Algoritmisk prisfastsættelse – Hvad er det, og hvilke virksomheder bruger det?

Algoritmisk prisfastsættelse er en forretningspraksis, der findes i dag, og som de fleste forbrugere er uvidende om. Denne metode, der bruger avancerede algoritmer til at bestemme den ideelle prisstruktur for produkter, er dog nu mere populær end nogensinde. Hvad er algoritmisk prisfastsættelse, og hvordan påvirker det din dagligdag? Er det bedre for forbrugerne, eller får det priserne til at skyde i vejret? Her er alt, du behøver at vide om algoritmisk prisfastsættelse

Traditionelle prisfastsættelsesmetoder

I århundreder blev priserne fastsat af leverandøren baseret på individuelle faktorer såsom lokal efterspørgsel og udbud. Denne manuelle måde at fastsætte priser på involverede analytikere og ledere, der kommunikerede deres scenarier, som senere udviklede sig til automatiske prisalgoritmer og Excel-regneark.

I dag anvendes prisalgoritmer af et stort udvalg af industrier. Disse kraftfulde systemer giver virksomheder mulighed for øjeblikkeligt at fastsætte priser baseret på forskellige faktorer. Som sådan er disse protokoller nu i brug på tværs af et enormt udvalg af markeder, herunder e-handel, underholdning, reklame, forsikring, sport, rejser og forsyningsmarkeder.

Hvordan fungerer algoritmisk prisfastsættelse?

Algoritmisk prisfastsættelse tager flere faktorer i betragtning og kombinerer dataene for at opnå forudindstillede mål såsom at øge profitmarginerne. Disse systemer bruger ofte probabilistisk og statistisk information om markedsforhold som en del af ligningen. Derudover vil disse algoritmer overvåge udbud og efterspørgsel, konkurrenters priser, lagerbeholdning, helligdage og endda vejrforhold.

Prisfastsættelsesalgoritmer er nemme at betjene, når de er oprettet, og de kan køres med regelmæssige intervaller gennem dagen. For eksempel ændrer Amazons (AMZN ) algoritmiske prisfastsættelse konstant produktomkostninger baseret på adskillige faktorer. I teorien bør denne tilgang føre til mere konkurrencedygtige priser. Dog ser markedet ud til at bevæge sig i en anden retning.

Historie om algoritmisk prisfastsættelse

Algoritmisk prisfastsættelse har eksisteret siden 1980’erne.  Det blev først introduceret af American Airlines (AAL ) som en måde at fastsætte sædepriser baseret på sædetilgængelighed og efterspørgsel. Hvis du nogensinde har taget et fly, så har du mødt dette system i brug. Bemærkelsesværdigt var luftfartsindustrien pioner inden for algoritmisk prisfastsættelse, hvilket hjalp det med at sprede sig til andre markeder.

Mange virksomheder har eksperimenteret med algoritmisk prisfastsættelse i fortiden. Teknologien var dog ikke den samme som i dag, og metoderne kunne virke lidt primitive for forbrugerne, som ofte følte, at de blev urimeligt beskattet. Et perfekt eksempel på dette scenarie var et mislykket projekt fra Coca-Cola (KO ) (CCC3.DE ), hvor de forsøgte at have en salgsautomat, der opkrævede mere baseret på den udendørs temperatur. Det siger sig selv, at projektet var en kæmpe fiasko, som førte til forbrugerreaktioner.
I dag er onlinemarkedet kraftcenteret, og algoritmisk prisfastsættelse har fundet nyt liv og nye muligheder i den digitale verden. Nutidens store onlineforhandlere dominerer markedet. De bruger alle en form for AI-drevet algoritmisk prisfastsættelse for at maksimere profitten. Som følge heraf er der stigende bekymring omkring algoritmisk pris-samarbejde.

AI ændrede alt

Brugen af kraftfulde computeralgoritmer har hjulpet prisstrategier med at forbedre sig markant, men intet har øget teknikkens kapaciteter mere end AI-integration. Kunstige intelligenssystemer såsom maskinlæringsalgoritmer er i stand til at overvåge enorme mængder data i realtid, lære af informationen og levere unikke svar baseret på den store mængde beregnet data.
Bemærkelsesværdigt har AI-integration forbedret algoritmisk prisfastsættelses kapaciteter på flere områder. For det første er det nu meget billigere at drive og integrere disse værktøjer. AI-systemer kræver ikke supercomputere for at køre. Derfor er de let tilgængelige for virksomheder via cloud-systemer.
Derudover kan disse systemer udnytte en enorm mængde data, herunder udbud og efterspørgsel, konkurrenters aktiviteter, leveringsplaner og endda logistiske forsinkelser på grund af vejrforhold. Alle disse data gør det muligt for AI at bestemme optimale priser i realtid.

Fordele ved algoritmisk prisfastsættelse

Fordelene ved algoritmisk prisfastsættelse er indlysende. For det første gør det det muligt for en virksomhed at fastsætte priser ved hjælp af forudindstillet kode i stedet for menneskelig indgriben. Som sådan er det ideelt til ensartethed og responstid. Derudover kan systemet konfigureres til at maksimere profit baseret på efterspørgsel og andre væsentlige faktorer, så virksomheder kan sætte priser hurtigt, hvilket ofte fører til udsving i løbet af dagen.

Ulemper ved algoritmisk prisfastsættelse

Der er mange grunde til, at algoritmisk prisfastsættelse ser ud til at kunne hjælpe med at fremme konkurrence og sænke priserne for forbrugerne, men disse faktorer betragtes af mange som blot et trick. I næsten alle tilfælde, hvor en algoritmisk prisfastsættelsesalgoritme introduceres, begynder priserne for forbrugerne at stige. I nogle tilfælde kan produkter fordobles og tredobles i løbet af dagen.

Algoritmer går amok

En anden bekymring vedrørende algoritmisk prisfastsættelse er dens inkonsekvens. Der har været mange tilfælde, hvor disse algoritmer ikke kunne beregne et usædvanligt datapunkt, hvilket resulterede i vanvittig prisudnyttelse. Et godt eksempel på dette var, da en lærebog på Amazon så sin pris stige til $24 millioner. Forhåbentlig var den en god læsning.

Drej præmiewhjulet

Måske er en af de største ulemper ved at bruge algoritmiske prisfastsættelsesmodeller, at de kan få forbrugeren til at føle sig fremmedgjort. Det er frustrerende, når priserne ofte svinger, og det kan føre til, at forbrugerne mister tilliden til virksomheden, der tilbyder de skiftende priser.

Ingen tilsyn

Ligesom det meste af AI-revolutionen er der et stort behov for juridisk tilsyn for at forhindre misbrug. Efterhånden som flere virksomheder integrerer disse værktøjer for at opnå højere profitmarginer, er der behov for forbrugerbeskyttelse, så man undgår en situation, hvor man betaler $100 for flaskevand under en nødsituation.

Er algoritmisk prisfastsættelse god for chauffører og passagerer, eller blot maksimering af virksomhedens profit?

Når du undersøger alle faktorer omkring algoritmisk prisfastsættelse, er der stadig mange bekymringer, der skal adresseres for at forhindre, at denne teknologi koster forbrugerne. Allerede har der været betydelige prisstigninger fra onlineforhandlere, der bruger lignende algoritmer. Dette misbrug vil fortsætte, da e-handelsmarkedet for nylig har overskredet $4T for første gang.

Det online marked er gået fra tusindvis af små konkurrenter til store onlineforhandlere, der dominerer området. Dette skift har også påvirket brugen og resultaterne af algoritmiske prisfastsættelsesmodeller. For at disse systemer skal opnå en sund balance mellem profit og forbrugerkrav, vil der være behov for en bevægelse mod et mere konkurrencedygtigt marked.

Uber er kongen af algoritmisk prisfastsættelse

Flyselskaber kan have introduceret algoritmisk prisfastsættelse, men Uber (UBR ) har løftet processen til et helt nyt niveau. Hver gang du bestiller en tur fra ride‑delingsgiganten, vil systemet automatisk se på en række faktorer, herunder tilgængelighed af ture, tid, efterspørgsel, store begivenheder og vejrforhold. Derfra vil systemet bestemme din turpris.

Denne strategi synes at give mening på papiret, men har ofte udløst kontrovers blandt virksomhedens +93 M brugere på grund af dens til tider hjerteløse metoder. For eksempel er der en tendens til, at Uber-priserne skyder i vejret under terrorangreb. Under knivstikkene på London Bridge steg Uber-priserne med 200 %. Den samme prisudnyttelse forekom under taxichaufførstrejken i 2017 og mange andre hændelser som masseskyderiet i Seattle i 2020.

I teorien gør Uber ingenting forkert, da den blot tilpasser sig den intense efterspørgsel under disse livstruende hændelser. Dog efterlader den kolde og metodiske tilgang i disse systemer medfølelse og menneskelighed uden for prisfastsættelses‑ligningen.

Uber

Uber er verdens største og mest succesfulde ride‑delingsplatform. Virksomheden var pioner inden for den nu populære decentraliserede ride‑delingsforretningsmodel og har givet anledning til mange kopikonkurrenter. Firmaet blev lanceret i 2009 som UberCab og blev senere omdøbt til Uber Technologies (UBER ) i 2010.

UBER Prisdiagram

Uber har udvidet sine ride‑delingsmuligheder til nu også at omfatte madlevering og logistikservices. Denne udvidelse har åbnet døren for nye indtægtsstrømme for firmaet, hvilket har genoplivet interessen for dets aktie. Uber er også begyndt at teste autonome taxaer. Disse førerløse køretøjer kan i fremtiden føre til større markedseksponering, højere effektivitet og ekstra profit for virksomheden.

Amazon

Amazon er en anden populær virksomhed, der integrerede algoritmisk prisfastsættelse for år tilbage. Den globale onlineforhandler brugte sine dybe datamængder til at prissætte produkter, hvilket har ført til milliarder i ekstra profit siden integrationen.

AMZN Prisdiagram

Dog var ikke alle tilfredse med algoritmens præstation, og Federal Trade Commission (FTC) har for nylig indledt en sag for at afgøre, om deres handlinger udgør pris‑samarbejde.

Root Insurance

Root Insurance er en virksomhed, der bruger algoritmisk prisfastsættelse på en måde, der har vist sig at fremme kundevækst og opbygge tillid. Dette forsikringsselskab afskaffer den normale pris‑matrix, som inkluderer faktorer som din kørehistorik, straffeattest, beskæftigelse og kreditværdighed.

Root‑forsikringens kunder bruger en app, der sporer deres kørsel. Appen sender derefter dataene til en pris‑algoritme, som giver hver person en personlig pris‑matrix. Ifølge virksomhedens ledelse har denne metode sparet firmaet millioner, da den har kunnet eliminere dårlige chauffører og dermed reducere antallet af ulykker, de skal dække.

Lovgivere holder øje med algoritmisk prisfastsættelse

Artiklen handler om algoritmisk prisfastsættelse, og efterhånden som flere forbrugere indgiver klager over prisudnyttelse og kartelvirksomhed, er lovgivere begyndt at lægge mærke til det. Allerede har lovgivere fremsat 440 % flere AI‑relaterede lovforslag i 2023 og 2024 sammenlignet med 2022. Disse lovforslag undersøger, hvordan algoritmisk prisfastsættelse bruges til at måle forbrugere og reducere konkurrencen, især på boligmarkedet, hvor disse systemer anvendes til at fastsætte huslejer, som for nylig er steget kraftigt.

Flere private civile antitrust‑klager blev indgivet i føderal domstol vedrørende lovligheden af disse systemer. I et tilfælde stiller forbrugerne spørgsmål ved brugen af disse systemer til at fastsætte hotelpriser, hvilket har medført, at konkurrencedygtige priser er forsvundet i store byer.

Fremtiden for algoritmisk prisfastsættelse

Fremtiden for algoritmisk prisfastsættelse vil afhænge af to hovedfaktorer: lovgivningsmæssige bekymringer og AI-integration. Efterhånden som AI bliver mere kraftfuld, vil dens evne til at korrelere urelaterede begivenheder og beregne komplekse mønstre kun blive bedre. Som følge heraf kan du se produktpriser stige øjeblikkeligt, når faktorer, der vil drive højere priser uger frem i tiden, indtræffer.

Derudover vil lovgivere komme under øget pres for at hjælpe med at dæmme op for virkningerne af disse algoritmer. Følgelig er der en god chance for, at nogle juridiske præcedenser vil blive fastlagt i de kommende måneder, hvilket bør hjælpe med at dæmme op for disse kraftfulde beregninger og deres indvirkning på forbrugerprismodeller.

Algoritmisk prisfastsættelse er her for at blive

Når du undersøger alle faktorer omkring algoritmisk prisfastsættelse, er det sikkert at sige, at praksissen ikke vil forsvinde snart. Disse algoritmer tjener virksomheder milliarder i profit, og de geninvesterer disse midler for at forbedre deres algoritmer. Desværre kan denne cyklus fortsætte, indtil de menneskelige faktorer i ligningen bliver fuldstændigt ignoreret. For nu er det tid til at overveje, hvordan disse protokoller påvirker markederne, og om de er gode eller dårlige for konkurrencen.

Lær om andre seje AI-udviklinger her.