Исследование экспертов журнала «Маркетинг и логистика» на тему: «Умная цена»: в пользу кого ИИ динамически управляет ценами»
Представляем вашему вниманию исследование экспертов журнала «Маркетинг и логистика» на тему: «Умная цена»: в пользу кого ИИ динамически управляет ценами», которое было завершено в апреле 2024 года.
Аннотация исследования: поскольку бизнес-процессы становятся более сложными и конкурентными, методы на основе искусственного интеллекта (ИИ) все чаще используются для принятия фирмами ценовых решений. Сам процесс динамического ценообразования остановить или даже притормозить невозможно; тем не менее, в обществе и в науке по-прежнему обсуждается, кто и в какой мере извлекает выгоду от внедрения «умных цен». Цена выступает мостом между экономикой производства товара и услуги и социальной жизнью общества в части потребления; именно в связи с этим вопрос о бенефициарах динамического ценообразования вышел далеко за рамки экономической дискуссии и стал предметом общественного и даже политического обсуждения.
В этой работе мы представляем выводы недавних исследований крупнейших мировых think-tank’ов и университетов в области динамического ценообразования, в которых отражена именно эта грань использования ИИ в бизнес-процессах корпораций самых различных отраслей и типов экономики, широкого набора стран и социальных систем. С одной стороны, эти исследования показали, что алгоритмы ИИ позволяют компаниям достигать беспрецедентных уровней эффективности в удовлетворении запросов потребителей и общества в целом, включая реагирование в режиме реального времени на шоки спроса и предложения, персонализированное ценообразование и преодоление проблемы блокирующего дефицита, когда косная ценовая политика приводит к отсутствию товара и услуги в доступе при их физическом наличии у продавца или оператора сервиса. Однако недавние исследования выявили непредвиденные социальные, социопсихологические и даже политические черты массового внедрения алгоритмического ценообразования, которые важно учитывать как менеджерам корпораций, так и политикам и общественным активистам.
Достижения в области технологий позволяют предприятиям преодолевать барьеры, с которыми менеджеры по ценообразованию сталкивались десятилетиями. Например, распространенным препятствием были «затраты на меню», связанные с обновлением розничных цен. Затраты на меню включают затраты на печать и физическое размещение нового ценника каждый раз, когда цена на данный продукт меняется. В результате установление разных цен на разные виды товара (например, на разные оттенки лака для ногтей) обходится магазинам непомерно дорого.
Еще один барьер связан с преобладающей управленческой практикой фирм. (Aparicio & Simester, 2022, Деллавинья и Генцков, 2019) сообщают в своих работах, опирающихся на обширную статистику, о почти одинаковых ценах (во всех магазинах сети) для большинства сетей продовольственных магазинов, аптек и магазинов массового потребления в США, даже несмотря на то, что отдельные розничные магазины сетей сталкиваются с разными условиями спроса. Деллавинья и Генцков (2019) описывают это явление как «управленческую инерцию» – сочетание объективных агентских разногласий внутри бизнес-процессов и поведенческих факторов управления.
Хитч, Хортасу и Лин (2021) дополняют эти данные «фактором статистического барьера»: с учетом имеющихся накапливающихся данных менеджерам сложно формировать ценовую эластичность в разных магазинах.
По мере перехода товарных рынков, а тем более рынков услуг на цифровые технологии большая часть из этих барьеров исчезают. Сегодня менеджер по ценообразованию в электронной коммерции может изменить цену продукта одним нажатием кнопки. В физических розничных магазинах таким изменениям также способствует более широкое использование цифровых ценников на полках (Hansen, Misra, & Sanders, 2021a; Stamatopoulos, Bassamboo, & Moreno, 2021). Стоимость «затрат на меню» близка к нулю, и мы действительно наблюдаем, как фирмы, использующие цифровые ценники, обновляют цены через очень короткие промежутки времени, например, каждые 15 минут (Chen, Mislove, & Wilson, 2016; White, 2012).
Без ограничений физических магазинов, даже с электронными ценниками, ритейлеры электронной коммерции предоставляют потребителям гораздо более широкий ассортимент товаров. Кроме того, в электронной коммерции компании могут собирать обширные данные о поведении потребителей (например, поиск, клики, решения о покупке) и формировать эффективные цены в режиме реального времени. Эти беспрецедентные качественные изменения еще десять лет назад были отмечены в ставшей классической работе Baker, Kiewell & Winkler, (2014), которая предсказывала появление ИИ как революционного инструмента, который из электронного управления динамикой цен, рабочего стола менеджера, создаст автоматизированную «умную цену» в том виде, которая сейчас охватывает всю экономику, все отрасли.