Podobnie jest w przypadku specjalistycznych systemów, aparatury pomiarowej, urządzeń, których funkcjonalność jest dostosowywana do potrzeb klienta – pojawia się ona dopiero po wysłaniu zapytania ofertowego. Ceny nie podają też dostawcy, którzy nie zajmują się e-commerce lub ze statycznymi witrynami internetowymi będącymi wizytówkami kontaktowymi. Oczywiście brak podanej ceny ma w wielu takich przypadkach uzasadnienie, ale czasem odnosi się wrażenie, że podanie ceny mogłoby potencjalnego klienta odstraszyć lub przekierować do konkurencji, która mogłaby zaproponować niższą.
Pod drugiej stronie są firmy dystrybucyjne i platformy zakupowe, gdzie cena jest podana i to często w kilku wariantach ilościowych. Najbardziej zaawansowane rozwiązania informatyczne pozwalają zarejestrowanym klientom przydzielać dodatkowe upusty, będące funkcją uzyskiwanych obrotów, wynikających z programu nagród itp. Taki system wydaje się nie tylko przejrzysty, ale i biznesowo uczciwy, bo ceny można porównywać między dostawcami.
Wraz z nadejściem sztucznej inteligencji te mechanizmy mogą niedługo ulec zmianie. Platformy handlowe mają w swoim posiadaniu bardzo dużo danych o użytkownikach, które mogą wykorzystać do realizacji „dynamicznego cennika”, czyli ustalania cen zmiennych w czasie i dla danego kupującego. Odnosi się to do strategii, w której cena produktu lub usługi jest dostosowywana w czasie rzeczywistym na podstawie różnych czynników, takich jak podaż (np. ograniczone zapasy mogą podnosić ceny), popyt (np. ceny rosną w godzinach szczytu), ceny oferowane przez konkurencję oraz pora dnia, dzień tygodnia lub sezonowość.
Gdy dodamy do tego informacje o użytkownikach, do głosu dojdzie koncepcja „spersonalizowanych cen”, w której koszt produktu jest dostosowywany na podstawie takich czynników, jak lokalizacja kupującego (ceny mogą być wyższe dla osób mieszkających w „zamożniejszych” kodach pocztowych) i używane urządzenie (np. użytkownikom przeglądającym strony na iPhone’ach mogą być wyświetlane wyższe ceny niż użytkownikom Androida na podstawie założeń dotyczących dochodów). Ceny mogą być dostosowywane na podstawie takich czynników, jak historia zakupów (osoby często kupujące mogą płacić więcej), zachowanie podczas przeglądania (jeśli wielokrotnie przeglądasz produkt, system może wywnioskować, że masz silny zamiar kupna i podnieść cenę) oraz czas spędzony na stronie internetowej – dłuższy czas przeglądania może wskazywać na większe zainteresowanie, co może skutkować korektą ceny.
Część takich działań jest realizowana od dawna, np. przy kupowaniu biletów samolotowych. Dystrybutorzy korygują też ceny ręcznie, podnosząc te, gdzie np. produkt się wyprzedał u konkurencji i został tylko u nich. Ale systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą to robić w czasie rzeczywistym i automatycznie. Wystarczy dać im dostęp do ogromnych ilości danych osobowych (lokalizacja, dochody, urządzenie, nawyki, historia wyszukiwania i zakupów, aktywność) i pozwolić analizować je. Takie dane są w systemach informatycznych, jednak ręcznie trudno było przełożyć je na decyzje. Wytrenowany model AI może przewidywać gotowość do płacenia danego użytkownika i stale dostosowywać ceny w czasie rzeczywistym.
Otwiera to puszkę Pandory pełną dyskryminacji oraz wykorzystywania podatności, bo np. sztuczna inteligencja może skojarzyć pozytywne postrzeganie użytkownika z określonymi markami i odpowiednio podnosić ceny. Czy takie mechanizmy zostaną w e-commerce wdrożone? Oczywiście, bo będzie to bardzo opłacalne.
Robert Magdziak
