क्या ऑनलाइन शॉपिंग एल्गोरिदम कीमतों को उच्च रखने के लिए टकरा रहे हैं?

क्या ऑनलाइन शॉपिंग एल्गोरिदम कीमतें ऊंची रखने के लिए टकरा रहे हैं?मूल्य निर्धारण एल्गोरिदम लगातार अन्य ऑनलाइन दुकानों को देखते हैं। कास्पर ग्रिनवल्ड्स / शटरस्टॉक

क्या आपने कभी सुबह ऑनलाइन उत्पाद खोजा है और शाम को फिर से देखने के लिए वापस चले गए हैं केवल यह जानने के लिए कि क्या कीमत बदल गई है? किस मामले में आप रिटेलर के मूल्य निर्धारण एल्गोरिथ्म के अधीन हो सकते हैं।

परंपरागत रूप से जब किसी उत्पाद की कीमत तय करते हैं, तो बाजार खरीदार के लिए इसके मूल्य पर विचार करते हैं और इसी तरह के उत्पादों की लागत कितनी होती है, और यह स्थापित करें कि क्या संभावित खरीदार कीमत में बदलाव के प्रति संवेदनशील हैं। लेकिन आज के तकनीकी रूप से संचालित बाजार में, चीजें बदल गई हैं। मूल्य निर्धारण एल्गोरिदम सबसे अधिक बार इन गतिविधियों का संचालन कर रहे हैं और डिजिटल वातावरण में उत्पादों की कीमत निर्धारित कर रहे हैं। क्या अधिक है, ये एल्गोरिदम प्रभावी रूप से उपभोक्ताओं के लिए खराब हो सकते हैं।

मूल रूप से, ऑनलाइन शॉपिंग को उपभोक्ताओं के लिए लाभ के रूप में सम्मानित किया गया क्योंकि इससे उन्हें आसानी से कीमतों की तुलना करने की अनुमति मिली। इस प्रतियोगिता में वृद्धि (खुदरा विक्रेताओं की बढ़ती संख्या के साथ) भी कीमतों को कम करने के लिए मजबूर करेगी। लेकिन क्या के रूप में जाना जाता है राजस्व प्रबंधन मूल्य निर्धारण प्रणाली लाभ को अधिकतम करने के लिए मांग की भविष्यवाणी करने और कीमतों को निर्धारित करने के लिए ऑनलाइन खुदरा विक्रेताओं को बाजार डेटा का उपयोग करने की अनुमति दी है।

ये प्रणालियां आतिथ्य और पर्यटन उद्योग के भीतर असाधारण रूप से लोकप्रिय रही हैं, खासकर क्योंकि होटल की निश्चित लागत, खराब होने वाली वस्तु-सूची (खाना बंद होने से पहले खाने की जरूरत है) और मांग के स्तर में उतार-चढ़ाव है। ज्यादातर मामलों में, राजस्व प्रबंधन प्रणाली होटलों को परिष्कृत एल्गोरिदम, पिछले प्रदर्शन डेटा और वर्तमान बाजार डेटा का उपयोग करके आदर्श कमरे की दरों को जल्दी और सटीक रूप से गणना करने की अनुमति देती है। कमरे की दरों को तब आसानी से हर जगह समायोजित किया जा सकता है वे विज्ञापित हैं.

इन राजस्व प्रबंधन प्रणालियों ने इस शब्द को आगे बढ़ाया है ”अद्भुत मूल्य"। यह ऑनलाइन प्रदाताओं को आपूर्ति और मांग में थोड़ी सी भी बदलाव के जवाब में माल या सेवाओं की कीमत में तुरंत बदलाव करने की क्षमता को संदर्भित करता है, चाहे वह एक पूर्ण गोदाम में एक अलोकप्रिय उत्पाद हो या देर रात की वृद्धि के दौरान उबर की सवारी। तदनुसार, आज के उपभोक्ता इस विचार के साथ अधिक सहज होते जा रहे हैं कि कीमतें न केवल बिक्री के समय पर, बल्कि एक ही दिन के दौरान कई बार उतार-चढ़ाव कर सकती हैं।

हालाँकि, नया एल्गोरिथम मूल्य निर्धारण कार्यक्रम कृत्रिम बुद्धि के विकास के कारण मूल राजस्व प्रबंधन प्रणालियों की तुलना में कहीं अधिक परिष्कृत हो रहे हैं। मानव ने अभी भी एकत्र आंकड़ों का विश्लेषण करके और कीमतों के बारे में अंतिम निर्णय करके राजस्व प्रबंधन प्रणालियों में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाई। लेकिन एल्गोरिथम मूल्य निर्धारण प्रणाली काफी हद तक खुद से काम करती है।

ठीक उसी तरह जैसे कि अमेजन इको जैसे इन-होम वॉयस असिस्टेंट उनके उपयोगकर्ताओं के बारे में जानें समय के साथ और उनके अनुसार काम करने के तरीके को बदलते हैं, एल्गोरिथम मूल्य निर्धारण कार्यक्रम बाजार के अनुभव के माध्यम से सीखते हैं।

एल्गोरिदम बाजार की आर्थिक गतिशीलता (कैसे उत्पादों की कीमत, सामान्य खपत पैटर्न, आपूर्ति का स्तर और मांग) के बारे में जानने के लिए ऑनलाइन दुकानों की गतिविधि का अध्ययन करते हैं। लेकिन वे अनजाने में भी बात कर सकते हैं कि अन्य मूल्य निर्धारण कार्यक्रमों के लिए लगातार "बात" अन्य विक्रेताओं के मूल्य बिंदुओं को देखकर सीखें कि इसमें क्या काम करता है बाजार

इन एल्गोरिदम को इस तरह से अन्य एल्गोरिदम की निगरानी करने के लिए आवश्यक रूप से प्रोग्राम नहीं किया गया है। लेकिन वे सीखते हैं कि लाभ को अधिकतम करने के अपने लक्ष्य तक पहुंचने के लिए यह सबसे अच्छी बात है। यह एक में परिणाम है अनायास मिलीभगत मूल्य निर्धारण, जहां कीमतें एक-दूसरे के बहुत करीब सीमा के भीतर निर्धारित की जाती हैं। यदि कोई फर्म कीमतें बढ़ाती है, तो प्रतिस्पर्धी प्रणालियां तुरंत अपनी प्रतिक्रिया देकर, एक गैर-प्रतिस्पर्धी बाजार बना सकती हैं।

प्रतियोगियों की कीमतों की निगरानी करना और कीमतों में बदलाव पर प्रतिक्रिया करना व्यवसायों के लिए सामान्य और कानूनी गतिविधि है। लेकिन एल्गोरिथम मूल्य निर्धारण प्रणाली चीजों को एक कदम आगे ले जा सकती है, जहां वे अन्यथा कीमत में ऊपर होंगे प्रतिस्पर्धी बाजार क्योंकि वे सभी मुनाफे को अधिकतम करने के लिए उसी तरह से काम कर रहे हैं।

यह कंपनियों के दृष्टिकोण से अच्छा हो सकता है, लेकिन उपभोक्ताओं के लिए एक समस्या है, जिन्हें हर जगह समान भुगतान करना पड़ता है, भले ही कीमतें कम हो सकती हैं। गैर-प्रतिस्पर्धी बाजारों में भी कम नवाचार होता है, कम उत्पादकता और अंततः कम आर्थिक विकास।

हम क्या कर सकते है?

यह एक पेचीदा सवाल है। यदि प्रोग्रामर्स ने (अनजाने में) इस मिलीभगत को रोकने में विफल रहे, तो क्या होना चाहिए? ज्यादातर देशों में, टैसीट मिलीभगत (जहां कंपनियां सीधे एक-दूसरे से संवाद नहीं करती हैं) को वर्तमान में अवैध गतिविधि के रूप में नहीं देखा जाता है।

हालांकि, कंपनियों और उनके डेवलपर्स को अभी भी जिम्मेदार ठहराया जा सकता है क्योंकि इन एल्गोरिदम को मनुष्यों द्वारा क्रमादेशित किया गया है और प्रतियोगी एल्गोरिदम के साथ जानकारी को कैसे संवाद और विनिमय करना है, यह सीखने की क्षमता है। यूरोपीय आयोग चेतावनी दी है कि ई-कॉमर्स में मूल्य निर्धारण एल्गोरिदम के व्यापक उपयोग के परिणामस्वरूप पूरे बाजार में कृत्रिम रूप से उच्च कीमतें हो सकती हैं, और सॉफ्टवेयर को इस तरह से बनाया जाना चाहिए जो ऐसा नहीं करता है इसे टकराने की अनुमति दें.

लेकिन जब तक एल्गोरिदम को सबसे बड़ा लाभ पहुंचाने के लिए प्रोग्राम किया जाता है, और यह सीख सकता है कि यह स्वतंत्र रूप से कैसे किया जाता है, प्रोग्रामर के लिए इस मिलीभगत को दूर करना संभव नहीं हो सकता है। यहां तक ​​कि कुछ प्रतिबंधों के साथ, एल्गोरिदम अच्छी तरह से उन्हें दूर करने के तरीके सीख सकते हैं क्योंकि वे अपने उद्देश्य को पूरा करने के लिए नए तरीकों की तलाश करते हैं।

सचेत मूल्य निगरानी या बाजार पारदर्शिता को रोकने के लिए बाजार के माहौल को नियंत्रित करने का प्रयास भी निस्संदेह अधिक प्रश्नों का परिणाम होगा और नई समस्याएं पैदा करेगा। इसे ध्यान में रखते हुए, नए नियमों में लाने से पहले हमें इस तरह की मशीन सीखने और इसकी क्षमताओं को बेहतर ढंग से समझने की जरूरत है।वार्तालाप

के बारे में लेखक

ग्रीम मैकलीन, विपणन में व्याख्याता, स्ट्रेथक्लाइड विश्वविद्यालय

इस लेख से पुन: प्रकाशित किया गया है वार्तालाप क्रिएटिव कॉमन्स लाइसेंस के तहत। को पढ़िए मूल लेख.

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