Algoritmos de compras on-line estão colidindo para manter os preços elevados?

Algoritmos de compras on-line estão colidindo para manter os preços elevados?Algoritmos de precificação constantemente assistem outras lojas online. Kaspar Grinvalds / Shutterstock

Você já procurou um produto on-line pela manhã e voltou para vê-lo novamente à noite apenas para descobrir que o preço mudou? Nesse caso, você pode estar sujeito ao algoritmo de precificação do varejista.

Tradicionalmente, ao decidir o preço de um produto, os profissionais de marketing consideram seu valor para o comprador e o custo dos produtos similares e estabelecem se os compradores em potencial são sensíveis às mudanças de preço. Mas no mercado tecnologicamente atual de hoje, as coisas mudaram. Os algoritmos de precificação costumam conduzir essas atividades e definir o preço dos produtos no ambiente digital. Além do mais, esses algoritmos podem efetivamente estar em conluio de uma maneira que é ruim para os consumidores.

Originalmente, as compras on-line foram saudadas como um benefício para os consumidores porque permitia que eles comparassem facilmente os preços. O aumento da concorrência que isso causaria (juntamente com o crescente número de varejistas) também forçaria os preços para baixo. Mas o que é conhecido como sistemas de precificação de gerenciamento de receita permitiram que os varejistas on-line usassem dados de mercado para prever a demanda e definir preços de acordo para maximizar o lucro.

Esses sistemas têm sido excepcionalmente populares na indústria da hospitalidade e do turismo, especialmente porque os hotéis têm custos fixos, estoques perecíveis (alimentos que precisam ser consumidos antes que eles saiam) e níveis flutuantes de demanda. Na maioria dos casos, os sistemas de gerenciamento de receita permitem que os hotéis calculem com rapidez e precisão as tarifas ideais usando algoritmos sofisticados, dados de desempenho anteriores e dados de mercado atuais. As tarifas dos quartos podem ser facilmente ajustadas em todos os lugares eles são anunciados.

Esses sistemas de gerenciamento de receita levaram ao termo “precificação dinâmica” Isso se refere à capacidade dos provedores on-line de alterar instantaneamente o preço de mercadorias ou serviços em resposta às menores mudanças na oferta e na demanda, seja um produto impopular em um armazém completo ou uma viagem Uber durante um surto noturno. Consequentemente, os consumidores de hoje estão se tornando mais confortáveis ​​com a ideia de que os preços on-line podem flutuar e flutuam, não apenas no momento da venda, mas várias vezes ao longo de um único dia.

No entanto, novos programas de precificação algorítmica estão se tornando muito mais sofisticados do que os sistemas originais de gerenciamento de receitas devido à evolução da inteligência artificial. Os seres humanos ainda desempenhavam um papel importante nos sistemas de gerenciamento de receita, analisando os dados coletados e tomando a decisão final sobre os preços. Mas os sistemas de preços algorítmicos funcionam em grande parte sozinhos.

Da mesma forma que assistentes de voz em casa, como o Amazon Echo aprenda sobre seus usuários Ao longo do tempo e mudam a maneira como operam adequadamente, os programas de precificação algorítmica aprendem através da experiência do mercado.


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Os algoritmos estudam a atividade das lojas on-line para aprender a dinâmica econômica do mercado (como os preços dos produtos são vendidos, padrões de consumo normais, níveis de oferta e demanda). Mas eles também podem, sem querer, “conversar” com outros programas de precificação, observando constantemente os pontos de preço de outros vendedores, a fim de aprender o que funciona no mercado. mercado

Esses algoritmos não são necessariamente programados para monitorar outros algoritmos dessa maneira. Mas eles aprendem que é a melhor coisa a fazer para alcançar seu objetivo de maximizar o lucro. Isso resulta em um conluio não intencional de preços, onde os preços são definidos dentro de um limite muito próximo um do outro. Se uma firma eleva os preços, os sistemas concorrentes responderão imediatamente elevando os deles, criando um mercado não competitivo.

Monitorar os preços dos concorrentes e reagir às mudanças de preços é uma atividade normal e legal para as empresas. Mas os sistemas de precificação algorítmica podem levar as coisas um passo adiante, definindo preços acima de onde eles estariam de outra maneira. mercado competitivo porque todos eles estão operando da mesma forma para maximizar os lucros.

Isso pode ser bom do ponto de vista das empresas, mas é um problema para os consumidores que têm que pagar o mesmo em todos os lugares, mesmo que os preços sejam mais baixos. Os mercados não competitivos também resultam em menos inovação, menor produtividade e, finalmente, menos crescimento econômico.

O que podemos fazer?

Isso levanta uma questão intrigante. Se os programadores falharam (não intencionalmente) em impedir que esse conluio acontecesse, o que deveria acontecer? Na maioria dos países, o conluio tácito (em que as empresas não se comunicam diretamente entre si) não é visto atualmente como uma atividade ilegal.

No entanto, as empresas e seus desenvolvedores ainda podem ser responsabilizados, pois esses algoritmos são programados por humanos e têm a capacidade de aprender a se comunicar e trocar informações com algoritmos concorrentes. o Comissão Europeia alertou que o uso generalizado de algoritmos de precificação no comércio eletrônico pode resultar em preços artificialmente altos em todo o mercado, e o software deve ser construído de uma forma que não o faça. permitir que ele consiga.

Mas, desde que os algoritmos sejam programados para oferecer o maior lucro possível e possam aprender como fazer isso independentemente, pode não ser possível para os programadores superarem esse conluio. Mesmo com algumas restrições postas em prática, os algoritmos podem aprender maneiras de superá-los, à medida que procuram novas maneiras de atingir seus objetivos.

A tentativa de controlar o ambiente de mercado para evitar o monitoramento consciente dos preços ou a transparência do mercado também resultará, sem dúvida, em mais perguntas e criará novos problemas. Com isso em mente, precisamos entender melhor esse tipo de aprendizado de máquina e suas capacidades antes de introduzir novos regulamentos.A Conversação

Sobre o autor

Graeme McLean, professor de marketing, Universidade de Strathclyde

Este artigo foi republicado a partir de A Conversação sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.

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