原文：
www.kdnuggets.com/2017/12/how-ai-learns-different-prices.html
评论
由 Ted Gaubert。
为什么我们支付不同的价格？这是“价格个性化”还是一种“价格歧视”？答案并不简单。
人工智能（AI）动态定价引擎的世界正在迅速发展，并改变竞争格局。本文概述了几个影响 AI 定价引擎决定向你显示什么价格的领域：
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预测市场需求与微分割
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累积不对称信息
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估计“支付意愿”
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塑造需求
1. 预测市场需求与微分割
AI 微分割使用许多客户属性和行为来按估计的支付意愿将客户分组。简单来说，假设我们有三个桶。我们将客户分为（A）高支付客户，（B）中等支付客户和（C）低支付客户。一种最大化利润的策略是首先只向高支付客户 A 组销售。然后，剩余的座位可以出售给中等支付的 B 组。最后，任何剩余的座位可以出售给低支付的 C 组。
等一下！我们都知道，随着预订日期接近出发日期，航空公司价格会上涨。大家都知道，要想获得便宜的机票，你应该早点预订！
所以，先向高支付 A 组销售，然后中等支付 B 组，再把剩余的座位给低支付 C 组，并不是那么简单。在大多数情况下，定价和销售的顺序是相反的——低支付 C 组，然后是中等支付 B 组，最后是高支付 A 组。
那么，如果先向 C 组销售，如何最大化对高支付 A 组的销售？有什么因素防止所有座位都被低支付的 C 组购买，而没有座位留给高支付的 A 组？
部分答案是预测潜在买家的数量以及每个人愿意支付的金额，通常是在大多数客户甚至还未决定旅行之前几周。
2. 累积不对称信息
AI 定价游戏的一个重要部分是让 AI 了解市场上发生的一切。目标是拥有比竞争对手更好的信息，以做出更好的决策。这种信息优势有时被称为不对称信息。
在需求预测方面，不对称信息使得人工智能定价引擎能够实现比竞争对手更准确的需求预测。最终，这一优势使得定价引擎能够更有信心地保持价格或上下调整，以最大化利润来应对市场上的变化。
为了了解这如何运作，我们假设有一个航空市场，有 3 家航空公司服务像蒙大拿州的 Porcupi 这样的目的地。在航空行业中，Porcupi 是一个处于“长尾”中的小镇。这意味着它只是众多提供服务的城镇之一，每个城镇只产生少量收入。然而，类似于亚马逊的经典例子，“长尾”中的所有小镇收入加起来将是一个巨大的收入数字。
假设你是一家航空公司运营商，你知道 Porcupi 将很快举行一个大型节日。你知道会有比所有竞争对手的飞机座位更多的人前往 Porcupi。如果你是唯一一个知道这个大型节日的航空公司，那么定价策略就很简单。保持高价，直到所有竞争对手售罄他们的座位。然后，旅行者将不得不为最后一架飞往 Porcupi 的飞机支付高价。
然而，大多数“长尾”市场的收入不足以经济上支持雇佣人类来监控小城市中的情况并进行微调价格。类似于亚马逊如何利用技术自主进行需求预测和定价决策，许多其他行业也在发生类似的情况。
人工智能能够以远低于人类团队能够实现的成本，实时了解全球范围内的本地事件。这使得利用人工智能的公司能够获取不对称信息，从而实现更好的需求预测和战略定价决策。
3. 估算支付意愿
关于你的客户行为的数据不断被收集，例如：
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你查看了哪些类型的物品？
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你在每个网页上花了多长时间？
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你放入购物车的物品有哪些？
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你购买了哪些物品？
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看起来和行为与你类似的人支付了什么？
所有这些数据被输入到一个人工智能引擎中，该引擎将你的行为转化为一个人格，并尝试预测关于你的信息，其中之一是估算你愿意支付的“最高价格”。
请记住，这并不意味着你会收到“个性化价格”，尽管技术上是可能的。“个性化定价”的做法因伦理、品牌、忠诚度和法律等问题而备受争议。
然而，‘支付意愿’可以用来确定您在当前市场价格下购买某个商品的可能性。这种可能性会被纳入微观细分的需求预测中，并最终影响价格。因此，AI 引擎可以通过知道以什么价格销售多少商品来控制销售速度。
4. 动态塑造需求
预测竞争响应 + 需求 + 微观细分 + ‘愿意支付的最高价格’都基于概率。预测中总会有某种程度的‘误差’。换句话说，销售情况可能会比预期稍快或稍慢。AI 定价引擎通过调整价格来动态地塑造需求，改变需求曲线的形状。这可能基于实时库存或其他各种因素。在航空公司和酒店定价领域，需求塑造可以用来优化利润，最小化航空座位和酒店房间的超售或不足销售情况。
结论
每个行业都在以某种价格向客户销售产品或服务。本文讨论的主题广泛适用于除航空座位和酒店房间动态定价之外的各种行业和商业场景。制造商估计需求以了解生产哪些产品及其数量。分销商管理定价和需求预测，以优化库存和分销物流。营销人员利用需求估计来决定促销、目标定位和营销支出。先进的算法技术和 AI 引擎正在悄然改变组织的竞争方式。
所有复杂算法相互作用的结果决定了我们被报价的价格、展示给我们的广告以及购物时找到的产品组合。
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