Продолжение перевода статьи из журнала The Atlantic.
Десятилетиями учёные-экономисты и корпорации были друг другу безразличны. (Большинство экономических моделей вообще едва ли признавало существование корпораций.)
Это стало меняться в 2001 году, когда экономист из Беркли Хэл Вариан, получивший признание за книгу 1999 года «Правила информации», встретился с Эриком Шмидтом. Последний стал гендиректором небольшой компании под названием Google, и Хэл согласился на год сменить вид деятельности (sabbatical year), чтобы написать потом книгу об опыте работы в стартапе.
В то время серьёзные экономисты были сосредоточены на таких макроэкономических вопросах как возможное изменение спроса на товары длительного потребления в следующем году. Однако Хэлу предложили заняться проектом, которые должен был помочь Гуглу «заработать немного денег». Это была аукционная система, ставшая Google AdWords. Хэл так и не покинул Гугл.
Другие последовали за ним. «eBay был Диснейлендом», — говорит экономист из Беркли Стив Таделис, который перешёл туда в 2011 году и сейчас работает в Амазоне. «Там были задачи, связанные с ценообразованием, поведением людей, репутацией — всё то, что любят экономисты, плюс, возможность экспериментировать в беспрецедентных масштабах».
Сначала они добывали данные для инсайтов. Например, в Ибее Таделис использовал историю переходов покупателя, чтобы узнать, сколько денег экономит человек, потративший час на поиск предложений со скидками. (Ответ: 15 долларов.)
Затем они поняли, что можно идти дальше и для получения данных ставить эксперименты. Тщательно контролируемые эксперименты помогали определить кривую покупательского спроса — какое количество людей будет покупать товар, если его цена будет расти — и найти оптимальную цену, максимизирующую прибыль. Также это помогало понять, как кривая меняется с каждым часом. (Пик онлайновых покупок приходится на рабочее время в будние дни, поэтому ритейлерам советуют повышать цены утром и снижать ранним вечером.)
В середине 2000-х некоторые экономисты начали интересоваться, можно ли с помощью большого объёма данных узнать кривую спроса отдельного человека и тем самым превратить теоретическую «идеальную ценовую дискриминацию» в реальность. В этом случае покупатель платит максимальную цену, которую он готов заплатить.
По мере того, как начал формироваться этот новый мир, опыт простого и выгодного онлайнового шопинга стал уходить в прошлое.
Это не значит, что покупатели перестали находить в интернете более низкие цены. Они находили, просто сделки уже не были такими хорошими, какими казались. У некоторых покупателей радость от онлайновых покупок сменилась смутными сомнениями, не обманывают ли их. В 2007 мужчина из Калифорнии нашёл на сайте Overstock.com набор для патио за 449,99 долларов вместо прежних 999. Он так обрадовался, что купил два. А когда стал распаковывать покупку, увидел старый ценник, который говорил, что в Волмарте такой набор стоил 247 долларов. После его жалобы Overstock возместил разницу.
Потом этот случай стал одним из доказательств, которое использовали адвокаты, защищавшие права покупателей и обвинявшие Overstock в лживой рекламе. Вместе с внутренним письмом, где работник компании сообщал о том, что всем известно вопиющее завышение прейскурантных цен.
В 2014 году суд Калифорнии постановил выплатить 6,8 миллионов долларов компенсации. В прошлом году была волна подобных процессов, связанных с фальшивыми прейскурантными ценами. В 2016 году Амазон стал избавляться от упоминания «обычной цены» и теперь в некоторых случаях ссылается на цену, которую сам предлагал раньше.
Это похоже на финальную стадию распада устаревшей системы с одной ценой. На смену приходит нечто, напоминающая высокочастотную торговлю на Уолл-стрит. Цены не зафиксированы, они колеблются каждый час и минуту. Если вы положите в Амазоне товар в корзину, есть шанс получить уведомление об изменении цены за то время, пока товар в ней лежит. Сайт camelcamelcamel.com отслеживает цены в Амазоне и предупреждает, когда цена на товар опускается ниже заданного порога. История цены, например, классической игры «Твистер» своими колебаниями похожа на график стоимости акций.
Как и на финансовых рынках, иногда случаются сбои. В 2011 году книга Питера Лоуренса The Making of a Fly в твёрдом переплёте на короткое время стала стоить 23 698 655 долларов. Это случилось из-за сбоя в алгоритмах ценовых программ сторонних продавцов. Чтобы понять, что случилось, мы поговорили с создателем этих программ.
Что привело розничных продавцов к необходимости менять цены по нескольку раз в день? Если изобразить график роста доли продаж через интернет для определённых товаров (книги, DVD, электроника) и отметить годы банкротства соответствующих крупных игроков (Borders, Blockbuster, Circuit City и RadioShack), можно увидеть, что банкротства случались в диапазоне, когда доля продаж через интернет оказывалась 20−25%. Это точка невозврата.
После прохождения этой точки розничные продавцы вынуждены конкурировать исключительно по цене. Раньше можно было прийти в RadioShack, и продавец-консультант подбирал подходящий проводок. При ценовой конкуренции ритейлеры вынуждены сокращать издержки. Обычно это приводит к сокращению персонала, снижению компетентности работников и ухудшению клиентской поддержки. И зачем тогда идти в RadioShack, если там никто не поможет? Это смертельная спираль. RadioShack проделал именно этот путь до банкротства в 2015 году.
Харихаран помогает ритейлерам бороться с этим.
Мы не можем обработать всю информацию о ценах. Поэтому мы оцениваем уровень цен магазина по нескольким хорошо знакомым товарам. Бакалейщики уже десятилетиями об этом знают, и держат низкие цены на яйца и молоко, зарабатывая на других товарах, наценку на которые мы не можем распознать так же легко.
Работая в Амазоне, Харихаран, у которого степень в машинном обучении, участвовал в создании Amazon Selling Coach — системы, помогающей сторонним поставщикам оптимизировать свои запасы и цены. Он и его команда в Boomerang создали мощную систему, отслеживающую цены и сообщающую ценовые рекомендации компаниям от Office Depot до GNC и U.S. Auto Parts. При этом программа создана не для конкуренции по цене (такой алгоритм был бы слишком прост). Она создана, чтобы управлять покупательским восприятием цены. Цены на товары, которые хорошо знакомы покупателю, держатся на одном уровне с конкурентами или немного ниже. Цены на всё остальное дрейфуют вверх.
Продолжение следует…