Алгоритмично ценообразуване

Алгоритмите при ценообразуването – The killer apps

Динамичното ценообразуване днес се оказа най-гъвкаво и най-широко използвано от авиокомпаниите, хотелиерите и ресторантьорите за оптимизиране на печалбата. Комбиниране на динамичното ценообразуване със специално конструирани алгоритми позволява намаляване на разходите и оптимизиране на цените за всеки клиент във всеки един момент на база събраната за него информация. Това наричаме dynamic pricing algorithms или алгоритми за динамично ценообразуване. Използва се от все повече компании като Amazon, Walmart, Google, Facebook, Airbnb, Best Buy и др. Amazon променя цените си милиони пъти дневно, докато последните две променят цените си десетки хиляди пъти дневно в търсене на възможно най-висока печалба. Тъй като големите търговци се конкурират предимно ценово, се налага формиране на екосистема от фирми, предлагащи услуги, свързани с ценовото разузнаване на конкуренцията. Следят се стотици брандове в десетки страни като се улавят всички промени в цените. Екосистемата, по отношение на оптимизиране на цените и формирането им, включва и компаниите, които изработват алгоритмите, оптимизиращи цените. Това доведе до изостряне на конкуренцията и дори до фалит на фирми.

Алгоритмичното ценообразуване – бъдещето на цените

Не е ясно колко са иновативните фирми, използващи алгоритмичното ценообразуване, тъй като това е търговска тайна. Нека разгледаме алгоритмичното ценообразуване на Amazon като най-явен пример. Компанията се стреми да предложи на клиентите си възможно най-ниските цени, но дали това е съвсем така? Същевременно следи отблизо цените на конкурентите си и се стреми да предлага постоянно по-ниски такива. Честотата на промяна на цените е впечатляваща – 2,5 млн. пъти дневно. Само през последните 12 месеца Amazon увеличи десет пъти броя на дневните корекции на цените си. Компанията не променя цените само на продуктите, които продава, но и на предлаганите услуги. На пръв поглед алгоритмичното ценообразуване може да направи всеки търговец далеч по-конкурентен, но този вид формиране на цените представя и нови предизвикателства. В резултат на това получените цени са непредвидими и често финансовите резултати на фирмите са лоши. Например две конкуриращи се компании в Amazon, поради неточен алгоритъм, увеличиха цената на използван учебник до 23 млн. долара. Друго предизвикателство е в случаите, когато алгоритмите се използват за уеднаквяване цените с тези на конкурентите. Това всъщност нанася вреди върху конкуренцията и потребителите. Американското правосъдно министерство преследваше няколко търговеца в Amazon, които използваха алгоритми за уеднаквяване на цените си. Знанието за алгоритмичното ценообразуване е много малко към момента, тъй като много рядко компаниите разкриват използваните практики. Още по-малко разкриват с какви настройки се използва то. Например Uber беше критикувана за твърде забавената си реакция за изключване на пиковото си ценообразуване след терористичните атаки в Лондон. Потребителите на компанията се оплакаха, че били таксувани с много по-високи цени веднага след терористичните атаки. Стандартната цена от 7 паунда веднага след атаките се вдигна на 40 паунда за едно и също пътуване. Това стана в резултат на ценовия алгоритъм на компанията, в който е заложено рязко повишение на цените при конкретни събития.

Защо иновативните фирми използват алгоритмичното ценообразуване?

В някои случаи алгоритмичното ценообразуване има централна роля за съществуването на конкретен пазар. Например пазарът на on-line рекламите трудно би могъл да съществува без автоматизирано ценообразуване. Това е от значение за потребителите, тъй като по този начин голяма група услуги стават безплатни.

Алгоритмичното ценообразуване се използва на специфични пазари, където:

  • разходите за обслужване на всеки отделен клиент са различни;
  • налични са високи флуктоации на търсенето;
  • хората, заети с ценообразуването във фирмата, трябва да формират цени на голяма група продукти, тук алгоритмичното ценообразуване се явява прекрасна алтернатива, спестяваща разходи.

Мотивите за използването на алгоритмично ценообразуване в тези случи са ясни, но този метод на ценообразуване влияе върху конкуренцията и потребителите. Имаме достатъчно „за“ и „против“ алгоритмичното ценообразуване, тъй като то създава предпоставки за възникване на проблеми, но има и своите положителни страни. На първо място алгоритмичното ценообразуване позволява индивидуални цени за всеки клиент, отчитайки предварително заложени параметри. Алгоритмите могат да отговорят на флуктоациите на търсенето и предлагането по най-адекватен начин. При намалено търсене цената поема път надолу и обратното. Това има позитиви и за двете страни. Разходите по формиране и оптимизиране на цените също рязко спадат, улеснява се и влизането на нови конкуренти на пазара.

Алгоритмичното ценообразуване засилва конкуренцията

Алгоритмичното ценообразуване интензифицира конкуренцията, тъй като времето за отговор на променената среда значително се съкращава. От друга страна алгоритмите позволяват негласно договаряне и поддържане на фиксирани цени между конкурентите. Наблюдението на цените също се улеснява от алгоритмите, на теория това може да способства за договаряне на ценови равнища. По този начин алгоритмичното ценообразуване представя и нови предизвикателства пред регулаторните органи. Дефиницията за нелоялна конкуренция е наложително да претърпи промени. Изключително трудно ще бъде доказването на координирана реакция на алгоритмите с цел установяване на фиксирани цени. В този смисъл за доказване на злоупотреби регулаторните органи трябва да имат инструменти, с които да открият нарушенията. Това все още не е ясно как би се реализирало.

Къде най- често се използва алгоритмичното ценообразуване?

Алгоритмичното ценообразуване най-често се използва в:

  • on-line продажбите на дребно – тук евристичните методи са най-използваните и най-вече тези, които формират цени спрямо конкурентните;
  • банкови и застрахователни услуги – тук алгоритмичното ценообразуване се използва най-вече за оценка на риска на база анализ на статистическа информация. Алгоритмите са конструирани така, че да улавят най-рисковите групи;
  • авиокомпаниите и хотелиерските услуги – тук задачата е най-трудна. Трябва конкретният алгоритъм да може да максимизира приходите, тъй като тези компании имат много повече постоянни разходи;

Някои от най-големите компании използват изкуствен интелект, който взима решения на база предишен опит. На практика вече има изобилие от инструменти, предлагащи персонално решение за всяка фирма. Такива са инструментите на Feedvisor, PROS, Incompetitor и др. Всеки от инструментите на тези компании предлага интеграция с бизнес софтуера на всяка компания, но във всички ситуации става дума за изкуствен интелект, предлагащ решения за оптимизиране на цените. Не всички алгоритми са ограничени до използването им само в on-line продажбите. Някои от най-големите off-line търговци на дребно дори са поставили електронни етикети с цените, за да могат да ги променят в реално време. Едни от големите търговци на дребно в САЩ – Kohl, организират разпродажби, които траят часове, а не дни. Дори цените на някои платени пътища в САЩ се променят на всеки 5 минути, за да поддържат скоростта на трафика над 50 мили/час.

Ползи от използването на алгоритмично ценообразуване

Според скорошно изследване на Chen[1] търговците в електронните платформи, каквито са Amazon, Ebay и други, използващи алгоритмичното ценообразуване, са два пъти по-активни при продажбите си в сравнение с използващите конвенционално ценообразуване. Тези търговци са фокусирани върху по-малка група от продукти и имат повече позитивни отзиви от клиентите. Тук алгоритмичното ценообразуване е свързано и с повече позитивни отзиви от клиентите, което пък е предпоставка за по-високо класиране на търговците. Според изследването търговците, използващи алгоритмично ценообразуване, значително изпреварват останалите. Кликването върху „Buy Box“ за конкретен продукт е своеобразна победа за всеки търговец. Buy Box съдържа основната ценова информация на видно място и това всъщност при повечето продажби е базовата цена, при която са направени повечето продажби. При търговията в Amazon това е важно, защото често Buy Box не съдържа най-ниската цена. On-line компаниите по-скоро биха използвали алгоритмичното ценообразуване, защото то намалява разходите и повишава приходите и от там- печалбата. Трябва да отбележим, че причините за по-висока печалба или настройките на алгоритъма могат да зависят от фирма до фирма или от пазар до пазар. От гледна точка на клиентите по-ниските разходи за търгуване означават и по-ниски цени. Платформи като Airbnb и Uber, които срещат търсенето и предлагането, също използват алгоритми при формирането на цените си. Тук алгоритмичното ценообразуване работи заедно с алгоритъм за намиране на перфектните двойки търговски партньори. Цените биха
били съвсем различни при отсъствието на алгоритмичното ценообразуване.

При всяка индустрия ползите от използването на алгоритмичното ценообразуване са различни

  • застрахователите получават компенсация за риска;
  • търговците в Amazon – намират най-подходящата цена за аудиторията;
  • авиокомпаниите – успяват да управляват по-ефективно капацитета си;
  • Uber – управление на капацитета в краткосрочен план;
  • Airbnb – ценообразуване на широка продуктова гама;
  • платформите за разпространение на реклама – насърчават най-добрите ценови предложения за конкретни реклами и страници в интернет.

 Примери

При застрахователните компании алгоритмичното ценообразуване помага компанията да получи справедливо обезщетение за поетия риск. Това става при използването на ценообразуване, базирано на риска, който съдържателя на полицата носи. На практика това означава, че всеки ще трябва да заплати различна премия в зависимост от характеристиките на собствения риск. Използването на алгоритмично ценообразуване за формиране на цени на база характеристиките на риска може да се разминава с ценовото ниво, на което клиентите биха се решили на покупка. Клиенти с висок рисков профил едва ли биха предприели покупка на полица заради високата цена. В тези случаи за нови клиенти се предлагат по-ниски цени и в последствие цените се вдигат с всяка следваща покупка. Някои застрахователи използват сложен алгоритъм за установяване на цените вместо отстъпка само за първата година. Такива компании събират допълнителна персонална информация, която също може да им послужи за определяне на желанието за покупка. На практика във Великобритания преминаването от един застраховател при друг е натоварено с около 40% за година на застрахования. В България тези разходи просто не съществуват, тъй като клиентите са улеснени от приложения, сравняващи предложенията на различни застрахователни компании.

При пазарите на Amazon наблюдаване динамика на средата, множество конкуренти, светкавични ценови промени. В тази среда наблюдаването цените на конкурентите може да бъда бавен и скъп процес ако не беше автоматизирано. Използващите алгоритмично ценообразуване са 2-3% от търговците и около 40% от тях променят цените на продуктите си над 20 пъти през жизнения им цикъл. Такъв вид алгоритми използват най-вече евристични подходи за формирането на цените. След като всеки търговец е формирал цените си, Amazon използва Buy Box алгоритъмът, за да подреди търговците според най-добрата им оферта. На индивидуално ниво продавачите имат стимул да намалят цените си, за да попаднат в Buy Box. Най-ниската цена не е единствен критерий за попадането в Buy Box на Amazon. Компанията използва и такива като позитивни отзиви, брой на преглежданията и идентичността на търговеца, дали е Amazon или не.

Авиокомпаниите в краткосрочен период имат ниски маргинални разходи и високи фиксирани разходи. Те оперират на един от най-конкурентните пазари, а конкуренцията по някои линии е повече от интензивна. Освен това „стоките“, които предлагат са нетрайни, защото след излитането на самолета от празните места не биха могли да генерират никакви приходи. Предизвикателството пред авиокомпаниите е голямо, тъй като те трябва да продават ограничените места в самолета на възможно най-висока цена. Когато добавим и постоянната флуктоация на търсенето, задачата се усложнява още. Ако цените на билетите са твърде високи, то може да няма продажби, но ако цените на билетите са твърде ниски, може да се пропуснат ползи. За да се справят с този проблем, авиокомпаниите започват продажбата на билети далеч преди самия полет и чрез алгоритмично ценообразуване оптимизират цените си за всеки полет, така че да формират максимум печалба. Авиокомпаниите формират няколко ценови класа или както са известни в този вид бизнес „buckets“. За всеки ценови клас има точно предварително определен брой места във всеки полет. След изчерпването на даден ценови клас той се затваря и започва запълването на следващия. Компаниите, предлагащи коли под наем, и хотелиерите използват сходен алгоритъм, за да продават фиксираните си наличности, но техните подходи са по-малко съвършени от тези на авиокомпаниите.

Как Uber оптимизира в краткосрочен план

 Спецификата при Uber е оптимизацията в краткосрочен план, тъй като времетраенето на превозите на компанията е малко. Uber използва приложение, за да улесни потребителите си да намерят най-подходящата кола. Веднъж след намирането и резервирането на конкретен автомобил се изпълнява контракт. Така всеки клиент може да проследи движението на автомобила. След приключването на пътуването се извършва плащане, шофьор и клиент си дават взаимни оценки. Тази двустранна рейтингова система означава, че и двете страни в контракта могат да откажат един на друг. Цените са формирани от алгоритъм на Uber, който не може да бъде повлиян от водача. Окончателната цена се формира на база изминато разстояние и време на пътуването. Дотук няма нищо различно с такситата, които всеки ден срещаме по улиците. В случай на недостатъчен брой автомобили, Uber използва функция, наречена „surge pricing“, която означава, че цената се коригира с конкретен множител, математически свързан протичащото събитие. По този начин Uber се стреми да балансира търсене и предлагане в краткосрочен период. При повишаване на цените повече ценово-чувствителни клиенти преустановяват поръчките си. По-високите цени за конкретната локация същевременно пък привличат повече шофьори. При Uber базовата цена играе ролята на долна граница на цената. Все пак точната ценова структура на Uber зависи и от националната регулаторна рамка. Uber получава процент от заплатената от клиентите сума като комисионна за услугата си като целта тук е да максимизира приходите си. При активиране на функцията surge pricing клиентите са наясно колко ще заплатят. За шофьорите алгоритмичното ценообразуване означава, че някои пътувания са по-печеливши от други.

Според Uber при наличието на специфични условия- лошо време, час пик или специални събития, много запитвания в системата за транспорт предполагат повишаване на цените. По този начин в „горещата зона“ се придвижват повече шофьори, готови да отговорят на запитванията. В случай на surge pricing клиентите трябва да изберат дали да чакат или да платят повече. Когато повече клиенти избират да чакат вместо да платят повече, цените тръгват бавно надолу, докато се стигне отново равновесие.

 

Airbnb и ценообразуването на широка гама от продукти

Airbnb е организирала пазар, който свързва пътуващи хора, предлагащи настаняване. Условието е домакините да предложат свободни помещения като посочват пълна информация за тях, наем и свободни дати. Домакините имат пълен контрол върху резервациите като могат и имат правото да откажат на конкретни клиенти. Домакините могат сами да избират на какви цени да предоставят наличните помещения, но Airbnb използва изкуствен интелект, който препоръчва цените. Препоръките са изготвени съобразно опциите, които предлага съответното място.

Такива могат да бъдат местоположение, годишна заетост, време от годината, цените на конкурентите и заетост на конкретното място. Airbnb се води от три принципа при оптимизация на цените с алгоритмите: да максимизира броя на транзакциите, да осигури оптимални цени и да осигури максимален брой ползватели на платформата си. Компанията таксува едновременно домакините и гостите. Домакините плащат 3% от общата сума на резервацията и получават парите си до 24 часа след настаняване. Тук е важно да споменем, че таксуването на клиентите е нелинейно – за различни цени на наема ставката е различна. За да максимизира броя на транзакциите, компанията се стреми да запази минимални разходите за администриране. Ценовата стратегия на Airbnb цели да максимизира стойността на резервациите като дава гаранции, че цените им са оптимални за двете страни.