Depositphotos
ШІ непомітно змінює принципи ціноутворення компаній. Компанії все частіше адаптують ціни під кожного клієнта — персоналізоване ціноутворення.
Традиційне динамічне ціноутворення змінюється залежно від попиту. Воно оперативно реагує на ринкові зміни та протягом багатьох років використовується на туристичних та сайтах роздрібної торгівлі.
Алгоритми відстежують пропозицію, попит, терміни постачання та ціни в конкурентів. Коли попит сягає піка, ціни зростають для всіх. Падіння попиту провокує падіння ціни. Персоналізоване ціноутворення передбачає використання ШІ персональних даних — історії переглядів, споживчих звичок, пристрій і навіть поштовий індекс для передбачення готовності платити за пропоновані продукти.
Ціна варіюється залежно від конкретної людини. Деякі називають це “ціноутворенням стеження”. Дві людини, які одночасно переглядають один й той самий товар, можуть бачити різні ціни. Клієнт, який частіше робить замовлення, може отримати знижку, для того, хто не так часто робить покупки, ціна може бути вищою.
У дослідженні Європейського парламенту персоналізоване ціноутворення визначається як “диференціація цін на ідентичні продукти або послуги одночасно на основі інформації, яку має продавець про потенційного клієнта”. Це зрушення почалось зі сфери авіаперевезень. Після дерегулювання в 1990-х роках авіакомпанії почали використовувати “управління прибутковістю”, щоб коригувати тарифи залежно від кількості місць, що залишилися, або від того, наскільки близько до дати вильоту зроблено бронювання.
Останнім часом авіакомпанії поєднують цей підхід з персоналізованим ціноутворенням. Вони враховують поведінку покупців, публікації у соцмережах, типи пристроїв та історію переглядів для створення унікальних тарифних планів.
Їхню практику почали використовувати готелі. Вони можуть підвищити базові ціни, однак надати персональну знижку тим, хто в них вже зупинявся, або запропонувати нижчу ціну тим, хто довше передивляється сторінку бронювання. В керуванні доходами готелів стратегії ціноутворення дозволяють компаніям орієнтуватися на різні сегменти клієнтів із різними перевагами, наприклад, звичайних туристів або бізнесменів.
ШІ забезпечує автоматичну інтеграцію великих обсягів даних про клієнтів у процес персонального ціноутворення. Платформи електронної комерції, такі як Booking.com регулярно тестують персоналізовані знижки залежно від профілю. Програми для спільних поїздок, акції на продукти, тарифні плани цифрових передплат — охоплення може бути широким.
Ці системи збирають великі обсяги персональних даних. Кожен клік та час, проведений на сторінці, попередні покупки, скасовані або не сплачені замовлення, місцеперебування, тип пристрою, маршрут перегляду — все враховується у профілі. Моделі на основі ШІ прогнозують платіжну спроможність. Використовуючи ці прогнози, система обирає ціну, яка максимізує дохід та гарантує укладення угоди.
У Booking.com команди використовували моделювання, щоб визначити, яким користувачам слід надсилати спеціальні пропозиції з огляду на бюджетні обмеження. Це спричинило зростання продажів на 162%, одночасно обмеживши витрати платформи на рекламні акції.
Однак така стратегія несе певні ризики. По-перше, справедливість ціноутворення. Якщо два домогосподарства з одного району платитимуть різні орендні або іпотечні ставки, це буде виглядати як свавілля. Ціноутворення, засноване на показниках доходу (наприклад, тип пристрою або поштовий індекс), може погіршити нерівність. Алгоритми можуть дискримінувати певні демографічні групи.
З іншого боку, покупці відчуватимуть себе обманутими, якщо дізнаються, що придбаний ними товар на іншій платформі або іншій людині продають за нижчою ціною. Відкритим також залишається питання підзвітності. Компанії рідко розкривають механізми персоналізованого ціноутворення.
Якщо ШІ встановлює ціну, яка порушує закон про захист прав споживачів, вводячи в оману чи дискримінаційно, хто відповідає — компанія чи розробник алгоритму? На це звернула увагу австралійська комісія з конкуренції та захисту прав споживачів (ACCC).
Результати п’ятирічного дослідження встановили, що прозорість алгоритмів ціноутворення, недобросовісні торгівельні практики та збитки споживачів залишаються ключовими проблемами. У висновках комісії зазначається, що чинних законів недостатньо і систему регулювання необхідно терміново реформувати. Серед рекомендацій: посилення нагляду за онлайн-платформами і механізмами недобросовісної торгівлі в масштабах усієї економіки та впровадження механізмів примусового розкриття алгоритмів.
Джерела: The Conversation; TechXplore
Контент сайту призначений для осіб віком від 21 року. Переглядаючи матеріали, ви підтверджуєте свою відповідність віковим обмеженням.
Cуб'єкт у сфері онлайн-медіа; ідентифікатор медіа - R40-06029.