你被剁手，有AI的一份功劳 AI是怎么猜到你愿意花多少钱买东西的？

源

| kdnuggets

译

| 陈久宁

当我们买同一件东西时，商家给的价钱有时会变动，这件事究竟是属于是“个性化价格定制”还是属于“价格歧视”，这个问题其实并不简单。

AI动态定价的领域一直在快速发展，关于AI究竟是如何影响定价这个问题，本文将按照以下四个步骤简要地介绍一下：

1. 细分客户群及市场需求预测

2. 积累不对称信息

3. 估算客户的购买意愿

4. 调整需求

细分客户群及市场需求预测

简单的说，细分客户群是指：AI通过学习客户特征及行为来将客户整体划分为多个更细的部分，使得其中每个部分里客户的购买意愿（心理价位）大体一致。

以购买飞机票为例，假设我们将客户根据所估算的购买意愿从高到低划分为了三个部分A、B、C，一个最大化利润的简单策略就是：首先将座位仅销售给A类客户，然后将剩余的座位销售给B类客户，最后如果还有多余的座位，才销售给C类客户。

不过，情况其实并没有这么简单，众所周知，越是临近起飞日期，机票的价钱越高，而反过来，如果早早的就买票的话还能够享受很大的折扣。因此，实际上在大部分情况下，这个顺序是反过来的——首先将座位仅销售给C类客户，然后是B类客户，最后才是A类客户。

那么，为什么这样做却会使得利润最大化呢？为什么这样会使得A类客户所购买的机票数目最大化呢？又或者说，为什么这样做，愿意花最高钱买机票的A类客户还能够买到剩余的机票呢？

这个问题的答案在于：在顾客甚至都还没决定出去旅行的时候，AI就已经提前预测好了潜在的购买者数量，及其早早购买机票他们所愿意花的价钱。

积累不对称信息

AI定价系统的很大一部分内容在于让AI去学习市场上发生的每一件事，从而得到比对手更充分的决策信息——这种信息有时也叫做不对称信息。以市场需求预测为例，这些不对称信息可以让AI定价系统得到一个比对手更加准确的预测结果，而这点优势最终可以让定价系统为了最大化利润所作出的价格决策的置信程度更高，无论最终的价格决策是保持价格不变、提升还是降低价格。

举一个进一步的例子，假设整个飞机市场上目前只有3个到达某个小城市P（贡献不出多少利润）的航线并且你是其中一个航线的决策者，再过一阵时间P城当地会有一场盛大的节日，且节日前后前往P城的乘客要远远多于整个市场的全部航班所能提供的运载能力（座位数量）。

如果你是唯一知道这一消息的人，即另外两个航线的决策者不知道这个消息，那么最大化利润的定价策略就很简单了：在竞争对手的座位还没有销售殆尽的时候保持价格不变(不打折出售机票)，当对手的座位已经几乎销售完之后再提高机票价格，因为此时游客们如果还想去P城的话，他们将不得不以一个比较高的价格来购买唯一剩下的机票。

不过，这里有一个容易被忽略的细节需要注意，那就是即使你最大化了这个航线的利润，但由于该航线所能贡献出的整体利润还是相对很低的，因此如果请人专门负责这件事情——收集不对称信息并作出定价决策——的话，那么实际上很有可能，在P城航线上通过这种最大化利润的定价方式所产生的多余利润还没有付给员工的工资高。P城在这里实际上就属于长尾效应里的尾部，有很多这样的城市，但单独来看它们所在航线所贡献的利润实在是微不足道。

说到长尾效应，亚马逊就是一个典型例子：它通过自动化需求预测及价格决策技术，专注于将尾部的每一个微不足道的利润聚集在一起，从而达到一个整体上大的惊人的利润。目前这种类似的事情在各行各业都在发生，当然也包括航空业的机票销售。

AI可以从一个宏观的角度实时地学习市场上所发生的每一件细微的小事，更重要的是，AI做这件事的经济成本要低得多得多，而这就使得企业有足够的理由来利用AI收集不对称信息，并利用所收集到的信息来作出更好的市场需求预测及定价策略。

预测购买意愿

? 你看过哪些商品？

? 你在每个网页上各花多长时间浏览？

? 你把哪些东西加进了你的购物车？

? 你买了哪些东西？

? 跟你类似的人一般愿意花多少钱来买机票？

关于你的这些信息一直在持续不断地被收集起来，并且被输入到对应的AI系统中，然后AI系统会根据这些信息来对你做出预测，比如说，预测你对高价机票的购买意愿。

关于购买意愿这件事，有两点说明：一方面，尽管技术上是可行的，但这并不必然意味着你会得到一个所谓的个性化价格定制，因为它的推行目前还存在很多的争议，比如说伦理、企业忠诚度及法律等方面；另一方面，购买意愿可以拿来预测你在某个价格下有多大可能性购买一件商品，而这种可能性一定程度上影响了细分市场的需求预测及定价策略，因此AI定价系统可以通过定价来控制商品的销售速度。

动态需求调整

由于对市场竞争程度、市场需求、客户细分、购买意愿的预测都是基于概率的，因此总是会有不同程度的误差出现，换句话说，东西可能比预期卖的要快或者慢那么一点。根据实时库存以及其他因素，AI定价系统则可以及时地通过调整定价来动态地调整市场需求，在航空售票及酒店订房方面，市场需求调整可以使得利润最大化，并且同时机票及住房降低超售或者欠售的可能性。

结论

尽管本文以航空售票为例，但实际上各行各业都在以某种价格向客户销售商品或者提供服务，因此本文讨论的内容很大程度上适用于更广泛的工业及商业领域，比如说：生产商预测需求来决定产品的制造数量，分销商通过需求预测及定价来最优化库存及物流管理，商家预测需求来确定促销、广告等市场营销开支——先进的算法技术及AI系统早已悄无声息地在改变企业之间竞争的形式。

当我们逛淘宝时，广告和商品早已被精心混合在一起，而各种复杂的算法决定了我们最终购买的价格。

-END-

译者 | 陈久宁

“不要问我是做什么的我自己也不知道”——一个本科哲学系研究生数学系现在在做图像处理深度学习的傻孩子。

后台回复 “志愿者”

了解如何加入我们