Cómo Compras en Línea Hace tontos de Todos Nosotros – El Atlántico


Como la Navidad se acercó en el año 2015, el precio de la calabaza-especias para pastel fue salvaje. No se disparan, como un libro de texto de economía podría sugerir. Ni tampoco accidente. Acaba de empezar a vibrar entre dos estados cuánticos. Amazon, el precio de una onza de frasco fue de $4.49 o $8.99, dependiendo de cuando usted miraba. Casi un año más tarde, como el día de acción de gracias 2016 se acercó, el precio de nuevo comenzó whipsawing entre dos puntos diferentes, esta vez de $3.36 y $4.69.

Vivimos en la era de la variable de la tarifa aérea, el aumento de precio de paseo, la paga-lo-que-quieras álbum de Radiohead, y otros de la novela de la evolución de los precios. Pero, ¿qué era esto? Un extraño fallo informático? Más como un deliberado falla, parece. “Es más probable que una estrategia para conseguir más datos de prueba y el derecho de los precios,” el Gurú de Hariharan, explicó, después de que yo había dibujado el patrón en una pizarra.

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El precio correcto—el que se va a extraer el máximo beneficio de los consumidores, billeteras—se ha convertido en la fijación de un número grande y creciente cuantitativa de los tipos, muchos de ellos de los economistas que han salido de la academia de Silicon Valley. Es también la preocupación de Boomerang el Comercio, un cinco-año-viejo start-up fundada por Hariharan, Amazon alumbre. Él dice que este tipo de precio de los experimentos se han convertido en una parte rutinaria de encontrar que el precio justo—y refinding, porque el precio adecuado puede cambiar por el día o incluso por horas. (Amazon dice que sus cambios de precios no se intenta recopilar datos de los clientes, hábitos de gasto, sino más bien dar a los compradores el precio más bajo allí.)

Puede venir como una sorpresa que, en la compra de una temporada pastel de ingrediente activo, usted podría estar participando en un producto cuidadosamente diseñado social-experimento de ciencias. Pero esto es lo que en línea de compras de la comparación la hizo. En pocas palabras: Nuestra habilidad para conocer el precio de cualquier cosa, en cualquier momento, en cualquier lugar, ha dado a nosotros, los consumidores, tanto poder que los minoristas—en un esfuerzo desesperado para recuperar la parte superior de la mano, o al menos evitar su extinción—ahora están mirando a través de la pantalla. Son compras de la comparación con nosotros.

Tienen un amplio medios para hacerlo: el inmenso rastro de datos que dejar atrás cada vez que coloque algo en su carrito de compras en línea o pase su tarjeta de recompensas en una caja de la tienda, la parte superior de los economistas y los científicos de datos capaz de convertir esta información en útiles en las estrategias de precios, y lo que uno tech economista llama “la capacidad para experimentar en una escala sin precedentes en la historia de la economía”. A mediados de Marzo, Amazon tenía 59 listados de los economistas en su sitio de trabajo, y un sitio web dedicado a la contratación de los mismos.

No por casualidad, pintoresco prácticas de fijación de precios—que se anuncian de descuento en el “precio de lista” dos por el precio de uno, o simplemente “precios bajos todos los días”—están dando para mucho más exótica de las estrategias.

“No creo que nadie podría haber predicho lo sofisticadas que estos algoritmos se han convertido,” dice Robert Dolan, un profesor de marketing en la universidad de Harvard. “Yo ciertamente no lo hizo”. El precio de una lata de refresco en una máquina expendedora ahora se puede variar con la temperatura exterior. El precio de los auriculares Google recomienda, puede depender de cuán presupuesto-consciente de su historial web de muestra que debe ser, un estudio encontró. Para los compradores, lo que significa precio—no el que le ofrece a usted ahora, pero la que ofreció a 20 minutos a partir de ahora, o el que me ofrece a mí, o a su vecino—puede convertirse en un cada vez más incognoscible cosa. “Hace muchas lunas, solía haber un precio por algo,” Dolan notas. Ahora la más simple de las preguntas—¿cuál es el verdadero precio de la calabaza-especias para pastel?—está sujeto a un nivel de incertidumbre de Heisenberg.

Lo que plantea una pregunta más importante: ¿Podría la internet, cuya transparencia se suponía que era para capacitar a los consumidores, a hacer lo contrario?

Si el mercado era una guerra entre compradores y vendedores, siglo 19, sociólogo francés Gabriel Tarde escribió, entonces el precio era una tregua. Y la práctica de fijar un precio fijo para un bien o un servicio—que tomó en la década de 1860—significaba, en efecto, un cese del perpetuo estado de hostilidad conocido como el regateo.

Como en cualquier tregua, cada una de las partes se rindió algo en este negocio. Los compradores se ven obligados a aceptar o no aceptar, el precio que impone la etiqueta de precio (un invento acreditado a la venta al pionero John Wanamaker). Lo que los minoristas cedió—la capacidad para explotar los clientes variando la disposición a pagar—fue sin duda mayor, como el dinero extra que algunas personas han pagado ya no podía ser capturado como ganancia. Pero es que la negociación de todos modos, para una combinación de moral y razones prácticas.

Los Cuáqueros, incluyendo Nueva York, comerciante llamado Rowland H. Macy—nunca había creído en establecer precios diferentes para diferentes personas. Wanamaker, un Presbiteriano que operan en Cuáqueros de Filadelfia, abrió su Gran Depósito bajo el principio de “Un solo precio para todos; no hay favoritismo”. Otros comerciantes vieron los beneficios de la práctica de Macy’s y Wanamaker del prix fixe políticas. Como personal de seguridad de sus nuevas tiendas por departamento, es caro para capacitar a cientos de empleados en el arte del regateo. Fija los precios que ofrece una medida de la previsibilidad a la contabilidad, se aceleró el proceso de ventas, y ha hecho posible la proliferación de impresos minorista anuncios destacando un precio determinado para un producto determinado.

Empresas como General Motors encontrado un delantero manera de recuperar parte de la pérdida de beneficios. En la década de 1920, GM alineado sus varias marcas de coches en un finamente graduada precio de la jerarquía: “Chevrolet para la plebe,” Fortune magazine, “Pontiac … para el pobre pero orgulloso, Oldsmobile de la cómoda, pero discreto, Buick para el esfuerzo, Cadillac para los ricos”. La política de”un coche para todos los bolsillos y propósito”, GM llamó—era un medio de clientes de la clasificación, pero los clientes se hizo la clasificación de sí mismos. Se mantiene la tregua.

Los clientes, por su parte, podría recuperar parte de su perdida de la agencia por el recorte de cupones—su oportunidad de llegar a un acuerdo negó a casual compradores. Las nuevas cadenas de supermercados de la década de 1940 hizo cupones en un elemento básico de la vida Americana. Cuál es la gran tienda de comestibles sabía—y lo que los economistas del comportamiento más tarde habría de demostrar en detalle—es que mientras que los consumidores gustó el aseguramiento de la tregua concedida (que no iban a ser asaltados), que también se conserva el instinto de mejor a sus vecinos. Ellos amaban a las ofertas de tanto que, para dar sentido a su comportamiento, los economistas se vieron obligados a distinguir entre dos tipos de valor: valor de adquisición (la percepción de valor de un coche nuevo para el comprador) y el valor de la transacción (la sensación de que uno perdido o ganado la negociación en el concesionario).

La idea de que es legítimo “precio de lista”, y que los consumidores, en ocasiones, se ofrecerá un descuento sobre este precio—estos fueron los términos de la tregua. Y la tregua se mantuvo casi intacto hasta finales del presente siglo. El actual minorista superpotencia, Walmart, forzada “precios bajos todos los días” que no se desplacen.

Pero en la década de 1990, internet empezó a erosionar los términos de la larga paz. Conocedores de que los consumidores podrían visitar un Mejor Comprar a ojo mercancía que la intención de comprar en otro lugar por un precio más barato, un ejercicio que se hizo conocido como el “showrooming.” En 1999, una con sede en Seattle digital librero llamado Amazon.com empezó a expandirse en un Gran Depósito de su propio.

La era de internet, el comercio minorista había llegado, y con él, la reanudación de las hostilidades.

En retrospectiva, los minoristas eran lentos para movilizar. Incluso como otras funciones corporativas—logística, ventas-gestión de la fuerza—se dieron el “moneyball” tratamiento en la década de 2000 con el potente software predictivo (e incluso como las líneas aéreas habían plenamente incorporados en las tarifas aéreas), el precio al por menor se mantuvo más de arte que de ciencia. En parte, esto fue una función de la interna de la jerarquía de la organización. Los precios eran tradicionalmente al ámbito de competencia de la segunda más poderosa figura en una organización de comercio minorista: la cabeza comerciante, cuya habilidad intuitiva para saber qué vender, y por cuánto, fue la fuente de un profundo mythos que ella no era muy entusiasta de disipar.

Dos acontecimientos, aunque, soltó la cabeza del comerciante espera.

La primera fue la llegada de los datos. Thomas Nagle fue la enseñanza de economía en la Universidad de Chicago en la década de 1980, cuando, recuerda, la universidad adquirió los datos de la cadena de supermercados Joya del recién instalado checkout escáneres. “Todo el mundo estaba muy emocionado”, dice Nagle, ahora asesor senior especializado en la fijación de precios en Deloitte. “Habíamos estado contando todos estos artificial encuestas:” teniendo en cuenta estas opciones a estos precios, ¿qué harías?’ Pero el mundo real no es un experimento controlado.”

Justin Fantl

La Joya de los datos volcados mucho de lo que había sido la enseñanza. Por ejemplo, él le había profesado por que el fin de los precios con .99 o .98, en lugar de sólo el redondeo de dólares, no aumentar las ventas. La práctica era simplemente un artefacto, la literatura existente, dijo, de una edad en la que los propietarios querían obligar a que los cajeros para abrir el registro para hacer el cambio, con el fin de impedir que ellos se embolsan el dinero de una venta. “Resultó,” Nagle recoletos, “que el fin de los precios en .99 no era grande para los automóviles y otros artículos costosos donde se paga un montón de atención. Pero en la tienda de comestibles, el efecto era enorme!”

El efecto, que ahora se conoce como “izquierda dígitos sesgo,” no había demostrado en experimentos de laboratorio, debido a que los participantes, presenta un número limitado de decisiones, fueron capaces de acercarse a cada hipotético de compra como un problema de matemáticas. Pero, por supuesto, en la vida real, Nagle, admite, “si se hizo, se llevaría todo el día para ir a la tienda de comestibles.” Prescindiendo de los dígitos a la derecha del punto decimal permite llegar a casa y hacer la cena.

Por la década de 2000, la cantidad de datos recopilados sobre los minoristas de internet de los servidores habían llegado a ser tan masiva que comenzó a ejercer una fuerza de gravedad. Eso es lo que desencadenó la segunda de desarrollo: la llegada en masa de los practicantes de la ciencia lúgubre.

Este fue, en cierto modo, una curiosa estampida. Durante décadas, los economistas académicos en general habían sido tan indiferente a las empresas como a las corporaciones eran para ellos. (De hecho, la mayoría de sus modelos casi no se reconoce la existencia de las corporaciones en todo.)

Pero eso empezó a cambiar en el año 2001, cuando el economista de Berkeley Hal Varian—muy bien considerado por el libro de 1999, Normas de Información—se topó con Eric Schmidt. Varian sabía de él, pero, dice, no era consciente de que Schmidt se había convertido en el director general de una pequeña empresa llamada Google. Varian acordado para pasar un año sabático en Google, pensando que iba a escribir un libro sobre el inicio de la experiencia.

En el momento, los pocos economistas serios que trabajó en la industria se centró en los aspectos macroeconómicos, como, por ejemplo, cómo la demanda de bienes de consumo durables podría cambiar en el próximo año. Varian, sin embargo, de inmediato fue invitado a mirar a un proyecto de Google que (él recuerda Schmidt decirle a él) “puede hacer que nos de un poco de dinero”: el sistema de subasta que se convirtió en Google AdWords. Varian nunca a la izquierda.

Otros lo siguieron. “eBay fue Disneyland,” dice Steve Tadelis, un economista de Berkeley que fueron a trabajar allí durante un tiempo en el 2011 y actualmente está en dejar en Amazon. “Usted sabe, la fijación de precios, la gente, el comportamiento, la reputación”—las cosas que siempre han tenido los economistas radiante—además de la oportunidad de “experimentar en una escala sin precedentes.”

En primer lugar, los recién llegados eran en su mayoría de minería de datos existentes para las penetraciones. En eBay, por ejemplo, Tadelis utiliza un registro de comprador hace clic para estimar la cantidad de dinero de una hora de la caza de gangas guardan los compradores. (Aproximadamente $15, fue la respuesta.)

A continuación, los economistas se dieron cuenta que podían ir un paso más allá y diseño de experimentos que producen los datos. Experimentos cuidadosos no sólo intentó adivinar la forma de una curva de demanda, lo que demuestra la cantidad de un producto que la gente va a comprar como usted seguir subiendo el precio, lo que permite a los minoristas a encontrar el óptimo, la maximización de ganancias de la figura. Se trató de mapa de cómo la curva cambia de hora en hora. (Compras en línea durante el pico de semana en horas de oficina, por lo que los minoristas son los que comúnmente se les aconseja aumentar los precios en la mañana y bajar temprano en la noche.)

A mediados de la década de 2000, algunos economistas comenzaron a preguntarse si el Big Data podría discernir cada individuo del propio personal curva de demanda—convirtiendo el aula hipotético de “perfecta discriminación de precios” (un precio que es calibrado con precisión a la máxima que usted pagará) en una posibilidad real.

Como este nuevo mundo comenzó a tomar forma, el consumidor inicial experiencia de compras en línea—así de simple!!! y tales ofertas.—fue perdiendo un poco de su brillo.

No es que los consumidores no habían beneficiado de los precios más bajos disponibles en línea. Que tenían. Pero algunas de las ofertas no eran tan buenas como parecían ser. Y para algunas personas, glee comenzó a dar paso a una vaga sospecha de que tal vez ellos fueron estafados. En 2007, en California un hombre llamado Marc Ecenbarger pensó que había marcado un gol cuando encontró a un patio set—precio de lista $999—en venta Overstock.com por 449,99 dólares. Compró dos, desempaquetado ellos, entonces descubrió—por cortesía de una etiqueta de precio a la izquierda en el embalaje—que Walmart precio normal para el conjunto fue de $247. Su furia era profunda. Él se quejó de Excedentes, que ofrece el reembolso de él el costo de los muebles.

Pero su experiencia fue más tarde utilizado como evidencia en un caso presentado por la protección del consumidor de abogados contra el Exceso de publicidad falsa, junto con correos internos, en los que un Exceso de stock de los empleados afirmó que era conocido que los precios de lista fueron “demasiado exagerada.”

En 2014, un juez de California ordenó Excedentes para pagar $6.8 millones en multas civiles. (Overstock ha apelado la decisión.) El pasado año se ha visto una ola de demandas similares sobre la falsa lista de precios, informes de Bonnie Patten, el director ejecutivo de TruthinAdvertising.org. En 2016, Amazon comenzó a colocar la mayoría de las menciones de “precio de lista”, y en algunos casos se añade un nuevo punto de referencia: su propio pasado de precio.

Esto podría ser visto como el final de la etapa de la decadencia de la edad, de un sistema de precios. Lo de la sustitución es algo de lo que más se asemeja a la alta frecuencia de negociación en Wall Street. Los precios nunca son “set” para empezar en este nuevo mundo. Se puede fluctuar de hora en hora, e incluso minuto a minuto—un fenómeno familiar para cualquiera que haya metido algo en su carrito de Amazon y ha alertado a los cambios de precios mientras que se sentó allí. Un sitio web llamado camelcamelcamel.com incluso pistas de Amazon los precios de ciertos productos y las alertas de los consumidores cuando el precio cae por debajo de un umbral predefinido. El precio de la historia para cualquier elemento Clásico Twister, por ejemplo—se ve casi exactamente igual que un gráfico de cotizaciones. Y como con los mercados financieros, flash fallos suceder. En 2011, Pedro A. Lawrence es La realización de una Mosca (edición en rústica) fue brevemente disponible en Amazon por $23,698,655.93, gracias a un algoritmo de la guerra de precios entre dos vendedores de terceras partes que se había quedado fuera de control. Para comprender lo que sucedió, parece sensato hablar con el hombre que ayudó a desarrollar el software que estaban utilizando.

El gurú de Hariharan destapado un marcador para pizarra blanca en una sala de conferencias en el Boomerang de la sede en Mountain View, California. Él estaba hablando acerca de lo que había conducido a los minoristas a esta desesperada lugar donde es necesario cambiar los precios varias veces al día. En una pizarra, él dibujó una serie de líneas que representan el aumento de la proporción de las ventas en línea para los diversos tipos de productos (libros, DVDs, electrónica) a lo largo del tiempo, marcaron los años que los principales ladrillo-y-mortero de jugadores (Fronteras, Blockbuster, el Circuito de la Ciudad y RadioShack) se fue a la bancarrota. Al principio de los años miró al azar. Pero la bancarrota de todos los agrupados dentro de una banda, donde las ventas en línea de hit entre el 20 y el 25 por ciento. “En este rango, hay un punto de trituración,” Hariharan, dijo, palmeando sus manos para dar énfasis. “Hay un baño de sangre que ocurre”.

Más allá de este punto de trituración, los minoristas tradicionales con un ladrillo-y-mortero y una presencia en línea se sienten obligados a competir exclusivamente en el precio. Hariharan habló con nostalgia de los días en que andaría en RadioShack y tener un vendedor directo le exacta de conector de cable que necesitaba. Pero una vez que los comerciantes entran en la zona de aplastamiento, de los gastos de personal, capacitación y soporte al cliente, normalmente son reducidos. Los márgenes de ganancia que siguen cayendo no obstante—¿por qué ir a la tienda a todos si nadie puede ayudarte?—y una espiral de muerte sobreviene. (RadioShack trazado sólo este camino antes de declararse en quiebra en el año 2015.)

“No tiene que ser de esa manera,” Hariharan, dijo. Ahora él está ayudando a los minoristas a luchar.

No podemos procesar cada pieza de información de precios arrojados a nuestra manera. Así que el juez de la tienda de los precios basada en un puñado de productos que conocemos bien. Tienda de comestibles han reconocido desde hace décadas, que es la razón por la que mantener el precio de los huevos y la leche siempre es bajo, por lo que sus ganancias en otros productos cuyas marcas no nos percatamos fácilmente.

Cuando estaba en Amazon, Hariharan, quien tiene una licenciatura en el aprendizaje de máquina, ayudó a inventar y patentar la Venta de Amazon Entrenador, un sistema que ayuda a los proveedores de terceros para optimizar su inventario y los precios. Él y su equipo en Boomerang han construido un enorme sistema que realiza un seguimiento de los precios y ha informado de miles de millones de decisiones de fijación de precios para clientes que van desde Office Depot de GNC a los estados UNIDOS de Piezas de Automóviles. Pero su motor de software no está construido para que coincida con el precio más bajo por ahí. (Que, Hariharan notas, sería un simple algoritmo.) Está construido para manejar los consumidores la percepción de precio. El software identifica los productos que se ciernen más grande en la percepción y mantiene sus precios cuidadosamente en línea con los precios de sus competidores, si no es menor. El precio de todo lo demás está permitido ir a la alza.

Amazon hace mucho tiempo dominado esta táctica, Hariharan, dice. En una instancia, Boomerang monitorearon los cambios de precios de un popular televisor Samsung en Amazon durante el período de seis meses antes del viernes Negro. Luego, en el viernes Negro en sí, Amazon bajó la TV precio desde $350 hasta $250, la subvaloración de los competidores, por una milla. Boomerang de la bots también notó que en octubre, Amazon había caminado el precio de algunos HDMI cables necesarios para conectar a la TV por el cerca de 60 por ciento, probablemente armados con el conocimiento, Hariharan dice, que en línea de los consumidores no se compara con el celo más barato para los elementos como para los más caros.

Lo interesante es cómo otros minoristas están empezando a adaptarse. Para mostrar este, un Boomerang empleado abrió el tablero de instrumentos visto por los clientes de la empresa. Desplazarse a través de un menú de prefabricados de algoritmos, se selecciona una regla, “Beat Competidor en un 10%,” para ciertos artículos que cumplan con los siguientes criterios:

Si (comp_price>costo) y (promo_flag = false) then set precio = comp_price*0.90

Es decir: Si el competidor, el precio es mayor que el costo de hacer el artículo, y el competidor no está en ejecución una sola vez de la promoción, luego de socavar la competencia por el 10 por ciento. La regla se implementó con un clic, y en la pantalla, pude ver una saludable gota en el cliente el Precio del Índice de Percepción.

Pero ese no es el final de la historia. Los recortes de precios se registra en los precios de los competidores a los radares. Si o no responder en especie depende, en parte, de cómo sus algoritmos de interpretar la señal. Es este el primer disparo en una guerra de precios? O es el minorista tratando de borrar el inventario de su almacén? En la práctica, es difícil decir. Así que un inocuo, temporal rebaja de precio que pueden provocar una máquina contra máquina de guerra de precios que, si no se controla, rápidamente podría devastar a un distribuidor de la línea de fondo. Boomerang clientes se le pedirá que seleccione “Barandales”—reglas adicionales que proporcionan un control sobre el conjunto inicial de reglas—y establecer una cierta cantidad de supervisión humana. Faisal Masud, el director de tecnología en el Staples, uno de Boomerang los primeros clientes, piensa que la participación humana sólo tiene sentido en casos raros. “Queremos asegurarnos de que el software hace que las decisiones, no el ser humano,” él dice. “Todo es automático. De lo contrario usted está perdiendo”.

La complejidad de los precios minoristas de hoy ha impulsado, al menos uno de Boomerang clientes en la teoría de juegos, que es una rama de las matemáticas que, es seguro decir que, rara vez ha encontrado un uso práctico en las compras de los pasillos. Hariharan, dice, con una sonrisa: “te dicen” ¿Cuál es la dominante de la competencia reacción a mí? Y si conozco la reacción a mí, de lo que es mi primera, la mejor jugada?’ Que es el equilibrio de Nash.” Sí, ese es John Nash, el epónimo Mente Hermosa, cuyas brillantes contribuciones a las matemáticas ahora se extienden a la configuración de la fregona de precios.

¿De dónde viene todo este fin?

Un escenario es: en la simplicidad.

La ropa de inicio Everlane, por ejemplo, es de apuestas que se pueden capitalizar en la reacción de los consumidores a los minoristas cada vez más vagamente solapada tácticas. La empresa se detalla el costo de fabricación de cada uno de sus productos y el beneficio que obtiene en cada uno. Recientemente se informó a los clientes que el costo de la cachemira de Mongolia Interior, había caído. Fue bajando el precio de sus suéteres de cachemira por $25, porque ahora cuesta menos hacer. “Transparencia Radical,” Everlane fundador y CEO Michael Preysman llama el enfoque.

En otra ocasión, Everlane decidido a borrar de ropa y calzado de inventario por ofrecer a los clientes tres opciones de pago. El precio más bajo cubierto el costo de la realización y envío de los artículos. El precio medio también cubiertos los gastos generales de venta de los mismos. Y el más alto siempre Everlane un beneficio.

No sea que alguien pregunto, Podría enmarcar el precio como un dilema moral ser el último de precios táctica?, la respuesta es no: el 87% de los clientes eligieron el precio más bajo, Preysman informes. (Ocho por ciento eligió a la mitad de precio; el 5 por ciento eligió la más alta.) El punto, Preysman tensiones, fue para dar a los clientes una idea de cómo lo que se hizo, cómo los trabajadores se les paga, y otras cosas que normalmente no visibles en una caja de zapatos o un suéter de etiqueta.

“La teoría de la Everlane, creo que sigue siendo una teoría, hemos de demostrar,” Preysman dice. Las empresas han “entrenado a los clientes en los estados UNIDOS a ser tan adicto a las ventas como sea posible. Se ha convertido en una parte esencial de la distribución de complejo industrial y es muy, muy difícil para relajarse. Así que la reeducación es difícil cuando juegas en un mercado donde la gente juega a estos juegos sobre una base diaria.”

Pero en un escenario distinto de la siguiente manera a partir de la posibilidad de que los consumidores realmente no quieren claridad. Ellos son el contenido de engañar a pagar más si se puede mantener la creencia de que están pagando menos, que tienen el organismo y la agilidad para encontrar especiales, ofertas inmejorables, sólo para ellos. Esto equivaldría a un rechazo de la nueva tregua que Everlane está extendiendo. Y abriría el camino para los minoristas y a los economistas a agarrar su santo grial.

Perfecta discriminación de precios fue, de nuevo, se supone que existe sólo como un aula experimento de pensamiento. Pero se postula que un vendedor sabe el paseo de distancia de los precios de cada comprador y por lo tanto, ofreciendo un precio apenas por debajo de ella, puede extraer hasta el último centavo de ganancia potencial de cada uno de ellos.

En el pasado, los minoristas han utilizado los datos demográficos para tratar de deducir walk-away precio. En el año 2000, algunas personas pensaban que Amazon estaba haciendo cuando los clientes di cuenta de que estaban siendo acusados de diferentes precios para el mismo Dvd. Amazon negó. Este fue el resultado de un azar del precio de la prueba, el CEO Jeff Bezos, explicó en un comunicado de prensa. “Nunca hemos probado y que nunca va a probar los precios basados en datos demográficos de los clientes.”

Pero los datos demográficos son en realidad una manera cruda de la personalización de los precios, la Brandeis economista Benjamín Shiller, argumentó en un artículo reciente, “de Primer Grado de Discriminación de Precios, el Uso de Big Data.” Si Netflix fueron el uso de sólo los factores demográficos, tales como la raza de la gente, los ingresos del hogar, y el código postal, para personalizar los precios de suscripción, su modelo predijo, podría aumentar sus beneficios en un 0,3 por ciento. Pero si Netflix también se usa la gente de la web del historial de navegación—el porcentaje de uso de la web sobre martes, el número de visitas a RottenTomatoes.com y unos 5.000 de otras variables—que podría impulsar sus ganancias por un 14,6 por ciento.

Netflix no estaba haciendo nada de esto; ni siquiera había proporcionado Shiller, de los datos utilizados (que se obtiene de un tercero). Pero Shiller demostrado que personalizada de precios era factible.

Son otras de las compañías que hacen esto? Cuatro investigadores en Cataluña trató de responder a la pregunta con un maniquí equipos que imitaba a la web de los patrones de navegación de los “ricos” o “presupuesto” de los clientes para una semana. Cuando el personae fue de las compras”,” que no se muestran de diferentes precios para el mismo producto. Se muestran los diferentes bienes. El precio medio de los auriculares sugerido para los ricos personae fue cuatro veces el precio de los sugeridos por el presupuesto-consciente personae. Otro experimento demostró de una manera más directa forma de discriminación de precios: Ordenadores con direcciones en la ciudad de Boston, se mostró a precios más bajos que aquellos en las más remotas partes de Massachusetts en productos idénticos.

En su artículo, “la Detección de Precio y de Búsqueda de la Discriminación en Internet,” los investigadores sugirieron que los consumidores podrían beneficiarse de un precio de discriminación del sistema watchdog de que iba a supervisar continuamente para la medida de los precios (aunque no está claro quién iba a construir o explotar este). Otro papel en esta co-creado por Google, Hal Varian, sostiene que si personalizada de precios se vuelve muy agresivo, los compradores se vuelven más “estratégica” de forma selectiva retención o la divulgación de información con el fin de obtener el mejor precio.

Que, a Bonnie Patten de TruthinAdvertising.org parece como un montón de trabajo. Ya está “tan complicado”, dijo a mí. “Todo lo que es de 50 por ciento de descuento, pero tienen todas estas exclusiones, donde no se cuenta, y entonces todo el mundo está tratando de calcular el 20 por ciento de 50 por ciento en sus cabezas.” Ella ya tiene un trabajo de tiempo completo, fue su punto. Y tres niños.

“En general,” ella continuó, “me resulta tan difícil determinar el precio real del producto de que cuando voy de compras para mis hijos, mi nueva técnica es hacer que todas mis decisiones en el cajero. Puedo recoger un montón de ropa. Estoy completamente de ignorar todos los precios hasta llegar a la registradora. Y entonces, si algo es demasiado, yo digo, ‘no quiero’. “

Esto me pareció tan sensible en extremo. Y de cómo se hizo de la tienda para ella?

“Yo no la tienda,” Patten dijo.

¿En qué sentido?, Me preguntó, confundido.

“Me di por vencido”, dijo. “Simplemente dejé de ir de compras.”

Pensé acerca de esto después de que le colgó el teléfono. Tal vez era una función de su puesto de trabajo, que le deje ver demasiado. Tal vez ella tenía un cierto tipo de”supervivencia shopper” fue la etiqueta utilizada—que simplemente no experimentar la emoción de encontrar un par de $30 mocasines de $8. Tales pensamientos ayudado a permanecer la explicación alternativa, el Gabriel Tarde llamado “la locura de la duda”: que hay una cantidad finita de incertidumbre que podemos absorber, un límite a cuánto nos puede comprobar la clave de pizarra para ver si el Swiffer, el precio es hacia arriba o hacia abajo de esta mañana; que en algún lugar de nosotros es un punto de cierre, y que Patten lo había golpeado.

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