Gli algoritmi di shopping online sono colludenti per mantenere alti i prezzi?

Gli algoritmi di shopping online sono collusi per mantenere alti i prezzi?Gli algoritmi dei prezzi guardano costantemente altri negozi online. Kaspar Grinvalds / Shutterstock

Hai mai cercato un prodotto online la mattina e sei tornato a guardarlo di nuovo solo la sera per scoprire che il prezzo è cambiato? In tal caso potresti essere stato soggetto all'algoritmo di prezzo del rivenditore.

Tradizionalmente, quando si decide il prezzo di un prodotto, i marketer considerano il valore per l'acquirente e quanto costano prodotti simili e stabiliscono se i potenziali acquirenti sono sensibili alle variazioni di prezzo. Ma nel mercato odierno della tecnologia, le cose sono cambiate. Gli algoritmi di determinazione dei prezzi conducono prevalentemente queste attività e stabiliscono il prezzo dei prodotti all'interno dell'ambiente digitale. Inoltre, questi algoritmi possono effettivamente essere collusivi in ​​un modo che fa male ai consumatori.

Originariamente, lo shopping online era considerato un vantaggio per i consumatori perché permetteva loro di confrontare facilmente i prezzi. L'aumento della concorrenza che ciò causerebbe (insieme al numero crescente di rivenditori) comporterebbe anche una diminuzione dei prezzi. Ma ciò che è noto come sistemi di determinazione dei prezzi di gestione delle entrate hanno permesso ai rivenditori online di utilizzare i dati di mercato per prevedere la domanda e fissare i prezzi di conseguenza per massimizzare il profitto.

Questi sistemi sono stati eccezionalmente popolari nel settore dell'ospitalità e del turismo, in particolare perché gli alberghi hanno costi fissi, scorte deperibili (cibo che deve essere mangiato prima che si spenga) e livelli di domanda fluttuanti. Nella maggior parte dei casi, i sistemi di gestione delle entrate consentono agli hotel di calcolare in modo rapido e accurato le tariffe delle camere ideali utilizzando algoritmi sofisticati, dati sulle prestazioni passate e dati di mercato correnti. Le tariffe delle camere possono quindi essere facilmente regolate ovunque sono pubblicizzati.

Questi sistemi di gestione delle entrate hanno portato al termine "prezzi dinamici”. Questo si riferisce alla capacità dei fornitori online di modificare istantaneamente il prezzo dei beni o dei servizi in risposta ai minimi cambiamenti nell'offerta e nella domanda, sia che si tratti di un prodotto impopolare in un magazzino completo o di un giro Uber durante un'impennata notturna. Di conseguenza, i consumatori di oggi stanno diventando più a proprio agio con l'idea che i prezzi online possono e fluttuano, non solo nei tempi di vendita, ma più volte nel corso di un solo giorno.

Tuttavia, nuovo programmi di pricing algoritmici stanno diventando molto più sofisticati dei sistemi di gestione delle entrate originali a causa degli sviluppi nell'intelligenza artificiale. Gli umani hanno comunque svolto un ruolo importante nei sistemi di gestione delle entrate analizzando i dati raccolti e prendendo la decisione finale sui prezzi. Ma i sistemi di determinazione dei prezzi algoritmici funzionano in gran parte da soli.

Allo stesso modo che gli assistenti vocali in-house come Amazon Echo conoscere i loro utenti nel tempo e cambiare il modo in cui operano di conseguenza, i programmi di tariffazione algoritmica imparano attraverso l'esperienza del mercato.


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Gli algoritmi studiano l'attività dei negozi online per apprendere le dinamiche economiche del mercato (come i prodotti sono prezzati, i normali modelli di consumo, i livelli di offerta e domanda). Ma possono anche "involontariamente" parlare ad altri programmi di prezzi guardando costantemente i punti di prezzo di altri venditori per apprendere ciò che funziona nel mercato

Questi algoritmi non sono necessariamente programmati per monitorare altri algoritmi in questo modo. Ma apprendono che è la cosa migliore da fare per raggiungere il loro obiettivo di massimizzare il profitto. Ciò si traduce in un collusione involontaria del prezzo, dove i prezzi sono fissati entro un confine molto vicino l'uno dall'altro. Se un'azienda solleva i prezzi, i sistemi della concorrenza risponderanno immediatamente aumentando il loro, creando un mercato collettivo non concorrenziale.

Monitorare i prezzi dei concorrenti e reagire alle variazioni dei prezzi è un'attività normale e legale per le imprese. Ma i sistemi di tariffazione algoritmica possono fare un ulteriore passo in avanti impostando i prezzi sopra dove sarebbero altrimenti in un mercato competitivo perché operano tutti allo stesso modo per massimizzare i profitti.

Questo potrebbe essere buono dal punto di vista delle aziende, ma è un problema per i consumatori che devono pagare lo stesso ovunque vadano, anche se i prezzi potrebbero essere inferiori. Anche i mercati non competitivi provocano meno innovazione, minore produttività e in definitiva meno crescita economica.

Cosa possiamo fare?

Questo pone una domanda intrigante. Se i programmatori non hanno (involontariamente) omesso di impedire questa collusione, cosa dovrebbe accadere? Nella maggior parte dei paesi, la collusione tacita (in cui le aziende non comunicano direttamente tra loro) non è attualmente considerata un'attività illegale.

Tuttavia, le aziende e i loro sviluppatori potrebbero ancora essere ritenuti responsabili in quanto questi algoritmi sono programmati dagli esseri umani e hanno la capacità di apprendere come comunicare e scambiare informazioni con gli algoritmi della concorrenza. Il Commissione europea ha avvertito che l'uso diffuso di algoritmi di determinazione dei prezzi nell'e-commerce potrebbe comportare prezzi artificialmente elevati in tutto il mercato e il software dovrebbe essere costruito in un modo che non permettergli di colludere.

Ma fintanto che gli algoritmi sono programmati per offrire il massimo profitto possibile e possono imparare come farlo in modo indipendente, potrebbe non essere possibile per i programmatori superare questa collusione. Anche con alcune restrizioni messe in atto, gli algoritmi potrebbero apprendere modi per superarli mentre cercano nuovi modi per raggiungere il loro obiettivo.

Il tentativo di controllare l'ambiente di mercato per evitare un monitoraggio consapevole dei prezzi o la trasparenza del mercato causerà indubbiamente più domande e creerà nuovi problemi. Con questo in mente, dobbiamo capire meglio questo tipo di apprendimento automatico e le sue capacità prima di introdurre nuove normative.The Conversation

Circa l'autore

Graeme McLean, docente di marketing, Università di Strathclyde

Questo articolo è ripubblicato da The Conversation sotto una licenza Creative Commons. Leggi il articolo originale.

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