أعلنت لجنة التجارة الفيدرالية الأمريكية (FTC) يوم الثلاثاء عن فتح تحقيق ضد ثماني شركات تقدم خدمات «تسعير المراقبة» المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
يهدف التحقيق إلى فهم تأثير هذه الخدمات على الخصوصية والمنافسة وحماية المستهلك. وتُستخدم خدمات تسعير المراقبة من قبل الشركات لتغيير الأسعار بناءً على سلوك المستهلك، والموقع، والبيانات الشخصية الأخرى.
من هي الشركات المستهدفة؟
تشمل الشركات المستهدفة بالتحقيق، ماستر كارد (Mastercard)، وريفونيونيكس (Revionics) وبلومريتش (Bloomreach)، وجي بي مورغان تشيس (JPMorgan Chase)، وتاسك سوفت وير (Task Software)، وبرووس (PROS)، وأكسنتشر (Accenture)، وماكينزي وشركاه (McKinsey & Co).
تُشير لجنة التجارة الفيدرالية إلى أن هذه الشركات تستخدم الذكاء الاصطناعي لاستهداف الأسعار لعملاء مختلفين، مما قد يُؤدي إلى فرض أسعار غير عادلة على بعض المستهلكين.
تسعى لجنة التجارة الفيدرالية إلى الحصول على معلومات من هذه الشركات حول، أنواع خدمات التسعير التي طورتها وترخصها لأطراف ثالثة، والاستخدامات الحالية لهذه الخدمات، وتأثير هذه الخدمات على أسعار المستهلك.
تُعبّر رئيسة لجنة التجارة الفيدرالية، لينا م. خان، عن قلقها من استخدام البيانات الشخصية لفرض أسعار أعلى على المستهلكين.
وتقول خان: «إن الشركات التي تجمع البيانات الشخصية للأميركيين يمكن أن تعرض خصوصية الأشخاص للخطر. الآن يمكن للشركات استغلال هذه المجموعة الهائلة من المعلومات الشخصية لفرض أسعار أعلى على الأشخاص».
وتضيف: «يستحق الأمريكيون معرفة ما إذا كانت الشركات تستخدم بيانات المستهلك التفصيلية لنشر أسعار المراقبة، وسيسلط تحقيق لجنة التجارة الفيدرالية الضوء على هذا النظام البيئي الغامض لوسطاء التسعير».
وستقوم لجنة التجارة الفيدرالية بتقييم المعلومات التي تجمعها من خلال التحقيق لتحديد ما إذا كانت هناك حاجة إلى اتخاذ إجراءات إنفاذ.
اقرأ أيضًا.. التنبؤ بالموت وقراءة الأفكار: أشياء صادمة يستطيع الذكاء الاصطناعي القيام بها
كيف يتم تسعير المنتجات بالذكاء الاصطناعي؟
يُعدّ تحسين الأسعار حجر الزاوية لأي عمل تجاري ناجح، ومع التطورات المتسارعة في مجال الذكاء الاصطناعي، تُسارع الشركات إلى تبني هذه التقنية لتعزيز استراتيجيات التسعير الخاصة بها.
وليس ذلك فحسب، فقد تجاوزت تقنيات الذكاء الاصطناعي الاعتماد على البيانات التاريخية ومتوسطات السوق لتُصبح أداةً ذكيةً تُحلّل الأنماط والارتباطات المعقدة داخل البيانات.
يُتيح ذلك للشركات:
تحديد الأسعار المثالية في الوقت الفعلي: يُمكن للذكاء الاصطناعي تحليل ظروف السوق الحالية، مثل أسعار المنافسين وتقلبات الطلب، وتعديل الأسعار تلقائيًا لضمان التوازن بين العرض والطلب وتحقيق أقصى ربح.
الاستجابة الديناميكية للتغيرات: تُمكّن تقنيات الذكاء الاصطناعي الشركات من التكيّف بسرعة مع أي تغيرات طارئة في السوق، مثل ازدياد الطلب على منتج معين أو انخفاضه، ضمانًا للحفاظ على ميزة تنافسية قوية.
تجربة العملاء: يُساعد الذكاء الاصطناعي على تحديد الأسعار التي تُرضي العملاء وتُحفّزهم على الشراء دون الشعور بالاستغلال، مما يُساهم في تعزيز ولائهم ورفع مستوى رضاهم.
اقرأ أيضًا: 4 ميزات في «GPT-4o» تساعدك على زيادة إنتاجيتك
كيف تعمل آلية التسعير باستخدام الذكاء الاصطناعي؟
التعلم الآلي: تُدرّب خوارزميات التعلم الآلي على كميات هائلة من البيانات لتحديد الأنماط والارتباطات المعقدة التي تؤثر على الأسعار. وتُحلّل هذه الخوارزميات عوامل مثل سلوك المستهلك، والظروف الاقتصادية، والمنافسة، وغيرها، لتحديد الأسعار المثالية لكل منتج أو خدمة.
التنبؤات الدقيقة: يُمكن للذكاء الاصطناعي توقع الطلب المستقبلي وتغيرات السوق بدقة عالية، مما يُمكّن الشركات من التخطيط بشكل أفضل لعملياتها وتجنب أي خسائر محتملة.
التكامل مع العمليات التجارية: يُمكن دمج تقنيات تحسين الأسعار بسهولة مع أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) وأنظمة إدارة المخزون (ERP) وغيرها من الأنظمة التجارية، مما يُساهم في تحسين كفاءة العمليات وسهولة الاستخدام.
أنواع التسعير باستخدام الذكاء الاصطناعي
التسعير الديناميكي: يتيح تعديل الأسعار في الوقت الفعلي بناءً على عوامل متعددة مثل الطلب والمنافسة وسلوك العملاء، حيث يعمل على تحليل اتجاهات السوق والتنبؤ بالطلب لتحديد الأسعار المثالية، بالإضافة إلى مراقبة أسعار المنافسين والاستجابة لها للحفاظ على القدرة التنافسية.
التسعير الشخصي: يسمح بتخصيص الأسعار للعملاء الأفراد بناءً على سلوكهم الشرائي وتفضيلاتهم، من خلال تصنيف العملاء بناءً على سماتهم لتنفيذ استراتيجيات تسعير مُخصصة، إلى جانب تحليل سلوك العملاء الفرديين لتقديم عروض مخصصة أو تسعير ديناميكي.
اقرأ أيضًا: 4 نصائح للتعامل الآمن مع «ChatGPT» وبرامج الذكاء الاصطناعي
التسعير على أساس المرونة: يتيح هذا النوع تحديد الأسعار المثالية التي تُحقق أقصى ربح دون التأثير سلبًا على الطلب، من خلال تحليل بيانات المبيعات لتقدير مرونة الأسعار لكل منتج أو خدمة، أو إجراء اختبارات لتحديد تأثير نقاط السعر المختلفة على المبيعات.
التجميع والعروض الترويجية: يعمل هذا النوع على تحسين تجميع المنتجات والاستراتيجيات الترويجية لزيادة المبيعات والقيمة المتصورة، من خلال اقتراح تجميع المنتجات التكميلية بسعر مُحسّن، وتحليل فعالية العروض الترويجية السابقة لتصميم عروض مستقبلية فعالة.
التسعير الموسمي والمؤقت: يتيح هذا النوع تعديل الأسعار بناءً على الاتجاهات الموسمية والعوامل الزمنية مثل الوقت من اليوم أو اليوم من الأسبوع، من خلال التنبؤ بأنماط الطلب الموسمية وتعديل الأسعار وفقًا لذلك.
التسعير على أساس المخزون: يسمح بدمج مستويات المخزون في استراتيجيات التسعير لضمان مستويات المخزون المثالية وتقليل تكاليف الحمل، عبر مراقبة مستوى المخزون، حيث يتم ضبط الأسعار بناءً على مستويات المخزون في الوقت الفعلي، أو تسعير السلع القابلة للتلف، عبر تعديل الأسعار ديناميكيًا مع اقتراب المنتجات من تواريخ انتهاء صلاحيتها.
التسعير الجغرافي: يعمل هذا النوع على تحسين الأسعار بناءً على الموقع الجغرافي، مع الأخذ في الاعتبار ظروف السوق المحلية والقوة الشرائية للعملاء، من خلال تحليل بيانات السوق الإقليمية وضبط الأسعار لتعكس الظروف المحلية.
