Текст книги "Виртуальная конкуренция. Посулы и опасности алгоритмической экономики"

Ограниченность арбитражных возможностей является вторым необходимым условием для успешной ценовой дискриминации. Речь идет о способности продавца помешать потребителям, которые платят меньшую цену, перепродать товар потребителям, готовым заплатить более высокую цену. В нашем примере галерея должна найти способ не дать покупателю, который купил черно-белую фотографию Уолкера Эванса за 10 долл., перепродать ее на сайтах eBay или Amazon тем, кто готов заплатить больше. Продавцы способны предотвращать арбитраж различными способами (например, за счет индивидуализации товара, отзыва гарантий в случае перепродаж и затруднения или удорожания обслуживания товара для потребителей, которые покупают его на сером рынке)⁷. Поставка продукции за рубеж может оказаться нецелесообразной или слишком затратной. «Арбитраж в скромном масштабе может быть осуществим, но достаточно затратен или столь ограничен, что он не будет предотвращать стратегию ценовой дискриминации и не сделает ее безуспешной», – признают антимонопольные органы⁸.

Ценовая дискриминация отличается от динамического ценообразования, при котором цены меняются в ответ на изменения спроса и предложения. Отрасль авиаперевозок одной из первых получила выгоды от динамического ценообразования. По предварительным оценкам, сделанным в 1990-х гг., компания American Airlines, которую многие считают инициатором динамического ценообразования, зарабатывала в тот период дополнительные 500 млн долл. ежегодно за счет управления доходностью (yield management)⁹. Сегодня динамическое ценообразование является основным в отрасли авиаперевозок, где цены и доступность классов обслуживания часто меняются – все это предназначено для максимизации рентабельности – путем оценивания гибкости, внешних альтернатив и цены резервирования потребителей.

Подобным образом розничные продавцы могут менять цены в зависимости от времени покупки, доступности конкурирующей продукции или снижения привлекательности продукта. Например, супермаркеты зачастую снижают цены на хлеб и другие бакалейные товары, когда их сроки годности подходят к концу. Они не обязательно занимаются ценовой дискриминацией, так как бакалейные товары ближе к окончанию срока годности отличаются от более свежей продукции. Их вкус, возможно, не столь привлекателен; их нельзя долго хранить; спрос на них ниже. Поэтому, чтобы продать остатки этих товаров, супермаркет снижает их цену.

В данном случае розничный продавец реагирует на изменение спроса на свои товарные остатки. В принципе, указанные методы работы отличаются от ценовой дискриминации, при которой супермаркет взимает с различных потребителей разные цены за один и тот же хлеб (в зависимости от их цен резервирования).

На практике различие между динамическим ценообразованием и ценовой дискриминацией может затушевываться, так как продавцы применяют более сложные стратегии¹⁰. Например, супермаркет может применять динамическое ценообразование, взимая меньшую сумму за тот же самый товар ближе к обеду и в позднее время, и повышать цену ранним вечером (когда магазин наполнен покупателями). Этот метод работы может, кроме того, быть проявлением ценовой дискриминации, зависящей от временной чувствительности потребителей. Предположим, что супермаркет знает, что его покупатели с большей чувствительностью к цене отложат покупку хлеба до времени возвращения с работы домой. Эти более чувствительные к цене покупатели также знают, что супермаркет установит скидку на хлеб в конце дня. Итак, корректирует ли супермаркет цену в ответ на изменение спроса или занимается ценовой дискриминацией (взимая с менее чувствительных к цене покупателей большую сумму до 7 вечера и предоставляя скидку более чувствительным к цене покупателям после 7 вечера)? Трудно сказать. То, что может выглядеть как ценообразование, чуткое к изменению состояния рынка, возможно, всего лишь сегментирование супермаркетом покупателей по их ценовой чувствительности.

Ценовая дискриминация зачастую выгодна¹¹. Вернемся к нашему примеру с галереей. Когда галерея взимает фиксированную цену (скажем, 250 долл.) за черно-белую фотографию, она обеспечивает продажу каждому покупателю с той же или большей ценой резервирования. Она не осуществляет продажи тем потенциальным покупателям, цена резервирования которых меньше 250 долл. за фотографию. К тому же человек, готовый заплатить 1 000 долл., не обязательно купит четыре черно-белых фотографии. Вместо этого данный клиент может заплатить 250 долл. за одну фотографию и потратить 750 долл. потребительского излишка в другом месте. При совершенной ценовой дискриминации галерея завладевает его потребительским излишком. К тому же она добивается продаж всем тем покупателям, цена резервирования которых ниже фиксированной розничной цены, но выше себестоимости фотографии. До тех пор пока цена резервирования конкретного потребителя выше издержек галереи, галерея будет получать прибыль от каждой продажи. По сути, галерея не упускает возможности заработать. Каждый заплатит максимальную сумму, которую готов потратить, будет продано больше фотографий, а галерея получит максимум прибыли. За счет несовершенной ценовой дискриминации продавец завладеет потребительским излишком в большем объеме, чем при фиксированной цене, но в меньшем объеме, чем наш ясновидящий владелец галереи, который получает максимальный доход.

В следующей главе мы рассмотрим, каким образом компании, использующие большие данные, увеличивают прибыли за счет максимального извлечения потребительского излишка: побуждая потребителей покупать вещи, необходимость которых не была им известна, и платить больше в случае, когда они способны к этому (или имеют меньшее число внешних альтернатив).

10
Эпоха совершенной ценовой дискриминации?

Одной из широко освещавшихся тем во время «Рекламной недели» в Нью-Йорке в 2015 г. была персонализация рекламы: рассматривалось, каким образом к 2020 г. вся реклама «будет планироваться и продаваться с использованием данных уровня домохозяйства и отдельного индивида»¹. Облегчит ли рост больших данных и аналитики больших данных применение совершенной ценовой дискриминации со стороны онлайновых продавцов (при которой каждый потребитель платит максимум того, что он готов заплатить)?

Конкуренция в известном нам виде меняется по мере того, как компании экспериментируют, вырабатывая более успешные подходы к ценовой дискриминации (гораздо более успешные, чем несовершенная ценовая дискриминация аналоговой эпохи, такая как скидка для пожилых). В данной главе мы отмечаем достигнутые успехи в отслеживании действий и сборе данных пользователей и анализируем, не ждет ли нас в перспективе совершенная ценовая дискриминация. Немедленный ответ, если перефразировать замечание св. Фомы Аквинского относительно счастья, состоит в том, что совершенная ценовая дискриминация на земле невозможна, но более успешные разновидности несовершенной ценовой конкуренции возможны.

Вы, может быть, спросите, каким образом может произвольно взятая компания осуществлять в интернете ценовую дискриминацию, когда конкуренты, до которых один или два щелчка мышью, предлагают тот же товар по долгосрочной цене безубыточности? Каким образом онлайновые компании способны минимизировать привлекательность для потребителя внешних альтернатив?

Явление, которое экономисты и специалисты по антимонопольному праву называют «ценовой дискриминацией», игроки онлайновой отрасли называют «оптимизацией цен» или «динамическим дифференцированным ценообразованием». Динамическое дифференцированное ценообразование, в изложении профессора Массачусетского технологического института Йосси Шеффи, – это «наука выжимания из потребителей каждого возможного доллара»². В условиях роста использования больших данных и самообучающихся ценовых алгоритмов неудивительно, что онлайновые и офлайновые продавцы ныне ведут эксперименты с более успешными способами ценовой дискриминации.

Некоторые онлайновые розничные продавцы отслеживают местонахождение потребителя и другие персональные данные с тем, чтобы предлагать потребителям с меньшим набором альтернатив более высокую цену³. В 2012 г. газета Wall Street Journal сообщила о ценовой дискриминации компанией Staples Inc., занимающейся онлайновыми и офлайновыми продажами канцелярских товаров⁴. Газета обнаружила, что алгоритмы ценообразования этой компании назначали различные цены на ее сайте в зависимости от местонахождения потребителей⁵. Видимо, компания рассматривала расстояние от потребителя до офлайновых магазинов своих конкурентов – OfficeMax Inc. и Office Depot Inc.: «Если конкурирующие магазины находились в пределах примерно 20 миль, на сайте Staples. com обычно указывалась цена со скидкой»⁶. Компания Staples не одинока. В компании Office Depot признали использование «пользовательской истории посещения страниц и географического положения пользователей для того, чтобы варьировать те предложения и товары, которые она показывает конкретному посетителю своего сайта»⁷.

В 2000 г. компания Amazon.com Inc. продавала цифровые видеодиски разным людям по разным ценам. Компания назвала это «просто экспериментом и в итоге вернула ценовую разницу лицам, которые заплатили больше»⁸. Пол Майснер, международный вице-президент компании Amazon, недавно назвал этот ценовой эксперимент нетипичным случаем: Amazon «никогда не будет использовать демографическую информацию для установления цены. Мы не будем использовать историю покупок или какие угодно другие базовые предположения (assumptions). Мы не делаем этого и никогда не делали… Этот необдуманный ценовой эксперимент нельзя назвать иначе, как глупым. С тех пор мы этого не делали. Это было просто тупо»⁹.

В 2010 г. газета Wall Street Journal сообщила, что компания Capital One Financial Corp. «использовала технологию персонализации для того, чтобы определить, какие кредитные карты показывать новым посетителям своего сайта», и «разным пользователям показывала первыми разные карты – либо для лиц с “отличной кредитоспособностью” (excellent credit), либо для лиц со “средней кредитоспособностью” (average credit)»¹⁰.

Некоторые сайты предоставляли скидки в зависимости от того, пользуется ли в данный момент то или иное лицо мобильным устройством. «Человек, ищущий гостиницы: через браузер, который установлен на iPhone или телефон с операционной системой Android, на сайтах для путешественников Orbitz и CheapTickets, видел скидки в размере целых 50 % от прейскурантной цены»¹¹. Компания Rosetta Stone предлагала «разные комплекты поставки в разных местах» и персонифицировала свои рекомендации на индивидуальной основе в зависимости от того, каким образом посетитель попал на ее сайт: через поисковую систему или по ссылке в социальной сети, с мобильного устройства или персонального компьютера¹². «Мы всё больше сосредоточиваем усилия на сегментации и адресной работе», – сказал представитель компании. «Каждый потребитель особенный»¹³.

Компанию Allstate недавно критиковали за ее алгоритм так называемых «рыночных соображений». Эта страховая компания стремилась оптимизировать ту цену, которую она взимает с физических лиц, определяя вероятность того, что они будут сравнивать цены, прежде чем купить страховку. Критика была обусловлена тем, что указанный алгоритм способствовал селективному ценообразованию, не связанному с соображениями риска, при котором скидки доходили вплоть до 90 % от стандартного тарифа, а наценки – вплоть до 800 %¹⁴.

Офлайновые магазины, подобно онлайновым, также экспериментируют с динамическим дифференциальным ценообразованием. Например, в 2014 г. британский розничный продавец B&Q тестировал «электронные ценники, которые меняют цену товара на основе досье конкретного потребителя. Система использует данные карт постоянного покупателя и покупательские привычки (задействуя микросхему в мобильных телефонах покупателей) для расчета цены и ее показа на полке рядом с товарами. Компания заявляет, что этот шаг будет выгоден постоянным покупателям»¹⁵.

Даже купоны теперь становятся более индивидуальными и адресными. Один из примеров – сайт Coupons.com, онлайновая платформа, которая в 2015 г. ежемесячно предоставляла индивидуальные специальные предложения примерно 17 млн потребителей. Она продвигает на рынок более чем 2 000 торговых марок приблизительно 700 компаний – поставщиков упакованных потребительских товаров (среди них – Clorox, Procter & Gamble, General Mills и Kellogg’s), а также розничных продавцов, таких как Albertsons-Safeway, CVS, Dollar General, Kroger и Walgreens. Ее цифровая платформа, согласно годовому отчету за 2014 г., стремится «привлечь потребителей в те ключевые моменты, когда они выбирают, какие товары они купят и куда пойдут за покупками»¹⁶. К 2015 г. сайт Coupons.com адресным образом предъявлял покупателям сообщения (экранные и видео), «полностью построенные на онлайновых данных и покупательском поведении в магазинах»¹⁷.

Здесь данные являются ключевыми. Сайт Coupons.com начинает работу «с демографической и географической сегментации клиента для использования персонализации, чтобы обеспечить показ и легкую доступность потребителям наиболее актуального контента»¹⁸. Затем он способен «индивидуализировать контент в зависимости от того, на какие именно предложения нажал данный потребитель, и какие поисковые запросы он, возможно, осуществляет в нашей сети, а также тех купонов, которые он ранее активировал (распечатал их или загрузил на карту постоянного покупателя и погасил)»¹⁹. Помимо того, при использовании приложения сайта Coupons.com для мобильного телефона (которое предназначено для хранения списка покупок), покупатели получают персонализированные купоны на основе своего списка. Данная онлайновая платформа также анализирует данные карты постоянного покупателя того или иного магазина, для того чтобы адресно работать с его клиентами. Итак, одним из «ключевых достоинств» сайта Coupons.com являются его «собственные данные о потребительском поведении – от намерения до покупки»²⁰.

Розничные продавцы не первый год используют программы лояльности для сбора данных о потребителях и адресной работы с ними при помощи специальных рекламных объявлений и скидок²¹. Один из примеров – компания Target. Когда вы входите в ее магазин, вы можете не знать, что компания при первой же возможности присвоит вам и каждому другому покупателю «уникальный код, внутри компании именуемый “идентификационным номером посетителя” (Guest ID number), который позволяет отслеживать все, что [вы] купили»²². Всякий раз, когда покупатель использует кредитную карту или магазинный купон, заполняет опросник, отправляет заявление на возврат денег (refund), звонит в службу помощи потребителям, открывает электронное письмо от компании или посещает ее сайт, компания Target свяжет соответствующие данные с его номером посетителя²³. Кроме того, вы можете не знать, что эта компания собирает о вас и другие данные (включающие «ваш возраст, семейное положение и наличие детей, район проживания, затраты времени на поездку к данному магазину, приблизительный размер вашего жалования, недавний переезд, носимые вами в кошельке кредитные карты, посещаемые вами сайты)»²⁴. Вдобавок компания Target, возможно, получает дополнительные данные о покупателе, в частности «ваше этническое происхождение, трудовую биографию, читаемые вами журналы, объявление вами банкротства, наличие разводов, в каком году вы купили свой дом или лишились его, в каком колледже вы учились, какого рода темы обсуждаете в интернете, какие марки кофе, бумажных полотенец, зерновых продуктов и яблочного пюре вы предпочитаете, ваши политические взгляды, навыки чтения, благотворительные пожертвования и количество принадлежащих вам автомобилей»²⁵. Target собирает информацию о телефоне покупателя²⁶. Компания Target с вашего согласия отслеживает ваше «положение на местности и внутри магазина», так что ей известно, сколь далеко вы находитесь от ее магазина и в каком ряду между полками вы стоите»²⁷. Target с вашего разрешения также фиксирует ваш идентификатор в сети Facebook, добавляя к нему изображение из вашего профиля пользователя и идентификаторы ваших друзей, а также ваш идентификатор клиента Google и соответствующее изображение из профиля пользователя²⁸. Target также собирает ту информацию, которую вы оставляете на всякой открытой интернет-площадке, включая блоги, чаты и социальные сети, такие как Facebook²⁹.

Некоторые из вас не хотят, чтобы их отслеживали в интернете. Поэтому вы, может быть, используете настройку «не отслеживать», которая позволяет сообщать сайтам, чтобы ваши действия в сетевом пространстве не отслеживались. Компания Target, по состоянию на середину 2016 г., не «реагирует» на ваш запрос отключить отслеживание³⁰. Помимо того, Target использует установленные в ее магазинах камеры не только для целей безопасности, но и для «целей текущей работы, таких как изучение маршрутов движения покупателей и контроль за товарной обеспеченностью магазина»³¹.

Почему компания Target прикладывает такие усилия для того, чтобы отслеживать ваши действия и собирать данные о вас и ваших друзьях? Чтобы повысить вашу покупательскую лояльность и ваши расходы в своих магазинах, сообщила газета New York Times. Одна из желанных целей – беременные женщины. Компания может продавать им товары для новорожденных (и, возможно, другую продукцию, если будущие родители окажутся в магазине Target). Используя свой журнал предстоящих рождений (baby-shower registry)³², компания Target знала, что некоторые из ее покупательниц беременны, но не каждая покупательница сообщала об этом магазину. Чтобы определить, какие из женщин могут быть беременны, компьютеры компании проверяли наличие любых характерных особенностей покупок женщин, указанных в журнале предстоящих рождений. За счет этого выяснилось, что беременные женщины чаще покупали определенные товары, например, «лосьоны без запаха в больших объемах примерно в начале второго триместра своей беременности»³³. На основе многочисленных данных о покупках компания Target выявила примерно 25 товаров, которые при совместном рассмотрении позволяют присвоить каждой покупательнице индикатор “прогнозируемой беременности”»³⁴. Компания Target могла предсказывать на основе характерных особенностей покупок (таких как лосьоны), является ли покупательница беременной, а также, на основе конкретных категорий товаров, примерно вычислять «ожидаемую дату родов в рамках малого интервала времени»³⁵. Затем компания проанализировала информацию о каждой постоянной покупательнице из своей общенациональной базы данных, чтобы выявить тех из них, которые с наибольшей вероятностью являются беременными, и предложила им купоны на товары для новорожденных, предполагая, что они купят и другие товары у компании Target.

Газета рассказала об одном отце, который потребовал встречи с управляющим магазина Target в пригороде Миннеаполиса:

Он сжимал в руке купоны, которые прислали его дочери, и был разгневан, как сообщил сотрудник, который участвовал в разговоре. «Моя дочь получила это по почте, – сказал он. – Она пока еще старшеклассница, а вы шлете ей эти купоны на детскую одежду и кроватку? Вы что, пытаетесь побудить ее забеременеть?» Управляющий не имел никакого представления, о чем говорил ему этот мужчина. Он посмотрел на конверт. Определенно, он был адресован дочери этого человека и содержал рекламу одежды для беременных, мебели для малолетних детей и картинки с улыбающимися младенцами. Управляющий извинился, а затем, спустя несколько дней, позвонил, чтобы извиниться вновь. Однако при разговоре по телефону тот отец был несколько сконфужен. «Я поговорил со своей дочерью, – сказал он. – Оказывается, в моем доме занимались такими делами, о которых я не знал совершенно. Она родит в августе. Я должен извиниться перед вами»³⁶.

Персонализация царит и в британском секторе супермаркетов, особенно в компании Tesco, которая в 1995 г. ввела свою программу лояльности Clubcard. Вот что отметил ее прежний главный исполнительный директор: «Мы могли работать с потребителями индивидуально. И мы могли узнавать, что для них значимо, как они себя ведут, а также индивидуально настраивать и делать адресной всю систему маркетинговых мероприятий с тем, чтобы она была значима для отдельно взятого потребителя»³⁷. Зачем все эти данные? Как обнаружила компания McKinsey, они помогают повышать лояльность потребителей³⁸.

Эта «персонализация» распространяется и на торговые предложения. Мерлин Стоун, руководитель направления исследований бизнеса (business research leader) из компании IBM, пояснил, что «в каждом секторе ведущие 20 % потребителей приносят 80 % прибыли». Ни один розничный продавец не назовет дискриминационным механизм своей схемы поддержания лояльности, но вот как он, согласно Стоуну, может работать: «Они устанавливают некий уровень [сервиса], именуемый “традиционным”, который получит любой потребитель, а более ценные потребители получат еще более качественное обслуживание». Поэтому если вы, например, – «охотник за скидками», покупающий все «товары-приманки» (loss leaders)³⁹ и ничего более, то супермаркет сети Tesco или сети Sainsbury’s может сделать вывод, что вам, пожалуй, будет лучше в магазинах сети Lidl или Aldi⁴⁰. Затем он, может быть, повысит цену «товара-приманки» или просто перестанет держать на полках те товары, которые покупают лишь охотники за скидками. Однако более вероятно, что своими действиями он будет затруднять покупку таких основных товаров, выкладывая их в неудобных для покупателя местах и на небольшой площади. Таким путем, говорит Стоун, «вы избегаете социальной сегрегации (exclusion), но в то же время следите за тем, чтобы сосредоточить внимание на продаже наиболее прибыльной продукции своим лучшим клиентам»⁴¹.

С другой стороны, компании могут отыскивать пассивных потребителей с малой степенью вовлеченности, которые продолжат платить высокие цены за некачественный сервис, – и оборудовать для них такую среду, которая не предусматривает рекламных акций и обеспечивает продолжение продаж. Алекс Чисхолм (Alex Chisholm), глава британского Управления по защите конкуренции и рынкам, отметил, что «старожил рынка, боясь потревожить спящего потребителя, на цыпочках обходит его спальню при автоматическом возобновлении условий и незаметном истечении сроков действия специальных предложений.»⁴²