在线购物算法是否串通以保持高价?

在线购物算法是否串通以保持高价?定价算法不断观看其他在线商店。 Kaspar Grinvalds / Shutterstock

您是否曾在早上在线搜索过产品,并在晚上再次查看产品,但却发现价格已发生变化? 在这种情况下,您可能已经受到零售商定价算法的约束。

传统上,在决定产品价格时,营销人员会考虑其对买方的价值以及相似产品的成本,并确定潜在买家是否对价格变化敏感。 但在当今技术驱动的市场中,情况发生了变化。 定价算法通常是在数字环境中进行这些活动并设定产品价格。 更重要的是,这些算法可能会以对消费者不利的方式进行串通。

最初,网上购物被誉为对消费者的好处,因为它让他们可以轻松地比较价格。 这种竞争的增加(以及零售商数量的增加)也将导致价格下降。 但是所谓的 收益管理定价系统 允许在线零售商使用市场数据来预测需求并相应地设定价格以最大化利润。

这些系统在酒店和旅游业中非常受欢迎,特别是因为酒店有固定成本,易腐烂的库存(需要在吃掉之前食用的食物)和需求波动。 在大多数情况下,收益管理系统允许酒店使用复杂的算法,过去的绩效数据和当前的市场数据快速准确地计算理想的房价。 随后可以轻松调整房价 他们被广告了.

这些收入管理系统导致了“动态定价”。 这是指在线供应商能够立即改变商品或服务的价格,以应对供需最轻微的变化,无论是完整仓库中的不受欢迎的产品还是深夜激增期间的优步乘车。 因此,今天的消费者越来越习惯于在线价格可以和确实波动,不仅在销售时间,而且在一天的过程中多次。

然而,新的 算法定价程序 由于人工智能的发展,正在变得比原始的收益管理系统复杂得多。 通过分析收集的数据并做出关于价格的最终决定,人类仍然在收益管理系统中发挥了重要作用。 但算法定价系统主要依靠自己的工作。

就像亚马逊Echo这样的家庭语音助手一样 了解他们的用户 随着时间的推移并改变其运作方式,算法定价程序通过市场经验来学习。

算法研究在线商店的活动,以了解市场的经济动态(产品如何定价,正常消费模式,供需水平)。 但他们也可以通过不断观察其他卖家的价格点来无意中与其他定价程序“交谈”,以了解其他卖家的价格。 市场

这些算法不一定被编程为以这种方式监视其他算法。 但他们了解到实现利润最大化的目标是最好的方法。 这导致了 无意的勾结 定价,价格设定在彼此非常接近的边界内。 如果一家公司提高价格,竞争对手系统将立即通过提高他们的价格做出回应,从而形成一个勾结的非竞争市场。

监控竞争对手的价格并对价格变化做出反应是企业的正常和合法活动。 但算法定价系统可以通过将价格设置在高于其他地方的价格而更进一步 竞争市场 因为它们都以同样的方式运作以实现利润最大化。

从公司的角度来看这可能是好的,但对于那些必须在他们去的地方支付相同费用的消费者来说这是一个问题,即使价格可能更低。 非竞争市场也导致创新减少, 降低生产力 并最终减少经济增长。

我们可以做什么?

这提出了一个有趣的问题。 如果程序员(无意中)未能防止这种勾结发生,应该怎么办? 在大多数国家,默契合谋(公司不直接相互沟通)目前不被视为非法活动。

然而,这些公司及其开发人员仍然可以承担责任,因为这些算法是由人类编程的,并且能够学习如何与竞争对手的算法进行通信和交换信息。 该 欧盟委员会 已经警告说,定价算法在电子商务中的广泛使用可能导致整个市场的人为高价格,而软件的构建方式应该不会 允许它勾结.

但只要算法被编程为可以提供最大的利润,并且可以学习如何独立完成,程序员就不可能克服这种勾结。 即使有一些限制措施,算法也可以学习克服它们的方法,因为它们寻找新的方法来实现其目标。

试图控制市场环境以防止有意识的价格监控或市场透明度也无疑会带来更多问题并产生新问题。 考虑到这一点,我们需要在引入新法规之前更好地了解这种机器学习及其功能。谈话

关于作者

Graeme McLean,市场营销讲师, 斯特拉斯克莱德大学

本文重新发表 谈话 根据知识共享许可。 阅读 原创文章.

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