Les algorithmes de magasinage en ligne se conjuguent-ils pour maintenir les prix élevés?

Les algorithmes de magasinage en ligne s'associent-ils pour maintenir les prix élevés?Les algorithmes de tarification surveillent constamment les autres magasins en ligne. Kaspar Grinvalds / Shutterstock

Avez-vous déjà cherché un produit en ligne le matin et revenez le regarder le soir pour constater que le prix a changé? Dans ce cas, vous avez peut-être été soumis à l'algorithme de tarification du détaillant.

Traditionnellement, lorsqu'ils décident du prix d'un produit, les spécialistes du marketing tiennent compte de sa valeur pour l'acheteur et du prix de produits similaires, et déterminent si les acheteurs potentiels sont sensibles aux variations de prix. Mais dans le marché actuel axé sur la technologie, les choses ont changé. Les algorithmes de tarification réalisent le plus souvent ces activités et fixent le prix des produits dans l'environnement numérique. Qui plus est, ces algorithmes peuvent effectivement être utilisés de manière à nuire aux consommateurs.

À l'origine, les achats en ligne étaient considérés comme un avantage pour les consommateurs, car ils leur permettaient de comparer facilement les prix. L'augmentation de la concurrence que cela entraînerait (parallèlement au nombre croissant de détaillants) ferait également baisser les prix. Mais ce qu'on appelle systèmes de tarification de la gestion des revenus ont permis aux détaillants en ligne d’utiliser les données du marché pour prévoir la demande et fixer les prix en conséquence afin de maximiser leurs profits.

Ces systèmes ont été exceptionnellement populaires dans les secteurs de l’hôtellerie et du tourisme, notamment parce que les hôtels ont des coûts fixes, des stocks périssables (nourriture à consommer avant de partir) et des niveaux de demande fluctuants. Dans la plupart des cas, les systèmes de gestion des revenus permettent aux hôtels de calculer rapidement et avec précision les tarifs des chambres idéales à l'aide d'algorithmes sophistiqués, de données de performances passées et de données de marché actuelles. Les tarifs des chambres peuvent être facilement ajustés partout ils sont annoncés.

Ces systèmes de gestion des revenus ont conduit au terme «tarification dynamique” Il s’agit de la capacité des fournisseurs en ligne à modifier instantanément le prix des biens ou des services en fonction des moindres changements de l’offre et de la demande, qu’il s’agisse d’un produit impopulaire dans un entrepôt complet ou d’un trajet Uber lors d’une montée subite en fin de soirée. En conséquence, les consommateurs d'aujourd'hui sont de plus en plus à l'aise avec l'idée que les prix en ligne peuvent fluctuer et fluctuent, pas seulement au moment de la vente, mais plusieurs fois au cours d'une même journée.

Cependant, nouveau programmes de tarification algorithmique deviennent de plus en plus sophistiqués par rapport aux systèmes de gestion des revenus d’origine en raison des développements en intelligence artificielle. Les humains jouent toujours un rôle important dans les systèmes de gestion des revenus en analysant les données collectées et en prenant la décision finale en matière de prix. Mais les systèmes de tarification algorithmiques fonctionnent en grande partie par eux-mêmes.

De la même manière que les assistants vocaux à domicile tels que Amazon Echo en savoir plus sur leurs utilisateurs Au fil du temps et en changeant la façon dont ils fonctionnent, les programmes de tarification algorithmique s’appuient sur l’expérience acquise sur le marché.


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Les algorithmes étudient l'activité des boutiques en ligne pour connaître la dynamique économique du marché (prix des produits, modes de consommation normaux, niveaux de l'offre et de la demande). Mais ils peuvent aussi «parler» involontairement à d’autres programmes de tarification en surveillant constamment les prix pratiqués par les autres vendeurs afin d’apprendre ce qui fonctionne dans le marché. marché

Ces algorithmes ne sont pas nécessairement programmés pour surveiller d'autres algorithmes de cette manière. Mais ils apprennent que c’est la meilleure chose à faire pour atteindre leur objectif de maximiser les profits. Cela se traduit par un collusion involontaire de prix, où les prix sont fixés dans une frontière très étroite les uns des autres. Si une entreprise augmente ses prix, les systèmes des concurrents réagiront immédiatement en augmentant les leurs, créant ainsi un marché compliqué non concurrentiel.

Surveiller les prix des concurrents et réagir aux variations de prix est une activité normale et légale pour les entreprises. Mais les systèmes de tarification algorithmiques peuvent aller plus loin en fixant des prix supérieurs à ceux auxquels ils seraient normalement confrontés. marché compétitif parce qu'ils fonctionnent tous de la même manière pour maximiser les profits.

Cela pourrait être intéressant du point de vue des entreprises, mais poser un problème pour les consommateurs qui doivent payer le même prix partout où ils vont, même si les prix pourraient être plus bas. Les marchés non concurrentiels entraînent également moins d'innovation, baisse de productivité et finalement moins de croissance économique.

Que pouvons-nous faire?

Cela pose une question intrigante. Si les programmeurs ont (involontairement) échoué à empêcher cette collusion, que devrait-il se passer? Dans la plupart des pays, la collusion tacite (par laquelle les entreprises ne communiquent pas directement entre elles) n'est actuellement pas considérée comme une activité illégale.

Cependant, les sociétés et leurs développeurs pourraient toujours être tenus responsables, ces algorithmes étant programmés par l'homme et capables d'apprendre à communiquer et à échanger des informations avec des algorithmes concurrents. le Commission européenne a averti que l'utilisation généralisée d'algorithmes de tarification dans le commerce électronique pourrait entraîner des prix artificiellement élevés sur l'ensemble du marché, et que le logiciel devrait être conçu de manière à ne pas lui permettre de s'entendre.

Mais tant que les algorithmes sont programmés pour générer le plus grand profit possible et peuvent apprendre à le faire de manière indépendante, les programmeurs ne seront peut-être pas en mesure de surmonter cette collusion. Même avec certaines restrictions mises en place, les algorithmes peuvent bien apprendre comment les surmonter en cherchant de nouvelles façons d'atteindre leur objectif.

Tenter de contrôler l’environnement de marché pour éviter une surveillance consciente des prix ou la transparence du marché suscitera sans aucun doute davantage de questions et créera de nouveaux problèmes. Dans cet esprit, nous devons mieux comprendre ce type d'apprentissage automatique et ses capacités avant d'introduire de nouvelles réglementations.La Conversation

A propos de l'auteur

Graeme McLean, maître de conférences en marketing, Université de Strathclyde

Cet article est republié de La Conversation sous une licence Creative Commons. Lis le article original.

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