एल्गोरिदमिक मूल्य निर्धारण – यह क्या है, और कौन सी कंपनियां इसका उपयोग करती हैं?

एल्गोरिदमिक मूल्य निर्धारण आज की एक व्यावसायिक पद्धति है, जिससे अधिकांश उपभोक्ता अनजान हैं। लेकिन उन्नत एल्गोरिदम से उत्पादों की आदर्श कीमत तय करना पहले से कहीं अधिक लोकप्रिय है। यह क्या है और आपके दैनिक जीवन को कैसे प्रभावित करता है? क्या इससे उपभोक्ताओं को लाभ होता है या कीमतें बढ़ती हैं? मुख्य बातें इस प्रकार हैं।

परम्परागत मूल्य निर्धारण विधियाँ

सदियों तक विक्रेता स्थानीय माँग और आपूर्ति जैसे कारकों के आधार पर कीमतें तय करते थे। इस मैनुअल प्रक्रिया में विश्लेषक और प्रबंधक परिस्थितियों पर चर्चा करते थे। बाद में यही काम स्वचालित मूल्य निर्धारण एल्गोरिदम और एक्सेल शीट से होने लगा।

आज अनेक उद्योग मूल्य निर्धारण एल्गोरिदम इस्तेमाल करते हैं। ये विभिन्न कारकों के आधार पर तुरंत कीमत तय करने देते हैं। ई-कॉमर्स, मनोरंजन, विज्ञापन, बीमा, खेल, यात्रा और सार्वजनिक उपयोगिता सेवाओं सहित कई बाज़ारों में इनका उपयोग होता है।

एल्गोरिदमिक मूल्य निर्धारण कैसे काम करता है?

एल्गोरिदमिक मूल्य निर्धारण कई कारकों का डेटा जोड़कर पहले से निर्धारित लक्ष्य, जैसे लाभ मार्जिन बढ़ाना, प्राप्त करता है। बाज़ार की स्थिति के संभाव्यता और सांख्यिकीय आँकड़े अक्सर गणना में शामिल होते हैं। एल्गोरिदम माँग-आपूर्ति, प्रतिस्पर्धियों की कीमत, भंडार, छुट्टियों और मौसम पर भी नज़र रखते हैं।

बनने के बाद इन्हें चलाना आसान है और दिन में नियमित अंतराल पर इस्तेमाल किया जा सकता है। उदाहरण के लिए Amazon (AMZN ) अनेक कारकों के अनुसार उत्पादों की कीमत लगातार बदलता है। सिद्धांततः इससे अधिक प्रतिस्पर्धी कीमतें मिलनी चाहिए, लेकिन बाज़ार दूसरी दिशा में जाता दिखता है।

एल्गोरिदमिक मूल्य निर्धारण का इतिहास

एल्गोरिदमिक मूल्य निर्धारण 1980 के दशक से मौजूद है। American Airlines (AAL ) ने सीटों की माँग-आपूर्ति के आधार पर किराया तय करने के लिए इसे शुरू किया। यदि आपने उड़ान भरी है तो इस प्रणाली का सामना किया होगा। विमानन उद्योग की पहल ने इसे अन्य बाज़ारों तक पहुँचाने में मदद की।

स्रोत – एल्गोरिदमिक मूल्य निर्धारण एयरलाइन्स

अनेक कंपनियों ने पहले भी इससे प्रयोग किए, लेकिन तब की तकनीक आज जैसी नहीं थी। तरीके उपभोक्ताओं को अपरिष्कृत लग सकते थे और वे अनुचित रूप से अतिरिक्त शुल्क वसूले जाने का अनुभव करते थे। Coca-Cola (KO ) (CCC3.DE ) का असफल प्रयोग इसका उदाहरण है: कंपनी ने ऐसी वेंडिंग मशीन बनाने की कोशिश की जो बाहर का तापमान बढ़ने पर अधिक शुल्क लेती। परियोजना बुरी तरह विफल हुई और उपभोक्ताओं का विरोध झेलना पड़ा।

आज ऑनलाइन बाज़ार प्रमुख है और डिजिटल दुनिया ने इस पद्धति को नई क्षमताएँ दी हैं। बड़े ऑनलाइन विक्रेता बाज़ार पर हावी हैं और सभी किसी-न-किसी प्रकार की एआई-आधारित मूल्य प्रणाली से लाभ बढ़ाते हैं। इसलिए एल्गोरिदम द्वारा कीमतों में मिलीभगत की चिंता बढ़ रही है।

एआई ने सब कुछ बदल दिया

शक्तिशाली कंप्यूटर एल्गोरिदम ने मूल्य रणनीतियाँ बेहतर कीं, लेकिन एआई के समावेश ने सबसे बड़ा बदलाव लाया। मशीन लर्निंग जैसी प्रणालियाँ विशाल डेटा को वास्तविक समय में देख सकती हैं, उससे सीख सकती हैं और गणना की गई जानकारी के आधार पर अलग-अलग प्रतिक्रियाएँ दे सकती हैं।

एआई ने कई पहलुओं में मूल्य निर्धारण की क्षमता बढ़ाई है। इन उपकरणों को चलाना और जोड़ना अब काफी सस्ता है। एआई प्रणालियों के लिए सुपरकंप्यूटर आवश्यक नहीं हैं, इसलिए क्लाउड सेवाओं के माध्यम से वे आसानी से उपलब्ध हैं।

इसके अतिरिक्त ये माँग-आपूर्ति, प्रतिस्पर्धियों की गतिविधि, डिलीवरी कार्यक्रम और मौसम के कारण परिवहन में देरी सहित विशाल डेटा इस्तेमाल कर सकती हैं। इससे एआई वास्तविक समय में सर्वोत्तम कीमत तय कर सकता है।

एल्गोरिदमिक मूल्य निर्धारण के लाभ

लाभ स्पष्ट हैं। कंपनी मानवीय हस्तक्षेप के बजाय पहले से तय प्रोग्राम से कीमत लगा सकती है, जिससे एकरूपता और प्रतिक्रिया की गति बढ़ती है। माँग और अन्य आवश्यक कारकों के अनुसार लाभ अधिकतम करने के लिए प्रणाली सेट की जा सकती है। कीमतें जल्दी बदलती हैं और अक्सर दिन में कई बार उतार-चढ़ाव होता है।

एल्गोरिदमिक मूल्य निर्धारण की कमियाँ

यह पद्धति प्रतिस्पर्धा बढ़ाने और कीमत घटाने वाली लगती है, लेकिन अनेक लोग इन तर्कों को छल मानते हैं। लगभग हर मामले में इसे लागू करने के बाद उपभोक्ता कीमतें बढ़ती दिखती हैं। कुछ उत्पादों की कीमत दिन में दोगुनी या तिगुनी हो सकती है।

प्रतिस्पर्धियों की कीमतों की जाँच से कई विश्लेषक निष्कर्ष निकालते हैं कि इससे कीमतों में मिलीभगत होती है। एआई प्रतिस्पर्धी कीमत देखकर अपनी कीमत तय करे तो उपभोक्ता की लागत घटनी चाहिए। लेकिन जब सभी समान एल्गोरिदम इस्तेमाल करें, प्रणाली बाज़ार का संतुलन खोजते हुए कीमतों में मिलीभगत जैसी स्थिति पैदा कर सकती है।

एल्गोरिदम अनियंत्रित हो जाते हैं

असंगत परिणाम दूसरी चिंता हैं। कई बार एल्गोरिदम असामान्य डेटा नहीं समझ पाए और कीमत बेतहाशा बढ़ गई। उदाहरण के लिए Amazon पर एक पाठ्यपुस्तक की कीमत 2.4 करोड़ डॉलर पहुँच गई। उम्मीद है कम-से-कम किताब अच्छी रही होगी।

कीमत का पहिया घुमाइए

बड़ी कमी यह हो सकती है कि उपभोक्ता स्वयं को अलग-थलग महसूस करें। बार-बार कीमत बदलना निराशाजनक है और ऐसा करने वाली कंपनी पर उनका भरोसा कम हो सकता है।

निगरानी की कमी

एआई क्रांति के अन्य क्षेत्रों की तरह यहाँ भी दुरुपयोग रोकने के लिए कानूनी निगरानी की माँग है। लाभ बढ़ाने के लिए अधिक कंपनियाँ ये उपकरण अपनाएँ तो उपभोक्ता सुरक्षा आवश्यक है, ताकि आपातकाल में पानी की बोतल के लिए 100 डॉलर न देने पड़ें।

क्या एल्गोरिदमिक मूल्य निर्धारण ड्राइवरों और यात्रियों के लिए अच्छा है, या केवल कंपनी के मुनाफे को अधिकतम कर रहा है?

इस तकनीक से उपभोक्ताओं को नुकसान न हो, इसके लिए कई चिंताओं का समाधान बाकी है। समान एल्गोरिदम वाले ऑनलाइन विक्रेता पहले ही कीमतें काफी बढ़ा चुके हैं। हाल में ई-कॉमर्स बाज़ार पहली बार 4 लाख करोड़ डॉलर के पार गया, इसलिए दुरुपयोग जारी रह सकता है।

ऑनलाइन बाज़ार में हजारों छोटे प्रतिस्पर्धियों की जगह अब बड़े विक्रेता हावी हैं। इससे मूल्य मॉडलों के उपयोग और परिणाम भी बदले हैं। लाभ और उपभोक्ता आवश्यकताओं का स्वस्थ संतुलन पाने के लिए अधिक प्रतिस्पर्धी बाज़ार चाहिए।

उबर एल्गोरिदमिक मूल्य निर्धारण का राजा है

विमानन कंपनियों ने इसकी शुरुआत की, लेकिन Uber (UBR ) ने इसे नए स्तर पर पहुँचा दिया। हर बार यात्रा माँगने पर प्रणाली उपलब्ध वाहन, समय, माँग, बड़े आयोजनों और मौसम जैसे कारक देखती है और किराया तय करती है।

यह रणनीति कागज़ पर उचित लगती है, लेकिन कभी-कभी संवेदनहीन तरीके कंपनी के 9.3 करोड़ से अधिक उपयोगकर्ताओं में विवाद पैदा करते हैं। आतंकवादी हमलों के दौरान किराया बढ़ने की प्रवृत्ति इसका उदाहरण है। लंदन ब्रिज पर चाकू से हमले के समय Uber का किराया 200% बढ़ा। 2017 की टैक्सी चालक हड़ताल और 2020 की सिएटल सामूहिक गोलीबारी जैसे अन्य मामलों में भी ऐसी मूल्य वृद्धि हुई।

सिद्धांततः Uber केवल जानलेवा घटनाओं के दौरान तेज़ माँग के अनुसार समायोजन करता है। लेकिन प्रणालियों का ठंडा और यांत्रिक दृष्टिकोण कीमत के समीकरण से करुणा और मानवता बाहर रखता है।

Uber

Uber दुनिया का सबसे बड़ा और सफल साझा यात्रा मंच है। इसने आज लोकप्रिय विकेंद्रीकृत यात्रा मॉडल की शुरुआत की और कई नकल करने वाले प्रतिस्पर्धी पैदा हुए। कंपनी 2009 में UberCab के रूप में शुरू हुई और 2010 में Uber Technologies (UBER ) नाम रखा गया।

UBER मूल्य चार्ट

Uber ने भोजन डिलीवरी और लॉजिस्टिक्स तक विस्तार किया है। इससे नई आय के रास्ते खुले और शेयर में रुचि बढ़ी। कंपनी स्वचालित टैक्सियाँ भी परख रही है। बिना चालक के वाहन भविष्य में बाज़ार पहुँच, दक्षता और लाभ बढ़ा सकते हैं।

Amazon

Amazon ने भी वर्षों पहले एल्गोरिदमिक मूल्य निर्धारण अपनाया। वैश्विक ऑनलाइन विक्रेता ने विशाल डेटा से कीमतें तय करके अरबों डॉलर का अतिरिक्त लाभ कमाया।

AMZN मूल्य चार्ट

हालांकि सभी एल्गोरिदम के परिणामों से खुश नहीं थे। फ़ेडरल ट्रेड कमीशन (FTC) ने हाल ही में यह जाँचने की कार्यवाही शुरू की कि क्या कंपनी के कदम कीमतों में मिलीभगत हैं।

Root Insurance

Root Insurance इस पद्धति का ऐसा उपयोग करता है जिससे ग्राहक बढ़े और भरोसा बना। यह बीमा कंपनी सामान्य मूल्य गणना को हटाती है, जिसमें ड्राइविंग इतिहास, आपराधिक रिकॉर्ड, रोजगार और क्रेडिट स्कोर शामिल होते हैं।

ग्राहक अपनी ड्राइविंग ट्रैक करने वाला ऐप इस्तेमाल करते हैं। ऐप डेटा एल्गोरिदम को देता है, जो व्यक्तिगत कीमत बनाता है। कंपनी के अधिकारियों के अनुसार इससे खराब चालकों को बाहर करके दुर्घटना दावों की संख्या घटी और लाखों डॉलर बचे।

विधायकों द्वारा एल्गोरिदमिक मूल्य निर्धारण की निगरानी

अब इस पद्धति की जानकारी फैल रही है। अत्यधिक कीमत और मिलीभगत की शिकायतें बढ़ने पर विधायकों ने ध्यान दिया। 2022 के मुकाबले 2023 और 2024 में एआई-संबंधी विधेयक 440% बढ़े। इनमें देखा जाता है कि एल्गोरिदम उपभोक्ताओं से अधिक वसूली और प्रतिस्पर्धा घटाने के लिए कैसे इस्तेमाल होते हैं, खासकर आवास में जहाँ इनसे तय किराए हाल में बहुत बढ़े हैं।

इन प्रणालियों की वैधता पर संघीय अदालतों में कई निजी नागरिक प्रतिस्पर्धा-विरोधी शिकायतें दाखिल हुईं। एक मामले में उपभोक्ता होटल दरें तय करने में इनके इस्तेमाल पर सवाल उठाते हैं, क्योंकि प्रमुख शहरों में प्रतिस्पर्धी कीमतें गायब हो गई हैं।

एल्गोरिदमिक मूल्य निर्धारण का भविष्य

भविष्य दो प्रमुख कारकों पर निर्भर करेगा: कानूनी चिंताएँ और एआई का समावेश। अधिक शक्तिशाली एआई असंबंधित घटनाएँ जोड़ने और जटिल पैटर्न गणना करने में बेहतर होगा। इसलिए आज कोई ऐसा कारक सामने आने पर उत्पाद का मूल्य तुरंत बढ़ सकता है जो कई सप्ताह बाद कीमत बढ़ाने वाला हो।

विधायकों पर भी प्रभाव सीमित करने का दबाव बढ़ेगा। अगले महीनों में कुछ कानूनी मिसालें बन सकती हैं, जिससे इन शक्तिशाली गणनाओं और उपभोक्ता कीमतों पर उनके प्रभाव को नियंत्रित करने में मदद मिलेगी।

एल्गोरिदमिक मूल्य निर्धारण यहाँ रहने वाला है

यह पद्धति जल्द समाप्त नहीं होने वाली। एल्गोरिदम कंपनियों को अरबों का लाभ देते हैं, जिसे वे इन्हें बेहतर बनाने में लगाती हैं। दुर्भाग्य से यह चक्र तब तक चल सकता है जब तक मानवीय कारक पूरी तरह नज़रअंदाज़ न हो जाएँ। फिलहाल देखना होगा कि ये प्रणालियाँ बाज़ार को कैसे प्रभावित करती हैं और प्रतिस्पर्धा के लिए अच्छी हैं या बुरी।

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