Ako dáta a AI menia oceňovanie

V dnešnej rýchlej dobe sa ceny tovarov a služieb neustále menia. Často si všimneme, že cena letenky alebo jazda Uberom stúpa v závislosti od dopytu. Ale čo je za tým skutočne? V tomto článku sa pozrieme na fascinujúci svet dynamického oceňovania, ako ho vysvetľuje Dr. Anshu Jalora vo svojom vystúpení TEDx. Zistíme, prečo si ľudia často myslia, že ide o spôsob, akým firmy chcú „vytiahnuť z nás peniaze“, a prečo je to oveľa komplexnejšie a potenciálne prospešné pre všetkých.

Kľúčové poznatky z videa

• Dynamické oceňovanie nie je len o zisku: Primárnym cieľom nie je maximalizácia zisku, ale ovplyvnenie správania zákazníkov a optimalizácia využitia zdrojov.
• Zmena spotrebného správania: Vďaka dynamickému oceňovaniu sa menili vzorce používania taxislužieb – od obmedzeného využívania na špeciálne príležitosti až po každodennú potrebu pre mnohých ľudí.
• Agentic AI a Reinforcement Learning: Budúcnosť dynamického oceňovania spočíva v systémoch, ktoré sa učia z dát a prispôsobujú ceny v reálnom čase na základe správania zákazníkov.
• Skryté príležitosti: Dynamické oceňovanie môže odhaliť neočakávané trendy a možnosti, napríklad ochotu ľudí platiť vyššie ceny za autobusovú dopravu počas špecifických časových období.
• Win-win situácia: Správne nastavené dynamické oceňovanie prináša výhody všetkým zúčastneným – zákazníkom, firmám a aj štátu (prostredníctvom daní).

Dynamické oceňovanie: Viac ako len zvyšovanie cien

Dr. Jalora začína otázkou, ktorá si vyžiada zatvorenie očí a zamyslenie sa nad dynamickým oceňovaním. Väčšina ľudí si pod tým predstavuje neférové zvýšenie ceny letenky alebo jazdy Uberom. Avšak, ako vysvetľuje, skutočný účel je oveľa komplexnejší.

Pôvodne firmy využívali dynamické oceňovanie na vyrovnanie dopytu a ponuky – keďže bol vysoký dopyt po službe (napríklad letenke), cena stúpala, aby sa obmedzil nadmerný dopyt a maximalizoval zisk. Ale to nie je celá pravda.

Revolúcia v taxislužbách: Príbeh Ola a Uberu

Kľúčovým príkladom, ktorý Dr. Jalora uvádza, je príchod spoločností ako Ola a Uber na trh s taxislužbami. Predtým boli taxíky drahé a využívali sa len v nevyhnutných prípadoch. Tieto firmy zmenili pravidlá hry tým, že začali ponúkať nižšie ceny počas období nízkeho dopytu.

Vďaka tomu sa taxislužby stali dostupnejšími pre širšiu verejnosť – vrátane študentov a kancelárskych pracovníkov vracajúcich sa z práce. To viedlo k výraznému zvýšeniu spotreby taxislužieb, zmene vlastníctva automobilov a celkovému rastu trhu.

Agentic AI: Budúcnosť dynamického oceňovania

Dr. Jalora zdôrazňuje, že dnešné dynamické oceňovanie už nie je len o jednoduchom výpočte elasticity dopytu. Potrebujeme sofistikovanejšie systémy – agentic AI a reinforcement learning.

Agentic AI sú schopné neustále monitorovať správanie zákazníkov, analyzovať dáta a prispôsobovať ceny v reálnom čase. Reinforcement learning umožňuje systému učiť sa z vlastných chýb a zlepšovať svoje stratégie oceňovania.

Odhaľovanie skrytých príležitostí

Použitím agentic AI je možné odhaliť neočakávané trendy, ktoré by inak zostali neobjavené. Napríklad, Dr. Jalora uvádza príklad, kedy sa zistilo, že niektorí cestujúci sú ochotní platiť vyššie ceny za autobusovú dopravu počas špecifických časových období, aj keď je dostupná lacnejšia letenka.

Dynamické oceňovanie a budúcnosť: Viac ako len peniaze

Dynamické oceňovanie má potenciál ovplyvniť mnoho aspektov nášho života – od zníženia dopravnej zápchy až po umožnenie ľuďom dosiahnuť svoje sny. Prostredníctvom inteligentných cenových stratégií sa môžu luxusné služby stať dostupnými pre širšie vrstvy spoločnosti a pomôcť nám žiť lepším životom.

Zhrnutie a odporúčania

Dynamické oceňovanie je komplexný koncept, ktorý ide oveľa ďalej ako len zvyšovanie cien. Je to nástroj na ovplyvnenie správania zákazníkov, optimalizáciu využitia zdrojov a vytváranie win-win situácií pre všetkých zúčastnených.

• Pre podnikateľov: Zvážte implementáciu dynamického oceňovania vo vašom podnikaní, ale nezabudnite na etické aspekty a transparentnosť.
• Pre zákazníkov: Buďte informovaní o tom, ako funguje dynamické oceňovanie, a hľadajte príležitosti, kedy môžete využiť výhodné ponuky.
• Pre štát: Podporujte inovácie v oblasti dynamického oceňovania a zabezpečte, aby tieto stratégie boli použité na zlepšenie kvality života všetkých občanov.

Dôležité odkazy (z videa)

• TEDx Talks: https://www.ted.com/tedx

Približne 130 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.65 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.