Алгоритмічні покупці: баланс ефективності, етики та довіри споживачів

• Автор:
• ім'я автора

  Quantumrun Foresight
• Липень 24, 2023

Основні моменти

У світі, де домінують алгоритмічні покупці, традиційні стратегії продажів і маркетингу можуть втратити ефективність, оскільки алгоритми віддають пріоритет таким раціональним факторам, як ціна та швидкість доставки. Ця зміна може призвести до більш конкурентного ринку, де компанії зосереджуються на вдосконаленні продуктів і послуг замість того, щоб звертатися до емоцій. Алгоритмічні покупці можуть спростити процес покупки для споживачів, але проблеми включають прозорість, недовіру споживачів і потенційну антиконкурентну практику. 

Алгоритмічний контекст покупців

Процес продажу товарів і точки продажу, які привабливі для покупців, змінюються, коли покупці перестають бути людьми. У медіаіндустрії програмна закупівля використовує різні потенційні платформи для ідеального розміщення реклами. Тим часом роздрібна торгівля використовує алгоритмічну комерцію, щоб передбачити моделі покупок на основі історичної поведінки споживачів. Такі гіганти, як Amazon і Alibaba, наразі використовують прогнозну аналітику, щоб наповнювати кошики для покупок клієнтів перед розміщенням замовлення, а потім пересилати ці товари до розподільчих центрів, щоб скоротити час доставки.

Тепер рішення про купівлю взяли на себе алгоритми. Хоча це має значні наслідки для таких секторів, як високочастотна торгівля на Уолл-стріт, нелюди керують більш складними ринковими завданнями. Оскільки клієнти стають більш довірливими до цих нелюдей-покупців, вони, ймовірно, делегуватимуть ще більше повноважень щодо закупівель, які можуть виходити за межі простого поповнення своїх побутових потреб. Вони можуть почати покладатися на алгоритми для прийняття важливих рішень, наприклад, коли вийти на пенсію чи оптимальний час для продажу нерухомості.

Підприємства, які пропонують товари та послуги, повинні налаштувати свої методи продажу, щоб звернути увагу на ці складні алгоритми. Ці алгоритми, ймовірно, віддаватимуть пріоритет таким факторам, як ціна, швидкість, точність, вплив і навіть стійкість. У світі, де домінують алгоритмічні закупівлі, емоційні фактори, такі як традиційні рекламні стратегії, менше впливатимуть на вибір покупки.

Руйнівний вплив

Поширеність алгоритмічних покупців може вимагати комплексного перегляду стратегій продажів і маркетингу. Традиційні методи реклами, які часто покладаються на емоційну привабливість або лояльність до бренду, можуть втратити ефективність, оскільки алгоритми віддають пріоритет таким раціональним факторам, як ціна, швидкість доставки та відгуки про продукт. Ця зміна може призвести до більш конкурентоспроможного та прозорого ринку, де компанії будуть мотивовані покращувати свої продукти та послуги відчутними способами. Це також може зменшити силу визнаних брендів і вирівняти умови для нових чи менших компаній, оскільки алгоритми байдужі до назв брендів і більше зосереджені на об’єктивних показниках.

З боку споживачів алгоритмічні покупці могли б оптимізувати процес покупки, скоротивши час і зусилля, необхідні для прийняття рішень про покупку. Крім того, складні алгоритми можуть сприяти більш персоналізованому досвіду покупок, оскільки ці алгоритми стають кращими для прогнозування індивідуальних уподобань. Однак можуть бути й мінуси. 

Значною проблемою є поточний брак прозорості в тому, як ці алгоритми приймають рішення, що може призвести до недовіри споживачів або маніпуляцій. Великі роздрібні торговці вже закликають до антиконкурентних стратегій, таких як розміщення власних брендів на першому місці в результатах пошуку. Також можуть виникнути проблеми з конфіденційністю, оскільки прогнозні алгоритми часто вимагають збору та аналізу великих обсягів персональних даних. Уряди повинні оновити закони про захист прав споживачів, щоб розглянути, як їхні дані використовуються для впливу на їхні покупки.

Наслідки алгоритмічних покупців

Більш широкі наслідки алгоритмічних покупців можуть включати: 

• Підвищення ефективності ринку за рахунок автоматизації рішень про купівлю, оптимізації цін і зниження транзакційних витрат, що призвело до покращення прибутку бізнесу, посилення конкуренції та потенційного зниження споживчих цін.
• Переміщення на посадах, які включають виконання ручних або повторюваних закупівель. Однак це також відкриває можливості для управління та розробки алгоритмів, аналізу даних і прийняття стратегічних рішень.
• Уряди встановлюють правила та нагляд для забезпечення прозорості, справедливості та підзвітності в алгоритмічному прийнятті рішень.
• Оптимізовані ланцюжки постачання та логістика, що призводять до зменшення відходів, споживання енергії та мінімізації викидів вуглецю. Однак збільшення кількості онлайн-покупок за допомогою алгоритмів може збільшити відходи упаковки та транспортні викиди.
• Певні групи населення отримують переваги від персоналізованих рекомендацій щодо продукту на основі їхніх уподобань, тоді як інші можуть зіткнутися з виключенням або обмеженим вибором через алгоритми, які зберігають існуючі упередження або дискримінують певну демографію.
• Консолідація ринкової влади в руках кількох домінуючих гравців. Меншим підприємствам може бути складно конкурувати з більшими організаціями з більш досконалими алгоритмами та ресурсами даних.
• Зростання імпульсивних покупок через персоналізовані рекомендації та зниження лояльності до бренду серед споживачів.

Питання для розгляду

• Ви б віддали перевагу алгоритму, щоб вирішити, що ви хочете або повинні купити?
• Як можна регулювати бізнес, щоб гарантувати, що він не маніпулює цими алгоритмами?