ผู้บริโภคที่ได้รับผลกระทบจากภาวะเงินเฟ้อ อาจต้องเผชิญกับ Surge pricing การตั้งราคาที่มีความยืดหยุ่น ตามระดับความต้องการของสินค้าในแต่ละช่วง และปัญญาประดิษฐ์อาจทำให้ Surge pricing สามารถทำได้ตลอดเวลา
WASHINGTON (TND) — Consumers pinched by inflation sometimes face a one-two punch with surge pricing. The proliferation of artificial intelligence could make it a more common occurrence.
AI อาจพลิกโฉมตลาดการค้าปลีก โดยเป็นตัวกำหนดราคาสินค้าหรือบริการแบบ Surge pricing
ผู้บริโภคที่ได้รับผลกระทบจากภาวะเงินเฟ้อ อาจต้องเผชิญกับ Surge pricing การตั้งราคาที่มีความยืดหยุ่น ตามระดับความต้องการของสินค้าในแต่ละช่วง และปัญญาประดิษฐ์อาจทำให้ Surge pricing สามารถทำได้ตลอดเวลา
Surge pricing การตั้งราคาที่มีความยืดหยุ่น ตามระดับความต้องการของสินค้าในแต่ละช่วง หรือที่เรียกว่าการกำหนดราคาแบบไดนามิก (dynamic pricing) คาดว่าจะเกิดขึ้นกับราคาตั๋วเครื่องบิน ห้องพักในโรงแรม และแอปเรียกรถร่วม เช่น Uber และ Lyft เนื่องจากบริษัทในอุตสาหกรรมอื่นๆ ใช้อัลกอริธึมเพื่อวิเคราะห์อุปสงค์และอุปทานเพื่อกำหนดราคาแบบเรียลไทม์ ผลลัพธ์ที่ได้จึงมีความหลากหลาย
เมื่อต้นปีที่ผ่านมา AMC Theatres ได้ประกาศโครงการริเริ่มด้านราคาใหม่ที่เรียกว่า Sightline เพื่อเรียกเก็บเงินเพิ่มสำหรับที่นั่งที่ต้องการในช่วงเวลาเร่งด่วน และน้อยลงสำหรับที่นั่งแถวหน้า หลังจากทดสอบความคิดริเริ่มในโรงภาพยนตร์บางแห่งในตลาดสหรัฐฯ สามแห่ง บริษัทได้ยกเลิก Sightline และกล่าวว่าจะลองใช้โปรแกรมอื่นสำหรับที่นั่งแถวหน้า
AMC กล่าวว่า ใกล้จะบรรลุโครงการเพื่อกำหนดราคาให้สามารถแข่งขันได้ โดยกล่าวว่าคู่แข่งของ AMC ไม่สามารถปรับราคาให้ยืดหยุ่น ตามความต้องการของลูกค้า ตอนนี้ ลูกค้าอาจจะยังไม่ได้ปรับพฤติกรรมการซื้ออย่างเห็นได้ชัด เพื่อใช้ประโยชน์จากความคิดริเริ่มนี้
Rob Shumsky ศาสตราจารย์ด้านการจัดการการดำเนินงานที่ Tuck School of Business ที่ Dartmouth กล่าวว่าเขาคาดว่าโรงภาพยนตร์จำนวนมากขึ้นจะลองใช้โมเดลการกำหนดราคาแบบไดนามิก แต่เป็นเรื่องยากสำหรับบริษัทต่างๆ ที่จะทำเพียงลำพัง
“โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ในบริการเฉพาะที่มีกระบวนการกำหนดราคาที่คาดเดาได้และโปร่งใสมายาวนาน เป็นการยากที่ ใครจะเป็นรายแรกที่จะก้าวขึ้นมากำหนดราคาแบบนั้น แต่ถ้าทุกคนในอุตสาหกรรมทำร่วมกัน นักเศรษฐศาสตร์คงจะบอกว่า มันเป็นทางเลือกที่ดีกว่าสำหรับทุกคนจริงๆ
การค้าปลีก โดยเฉพาะอีคอมเมิร์ซ สามารถใช้การกำหนดราคาแบบไดนามิกได้อย่างราบรื่นมากขึ้น Levi Strauss & Co. ให้เครดิต machine learning ในการช่วยแนะนำลูกค้าในการตัดสินใจซื้อ เช่น แนะนำว่าซื้ออย่างไรจะได้ส่วนลด ซึ่งช่วยสร้างรายได้ให้แบรนด์สินค้า
Shumsky กล่าวว่าการค้าปลีกเป็นพื้นที่ที่เป็นธรรมชาติมากขึ้นสำหรับการกำหนดราคาแบบไดนามิก ส่วนใหญ่เป็นเพราะผู้คนยอมรับการเปลี่ยนแปลงราคาบ่อยครั้ง อย่างไรก็ตาม เขาไม่ได้คาดการณ์ว่าแนวทางปฏิบัติดังกล่าวจะเริ่มต้นขึ้นในพื้นที่ที่ความไว้วางใจเป็นศูนย์กลางของการบริการ
ในสหรัฐอเมริกา มีกฎหมายป้องกันการโก่งราคา ที่คุ้มครองผู้บริโภคจากการขึ้นราคามากเกินไปในช่วงเวลาฉุกเฉิน ชัมสกีกล่าวว่ากลไกตลาดควรยึดถือความจำเป็นในการออกกฎหมายใหม่เพื่อปกป้องผู้บริโภคต่อไป แม้ว่าปัญญาประดิษฐ์จะทำให้ Surge pricing เป็นเรื่องที่ปกติมากขึ้นก็ตาม