알고리즘 가격: 일상 생활에 미치는 영향

알고리즘 가격 책정은 오늘날 존재하는 비즈니스 관행이지만 대부분의 소비자는 이를 인식하지 못합니다. 그러나 이러한 고급 알고리즘을 활용하는 방법은

Algorithmic pricing is a business practice that exists today, of which most consumers are unaware. However, this method of utilizing advanced algorithms to determine the ideal pricing structure for products is now more popular than ever. What is algorithmic pricing, and how does it affect your daily life? Is it better for consumers, or is driving prices skyward? Here's everything you need to know about algorithmic pricing

알고리즘 가격 책정은 오늘날 존재하는 비즈니스 관행이지만 대부분의 소비자는 이를 인식하지 못합니다. 그러나 고급 알고리즘을 활용하여 제품에 대한 이상적인 가격 구조를 결정하는 이 방법은 이제 그 어느 때보다 인기가 높습니다. 알고리즘 가격 책정이란 무엇이며 일상 생활에 어떤 영향을 미치나요? 소비자에게 더 나은가요, 아니면 가격을 급등시키는 것인가요? 알고리즘 가격 책정에 대해 알아야 할 모든 것이 있습니다.

Traditional Price Setting Methods

전통적인 가격 설정 방법

For centuries, prices were set by the vendor based on individual factors such as their local demand and supply. This way of setting prices manually involved analysts and managers communicating their scenarios which later would evolve into automatic pricing algorithms and Excel spreadsheets.

수세기 동안 가격은 현지 수요 및 공급과 같은 개별 요인에 따라 판매자가 설정했습니다. 가격을 수동으로 설정하는 이 방법에는 분석가와 관리자가 나중에 자동 가격 책정 알고리즘과 Excel 스프레드시트로 발전할 시나리오를 전달하는 작업이 포함되었습니다.

Today, pricing algorithms are used by a massive selection of industries. These powerful systems provide businesses with the ability to instantly set prices based on various factors. As such, these protocols are now in use across a huge selection of markets including e-commerce, entertainment, advertising, insurance, sports, travel, and utilities markets.

오늘날 가격 책정 알고리즘은 다양한 산업 분야에서 사용됩니다. 이러한 강력한 시스템은 기업이 다양한 요인에 따라 가격을 즉시 설정할 수 있는 기능을 제공합니다. 따라서 이러한 프로토콜은 현재 전자 상거래, 엔터테인먼트, 광고, 보험, 스포츠, 여행 및 유틸리티 시장을 포함한 다양한 시장에서 사용되고 있습니다.

How Does Algorithmic Pricing Work?

알고리즘 가격 책정은 어떻게 이루어지나요?

Algorithmic pricing takes several factors and combines the data to achieve preset goals such as increasing profit margins. These systems often utilize probabilistic and statistical information regarding market conditions as part of the equation. Additionally, these algorithms will monitor supply and demand, competitors' pricing, inventory, holidays, and even weather conditions.

알고리즘 가격 책정은 여러 요소를 고려하고 데이터를 결합하여 이윤 증대와 같은 미리 설정된 목표를 달성합니다. 이러한 시스템은 방정식의 일부로 시장 상황에 관한 확률적, 통계적 정보를 활용하는 경우가 많습니다. 또한 이러한 알고리즘은 공급과 수요, 경쟁사의 가격, 재고, 휴일, 심지어 기상 조건까지 모니터링합니다.

Pricing algorithms are easy to operate once created and they can be run at regular intervals throughout the day. For example, Amazon's algorithmic pricing is constantly altering product costs based on numerous factors. In theory, this approach should lead to more competitive pricing. However, the market appears to be veering off onto another course.

가격 책정 알고리즘은 일단 생성되면 쉽게 작동할 수 있으며 하루 종일 정기적으로 실행될 수 있습니다. 예를 들어, Amazon의 알고리즘 가격 책정은 수많은 요인에 따라 제품 비용을 지속적으로 변경하고 있습니다. 이론적으로 이러한 접근 방식은 가격 경쟁력을 더욱 높여줄 것입니다. 그러나 시장은 다른 방향으로 방향을 틀고 있는 것으로 보인다.

History of Algorithmic Pricing

알고리즘 가격 책정의 역사

Algorithmic Pricing has been around since the 1980s. It was first introduced by American Airlines as a way to set seat pricing based on seating supply and demand. If you have ever taken a flight, then you have encountered this system in use. Notably, the airline industry pioneered algorithmic pricing which helped it to spread to other markets.

알고리즘 가격 책정은 1980년대부터 있었습니다. 이는 좌석 공급과 수요에 따라 좌석 가격을 책정하는 방법으로 아메리칸 항공에서 처음 도입했습니다. 비행기를 타본 적이 있다면 이 시스템이 사용되는 것을 본 적이 있을 것입니다. 특히 항공 산업은 알고리즘 가격 책정을 개척하여 다른 시장으로 확산하는 데 도움을 주었습니다.

Source – Algorithmic Pricing Airlines

출처 - 알고리즘 가격 책정 항공사

Many companies have experimented with algorithmic pricing in the past. However, the technology wasn’t the same as today, and the methods could seem a bit crude to consumers, who often felt like they were being unfairly taxed. A perfect example of this scenario was a failed venture by Coca-Cola, where they attempted to have a vending machine that charged more based on the temperature outside. Needless to say, the project was a huge flop that led to consumer backlash.

과거에 많은 회사들이 알고리즘 가격 책정을 실험해 왔습니다. 하지만 기술이 오늘날과 같지 않았고, 그 방식도 소비자들에게는 다소 촌스러워 보일 수 있었는데, 소비자들은 종종 부당한 세금을 부과받는다고 느꼈습니다. 이 시나리오의 완벽한 예는 Coca-Cola의 실패한 벤처입니다. 그들은 외부 온도에 따라 더 많은 요금을 부과하는 자판기를 만들려고 시도했습니다. 말할 필요도 없이 이 프로젝트는 소비자의 반발을 불러일으킨 큰 실패작이었습니다.

Nowadays, the online market is the powerhouse, and algorithmic pricing has found new life and capabilities in the digital world. Today's large online retailers dominate the market. They all utilize some form of AI-powered algorithmic pricing to maximize profits. As such, there is growing concern related to algorithmic price collusion.

오늘날 온라인 시장은 강자이며 알고리즘 가격 책정은 디지털 세계에서 새로운 삶과 기능을 찾았습니다. 오늘날 대형 온라인 소매업체가 시장을 장악하고 있습니다. 그들은 모두 이익을 극대화하기 위해 일종의 AI 기반 알고리즘 가격 책정을 활용합니다. 이처럼 알고리즘 가격 담합에 대한 우려가 커지고 있다.

AI Changed Everything

AI가 모든 것을 바꾸었다

The use of powerful computer algorithms helped pricing strategies improve greatly but nothing boosted the tech's capabilities more than AI integration. Artificial intelligence systems such as machine learning algorithms are capable of monitoring massive amounts of data in real time, learning from the information, and providing unique responses based on the plethora of data computed.

강력한 컴퓨터 알고리즘의 사용은 가격 책정 전략을 크게 개선하는 데 도움이 되었지만 AI 통합보다 기술의 역량을 향상시킨 것은 없습니다. 머신러닝 알고리즘과 같은 인공지능 시스템은 방대한 양의 데이터를 실시간으로 모니터링하고, 정보로부터 학습하며, 계산된 수많은 데이터를 기반으로 고유한 응답을 제공할 수 있습니다.

Notably, AI integration has improved algorithmic pricing capabilities across several dimensions. For one, it's now much cheaper to operate and integrate these tools. AI systems don’t require supercomputers to run. As such, they are readily available to businesses via cloud systems.

특히 AI 통합으로 인해 여러 측면에서 알고리즘 가격 책정 기능이 향상되었습니다. 우선, 이제 이러한 도구를 운영하고 통합하는 것이 훨씬 저렴해졌습니다. AI 시스템을 실행하려면 슈퍼컴퓨터가 필요하지 않습니다. 따라서 클라우드 시스템을 통해 기업에서 쉽게 사용할 수 있습니다.

Additionally, these systems can utilize a massive amount of data, including supply and demand, competitors’ activities, delivery schedules, and even logistical delays due to weather conditions. All of this data allows the AI to determine optimal prices in real-time.

또한 이러한 시스템은 공급과 수요, 경쟁사의 활동, 배송 일정, 심지어 기상 조건으로 인한 물류 지연까지 포함하여 막대한 양의 데이터를 활용할 수 있습니다. 이 모든 데이터를 통해 AI는 실시간으로 최적의 가격을 결정할 수 있습니다.

Benefits of Algorithmic Pricing

알고리즘 가격 책정의 이점

The benefits of algorithmic pricing are obvious. For one, it enables a company to set pricing using preset coding rather than human intervention. As such, it's ideal for uniformity and response time. Additionally, the system can be set up to maximize profits based on demand and other vital factors, allowing businesses to set prices promptly, often leading to fluctuations throughout the day.

알고리즘 가격 책정의 이점은 분명합니다. 첫째, 회사는 사람의 개입이 아닌 사전 설정된 코딩을 사용하여 가격을 설정할 수 있습니다. 따라서 균일성과 응답 시간에 이상적입니다. 또한 수요 및 기타 중요한 요소를 기반으로 이익을 극대화하도록 시스템을 설정할 수 있으므로 기업은 즉시 가격을 설정할 수 있으며 종종 하루 종일 변동이 발생할 수 있습니다.

Drawbacks of Algorithmic Pricing

알고리즘 가격 책정의 단점

There are many reasons why algorithmic pricing seems like it could help to drive competition and lower prices for consumers but those factors are seen by many as simply a ruse. In almost every instance that an algorithmic pricing algorithm is introduced, the prices for consumers begin to increase. In some instances, products can double and triple throughout the day.

알고리즘 가격 책정이 소비자를 위한 경쟁을 촉진하고 가격을 낮추는 데 도움이 될 수 있는 것처럼 보이는 데는 여러 가지 이유가 있지만 이러한 요소는 많은 사람들에게 단순한 계략으로 간주됩니다. 알고리즘 가격 책정 알고리즘이 도입되는 거의 모든 경우에 소비자 가격이 인상되기 시작합니다. 어떤 경우에는 제품이 하루 종일 두 배, 세 배가 될 수 있습니다.

The integration of rival price checking has led many analysts to conclude that algorithmic pricing leads to price collusion. When AI algorithms monitor competitors' pricing to set their own, it should result in lower costs for consumers. However, if all the competitors are using similar pricing algorithms, price collusion occurs as the system seeks out an equilibrium for the market.

경쟁사 가격 확인 기능의 통합으로 인해 많은 분석가들은 알고리즘 가격 책정이 가격 담합으로 이어진다는 결론을 내렸습니다. AI 알고리즘이 경쟁사의 가격을 모니터링하여 자체적으로 가격을 책정하면 소비자의 비용이 낮아집니다. 그러나 모든 경쟁업체가 유사한 가격 책정 알고리즘을 사용하는 경우 시스템이 시장 균형을 찾으면서 가격 담합이 발생합니다.

Algorithms Go Wild

알고리즘이 과격해진다

Another concern regarding algorithmic pricing is its inconsistency. There have been many instances where these algorithms couldn't compute some unusual data point which resulted in insane price gouging. A good example of this occurring was the time when a textbook on Amazon saw its price rise to $24 million. Hopefully

알고리즘 가격 책정과 관련된 또 다른 우려 사항은 불일치입니다. 이러한 알고리즘이 비정상적인 데이터 포인트를 계산할 수 없어 엄청난 가격 폭등을 초래하는 사례가 많이 있었습니다. 이런 일이 일어난 좋은 예는 Amazon 교과서의 가격이 2,400만 달러까지 올랐을 때였습니다. 바라건대