算法与定价：“大数据杀熟”的底层逻辑丨蔚言大义(2)
不过在我看来，这种担心是多余的。由于种种原因，真正的个性化定价很难实现。首先是源于技术上的，一个好的算法并不容易。编程的人经常提及的一句话是，“垃圾进，垃圾出”（“Garbage in, garbage out”），如果将错误的、无意义的数据输入计算机系统，计算机自然也一定会输出错误、无意义的结果。让用户习惯和价格相匹配，说起来简单，但操作起来并不容易。比如说各大航司和酒店经常调整会员权益，往好的方面说是根据情势变动，往差的方面说就是当初预设的标准赶不上变化，从而导致预期目标无法实现。典型的当属万豪，其CEO在接受媒体采访谈及会员计划变更时，在公开场合表示“会员拿的太多了”，言下之意就是公司亏了。一个静态的会员体系都会产生各种纰漏，就更不要说动态个性化定价了。
第二是管理成本。潜在的收入和利润收益，以及适应成本低的假设，使得算法定价对许多公司非常有吸引力。但是很多时候，这种动态定价会对公司内部产生非常大的管理成本，比如有学者就用“无成本价格变化的神话”来形容动态定价机制，原因就是它忽略了在推出任何新的定价政策之前对客户、供应链和公司结构进行深入评估的必要性。同时在组织内部，这种定价机制也会产生与 IT 基础设施的安装和维护相关的物理成本。在这方面，艾哈迈德·法鲁基（AhmadFaruqui） &萨内姆·塞尔吉奇（Sanem Sergici）一项以美国电力市场的定价机制为例，说明管理成本也限制了定价机制的使用。2000 年至 2001 年美国西部能源危机以来，提高电力市场的需求响应备受关注。经济学家建议提供电力市场的需求响应最好方法之一是将批发能源成本转嫁给零售客户，而这可以通过让零售价格完全或部分动态变化来实现。但是这个计划需要改变计量基础设施，这对整个美国来说可能耗资高达 400 亿美元。由于成本如此高昂，最后这项几乎胎死腹中。
第三是声誉成本。尽管很多研究表明了个性化定价，也就是一级价格歧视是有助于增进社会的总福利，但是对于消费者来说，这种被差异化定价的方式还是难以接受。也正是如此，亚马逊公司被指出实施个性化定价的试验后，马上就退还了那部分多收的金额，这是它要树立起在消费者心目中的形象。
很多文献指出，算法定价文献表明，价格框架策略会减少公平的感知，从而降低客户对公司的信任程度。细想也是，为什么同样的商品和服务，要把我的价格和别人不一样，仅仅是因为我收入高？也正是如此，很多公司不是以个性化定价的方式来实施价格歧视，而是通过发放优惠券的方式。以折扣显示的特别有针对性的优惠券是一种有效的框架策略，它可以掩盖个性化定价带来的不公平感。
也正是因为算法定价的成本如此之高，以至于有些公司干脆放弃了这个念头，而是直接以收会员费的方式实施价格歧视，然后对商品和服务的价格不耍花样。比如最近伸手市场追捧的开市客，据最新的财报显示，它的会员费收入为38.77亿美元，而其一年的利润也就是50.79亿美元，会员费收入约占总利润的76.33%，而在2009年这一比例还曾高达86.27%。
五
面对定价方式的变化，法律也作了相应准备。2019年实施的《电子商务法》第十八条规定，“电子商务经营者根据消费者的兴趣爱好、消费习惯等特征向其提供商品或者服务的搜索结果的，应当同时向该消费者提供不针对其个人特征的选项，尊重和平等保护消费者合法权益。”《个人信息保护法》第二十四条也规定：“个人信息处理者利用个人信息进行自动化决策，应当保证决策的透明度和结果公平、公正，不得对个人在交易价格等交易条件上实行不合理的差别待遇。”国家网信办、市场监管总局也在一系列的部门规章和规范性文件中将算法歧视列为规范对象。
法律的这种变化当然有必要，但是我觉得消费者也不必对此过多担心。在一个竞争的市场中，竞争压力和声誉机制会限制企业滥用个性化定价，甚至还会产生和个性化定价完全不同的机制，就像开市客一样，“不赚钱，交个朋友。”
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