Hogyan növelheti a vásárlási költségeit az AI algoritmusok alkalmazása Az AI algoritmusok alkalmazása a vásárlási folyamat során számos előnnyel járhat, azonban nem árt tudatában lenni annak is, hogy ezek a technológiák a költségeket is megemelhetik. Íme

A kutatás felveti a személyes adatok megosztásának hatásait és szükségességét az AI szabályozásában

A mesterséges intelligencián alapuló árképzési algoritmusokat a piaci dinamikák és az ügyfelek viselkedésének figyelembevételével alakították ki. Ezek az innovatív rendszerek segítik a vállalatokat a profitmaximalizálásban, miközben képesek arra is, hogy a megfelelő pillanatokban magasabban tartsák az árakat. Különösen hatékonyak, ha személyre szabott rangsorolási eljárásokkal kombinálják őket – állítja a Knowridge.

A kutatók azt szerették volna kideríteni, hogy ezek a rendszerek, amelyek célja, hogy segítsék az ügyfeleket a legrelevánsabb termékek megtalálásában, valóban jobb eredményekhez vezetnek-e a vásárlók számára. A válasz a tanulmány szerint: nem mindig.

A csapat két különböző rangsorolási rendszert vetett össze. Az egyik rendszer személyre szabott megközelítést alkalmazott, amely minden egyes vásárlóról alapos adatokat gyűjtött, hogy az egyéni preferenciák figyelembevételével ajánlja a termékeket. Ezzel szemben a másik rendszer nem volt személyre szabott, és mindenki számára ugyanazt a terméksorrendet mutatta, az átlagos népszerűség vagy érték alapján.

Mindkét rendszer segít az ügyfeleknek elkerülni a végtelen görgetést azáltal, hogy rangsorolt listát jelenít meg a lehetőségekről, de a termékek rangsorolásának módja befolyásolhatja, hogy mit vásárolnak az emberek, illetve mennyit fizetnek.

A kutatók számítógépes szimulációk révén vizsgálták, hogyan keresnek a fogyasztók termékeket, és miként reagálnak a mesterséges intelligenciára épülő árképzési algoritmusok. A vizsgálatok során kiderült, hogy a személyre szabott ajánlások keretében először azok a termékek bukkantak fel, melyek a vásárlók igényeihez legjobban illeszkedtek. Mivel azonban ezek a legjobban rangsorolt tételek kisebb mértékű versennyel néztek szembe a keresési találatok között, az algoritmusok arra tanultak, hogy magasabb árakat kérhetnek el, anélkül hogy az eladások csökkenésével kellett volna számolniuk. Ez a jelenség az árverseny mérséklődéséhez vezetett, ami végső soron a termékek áremelkedéséhez járult hozzá.

Ezzel ellentétben a nem egyedi rangsorolási rendszer erősebb versenyt generált, mivel egyik termék sem volt kifejezetten egy-egy felhasználó igényeihez szabva. Ennek következtében alacsonyabb árak és kedvezőbb általános teljesítmények jelentek meg a fogyasztók számára.

A tanulmány kimutatta, hogy még akkor is, ha a vállalatok nem alkalmaznak nyilvánvaló árdiszkriminációt - azaz nem számítanak fel különböző árakat különböző embereknek ugyanazért a termékért -, a személyre szabás továbbra is árthat a vásárlóknak azáltal, hogy megkönnyíti az algoritmusok számára az árak magasan tartását. Ez a hatás a különböző piaci körülmények, tanulási stílusok és terméktípusok között is következetes maradt.

Az eredmények számos lényeges kérdést vetnek fel a technológiai cégek, a politikai döntéshozók, valamint mindenki számára, akit érdekelnek a fogyasztói jogok. Amennyiben a mesterséges intelligencia által irányított árképzési és rangsorolási mechanizmusokat nem kezelik kellő körültekintéssel, az a versenyelőnyök csökkenéséhez vezethet, és drágábbá teheti az online vásárlást a vásárlók széles körének. A tanulmány rámutat arra is, hogy a személyes adatok online platformokkal való megosztása nem feltétlenül eredményez kedvezőbb ajánlatokat. Egyes esetekben a nagyobb adatmennyiség akár magasabb árakat is jelenthet.

A mesterséges intelligencia folyamatosan formálja a vásárlási szokásainkat, ami új kihívásokat jelent a termékek rangsorolásában és az algoritmusok által megállapított árakban. A Knowridge cikkében hangsúlyozzák, hogy ez a folyamat alapos figyelmet igényel, hogy megőrizzük a fogyasztók érdekeit és jólétét.