Помните миф о том, что владельцам Айфонов показывают более высокую цены на товары в интернете, чем пользователям бюджетных китайских смартфонов? Такой довольно примитивный подход действительно существовал, и компания Orbitz в своё время попалась на том, что предлагала пользователям Mac более дорогие отели. Потом система стала куда более сложной.
В самом по себе динамическом образовании проблем никаких нет и оно используется во многих сферах (в том числе авиакомпаниями). Есть, конечно, отдельные любители жаловаться на цены в приложении с такси – но они обычно делают это в период пикового спроса, во время дождя, опаздывая при этом на самолёт и пытаясь найти дешёвую полуторачасовую поездку. Не получится. Если смотреть на общий тренд, то все ритейл-гиганты, от McDonald's до Walmart, создают инфраструктуру для «умных» меню и ценников, подстраивающихся под погоду, спрос или пробки на дорогах.
Но есть отличие – раньше речь шла о смене цены для всех покупателей в связи с определёнными условиями, а не о персональных ценах на основе алгоритмов. Сейчас ситуация меняется. Искусственный интеллект анализирует историю покупок, местоположение, интересы, просмотры товаров и другие данные. На основе этого «цифрового досье» система вычисляет готовность платить и предлагает цену, которую, по её мнению, примет покупатель. Пионером нового подхода стала авиакомпания Delta, которая к концу 2025 года планирует довести долю индивидуально рассчитанных ИИ тарифов до 20%, а в будущем хочет вообще отказаться от фиксированных цен.
Что с этим подходом не так? С точки зрения компании – ничего, ведь персонализированное ценообразование может увеличить маржу на несколько процентов. А вот у покупателей возникнут вопросы. Когда цены на авиабилеты растут перед праздниками для всех – это понятная рыночная логика. Но когда двум людям, на один и тот же рейс, в одно и то же время предлагаются разные цены по той причине, что алгоритм счёл одного из них более платёжеспособным – это уже дискриминация. С тем же успехом можно вводить «персональные гибкие цены» на хлеб в магазинах. Чтобы алгоритм знал, что вы очень спешите, скоро закрытие магазина, другой хлеб не купите – а значит, можно поднять цену в 2 раза.
Такая практика называется критиками «хищническим ценообразованием», которое стирает понятие справедливой цены и искажает рынок. Consumer Watchdog провели исследование и выяснили, что самые выгодные предложения предлагались самым состоятельным клиентам, а самые худшие – самым «бедным», у которых меньше всего шансов найти другие варианты.
Очень сомневаемся, что алгоритм поставит цену ниже себестоимости перелета. Хотя в динамическом ценообразование как раз существует медианный тариф, а билеты могут продаваться как дороже, так и дешевле. В предлагаемом алгоритме, скорее всего, никакого медианного тарифа существовать не будет: оставят минимально рентабельный, а к нему уже будет добавляться гибкая премия для каждого покупателя.
Каждый ваш лайк и подписка помогают нам увеличить аудиторию и создавать еще больше достоверного и интересного контента.