20 年前、Amazon はビッグデータ成熟度アルゴリズムを開始しました

20 年前、Amazon はビッグデータ成熟度アルゴリズムを開始しました

近年、ビッグデータの「親しみやすさの破壊」がインターネット販売業者の公然の秘密となっており、この行為は大多数のユーザーから批判されています。しかし、文化観光局が発表した最新の規定によると、ビッグデータを利用した「成人を殺害する」行為は10月1日から明示的に禁止される。

あなたはビッグデータに「殺された」経験はありますか？

昨年3月、北京市消費者協会がビッグデータの「消滅」に関して実施した調査では、回答者のほとんどが、ビッグデータにおける「親しみやすさの消滅」現象は非常に一般的であると信じていることが示された。

ビッグデータの「悪用」問題に関わるあらゆる企業の中で、オンライン旅行プラットフォームが最も多くの問題を抱えている。

この点に関して、文化観光省は1年近くの意見募集と審議を経て、今年8月20日に「オンライン観光運営サービス管理に関する暫定規定」を公布し、その第15条には次のように明確に規定されている。オンライン旅行会社は、ビッグデータやその他の技術的手段を使用して、異なる消費特性を持つ旅行者に対して同じ条件下で同じ商品やサービスに差別化された価格を設定することは許可されていません。

この観点から、ビッグデータを利用して「馴れ合いを殺す」インターネット業者は、今年10月1日以降に規制される見通しだ。

ビッグデータの「抹殺」ルーチンはどれほど深いのでしょうか?

2017年末以来、消費者はインターネットプラットフォームによって「殺された」経験を次々と暴露している。

Fliggy に加えて、Ctrip や Qunar などの多くの OTA プラットフォームも、ビッグデータの「殺しのスキル」を求めて頻繁に検索されています。

多くのネチズンは、航空券やホテルを検索するときに、検索数が増えると価格も上がります。「だまされたような気がして、受け入れがたいです。」

さらに、Tmall、JD.com、Didi、Meituan Waimai、Ele.me、および音楽プラットフォームはすべて、ビッグデータの「親しみやすさの抹殺」の問題にさらされています。

**ディディの「殺人」ルーティン:**2 つの異なるアカウントが同じ時間帯に同じ始発駅で急行列車を予約しましたが、価格には 3 元の差がありました。

天猫の「馴れ合いを殺す」ルーチン:天猫スーパーマーケットの同じ商品の価格は、88VIPユーザーが74.63元、一般ユーザーが62.8元で、その差は11.83元だ。

トリックがいっぱいです。これらのルーチンは最終的に、販売者の利益を最大化するという 1 つの目標を示します。しかし、消費者にとって、それは注意しないと踏み込んでしまう可能性のある落とし穴です。

「ビッグデータキリング」の元祖：アマゾン

こうしたルーチンの発案者は間違いなく電子商取引大手の Amazon です。

ビッグデータの「搾取」の最初の事例は、20 年前のアマゾンの「差額価格実験」にまで遡ることができます。

2000 年 9 月、Amazon は実験のために 68 枚のベストセラー DVD を選択しました。これらの DVD ディスクの価格は、潜在的なユーザーの人口統計、ショッピング履歴、オンライン行動などに基づいて異なります。

その中で、Amazonから「Titus」というタイトルのDVDがリリースされました。新規ユーザーの見積もり価格は 22.74 ドルですが、既存ユーザーの価格は 26.24 ドルです。この価格設定戦略により、これらの実験用 DVD の売上総利益率は効果的に向上しました。

しかし、良い時代は長くは続かず、アマゾンの秘密はすぐに発見されました。

実験開始から 1 か月も経たないうちに、古い Amazon ユーザーが DVDTalk コミュニティでネチズンと「タイタス」について議論しました。

話し合いが本格化すると、彼は騙されていたことがわかった。忠実な Amazon ユーザーである彼が「Titus」ディスクに支払った価格は、他の新規ユーザーが支払った価格よりも 4 ドル近く高かった。

その後、さらに多くの古いユーザーもこれを発見しましたが、彼らはまだ立ち止まることができますか?

その結果、誰もがAmazonを非難し始め、中には今後Amazonでは何も買わないと公言する人も出てきました。

大多数のユーザーからの批判を受けて、Amazon CEOのベゾス氏は個人的に謝罪し、最安値でDVDを購入しなかった数千人のユーザーに価格差額を返金しなければならなかった。

しかしベゾス氏は、アマゾンは「消費者を殺した」わけではなく、価格調整はランダムであり、消費者とは何の関係もない、価格実験の目的はさまざまな割引に対する消費者の反応をテストすることだけだと述べた。

アマゾンの差額価格実験は失敗した。しかし実際には、この賢い価格設定戦略は他の電子商取引企業によって模倣されています。

価格差別: 利益を増やすための強力なツール

ビッグデータは「親しみやすさを殺す」もので、経済学では価格差別と呼ばれます。

価格差別、これは通常、同じグレードおよび品質の商品またはサービスを異なる受取人に提供する際に、受取人間で異なる販売価格または料金基準を実施する商品またはサービスの提供者を指します。

したがって、価格差別とは本質的には価格差です。ここでの「差別」という用語は軽蔑的な意味ではなく、経済学では同じようなものでも価格が異なる現象を指すことがよくあります。

米国のブランダイス大学経済学部の助教授であるベンジャミン・シラー氏によると、Netflixに基づいた研究では、従来の人口統計データを使用したパーソナライズされた価格設定方法を使用すると、Netflixの利益が0.3%増加する可能性があることが判明しました。しかし、機械学習テクノロジーを使用して、ユーザーのウェブ閲覧履歴に基づいてユーザーが支払ってもよい最大価格を推定すると、Netflix の利益は 14.55% 増加する可能性があります。

販売者として、14.55%、あるいはそれ以上の利益を放棄する人がいるでしょうか?

ダイナミックプライシング: あまり馴染みのない価格設定戦略

企業にとって、価格差別だけが利益を増やす唯一の方法ではないことは確かです。 「ダイナミックプライシング」と呼ばれる戦略もかなり良い結果をもたらす可能性があり、「価格差別」よりも消費者に優しい戦略です。

ダイナミックプライシング、これは、消費者の体験を損なうことなく収益を最大化するために、市場の需要と自社の供給能力に基づいて同じ製品を異なる価格で販売する企業の戦略を指します。

2000 年の「差額価格実験」事件の後、Amazon がビッグデータの利用を諦めるつもりはなかったのは確かです。同社はすぐに新しいアプローチであるダイナミックプライシングを開始しました。

レポートによると、Amazon の動的価格設定アルゴリズムでは、同社の製品は需要に応じて 1 日に 250 万回価格が変更されます。これは、製品の価格が平均して 30 分ごとに 50,000 回以上変更されることを意味します。これらの変更は、ユーザーのショッピング パターン、競合他社の価格、利益率、在庫、その他のさまざまなデータに基づいています。

例えばアマゾンは不人気本の価格を上げ、ベストセラーの価格を下げて自社商品の高品質・低価格をアピールし、より多くの顧客を呼び込む。

Amazon もダイナミックプライシングのおかげで利益を 25% 増加させました。しかし、ダイナミックプライシングは、「親密度を殺す」価格戦略と比較すると、オールドユーザーなどのユーザー層をターゲットにしていないため、顧客の「親密度が殺される」という経験をある程度排除するだけでなく、顧客に「親近感を殺す」と感じさせることが多い。価格性能比が高い。

現時点では、オンライン旅行プラットフォーム上のビッグデータの「悪用」は明示的に禁止されており、他の電子商取引企業にも警鐘を鳴らしている。販売業者は、やみくもに利益を追求して最終的にユーザーの信頼を失うのではなく、ビッグデータを利用してユーザーにパーソナライズされたサービスとより合理的な価格をより適切に提供し、ユーザーが安心して購入できるようにする必要があります。

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