 89 Euro einfach ein normaler Preis“, sagt Twin „Lukas“. Er ist funktional anker-resistent und zugleich einer der drei Zwillinge mit negativem Delta zwischen den Bedingungen. Bemerkenswert: Keiner der zehn Zwillinge bezeichnete den Streichpreis explizit als Marketing-Trick, anchor-aware waren mehrere, aber nicht anchor-resistant im Sinne einer offenen Ablehnung der Taktik. Reale Konsumentinnen und Konsumenten könnten hier skeptischer reagieren, was den Effekt im Feld eher dämpfen würde als verstärken.

Ein zweites Maß: wie günstig der Preis von 89 € subjektiv wirkt, auf einer Skala von 1 bis 10, deutet in dieselbe Richtung (8,33 mit Anker gegenüber 4,5 ohne Anker), beruht aber nur auf drei bzw. zwei tatsächlich mit einer Zahl beantworteten Fällen. Das ist richtungsweisend, aber keine belastbare Kennzahl: wir zeigen sie hier ausdrücklich mit dieser kleinen Basis, nicht als zweite Headline-Zahl.

Gleiches Prinzip, neu gemessen: in Minuten statt Wochen Feldarbeit.

Repliziert das den Anker-Effekt von Tversky & Kahneman und Ariely?

Nur im Prinzip, nicht im Verfahren. Weder das Glücksrad-Experiment noch die Sozialversicherungsnummer-Studie lassen sich mit einem textbasierten Twin-Panel eins zu eins nachbauen: es gibt kein echtes Glücksrad, und digitale Zwillinge haben keine persistente Sozialversicherungsnummer über Sitzungen hinweg. Wir haben stattdessen die reale Handels-Variante des Ankers getestet: einen händlerseitig gesetzten Streichpreis, wie er in praktisch jedem Online-Shop vorkommt. Das ist ein Domänenwechsel: von einem Anker, den die Versuchsperson als willkürlich kennt, zu einem Anker, der plausibel informativ aussieht. Der Twin-Befund lässt sich deshalb nicht als „Replikation des Glücksrad-Experiments“ oder „Replikation der SS-Ziffern-Studie“ bezeichnen, sondern als Test, ob dasselbe Anker-Prinzip auch bei einem plausiblen, nicht offensichtlich zufälligen Referenzpreis eine geäußerte Kaufabsicht verschiebt, und genau das passiert in unseren Daten.

Was heißt das für deine Preis-Kommunikation?

Die praktische Konsequenz aus diesem einen Test: Ein Streichpreis ist kein Nebendetail auf der Produktseite, sondern beeinflusste in unserem Panel die geäußerte Kaufbereitschaft stärker als jede andere Preisvariable, die wir sonst im Blick haben, bei exakt demselben Endpreis. Gleichzeitig zeigt die Streuung im Panel, dass ein Streichpreis niemand automatisch überzeugt: Drei von zehn Zwillingen reagierten leicht gegenläufig, und ein anker-resistenter Fall re-normalisierte den Preis bewusst. Bevor du einen Streichpreis groß ausrollst, lohnt sich ein eigener kleiner Test mit deiner Zielgruppe: Produktkategorie, Preisniveau und Glaubwürdigkeit des Referenzpreises dürften den Ausschlag geben, ob der Effekt bei dir genauso groß ausfällt.

Dieser Test ist Teil der Serie Trigger-Labor, in der wir Klassiker der Konsumpsychologie mit digitalen Zwillingen neu prüfen. Die Gesamtübersicht aller Retests liest du im Flagship-Artikel „Brainfluence 2.0 nachgetestet“.

Weiterführende Artikel

• Verlustaversion & Framing im Twin-Test
• Der Besitztums-Effekt: Warum die Probephase mehr wiegt als der Preis
• Digital Twins in der Marktforschung: Der komplette Leitfaden 2026

Häufig gestellte Fragen

Glossar: Die Begriffe des Trigger-Labors

Digitale Zwillinge (Digital Twins): KI-Personas auf Basis echter Umfrageprofile, die auf Text-Stimuli mit Forced-Choice-Entscheidungen und Ratings reagieren: ein Marktforschungs-Panel, das in Minuten statt Wochen antwortet. → Mehr dazu: Digital Twins in der Marktforschung: Der komplette Leitfaden

Trigger-Labor: die Artikelserie, in der Klassiker der Konsumpsychologie mit digitalen Zwillingen aus einem DACH-Konsumentenpanel live nachgetestet werden. → Zum Experiment: Brainfluence 2.0 nachgetestet

Anker-Effekt: eine zuerst genannte Zahl, etwa ein durchgestrichener Ursprungspreis, verzerrt die Bewertung aller folgenden Preise, selbst wenn der Anker willkürlich gewählt oder erkennbar ist (Tversky & Kahneman, 1974; Ariely, Loewenstein & Prelec, 2003).

Vertrauens-Wörter: feste Vertrauensformulierungen unter dem Kaufen-Button, etwa Geld-zurück-Garantie, Kundenbewertungen oder TÜV-Zertifizierung,, die laut Dooley (Brainfluence, 2011) das wahrgenommene Vertrauen und die Kaufbereitschaft steigern. → Zum Experiment: Vertrauens-Wörter im Twin-Test

Verlustaversion & Framing: Verluste wiegen psychologisch schwerer als gleich große Gewinne, weshalb Verlust-formulierte Botschaften („verpasse nicht…“) stärker wirken sollen als gewinn-formulierte („sichere dir…“) (Tversky & Kahneman, 1981). → Zum Experiment: Verlustaversion & Framing im Twin-Test

Besitztums-Effekt (Endowment): sobald jemand ein Produkt bereits besitzt oder nutzt, wird es subjektiv wertvoller und schwerer wieder herzugeben als beim erstmaligen Kaufentscheid (Kahneman, Knetsch & Thaler, 1990). → Zum Experiment: Der Besitztums-Effekt im Twin-Test

Pick-Share (erzwungene Wahl): der Anteil der Zwillinge, die sich in einer Forced-Choice-Frage ohne „weiß nicht“-Option für eine bestimmte Variante entscheiden, gemittelt über zwei gegenläufig geordnete Durchgänge.

Allokations-Messung: eine Fragetechnik, bei der Zwillinge angeben, bei wie vielen von 10 Käufen oder Situationen sie sich für eine Option entscheiden würden. Das liefert eine realistische Verteilung statt eines einstimmigen Ja/Nein-Bildes.

Quellen & weiterführende Literatur

1. Tversky, A. & Kahneman, D. (1974). Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases. Science, 185(4157), 1124–1131. (Abschnitt „Adjustment and Anchoring“)
2. Ariely, D., Loewenstein, G. & Prelec, D. (2003). „Coherent Arbitrariness“: Stable Demand Curves Without Stable Preferences. The Quarterly Journal of Economics, 118(1), 73–105.
3. Trigger-Labor Experiment G1 (Anker-Effekt, Streichpreis), 2026, n = 10 digitale Zwillinge (neuroflash).