Окончание перевода статьи из журнала ​The Atlantic.

Амазон давно пользуется тактикой сдерживания цен на знаковые для покупателей товары. Сервис Boomerang наблюдал за изменением амазоновских цен на телевизоры Samsung в течение 6 месяцев до «чёрной пятницы». В «чёрную пятницу» Амазон снизил на них цены в среднем с 350 до 250 долларов — круче, чем конкуренты. При этом ещё в октябре он поднял цены на кабели, необходимые для подключения телевизоров, на 60%. Скорее всего, это сделано с пониманием, что покупатели не будут сравнивать цены на значительно более дешёвые сопутствующие товары.

Интересно, как другие ритейлеры начинают адаптироваться. В интерфейсе Бумеранга помимо прочих есть предустановленный алгоритм «Обойти конкурента на 10%»:

If (comp_price>cost) and (promo_flag = false) then set price = comp_price*0.90

Читается так: если цена конкурента больше себестоимости товара и это не кратковременная акция, установить цену товара на 10% меньше, чем у конкурента. Правило применяется за один клик, и на экране сразу отображается значительное снижение индекса восприятия цены.

Но на этом история не заканчивается. Снижение цены зарегистрируют сонары конкурентов. Какой будет реакция, зависит от интерпретации данных алгоритмами. Они сочтут это первым выстрелом в ценовой войне? Или желанием распродать залежавшийся товар? На практике реакцию предугадать сложно. Безобидное временное снижение цен может запустить автоматизированную ценовую войну, и если её не остановить, ритейлер быстро лишится прибыли. Клиенты Бумеранга могут установить «защитные ограждения» — дополнительные правила, которые обеспечивают проверку изначального набора правил и дополнительный контроль со стороны человека. Технический директор Staples Фейсал Масуд, один из первых клиентов Бумеранга, утверждает, что участие человека имеет смысл только в редких случаях. «Мы хотим убедиться, что решение принимает программа, а не человек. Всё должно быть автоматизировано, иначе мы проиграем».

Сложность розничного ценообразования побудила как минимум одного клиента Бумеранга обратиться к теории игр — области математики, которая редко находила применение в торговле. Она работает с вопросами: как отреагирует на мои действия главный конкурент? Если я знаю, какой будет реакция, какое первое действие мне лучше совершить? Каким будет равновесие Нэша? Да, это тот самый Джон Нэш, про которого снят фильм «Игры разума» и чей вклад в математику теперь распространяется и на ценовые игры.

Чем всё это закончится?

Один из вариантов — упрощение.

Продающий одежду стартап Everlane ставит на противопоставление всё более мутной ценовой политике ритейлеров — они рассказывают о себестоимости каждой вещи и получаемой прибыли. Недавно они проинформировали покупателей, что стоимость кашемира из Внутренней Монголии упала, и поэтому кашемировый свитер теперь стоит на 25 долларов меньше. Основатель и гендиректор Everlane Майкл Прейсман называет этот подход «радикальной прозрачностью».

В другой раз Everlane решили сократить запасы и предложили покупателям 3 цены на выбор. Самая низкая покрывала себестоимость вещи, средняя — себестоимость и расходы на продажу, самая высокая — обеспечивала компании прибыль.

87% покупателей выбрали низкую цену, 8% — среднюю и 5% — высокую. Прейсман отмечает, что смысл в том, чтобы клиент понял, как вещи создаются, как оплачивается работа продавцов и другие моменты, которые обычно не показывают на ценниках.

«Правильность подхода Everlane всё ещё требует подтверждения», — говорит Прейсман. — «Компании США сформировали у покупателей привычку к скидкам. Она стала основой индустрии розничной торговли, и с этим сложно что-то сделать. Изменить привычку сложно, когда люди каждый день продолжают играть в эту игру».

Второй вариант основывается на том, что покупателям, возможно, и не нужна ясность. Они готовы обманываться и платить больше, если при этом будут уверены, что экономят, что они могут найти выгодную сделку, существующую только для них. Это отказ от нового перемирия, которое предлагают компании вроде Everlane. В этом случае путь освобождается для ритейлеров и экономистов, готовых захватить новый святой Грааль.

Опять же, ожидалось, что идеальная ценовая дискриминация — это чисто теоретическое понятие: продавец знает максимальную цену для каждого покупателя, просит за товар немного ниже и таким образом максимизирует прибыль по каждой сделке.

Раньше ритейлеры использовали демографические данные, чтобы угадывать максимальную цену. В 2000-х в этом подозревали Амазон, когда тот просил за одни и те же DVD разные цены. Представители компании всё отрицали и говорили о случайном ценовом тесте. Гендиректор Амазона Джеф Безос заявил: «Мы никогда не будем менять цены, основываясь на покупательской демографии».

Но демография — слишком грубый подход к персонализации цен. Экономист Бенджамин Шиллер из Brandeis в недавней статье «Первоклассная ценовая дискриминация с помощью больших данных» написал: «Если бы Нетфликс использовал только данные вроде расы, семейного дохода и почтового индекса, чтобы персонализировать стоимость подписки, прибыль увеличилась бы на 0,3%. Но если бы он использовал ещё историю браузера — долю использования интернета по вторникам, количество визитов на RottenTomatoes.com и 5000 других переменных — прибыль увеличилась бы на 14,6%».

Однако, Нетфликс этим не занимается. Даже использованные для расчётов данные были получены Бенджамином не от Нетфликса, а от третьей стороны.

Занимаются ли этим другие компании? 4 исследователя из Каталонии попробовали узнать это с помощью компьютеров, которые в течение недели имитировали модель работы в интернете «богатых» и «экономных» покупателей. Когда вымышленные персоны ходили по сайтам магазинов, им не показывали разные цены на одни и те же товары. Им показывали разные товары. При этом средняя цена наушников, предложенных «богатым», оказалась в 4 раза выше, чем для «экономных». Другой эксперимент выявил более простую форму дискриминации — пользователи из Бостона на одни и те же товары получили меньшие цены, чем пользователи из более отдалённых районов штата Массачусетс.

В статье «Обнаружение ценовой и поисковой дискриминации в интернете» исследователи предположили, что потребителям будет полезна система контроля за ценовой дискриминацией, которая будет отслеживать такие цены (хоть и непонятно, кто такую систему создаст и будет поддерживать). В другой статье, соавтором которой является Хэл Вариан из Google, сказано: «Если персональное ценообразование станет слишком агрессивным, большинство покупателей станет “стратегами” и будет выборочно скрывать и раскрывать информацию, чтобы получить лучшую цену».

По мнению Бонни Паттен из TruthinAdvertising.org, это превратится в отдельную задачу. Уже сейчас всё слишком сложно. «Всё со скидкой 50%, но есть куча исключений, когда скидка не действует, и вот ты уже вычисляешь в уме 20% от 50%. У меня уже есть работа на полную ставку и трое детей».

Она продолжает: «Определить фактическую цену так сложно, что я теперь принимаю решение на кассе. Когда я делаю покупки для своих детей, набираю много вещей и игнорирую ценники, пока не окажусь у кассы. И если что-то оказывается слишком дорогим, отказываюсь. Как я делаю покупки для себя? Никак, я прекратила это делать, просто сдалась».

Возможно, это профессиональная деформация, реакция человека, который много сталкивался с этим на работе. Возможно, Бонни относится к покупателям, которые просто не испытывают радости от нахождения пары мокасин за 8 долларов вместо 30 («survival shopper»). Есть альтернативное объяснение, которое Габриэль Тард назвал «безумием сомнения»: существует определённый уровень неуверенности, с которым мы может справиться, ограничение на количество проверок, увеличилась или уменьшилась цена на нужный товар этим утром, и где-то есть предел, которого Бонни, видимо, достигла.

Читайте также