Виртуальная конкуренция. Посулы и опасности алгоритмической экономики. Ариэль Эзрахи. Читать онлайн. Newlib. NEWLIB.NET

Автор: Ариэль Эзрахи
Издательство: РАНХиГС
Серия: Академическая книга
Жанр произведения: Маркетинг, PR, реклама
Год издания: 2016
isbn: 978-5-85006-341-2
Скачать книгу
и ускорить процесс принятия решений, что позволит добиться сочетания роста и прибылей (profitable growth)»27.

      Как отметили в этом венчурном фонде, у компании Amazon есть достойные конкуренты. Boomerang Commerce, например, является лидером рынка в области компьютерной оптимизации цен. Алгоритмы ценообразования этой компании вносят изменения, ежеминутно проверяя более чем 100–150 элементов данных28. «Amazon при наличии сотен миллионов товаров может обновлять цены каждые 15 минут, – говорит основатель компании Boomerang. – Средний розничный продавец имеет гораздо меньше позиций, но корректирует цены лишь раз в 1–3 месяца»29. Конкуренция заставляет одного из клиентов Boomerang, компанию Staples, переходить на динамическое ценообразование: «У нас нет выбора. Цены меняются постоянно»30. Конкурентное давление вынуждает фирмы переходить на динамическое ценообразование и открывает новый фронт конкурентной борьбы между розничными продавцами. Алгоритмы ценообразования, оптимизируя цену в зависимости от имеющихся запасов и прогнозного спроса, уже преобладают при онлайн-продажах в сферах бронирования гостиничных услуг, туризма, розничной торговли, индустрии спорта и развлечений31.

      В-четвертых, онлайновые розничные компании не могут просто разместить товары на своих сайтах и ожидать взлета продаж. Ключ к успеху – цифровые данные и, что важно, масштаб накопленных данных. Компании-операторы, которые контролируют онлайновые платформы, способны собирать персональные данные большого объема и многообразия и значительной потенциальной ценности. Обладание этими данными и способность быстро их анализировать может обеспечить оператору платформы важное конкурентное преимущество. Действительно, изначально компания Amazon продавала книги для того, чтобы собирать персональные данные состоятельных и образованных покупателей32. Кроме того, алгоритмы обучаются методом проб и ошибок в процессе поиска закономерностей (patterns) в растущем объеме и разнообразии цифровых данных. Amazon накапливает гораздо больше данных о своих пользователях, чем могли бы собрать многие розничные продавцы. Но ее офлайновых конкурентов больше пугает иное: по мере того как Amazon аккумулирует больше данных о своих пользователях и в условиях, когда алгоритмы компании получают больше возможностей для экспериментов (таких как побуждающее к дальнейшим покупкам отображение дополнительных позиций), ее ценообразование, естественно, становится всё более динамичным и дифференцированным. В общем и целом цены будут меняться быстрее, торговые предложения будут всё точнее учитывать индивидуальные вкусы конкретных покупателей, и произойдет ценовая оптимизация.

      В-пятых, в области ценовых решений алгоритмы компании Amazon будут всё активнее соперничать с алгоритмами других продавцов (а не с людьми). Например, Jet.com, сайт электронной коммерции, основанный на бизнес-модели подписки, собрал свыше 200 млн долл., чтобы «сразиться с Amazon с помощью своей модели динамического ценообразования», и «обещает предлагать цены, которые на 10–15 % ниже, чем у конкурентов,