Allez-vous payer plus pour ces chaussures jusqu'à sept heures du soir? Le coût des marchandises serait-il différent pour vous si vous habitiez en banlieue? Les prix standard et les remises simples cèdent la place à des stratégies plus exotiques conçues pour attirer le dernier argent d'un client.
À l'approche de Noël 2015, le coût d'un ensemble d'épices pour la tarte à la citrouille a commencé à se comporter étrangement. Il n'a pas décollé, comme le recommanderait un manuel d'économie. Elle ne s'est pas effondrée. Elle a commencé à osciller entre deux états quantiques. Le coût d'un paquet d'onces sur Amazon était de 4,49 $ ou 8,99 $, selon le moment où vous l'avez regardé. Près d'un an plus tard, lors de Thanksgiving 2016, le prix a recommencé à sauter entre deux points - cette fois entre 3,36 $ et 4,69 $.
Nous vivons à une époque de prix des billets et de
taxis variables, d'auto-sélection du prix de l'album Radiohead et d'autres jeux modernes avec des prix. Mais qu'est-il arrivé aux épices? Étrange bug informatique? Plus comme un problème intentionnel. «Il s'agit très probablement d'une stratégie pour obtenir des données et le bon prix», a expliqué Guru Hariharan lorsque j'ai présenté ce diagramme au tableau.
Le prix idéal - celui qui peut maximiser les bénéfices des portefeuilles des consommateurs - est devenu l'objectif d'un nombre croissant de personnes prudentes, dont beaucoup sont des économistes qui abandonnent l'école pour le bien de la Silicon Valley. Elle est également impliquée dans la start-up de cinq ans Boomerang Commerce, fondée par Hariharan, diplômé d'Amazon. Il dit que de telles expériences de prix sont devenues une pratique courante pour trouver le prix parfait - et répéter la recherche, car le prix idéal varie avec le jour, et même avec l'heure. Amazon fait valoir que les changements de prix ne sont pas une tentative de collecte de données sur les habitudes d'achat des clients, mais une tentative de donner au client le prix le plus bas.
Vous serez peut-être surpris que lorsque vous achetez des ingrédients pour un gâteau de saison, vous pouvez participer à une expérience sociologique soigneusement planifiée. Mais c'est précisément ce qui a conduit à l'habitude de comparer les prix en ligne. Notre capacité à connaître le prix de n'importe quel produit à tout moment et n'importe où nous a donné aux consommateurs tellement d'opportunités que les vendeurs, tentant désespérément de regagner leur avantage ou au moins d'éviter l'extinction, nous regardent maintenant de ce côté de l'écran. Maintenant, ils comparent les acheteurs.
Et pour cela, ils ont de nombreuses opportunités: une énorme boucle de données vous atteignant lorsque vous ajoutez un article au panier ou passez une carte de réduction via le terminal du magasin. Les meilleurs économistes et spécialistes du traitement des données peuvent transformer ces données en stratégies de prix utiles. Un économiste appelle cela «une opportunité d'expérimenter à une échelle sans précédent à travers l'histoire de l'économie». À la mi-mars, Amazon avait 59 postes vacants d'économiste et un site Web dédié à leur embauche.
Ce n'est pas un hasard si les systèmes de tarification à l'ancienne - remises publicitaires sur le prix régulier, deux pour le prix d'un, "prix bas quotidiens" - cèdent la place à des stratégies beaucoup plus exotiques.
«Je ne pense pas que quiconque aurait pu prédire à quel point ces algorithmes seraient compliqués», explique Robert Dolan, professeur de marketing à Harvard. "Je ne pourrais pas." Le coût d'une canette de soda dans un distributeur automatique peut varier en fonction de la température extérieure. Une étude a révélé que le coût d'un casque recommandé par Google pourrait dépendre du fait que votre historique de recherche vous donne une attitude respectueuse envers le budget. Pour les acheteurs, cela signifie que le prix - non pas celui qui vous est proposé maintenant, mais celui qui vous est proposé en 20 minutes, ou celui qui m'est proposé, ou celui de votre voisin - peut devenir de plus en plus incertain. «Il y a de nombreuses lunes, il y avait un prix par article», note Dolan. Maintenant, la question la plus simple - quel est le prix réel d'un ensemble d'épices pour la tarte à la citrouille - est déjà soumise à un niveau d'incertitude comparable à Heisenberg.
Cela soulève la question: Internet, dont la transparence aurait dû profiter aux consommateurs, peut-il faire le contraire?
Si le marché est une guerre entre acheteurs et vendeurs, comme l'écrivait le sociologue français du XIXe siècle Gabriel Tarde, alors le prix est une trêve. Et la politique de fixation d'un prix fixe pour un bien ou un service - enracinée dans les années 1860 - signifie la suspension d'un éternel État hostile connu sous le nom de commerce.
Comme dans toute trêve, chaque camp sacrifie quelque chose. Les acheteurs ont été contraints ou en désaccord avec le prix indiqué sur l'étiquette de prix (cette innovation est attribuée au pionnier du commerce de détail et du marketing,
John Wanameiker ). Ce que les vendeurs ont sacrifié - la possibilité d'utiliser à des degrés divers le désir de payer des acheteurs - était peut-être un plus grand sacrifice, car les montants que certains des acheteurs accepteraient de payer en trop pour les marchandises ne pouvaient plus être transformés en bénéfices. Mais ils ont tout de même conclu un accord, à partir d'une combinaison de raisons morales et pratiques.
Les Quakers - y compris le marchand new-yorkais Rowland Macy - n'ont jamais cru aux avantages de prix différents pour différentes personnes. Vanameaker, un
presbytérien qui travaillait à Quaker Philadelphie, a ouvert son magasin Grand Depot sur le principe «un prix pour tous, pas de favoritisme». D'autres commerçants ont vu les avantages pratiques des systèmes de prix fixes Macy et Vanameaker. Ils remplissaient leurs nouveaux grands magasins de marchandises, et il était trop cher d'enseigner à des centaines de commis l'art du commerce. Les prix fixes ont ajouté de la prévisibilité à la comptabilité, accéléré les ventes et servi d'abondance de publicités imprimées annonçant un prix donné pour certains produits.
Des entreprises comme General Motors ont trouvé un moyen relativement honnête de restituer une partie de leurs profits perdus. Dans les années 1920, GM a placé ses différentes marques automobiles dans une hiérarchie de prix. "Une Chevrolet pour le bétail", comme l'écrivait le magasin Fortune, "Pontiac pour les pauvres mais fiers, Oldsmobile pour les amateurs de confort intelligent, Buick pour les motivés, Cadillac pour les riches." Cette politique de prix, «une machine pour chaque portefeuille et chaque objectif», comme l'appelait GM, était nécessaire pour trier les consommateurs, mais les consommateurs eux-mêmes les triaient. La trêve a continué.
Les consommateurs, en revanche, pouvaient retrouver leurs avantages en collectant des coupons de réduction - leur chance de conclure un accord inaccessible aux clients typiques. Les nouvelles chaînes de supermarchés des années 40 ont fait des coupons un incontournable du mode de vie américain. Les grands vendeurs ont compris - les
comportementalistes le prouveront plus tard en détail - que les consommateurs avaient besoin non seulement d'une garantie de cessez-le-feu et qu'ils ne seraient pas volés, mais aussi de la possibilité de gagner un avantage sur leurs voisins. Ils aimaient tellement les offres que les économistes devaient distinguer deux types de valeur de produit: la valeur d’acquisition (l’utilité de la nouvelle voiture ressentie par l’acheteur) et la valeur transactionnelle (l’acheteur a-t-il l’impression qu’il a perdu ou gagné le commerce).
Les conditions du cessez-le-feu consistaient en la disponibilité de «prix catalogue» et de remises périodiques sur ce prix. Et une telle trêve a été généralement maintenue jusqu'au début de ce siècle. Le géant de la vente au détail au pouvoir, Walmart, a insisté pour que les «prix bas quotidiens» ne sautent pas d'avant en arrière.
Mais dans les années 90, Internet a commencé à éroder les conditions d'une longue paix. Les consommateurs ingénieux pouvaient aller chez Best Buy et regarder le produit qu'ils allaient acheter ailleurs moins cher - cet exercice est devenu connu sous le nom de «showrooming». En 1999, le vendeur de livres numériques de Seattle, Amazon.com, a commencé à se développer pour devenir le nouveau Grand Depot.
L'ère de la vente au détail en ligne est arrivée et les hostilités sont revenues avec elle.
Avec le recul, il devient clair que les détaillants se sont lentement mobilisés. Alors que d'autres processus d'entreprise - logistique, gestion des ventes - au début de 2000 ont commencé à aider un logiciel puissant qui peut faire des prévisions (et même si les compagnies aériennes ont des tarifs aériens variables), la nomination des prix de détail est restée plus un art qu'une science. Elle dépendait en particulier de la hiérarchie interne des entreprises. Les prix sont restés le domaine de la deuxième figure la plus importante de l’organisation: le directeur des ventes, dont la connaissance intuitive de comment et comment vendre, était une source de mythes qu’il n’était pas pressé de dissiper.
Mais deux événements ont affaibli la maîtrise du directeur des ventes.
Le premier est l'arrivée des données. Thomas Nagle a enseigné l'économie à l'Université de Chicago dans les années 1980 et se souvient que l'université avait ensuite acquis les données de la chaîne d'épicerie Jewel auprès de nouveaux scanners de caisse. «Tout le monde était excité», déclare Nagle, maintenant conseiller principal des prix chez Deloitte. - Avant cela, nous nous appuyions sur des questionnaires farfelus comme: «Que feriez-vous si on vous proposait de telles options de prix?» Mais le monde réel n'est pas une expérience contrôlée.
Les données sur les bijoux ont bouleversé beaucoup de ce qu'il a enseigné. Par exemple, il a dit que les prix se terminant par 99 ou 98 au lieu d'arrondir n'augmentent pas les ventes. Les manuels scolaires affirmaient que ces prix restaient un artefact de l'époque où les propriétaires de magasins voulaient forcer les caissiers à ouvrir une caisse enregistreuse pour obtenir de la monnaie, et non à empocher l'argent des ventes. «Il s'est avéré, se souvient Nigel, que les prix se terminant à 0,99 ne fonctionnent pas avec les voitures ou autres achats coûteux que vous envisagez sérieusement. Mais dans les épiceries, l'effet a été énorme! »
L'effet, désormais connu sous le nom de «distorsion du chiffre de gauche», n'a pas fonctionné dans les expériences de laboratoire, car les sujets, rencontrant un nombre limité d'options de solution, ont abordé chacun des achats hypothétiques comme un problème mathématique. Mais dans la vraie vie, Nagle admet, "si vous faisiez cela, vous devriez passer toute la journée dans le magasin." En déposant les chiffres à droite de la virgule, vous pouvez rapidement rentrer chez vous et préparer le dîner.
Au début des années 2000, la quantité de données collectées dans les magasins de vente au détail en ligne est devenue si énorme qu'elle a commencé à montrer une attraction gravitationnelle. Cela a conduit au deuxième événement: l'arrivée d'experts dans le domaine de la «science triste» [l'historien victorien
Thomas Carlyle a appelé ironiquement l'économie par opposition au terme «science joyeuse», qui signifiait écrire des chansons et des poèmes - env. trad.].
C'était une invasion plutôt étrange. Pendant des décennies, les théoriciens de l'économie n'ont pas prêté attention aux sociétés et les sociétés aux théoriciens. En fait, la plupart des modèles théoriques ne tenaient généralement pas compte de l'existence de sociétés.
Mais les choses ont commencé à changer en 2001, lorsque l'économiste de Berkeley,
Hal Varian , l'auteur du livre d'information approuvé en 1999, Rules Rules, a rencontré
Eric Schmidt . Varian le connaissait, mais, comme il le dit, il ne savait pas que Schmidt était devenu PDG d'une petite entreprise Google. Varian a accepté de passer une année universitaire chez Google, décidant qu'il allait écrire un livre sur la façon dont les gens créent des startups.
À cette époque, peu d'économistes sérieux de l'industrie prêtaient attention à des problèmes macroéconomiques tels que, par exemple, l'évolution de la demande de biens de consommation durables. Varian a été immédiatement invité à jeter un œil au projet qui, comme lui a dit Schmidt, "peut nous aider à gagner de l'argent": le système d'enchères, qui s'est transformé en Google AdWords. En conséquence, Varian est resté dans l'entreprise.
D'autres ont suivi. «EBay était un parc d'attractions pour nous», explique Steve Tadelis, un économiste de Berkeley qui y a travaillé en 2011 et travaille maintenant chez Amazon. "C'est-à-dire les prix, les personnes, le comportement, la réputation - tout ce qui ravit les économistes - plus la possibilité d'expérimenter à une échelle sans précédent."
Au début, ils ont principalement traité les données en quête d'inspiration. Sur eBay, Tadelis, par exemple, a utilisé des listes de clics de clients pour déterminer combien d'argent a permis aux visiteurs de gagner une heure de recherche d'un bon prix (il s'est avéré que 15 $).
Les économistes ont réalisé qu'ils pouvaient aller encore plus loin et développer des expériences susceptibles de produire des données. Des expériences soigneusement contrôlées ont non seulement tenté de prédire la forme de la courbe de la demande - montrant combien de produits les gens achèteraient s'ils augmentaient le prix et aidant les vendeurs à trouver le chiffre optimal qui maximisait les bénéfices. Ils ont essayé de construire des graphiques des changements de courbe par l'horloge. Les commandes en ligne sont le plus souvent effectuées pendant les heures ouvrables en semaine, il est donc conseillé aux vendeurs d'augmenter les prix le matin et de les baisser en fin d'après-midi.
Au milieu des années 2000, certains économistes ont commencé à se demander si les mégadonnées aideraient à reconnaître une courbe de demande personnelle pour chaque personne - transformant une hypothétique `` discrimination de prix idéale '' (un prix qui était précisément fixé à la valeur maximale que vous êtes personnellement prêt à payer) en une véritable opportunité.
Le nouveau monde a commencé à prendre forme et l'expérience utilisateur initiale des achats en ligne - si simple et si rentable - a commencé à perdre de son éclat.
Non pas qu'il ne serait pas rentable pour les consommateurs d'acheter en ligne à bas prix. Ils en ont profité. Mais certaines transactions n'étaient pas aussi rentables qu'elles le semblaient. Et certains d'entre eux ont commencé à soupçonner qu'ils étaient arrachés. En 2007, le Californien Marc Ekenbarger a décidé qu'il avait de la chance en trouvant un kit de gazebo au prix catalogue de 999 $, vendu sur Overstock.com pour 449,99 $. Il en a acheté deux pour lui-même, l'a déballé, puis a trouvé l'étiquette de prix restante sur la boîte, ce qui indique que Walmart a vendu ces kits pour 247 $. Il était furieux. Il s'est plaint à Overstock et le magasin lui a demandé de rembourser le coût des meubles.
Mais son expérience est devenue une preuve dans le cas des défenseurs des consommateurs contre Overstock, accusés de publicité mensongère. D'autres preuves étaient des courriels internes dans lesquels des employés affirmaient que l'entreprise était connue pour l'habitude de prix de catalogue extrêmement élevés.
En 2014, un juge californien a décidé qu'Overstock devait payer des amendes de 6,8 millions de dollars. La société a interjeté appel. Au cours de l'année précédente, une vague de réclamations similaires a porté atteinte aux prix fictifs du catalogue, explique Bonnie Paten, directrice exécutive de TruthinAdvertising.org. En 2016, Amazon a commencé à supprimer toutes les références aux «prix catalogue» et, dans certains cas, à ajouter une nouvelle référence: son propre prix précédent pour le produit.
Cela peut être la dernière étape de l'effondrement de l'ancien système avec un prix unique. Il est remplacé par ce qui rappelle le plus le trading haute fréquence à Wall Street. Dans le nouveau monde, les prix ne sont pas fixes. Ils peuvent varier d'heure en heure, et même de minute en minute - ce phénomène est familier à tous ceux qui mettent des marchandises sur Amazon dans le panier et reçoivent une notification concernant un changement de prix. Le site Web camelcamelcamel.com surveille les prix d'Amazon pour des produits spécifiques et avertit les consommateurs lorsque le prix descend en dessous de la barre définie. L'historique des prix de n'importe quel produit - par exemple, Classic Twister -
ressemble à un tableau de prix des actions typique .
Et, comme sur les marchés boursiers, des sauts rapides se produisent. En 2011, le livre de Peter Lawrence,
How the Fly Works, s'est vendu pendant un certain temps au prix de 23698655,93 $ en raison de la guerre des algorithmes de prix entre deux vendeurs tiers. Pour comprendre ce qui s'est passé, il est sage de parler avec la personne qui a développé le logiciel utilisé.
Guru Hariharan a retiré le capuchon du marqueur dans la salle de réunion du boomerang à Mountain View, en Californie. Il a parlé de ce qui a conduit les détaillants à une situation si désespérée qu'ils devaient changer les prix plusieurs fois par jour. Au tableau, il a tracé plusieurs lignes indiquant la part croissante des ventes en ligne de divers produits (livres, DVD, électronique) au fil du temps, puis a noté les années au cours desquelles les principaux détaillants «physiques» (Borders, Blockbuster, Circuit City et RadioShack) ont fait faillite. Au début, ces années semblaient aléatoires. Mais les faillites ont été regroupées autour d'une bande indiquant la période où les ventes en ligne variaient de 20% à 25%. "Le point d'effondrement était dans cet écart", a déclaré Hariharan, en frappant des mains pour améliorer l'effet. «Là, le massacre sanglant s'est produit.»
Après ce point, les détaillants traditionnels, possédant à la fois des magasins physiques et des magasins en ligne, ont estimé qu'ils n'étaient obligés de rivaliser que dans le domaine des prix. Hariharan a parlé avec envie des jours où il pouvait entrer dans RadioShack, et le vendeur l'a dirigé exactement vers le bon câble de connexion. Mais lorsque les détaillants sont tombés dans une zone d'effondrement, ils ont commencé à se débarrasser des dépenses telles que le personnel, la formation et l'assistance aux utilisateurs. Et le profit a continué de baisser - pourquoi aller au magasin si personne ne vous aide quand même? - et l'échec est devenu inévitable. RadioShack a suivi cette voie avant de déclarer faillite en 2015.
"Cela ne s'est peut-être pas produit", explique Hariharan. Aujourd'hui, il aide les détaillants à y faire face.
Nous ne pouvons pas traiter tous les prix que nous voyons. Par conséquent, nous jugeons les prix des magasins en fonction de plusieurs produits bien connus. Les vendeurs le savent depuis de nombreuses décennies, ils maintiennent donc les prix des œufs et du lait au minimum, gagnant des produits pour lesquels nous ne connaissons pas la marge commerciale.
Chez Amazon, Hariharan, diplômé en apprentissage automatique, a aidé à inventer et à breveter Amazon Selling Coach, un système qui aide les vendeurs tiers à optimiser leur liste de prix.
Lui et son équipe Boomerang ont construit un énorme système de suivi des prix et ont déjà émis des milliards de recommandations de prix pour des clients allant d' Office Depot à GNC et US Auto Parts . Mais son logiciel ne cherche pas à égaler le prix le plus bas disponible. Ce serait un algorithme très simple. Il essaie de contrôler la sensation de prix des consommateurs. Il identifie les produits les plus importants aux yeux des consommateurs, et maintient leur valeur au niveau des concurrents, voire moins. Et le coût de tout le reste peut être plus élevé.Selon lui, Amazon maîtrise depuis longtemps de telles tactiques. À un moment donné, Boomerang suivait les changements de prix du téléviseur populaire de Samsung pendant une période de six mois avant le Black Friday. Puis, ce vendredi, Amazon a baissé le prix de la télévision de 350 $ à 250 $, surpassant considérablement ses concurrents. Les robots Boomerang ont également constaté qu'Amazon avait augmenté le prix de certains câbles HDMI nécessaires pour se connecter à un téléviseur de 60% en octobre, sachant probablement, selon Hariharan, que les acheteurs en ligne ne sont pas si zélés à comparer les prix des produits bon marché.Je me demande comment les autres détaillants commencent à s'adapter. Un employé de Boomerang m'a montré le panneau de contrôle que voient leurs clients. Il a fait défiler le menu d'algorithmes prédéfinis jusqu'à l'élément «contourner le concurrent de 10%», qui a été défini pour les produits répondant aux critères suivants:If (comp_price>cost) and (promo_flag = false) then set price = comp_price*0.90
C'est-à-dire: si le prix du concurrent est supérieur au coût de l'article, et que ce n'est pas le résultat d'une promotion, alors vous devez définir un prix 10% inférieur au sien. La règle a été appliquée en un clic, et à l'écran j'ai vu une baisse significative de l'indice de prix perçu par le consommateur.
Mais ce n'est pas tout. Les baisses de prix affecteront les radars concurrents. Qu'ils répondent de la même façon ou non dépend de la façon dont leurs algorithmes interprètent le signal. Est-ce le premier coup d'une guerre des prix? Ou le vendeur essaie-t-il simplement de se débarrasser des produits périmés? En pratique, c'est difficile à dire. Par conséquent, une réduction des prix inoffensive et temporaire peut déclencher une guerre des prix entre les voitures, ce qui, sans un contrôle approprié, peut nuire considérablement au vendeur. Les clients de Boomerang sont encouragés à établir un «garde-corps de sécurité» - des règles supplémentaires qui testent le fonctionnement d'autres règles - et à ne pas négliger la surveillance humaine. Faisal Masoud, directeur de la technologie chez Staples, l'un des premiers clients de Boomerang, estime que l'intervention humaine est rare. «Nous voulons que le logiciel prenne des décisions, pas les gens», dit-il. - Tout est automatisé. Sinon, vous perdrez. "
La complexité des prix de détail a conduit au moins un client de Boomerang dans le domaine de la théorie des jeux, une branche des mathématiques qui était rarement utilisée auparavant dans les vitrines. Hariharan dit avec un sourire: «Elle vous permet de raisonner:« Comment le principal concurrent va-t-il réagir face à moi? Et si je connais la réaction, quelle sera ma meilleure réponse? »Et voici l'équation de Nash. Oui, ce même
John Nash , des
Games of the Mind , dont l'ingénieuse contribution aux mathématiques s'était déjà répandue avant même que le prix des vadrouilles ne soit fixé.
Comment ça va finir?
Une option: la simplicité.
Everlane, une startup de vêtements, par exemple, monétise les réactions des consommateurs à des tactiques de vente encore plus rares. L'entreprise annonce le prix de fabrication de chaque produit et le profit qu'il en tire.
Elle a récemment informé les clients que les prix du cachemire de Mongolie intérieure avaient baissé. Et elle a baissé le prix des pulls en cachemire de 25 $, car leur fabrication commençait à coûter moins cher. «Transparence radicale» - c'est le nom du fondateur et du genre de la société Michael Preisman.
Une autre fois, Everlane a décidé de vendre certains modèles de chaussures et de vêtements, offrant aux utilisateurs un choix de trois options. Le prix le plus bas couvrait les coûts de fabrication et d'expédition des articles. Coûts de vente moyens couverts. Le plus élevé était rentable.
Si quelqu'un veut savoir si le dilemme moral est devenu un moyen idéal pour fixer les prix, non. 87% des acheteurs ont choisi le prix le plus bas, explique Preisman. 8% ont choisi moyen, 5% - élevé. L'essentiel, dit Preisman, est de dire aux clients comment tout se passe, comment les travailleurs sont payés et tout ce que vous ne voyez généralement pas sur une boîte à chaussures ou une étiquette de chandail.
"Je pense que la théorie de l'Everlane n'a pas encore été prouvée", explique Preisman. Les entreprises aux États-Unis "ont formé les clients à s'habituer aux ventes. Ils sont devenus la base des ventes au détail, et cette tendance est très difficile à inverser. Ce type d'éducation client est difficile à gérer si vous travaillez sur le marché. où les gens jouent à ces jeux tous les jours. "
Mais une autre possibilité vient de la possibilité que les consommateurs n'aient pas besoin de transparence. Ils ont tendance à tomber dans l'illusion et à payer plus s'ils pensent qu'ils paient moins. Qu'ils sont suffisamment agiles pour trouver les meilleures offres spéciales conçues spécialement pour eux. Cela rejette les principes de la nouvelle trêve promue par Everlane. Et cela ouvrira des opportunités pour les vendeurs et les économistes de recevoir leur Saint Graal.
Le prix idéal ne devrait exister que dans une expérience de pensée théorique. Mais l'idée prétend que le vendeur connaît le prix maximum acceptable pour chaque acheteur.Par conséquent, en lui offrant un prix légèrement inférieur, le vendeur peut secouer tous les bénéfices jusqu'au dernier centime.
Dans le passé, les vendeurs utilisaient des données démographiques pour calculer le prix le plus abordable. En 2000, certaines personnes ont décidé qu'Amazon faisait exactement cela lorsque les clients ont remarqué que les mêmes DVD leur étaient allés à des prix différents. Amazon a nié cela. C'était le résultat de tests de prix aléatoires, comme Jeff Bezos l'a expliqué dans un communiqué de presse. «Nous n'avons jamais vérifié et ne vérifierons jamais les prix en fonction de la démographie des consommateurs.»
Mais la démographie est un moyen grossier de personnaliser les prix, selon leur économiste de l'Université de Brandeis, Benjamin Schiller, dans son récent travail, First-Class Price Discrimination Using Big Data. Si Netflix n'a utilisé que des facteurs démographiques, tels que la race, le revenu familial et le code postal, pour personnaliser les prix des abonnements, ce modèle prévoyait une augmentation de 0,3% des bénéfices de l'entreprise. Mais si Netflix pouvait utiliser l'historique du navigateur des utilisateurs - le pourcentage d'utilisation du Web le mardi, le nombre de visites sur RottenTomatoes.com et 5000 autres facteurs - cela pourrait augmenter les bénéfices de 14,6%.
Mais Netflix ne fait pas cela. Il n'a même pas donné à Schiller les données qu'il a utilisées (il les a reçues de tiers). Mais Schiller a démontré que la personnalisation des prix est une réalité.
D'autres entreprises font-elles cela? Quatre chercheurs de Catalogne ont tenté de répondre à cette question en utilisant des ordinateurs comme acheteurs fictifs, imitant le comportement des clients riches et économes, pendant une semaine. Lorsque ces ordinateurs sont allés «faire du shopping», ils n'ont pas affiché de prix différents pour les mêmes produits. On leur a montré différents produits. Le prix moyen des écouteurs présentés comme «riches» était 4 fois plus élevé que le prix des écouteurs proposés comme «économiques». Une autre expérience a montré une discrimination plus directe des prix: les ordinateurs avec des adresses de Boston ont affiché des prix inférieurs à ceux des ordinateurs des régions éloignées du Massachusetts.
Dans le travail «Déterminer le prix et la discrimination de recherche sur Internet», les chercheurs ont suggéré qu'il serait avantageux pour les clients d'utiliser un système qui suit certains prix (bien qu'il ne soit pas clair qui ferait et maintiendrait un tel système). Dans un autre travail - auquel Hal Varian de Google a participé -, il est soutenu qu'avec une personnalisation trop agressive des prix, les acheteurs se comporteront de manière plus stratégique, en cachant ou en affichant sélectivement des informations personnelles pour obtenir de meilleurs prix.
Bonnie Patten de TruthinAdvertising.org pense que tout cela est très compliqué. "50% de réduction sur tout, mais à l'exception de certains produits, et pour cette raison, tout le monde essaie de calculer 20% de 50% dans leur esprit." Et elle a déjà un emploi à temps plein et trois enfants.
«En général, je trouve si difficile de déterminer le prix réel des marchandises que lorsque je fais du shopping avec des enfants, je prends une décision d'achat au box-office. "J'ignore les prix lors du choix, puis j'arrive à la caisse, et si quelque chose est trop cher, je le refuse."
Il me semblait que la raison était au bord de l'extrême. Mais comment fait-elle ses achats?
"Mais je n'achète pas pour moi-même", a déclaré Patten.
"Dans quel sens?" Ai-je demandé, confus.
«Je viens d'abandonner. J'ai arrêté de faire du shopping. "
À la fin de la conversation, j'y ai réfléchi. C'était peut-être dû à son travail, sur lequel elle voyait trop. Peut-être appartenait-elle au type «d'acheteurs-survivants», comme elle les appelle, ne ressentant pas d'excitation joyeuse, ayant trouvé des mocassins de 30 $ à vendre en vente. Ces réflexions nous ont permis d'identifier une explication alternative - ce que
Gabriel Tarde a appelé la «folie du doute»: nous ne pouvons percevoir qu'une incertitude limitée, nous sommes prêts à vérifier la fluctuation des prix des marchandises jusqu'à un certain point. Quelque part en nous, il y a un point de déconnexion pour ce processus, et Patten l'a franchi.