オンラインショッピングのアルゴリズムは価格を高く保つために共謀しているか?

オンラインショッピングのアルゴリズムは価格を高く保つために共謀的ですか?価格設定アルゴリズムは常に他のオンラインショップを監視しています。 カスパーグリンバルズ/シャッターストック

あなたは今までにオンラインで製品を検索し、価格が変わったのを見つけるためだけに夕方にそれをもう一度見るために行ったことがありますか? その場合、あなたは小売業者の価格設定アルゴリズムを受けているかもしれません。

伝統的に、製品の価格を決定するとき、マーケティング担当者は購入者にとってのその価値と類似製品の価格を考慮し、潜在的な購入者が価格の変化に敏感かどうかを確認します。 しかし、今日の技術主導の市場では、状況は変わりました。 価格設定アルゴリズムは、ほとんどの場合、これらの活動を実行し、デジタル環境内で製品の価格を設定します。 さらに、これらのアルゴリズムは消費者にとって悪い方法で効果的に共謀しているかもしれません。

もともとは、オンラインショッピングは消費者にとっての利点として歓迎されていました。 これによる競争の激化(小売店の数の増加に伴う)も価格を引き下げます。 として知られているもの 収益管理価格設定システム オンライン小売業者は市場データを使って需要を予測し、それに応じて価格を設定して利益を最大化することができました。

特にホテルには固定費、生鮮在庫(消える前に食べる必要がある食品)、および変動する需要レベルがあるため、これらのシステムはおもてなしおよび観光業界で非常に人気がありました。 ほとんどの場合、収益管理システムにより、ホテルは洗練されたアルゴリズム、過去の実績データ、現在の市場データを使用して理想的な客室料金を迅速かつ正確に計算できます。 客室料金はどこでも簡単に調整できます 彼らは宣伝されています.

これらの収益管理システムにより、「動的価格設定」 これは、フル倉庫での人気のない製品であろうと深夜の急増中のユーバーライドであろうと、わずかな需要と供給の変化に応じて、オンラインプロバイダが商品やサービスの価格を即座に変更できることを意味します。 したがって、今日の消費者は、販売時だけでなく、1日の間に何度もオンライン価格が変動する可能性があり、変動するという考えに慣れてきています。

しかし、新しい アルゴリズム価格プログラム 人工知能の発達のために、元の収益管理システムよりはるかに洗練されつつあります。 収集されたデータを分析し、価格について最終的な決定を下すことによって、人間は依然として収益管理システムにおいて重要な役割を果たしていました。 しかし、アルゴリズムによる価格設定システムは、ほとんどそれ自体で機能します。

Amazon Echoのような家庭内の音声アシスタントも同じように ユーザーについて学ぶ アルゴリズム価格設定プログラムは、時が経つにつれて市場の経験を通じて学習し、それに応じて運用方法が変わります。

このアルゴリズムは、オンラインショップの活動を調査して市場の経済的ダイナミクス(製品の価格設定、通常の消費パターン、需要と供給のレベル)を学習します。 しかし、彼らはまた、意図せずに他の売り手の価格を見て他の価格設定プログラムと「話す」ことができます。 市場

これらのアルゴリズムは、必ずしもこの方法で他のアルゴリズムを監視するようにプログラムされているわけではありません。 しかし彼らはそれが利益を最大にするという彼らの目標を達成するためにすることが最善のことであることを学びます。 これは 意図しない共謀 価格が互いに非常に近い境界内に設定されている。 ある会社が値上げした場合、競合他社のシステムは直ちに値を上げて対応し、密集した非競争市場を作り出します。

競合他社の価格を監視し、価格の変動に対処することは、通常の業務であり、法的な活動です。 しかし、アルゴリズムによる価格設定システムでは、価格がそうでない場合よりも高く設定することで、物事をさらに一歩進めることができます。 競争市場 利益を最大化するために、それらはすべて同じように機能しているからです。

これは企業の観点からは良いかもしれませんが、たとえ価格が安くなったとしても、どこへ行っても同じ料金を支払わなければならない消費者にとっては問題です。 競争の激しくない市場でもイノベーションは少なくなります。 生産性が低い そして最終的には経済成長が低下します。

私たちは何ができる?

これは興味深い質問を投げかけます。 プログラマが(意図せずに)この共謀を防ぐことに失敗した場合、どうなるでしょうか。 ほとんどの国では、暗黙の共謀(企業が互いに直接通信しない)は、現在違法行為とはみなされていません。

しかし、これらのアルゴリズムは人間によってプログラムされており、競合他社のアルゴリズムと通信したり情報を交換したりする方法を学ぶことができるため、企業とその開発者は依然として責任を負うことができます。 の 欧州委員会 電子商取引での価格設定アルゴリズムの広範な使用は市場全体で人為的に高い価格をもたらす可能性があると警告しており、ソフトウェアはそうではない方法で構築されるべきです。 それを共謀させる.

しかし、アルゴリズムが最大限の利益を生み出すようにプログラムされていて、これを独自に行う方法を学ぶことができる限り、プログラマーがこの共謀を克服することは不可能かもしれません。 いくつかの制限が設定されていても、アルゴリズムは目的を達成するための新しい方法を模索しながら、それらを克服する方法を十分に学ぶことができます。

意識的な価格監視や市場の透明性を妨げるように市場環境を制御しようとすると、疑いもなく多くの疑問が生じ、新たな問題が生じます。 このことを念頭に置いて、新しい規制を導入する前に、この種の機械学習とその機能をよりよく理解する必要があります。会話

著者について

Graeme McLean、マーケティング講師、 ストラスクライド大学

この記事はから再公開されます 会話 クリエイティブコモンズライセンスの下で 読む 原著.

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