Gibt es Online-Kaufalgorithmen, die die Preise hoch halten?

Sind Online-Shopping-Algorithmen gemeinsam, um die Preise hoch zu halten?Preisalgorithmen beobachten ständig andere Online-Shops. Kaspar Grinvalds / Shutterstock

Haben Sie schon morgens online nach einem Produkt gesucht und abends noch einmal nachgesehen, um festzustellen, dass sich der Preis geändert hat? In diesem Fall unterliegen Sie möglicherweise dem Preisalgorithmus des Einzelhändlers.

Bei der Entscheidung über den Preis eines Produkts berücksichtigen die Vermarkter traditionell ihren Wert für den Käufer und die Kosten, die für ähnliche Produkte anfallen, und stellen fest, ob potenzielle Käufer empfindlich auf Preisänderungen reagieren. Aber auf dem technologiegetriebenen Markt von heute haben sich die Dinge geändert. Preisalgorithmen führen meistens diese Aktivitäten durch und legen den Preis von Produkten im digitalen Umfeld fest. Darüber hinaus können diese Algorithmen auf eine für die Verbraucher schlechte Art und Weise zusammenarbeiten.

Ursprünglich wurde das Online-Shopping als Vorteil für die Konsumenten bezeichnet, da sie einen einfachen Preisvergleich der Preise ermöglichten. Der dadurch zunehmende Wettbewerb (und die wachsende Zahl der Einzelhändler) würde auch die Preise senken. Aber was ist bekannt als Erlösmanagement-Preissysteme Online-Einzelhändlern wurde ermöglicht, anhand von Marktdaten die Nachfrage vorherzusagen und die Preise entsprechend festzulegen, um den Gewinn zu maximieren.

Diese Systeme waren in der Hotel- und Tourismusbranche außerordentlich beliebt, insbesondere, weil Hotels feste Kosten, verderbliches Inventar (Lebensmittel, die vor dem Verzehr gegessen werden müssen) und schwankende Nachfrage haben. In den meisten Fällen können Hotels mit dem Revenue-Management-System die idealen Zimmerpreise schnell und genau mit Hilfe ausgefeilter Algorithmen, vergangener Leistungsdaten und aktueller Marktdaten berechnen. Die Zimmerpreise können dann einfach überall angepasst werden Sie werden beworben.

Diese Revenue-Management-Systeme haben zu dem Begriff "dynamische Preisgestaltung”. Dies bezieht sich auf die Fähigkeit von Online-Anbietern, den Preis von Waren oder Dienstleistungen sofort zu ändern, wenn sich Angebot und Nachfrage im geringsten ändern, sei es ein unpopuläres Produkt in einem vollen Lagerhaus oder eine Uber-Fahrt während eines nächtlichen Anstiegs. Dementsprechend werden die Verbraucher von heute mit der Vorstellung zufriedener, dass Online-Preise nicht nur zur Verkaufszeit, sondern mehrmals im Laufe eines Tages mehrmals schwanken können.

Jedoch neu algorithmische Preisprogramme werden aufgrund der Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz weitaus komplexer als die ursprünglichen Erlösmanagementsysteme. Der Mensch spielte noch immer eine wichtige Rolle in Ertragsmanagementsystemen, indem er die gesammelten Daten analysierte und die endgültige Entscheidung über die Preise traf. Algorithmische Preissysteme funktionieren jedoch weitgehend von selbst.

Auf dieselbe Weise wie in-Home-Sprachassistenten wie Amazon Echo lernen sie ihre benutzer kennen Im Laufe der Zeit ändern sich algorithmische Preisprogramme durch die Erfahrung des Marktes.


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Die Algorithmen untersuchen die Aktivität von Online-Shops, um die wirtschaftliche Dynamik des Marktes (wie Preis der Produkte, normale Konsumgewohnheiten, Angebot und Nachfrage) zu ermitteln. Sie können aber auch unbeabsichtigt mit anderen Preisprogrammen „sprechen“, indem sie ständig die Preispunkte anderer Verkäufer beobachten, um zu erfahren, was in den USA funktioniert Marktplatz

Diese Algorithmen sind nicht notwendigerweise darauf programmiert, andere Algorithmen auf diese Weise zu überwachen. Sie lernen jedoch, dass es das Beste ist, um ihr Ziel der Gewinnmaximierung zu erreichen. Dies führt zu einem unbeabsichtigte Absprachen von Preisen, bei denen die Preise innerhalb einer sehr engen Grenze liegen. Wenn ein Unternehmen die Preise anhebt, reagieren die Wettbewerbersysteme sofort, indem sie ihre Systeme anheben und einen gemeinsamen wettbewerbsfreien Markt schaffen.

Die Überwachung der Preise der Wettbewerber und die Reaktion auf Preisänderungen ist für Unternehmen eine normale und rechtliche Tätigkeit. Algorithmische Preiskalkulationssysteme können jedoch noch einen Schritt weiter gehen, indem sie die Preise oberhalb der Werte festlegen, an denen sie sich sonst befinden Wettbewerbsmarkt weil sie alle auf die gleiche Weise arbeiten, um den Gewinn zu maximieren.

Dies mag aus Sicht der Unternehmen gut sein, ist jedoch ein Problem für Verbraucher, die überall gleich zahlen müssen, auch wenn die Preise niedriger sein könnten. Nicht wettbewerbsorientierte Märkte führen auch zu weniger Innovationen, geringere Produktivität und letztendlich weniger wirtschaftliches Wachstum.

Was können wir tun?

Dies wirft eine faszinierende Frage auf. Wenn Programmierer (unbeabsichtigt) diese Kollusion nicht verhindern konnten, was sollte dann passieren? In den meisten Ländern werden stillschweigende Absprachen (bei denen Unternehmen nicht direkt miteinander kommunizieren) derzeit nicht als illegale Aktivität angesehen.

Die Unternehmen und ihre Entwickler könnten jedoch weiterhin dafür verantwortlich gemacht werden, da diese Algorithmen von Menschen programmiert werden und die Fähigkeit besitzen, zu lernen, wie sie mit Konkurrenzalgorithmen kommunizieren und Informationen austauschen können. Das Europäische Kommission hat davor gewarnt, dass die weit verbreitete Verwendung von Preisalgorithmen im E-Commerce zu künstlich hohen Preisen auf dem gesamten Markt führen kann und dass die Software auf eine Weise erstellt werden sollte, die nicht der Fall ist Erlaube es, zusammenzuarbeiten.

Solange die Algorithmen jedoch so programmiert sind, dass sie den größtmöglichen Gewinn erzielen und in der Lage sind, dies unabhängig zu tun, ist es für Programmierer möglicherweise nicht möglich, diese Absprachen zu überwinden. Selbst mit einigen Einschränkungen können die Algorithmen Wege finden, diese zu überwinden, wenn sie nach neuen Wegen suchen, um ihr Ziel zu erreichen.

Der Versuch, das Marktumfeld zu kontrollieren, um eine bewusste Preisüberwachung oder Markttransparenz zu verhindern, führt zweifellos zu mehr Fragen und schafft neue Probleme. Vor diesem Hintergrund müssen wir diese Art des maschinellen Lernens und seine Fähigkeiten besser verstehen, bevor wir neue Regelungen einführen.Das Gespräch

Über den Autor

Graeme McLean, Dozent für Marketing, University of Strathclyde

Dieser Artikel wird erneut veröffentlicht Das Gespräch unter einer Creative Commons-Lizenz. Lies das Original Artikel.

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