AI动态定价：零售商需知的机遇与风险

Peter Andrews是Alvarez & Marsal公司企业绩效改进团队的董事总经理。

随着全国性连锁超市转向电子价签，零售商部署AI动态定价的能力可能很快变得普遍，因为企业希望在快速变化的市场力量中更加灵活。提高响应能力不仅有助于企业保持稳定，还能提升利润。但行动过快可能以牺牲最忠诚的客户为代价，并引起监管关注。

与其投入精力于定期价格模型（这些模型因关税、供应链变化和材料成本波动而在实施后很快过时），机器学习算法使企业能够利用实时数据来指导定价。AI可以摄入大量数据以确定定价建议，包括材料成本、竞争对手价格、客户需求、预测需求、库存水平以及供应链中的潜在延迟或中断等输入。通过消除不断更新静态价格的滞后，AI定价模型使企业能够通过自动推出实时价格来更好地获取产品利润。

数据驱动的定价并非新概念：航空和酒店行业长期以来一直使用这些模型来合理定价酒店房间和飞机座位。动态定价算法帮助航空公司减少空座率，将其载客率从2000年代初的72%提高到80%以上。消费者已接受票价可能因购买时间而波动，很大程度上是因为动态定价是互利的：票价平均更低，而航空公司每可用座位英里收入增加。他们还在持续创新。今年，一家大型国内航空公司宣布其定价算法中已采用AI，从而提高了盈利能力；然而，它也面临一些来自立法者的审查。

随着AI定价进入新行业，AI动态定价的潜在危害对消费者和监管者来说正变得更加具体。

尽管AI动态定价为企业带来诸多好处，该技术也引发了关于算法偏见和价格欺诈的重大担忧。例如，个性化自动定价理论上可能根据算法计算特定个人愿意支付的金额，在同一时间对同一产品向不同消费者提供不同价格。或者，如果没有适当的护栏，自动定价可能导致飓风来临时水或胶合板的价格飙升，因为需求激增。

对于尝试AI动态定价的行业来说，关键在于理解客户的期望。例如，B2B领域的制造公司可能更容易让客户接受动态定价双向波动的理念——在成本低时节省资金，在投入成本上升时保护制造商的收益。而客户基础更广泛的公司则更难做到这一点，正如快餐业最近在尝试“ surge pricing”概念时所学的教训。

全力推进完全AI驱动的定价模式是一种风险，不仅影响公司与客户的关系，还可能招致监管审查。例如，FTC已开始关注采用“监控定价”的公司，即利用客户数据动态设定价格的做法。去年，纽约州实施了一项法律，要求企业在价格由使用个人数据的算法得出时进行披露。这项法律以及其他州提出的法案，强化了对定价算法保持警惕的必要性。

最近，一家在线配送服务因使用AI定价对同一商店内不同客户就相同商品收取不同价格而受到审查。这一曝光引发了媒体反弹，该公司宣布立即停止该做法。与之形成对比的是，欧洲几家大型连锁超市全天动态调整价格。这里的区别在于，价格主要向下移动，且不针对特定客户造成不利，而是利用价格变化来保持竞争力并减少库存损耗。

深思熟虑、经过充分测试的采用是维护客户信任和最小化监管审查的关键。AI动态定价并不意味着定价成为一劳永逸的增长策略，而是一种深思熟虑、与品牌一致的策略，以优化收入并限制成本风险。

与所有AI在业务中的采用一样，重要的是让人类保持在驾驶座上，监控价格以确保客户不会遭受意外后果或算法偏见。AI定价本身并非对消费者的固有风险；在杂货店引入电子价签（可能实现更快速的动态定价）并未与任何显著的价格上涨相关联。引入后价格仅变化了0.0006%。但不受监控的AI定价确实是一种风险——一种可能为监管机构干预敞开大门的风险，尤其是如果其使用造成共谋的表象，即相互竞争的AI系统相互追赶以推高利润，从而通过价格上涨助长更多价格上涨。

动态定价是帮助企业更好地应对比以往更快发展的市场的重要工具，但在转型过程中留住客户取决于精心制定的策略。AI可以更快地识别何时何地调整价格，但人类判断——以及适当的护栏——仍然至关重要。