在線購物算法是否串通以保持高價?

在線購物算法是否串通以保持高價?定價算法不斷觀看其他在線商店。 Kaspar Grinvalds / Shutterstock

您是否曾在早上在線搜索過產品,並在晚上再次查看產品,但卻發現價格已發生變化? 在這種情況下,您可能已經受到零售商定價算法的約束。

傳統上,在決定產品價格時,營銷人員會考慮其對買方的價值以及相似產品的成本,並確定潛在買家是否對價格變化敏感。 但在當今技術驅動的市場中,情況發生了變化。 定價算法通常是在數字環境中進行這些活動並設定產品價格。 更重要的是,這些算法可能會以對消費者不利的方式進行串通。

最初,網上購物被譽為對消費者的好處,因為它讓他們可以輕鬆地比較價格。 這種競爭的增加(以及零售商數量的增加)也將導致價格下降。 但是所謂的 收益管理定價系統 允許在線零售商使用市場數據來預測需求並相應地設定價格以最大化利潤。

這些系統在酒店和旅遊業中非常受歡迎,特別是因為酒店有固定成本,易腐爛的庫存(需要在吃掉之前食用的食物)和需求波動。 在大多數情況下,收益管理系統允許酒店使用複雜的算法,過去的績效數據和當前的市場數據快速準確地計算理想的房價。 隨後可以輕鬆調整房價 他們被廣告了.

這些收入管理系統導致了“動態定價“。 這是指在線供應商能夠立即改變商品或服務的價格,以應對供需最輕微的變化,無論是完整倉庫中的不受歡迎的產品還是深夜激增期間的優步乘車。 因此,今天的消費者越來越習慣於在線價格可以和確實波動,不僅在銷售時間,而且在一天的過程中多次。

但是,新的 算法定價程序 由於人工智能的發展,正在變得比原始的收益管理系統複雜得多。 通過分析收集的數據並做出關於價格的最終決定,人類仍然在收益管理系統中發揮了重要作用。 但算法定價系統主要依靠自己的工作。

就像亞馬遜Echo這樣的家庭語音助手一樣 了解他們的用戶 隨著時間的推移並改變其運作方式,算法定價程序通過市場經驗來學習。


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算法研究在線商店的活動,以了解市場的經濟動態(產品如何定價,正常消費模式,供需水平)。 但他們也可以通過不斷觀察其他賣家的價格點來無意中與其他定價程序“交談”,以了解其他賣家的價格。 市井

這些算法不一定被編程為以這種方式監視其他算法。 但他們了解到實現利潤最大化的目標是最好的方法。 這導致了 無意的勾結 定價,價格設定在彼此非常接近的邊界內。 如果一家公司提高價格,競爭對手系統將立即通過提高他們的價格做出回應,從而形成一個勾結的非競爭市場。

監控競爭對手的價格並對價格變化做出反應是企業的正常和合法活動。 但算法定價系統可以通過將價格設置在高於其他地方的價格而更進一步 競爭市場 因為它們都以同樣的方式運作以實現利潤最大化。

從公司的角度來看這可能是好的,但對於那些必須在他們去的地方支付相同費用的消費者來說這是一個問題,即使價格可能更低。 非競爭市場也導致創新減少, 降低生產力 並最終減少經濟增長。

我們可以做什麼?

這提出了一個有趣的問題。 如果程序員(無意中)未能防止這種勾結髮生,應該怎麼辦? 在大多數國家,默契合謀(公司不直接相互溝通)目前不被視為非法活動。

然而,這些公司及其開發人員仍然可以承擔責任,因為這些算法是由人類編程的,並且能夠學習如何與競爭對手的算法進行通信和交換信息。 該 歐盟委員會 已經警告說,定價算法在電子商務中的廣泛使用可能導致整個市場的人為高價格,而軟件的構建方式應該不會 允許它勾結.

但只要算法被編程為可以提供最大的利潤,並且可以學習如何獨立完成,程序員就不可能克服這種勾結。 即使有一些限制措施,算法也可以學習克服它們的方法,因為它們尋找新的方法來實現其目標。

試圖控制市場環境以防止有意識的價格監控或市場透明度也無疑會帶來更多問題並產生新問題。 考慮到這一點,我們需要在引入新法規之前更好地了解這種機器學習及其功能。談話

關於作者

Graeme McLean,市場營銷講師, 斯特拉斯克萊德大學

本文重新發表 談話 根據知識共享許可。 閱讀 原創文章.

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