Gli acquirenti delle compagnie aeree ei passeggeri dei taxi sono ben consapevoli della dinamica dei prezzi e della discriminazione dei prezzi. Ora la vendita al dettaglio sta padroneggiando questi algoritmi.
Prezzi dinamici - quando un'azienda cambia continuamente i prezzi in risposta ai cambiamenti della domanda/offerta. La scheda video nel negozio potrebbe aumentare di prezzo mentre stavi guardando il modulo d'ordine.
Discriminazione di prezzo - quando lo stesso prodotto viene venduto contemporaneamente a prezzi diversi a persone diverse (ad esempio sconti per nuovi clienti o per studenti/scolari/donne, aumento del prezzo di un prodotto quando ci si avvicina a un negozio, ecc.).
I metodi di determinazione dei prezzi stanno diventando sempre più avanzati e la logica dell'IA a volte è controintuitiva. Come nel caso dell'antifrode, qui i modelli neurali sono ad autoapprendimento e quindi funzionano secondo il principio di una "scatola nera", quindi è difficile per un estraneo cogliere le relazioni di causa ed effetto in alcune situazioni.
In tutti i casi, gli algoritmi per il calcolo del prezzo corrente sono finalizzati alla massimizzazione dei profitti. Il compito principale è calcolare il prezzo massimo che un determinato consumatore è disposto a pagare per un determinato prodotto in quel particolare momento. Ciò comporta la profilazione degli utenti, il data mining delle statistiche raccolte e l'apprendimento automatico.
Un interessante esempio di prezzi dinamici viene dall'Huffington Post.
È noto che Amazon adegua i prezzi sul sito ogni 10 minuti circa. Il negozio vende 1,5 miliardi di prodotti e 200 milioni di utenti, quindi costruire i propri data center per Amazon era un'esigenza urgente. La quantità di dati è enorme.
In alcuni casi, vengono offerti ulteriori sconti Amazon dopo che un articolo è stato aggiunto al carrello per incoraggiare l'utente a pagare. Questa tecnica ha consentito di aumentare del 25% la quota di ordini completati.
Un altro rivenditore, Walmart, sta tagliando i prezzi online. Ordinare online e ritirare in negozio è spesso più economico rispetto all'acquisto nello stesso negozio in modo standard. Cioè, ordinare merci dall'esterno del negozio è più economico che all'interno.
Target ha preso questo principio e lo ha perfezionato. Come si è scoperto, gli utenti di app mobili vedono prezzi diversi sullo schermo a seconda che si trovino all'interno del negozio o all'esterno. Più la persona è vicina, maggiore è il prezzo.
C'è una certa logica in questo. Se sei lontano dal negozio, hai bisogno di più incentivi per effettuare un acquisto. Pertanto, il negozio offre un prezzo inferiore.
Se invece una persona è già arrivata al parcheggio del negozio o è entrata, non ha più bisogno di incentivi aggiuntivi (questo significa un prezzo più alto).
Target cambia anche il prezzo di un prodotto in base a dove vive il cliente. Più ricca è la zona, più alto è il prezzo.
Ad esempio, lo stesso prodotto nella periferia di Chicago costa $ 15,39.
Per la periferia di New York costa mezzo dollaro in più: 15,89 dollari.
E il prezzo massimo è nella costosa Los Angeles: $ 16,29.
I prezzi tendono ad essere più bassi per le aree e le città più povere e più cari per quelle più ricche.
Alcune aziende aumentano i prezzi per i clienti fedeli (che si impegnano per il marchio e non hanno bisogno di incentivi aggiuntivi) offrendo sconti ai nuovi utenti. Ad esempio, questa tecnica viene spesso utilizzata dagli operatori mobili e dai provider Internet quando aumentano il costo dei servizi qualche tempo dopo la connessione.
Alcuni dei trucchi della vendita al dettaglio moderna sembrano ingannevoli e disonesti, ma sono abbastanza legali in molti paesi. Di conseguenza, per massimizzare i profitti, i rivenditori passeranno a prezzi dinamici quando possibile. Per fare ciò, devono prima impostare la raccolta dati (big data) e la profilazione degli utenti (questo avviene tramite applicazioni mobili e carte sconto). È molto importante per un rivenditore installare un'applicazione per un utente e ricevere dati di geolocalizzazione.
Naturalmente, gli acquirenti esperti possono sfruttare i difetti degli algoritmi acquistando beni a prezzi più bassi utilizzando VPN, spoofing di geolocalizzazione, modifica delle date di nascita, cambio di operatore telefonico, ecc.
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