¿Los algoritmos de compras en línea se combinan para mantener los precios altos?

¿Los algoritmos de compras en línea se están juntando para mantener los precios altos?Los algoritmos de precios vigilan constantemente otras tiendas en línea. Kaspar Grinvalds / Shutterstock

¿Alguna vez has buscado un producto en línea por la mañana y has vuelto a verlo por la noche solo para descubrir que el precio ha cambiado? En cuyo caso, puede haber estado sujeto al algoritmo de precios del minorista.

Tradicionalmente, al decidir el precio de un producto, los especialistas en marketing consideran su valor para el comprador y cuánto cuestan los productos similares, y establecen si los compradores potenciales son sensibles a los cambios en el precio. Pero en el mercado tecnológico actual, las cosas han cambiado. Los algoritmos de fijación de precios suelen realizar estas actividades y establecer el precio de los productos dentro del entorno digital. Además, estos algoritmos pueden estar colusando de una manera que es mala para los consumidores.

Originalmente, las compras en línea se consideraban un beneficio para los consumidores porque les permitía comparar precios fácilmente. El aumento en la competencia que esto causaría (junto con el creciente número de minoristas) también obligaría a los precios a la baja. Pero lo que se conoce como sistemas de precios de gestión de ingresos han permitido a los minoristas en línea utilizar los datos del mercado para predecir la demanda y establecer los precios en consecuencia para maximizar las ganancias.

Estos sistemas han sido excepcionalmente populares dentro de la industria hotelera y turística, en particular porque los hoteles tienen costos fijos, inventario perecedero (alimentos que se deben comer antes de que se activen) y niveles fluctuantes de demanda. En la mayoría de los casos, los sistemas de administración de ingresos permiten que los hoteles calculen de manera rápida y precisa las tarifas de habitación ideales utilizando algoritmos sofisticados, datos de desempeño pasados ​​y datos actuales del mercado. Las tarifas de las habitaciones se pueden ajustar fácilmente en cualquier lugar están anunciados.

Estos sistemas de gestión de ingresos han llevado al término “Precio dinamico". Esto se refiere a la capacidad de los proveedores en línea para alterar instantáneamente el precio de los bienes o servicios en respuesta a los cambios más leves en la oferta y la demanda, ya sea un producto impopular en un almacén completo o un viaje de Uber durante un aumento repentino de la noche. En consecuencia, los consumidores de hoy se sienten más cómodos con la idea de que los precios en línea pueden fluctuar, no solo en el momento de la venta, sino varias veces en el transcurso de un solo día.

Sin embargo, nuevo programas de precios algorítmicos se están volviendo mucho más sofisticados que los sistemas originales de administración de ingresos debido a los desarrollos en inteligencia artificial. Los seres humanos aún desempeñaban un papel importante en los sistemas de gestión de ingresos al analizar los datos recopilados y tomar la decisión final sobre los precios. Pero los sistemas de precios algorítmicos funcionan en gran medida por sí mismos.

De la misma manera que los asistentes de voz en el hogar como Amazon Echo aprender acerca de sus usuarios Con el tiempo y cambiando la forma en que funcionan, los programas de precios algorítmicos aprenden a través de la experiencia del mercado.

Los algoritmos estudian la actividad de las tiendas en línea para conocer la dinámica económica del mercado (cómo se tasan los productos, los patrones de consumo normales, los niveles de oferta y demanda). Pero también pueden “hablar” involuntariamente con otros programas de precios observando constantemente los precios de otros vendedores para saber qué funciona en el mercado. mercado

Estos algoritmos no están necesariamente programados para monitorear otros algoritmos de esta manera. Pero aprenden que es lo mejor que pueden hacer para alcanzar su objetivo de maximizar las ganancias. Esto resulta en una colusión involuntaria de precios, donde los precios se establecen dentro de un límite muy cercano entre sí. Si una empresa sube los precios, los sistemas de la competencia responderán inmediatamente elevándolos, creando un mercado coludido no competitivo.

Controlar los precios de los competidores y reaccionar a los cambios de precios es una actividad normal y legal para las empresas. Pero los sistemas de precios algorítmicos pueden llevar las cosas un paso más allá al establecer los precios por encima de donde estarían de otra manera. mercado competitivo Porque todos están operando de la misma manera para maximizar las ganancias.

Esto puede ser bueno desde la perspectiva de las empresas, pero es un problema para los consumidores que tienen que pagar lo mismo en todas partes, incluso si los precios podrían ser más bajos. Los mercados no competitivos también resultan en menos innovación, menor productividad y en definitiva menos crecimiento económico.

¿Qué podemos hacer?

Esto plantea una pregunta intrigante. Si los programadores han fallado (involuntariamente) para evitar que ocurra esta colusión, ¿qué debería suceder? En la mayoría de los países, la colusión tácita (donde las empresas no se comunican directamente entre sí) no se considera actualmente como una actividad ilegal.

Sin embargo, las compañías y sus desarrolladores aún podrían ser responsables ya que estos algoritmos están programados por humanos y tienen la capacidad de aprender cómo comunicarse e intercambiar información con algoritmos de la competencia. los Comisión Europea advirtió que el uso generalizado de algoritmos de precios en el comercio electrónico podría resultar en precios artificialmente altos en todo el mercado, y el software debería construirse de una manera que no lo haga. permitir que colude.

Pero mientras los algoritmos estén programados para ofrecer el mayor beneficio posible y puedan aprender a hacerlo de forma independiente, es posible que los programadores no puedan superar esta colusión. Incluso con algunas restricciones establecidas, los algoritmos pueden aprender formas de superarlos a medida que buscan nuevas formas de cumplir su objetivo.

Intentar controlar el entorno del mercado para evitar un control consciente de los precios o la transparencia del mercado también dará lugar a más preguntas y creará nuevos problemas. Teniendo esto en cuenta, debemos comprender mejor este tipo de aprendizaje automático y sus capacidades antes de introducir nuevas regulaciones.La conversación

Sobre el Autor

Graeme McLean, profesor de Marketing, Universidad de Strathclyde

Este artículo se republica de La conversación bajo una licencia Creative Commons. Leer el articulo original.

Libros relacionados

{amazonWS: searchindex = Libros; palabras clave = fijación de precios; maxresults = 3}

enafarzh-CNzh-TWtlfrdehiiditjamsptrues

seguir a InnerSelf en

google-plus-iconfacebook-icontwitter-iconrss-icon

Obtenga lo último por correo electrónico

{Off} = emailcloak

seguir a InnerSelf en

google-plus-iconfacebook-icontwitter-iconrss-icon

Obtenga lo último por correo electrónico

{Off} = emailcloak