Penetapan harga algoritmik

jmpl
Penetapan harga algoritmik adalah penggunaan program atau algoritma untuk mengotomatisasi penetapan harga. Dalam sistem ini, berbagai data input seperti cuaca, karakteristik dan perilaku konsumen, harga pesaing, serta data historis diproses melalui aturan algoritma tertentu untuk menghasilkan output berupa harga. Aturan algoritma menentukan bagaimana harga ditetapkan dan dapat bervariasi menurut waktu, konsumen, maupun produk. Sistem ini mencakup penetapan harga dinamis dan penetapan harga personal, di mana penetapan harga dinamis merujuk pada perubahan harga otomatis yang dipicu oleh perubahan faktor permintaan pasar, sedangkan penetapan harga personal berarti penetapan harga yang berbeda bagi konsumen berdasarkan karakteristik atau perilaku individual mereka. Keduanya umumnya dijalankan melalui algoritma sehingga termasuk dalam kategori penetapan harga algoritmik. 

Sistem ini berbeda dari participative pricing, seperti lelang atau negosiasi, di mana konsumen terlibat langsung dalam proses pembentukan harga. Perbedaan utama antara penetapan harga algoritmik dan metode penetapan harga tradisional terletak pada tingkat otomatisasi dan kemampuan penyesuaian harga secara waktu nyata. Jika penetapan harga tradisional ditetapkan secara manual oleh manajer dan sering kali sudah ditentukan atau diumumkan sebelumnya, maka penetapan harga algoritmik memungkinkan harga ditentukan secara otomatis, fleksibel, dan tidak selalu diketahui sebelumnya oleh konsumen.

 Dampak 

 Deskriminasi dan penghianatan konsumen 
Dampak muncul seperti adanya ketidakadilan harga dan rasa pengkhianatan pada konsumen, khususnya konsumen loyal yang harus membayar lebih mahal dibanding konsumen baru untuk produk yang sama pada waktu yang sama. Kondisi ini membuat konsumen merasa dieksploitasi, ditipu, dan kepercayaannya terhadap penjual atau platform menurun, sehingga berpotensi merusak hubungan jangka panjang antara konsumen dan perusahaan serta memicu reaksi negatif seperti kemarahan dan penyebaran keluhan melalui media sosial. Praktik ini berpotensi menimbulkan diskriminasi harga berdasarkan karakteristik individu, kondisi sosial ekonomi, dan perilaku konsumsi, sehingga memperlakukan kelompok tertentu secara tidak adil dan merugikan konsumen yang lebih rentan. 

 Eksploitasi data konsumen 
Penggunaan data konsumen menimbulkan kekhawatiran privasi dan etika, terutama terkait pengumpulan, penggunaan, dan pembagian data tanpa persetujuan yang jelas. Penetapan harga dengan personalisasi konsumen dapat memicu eksploitasi algoritmik. Pihak perusahaan mencoba untuk memaksimalkan keuntungan perushaan bukan membantu konsumen.  

Data yang diestraksi berdasarkan referensi konsumen tidak didapat dari pilihan sadar yang mereka sampaikan secara langsung, melainkan disimpulkan dari data pribadi dan perilaku masa lalu, seperti klik, pencarian, atau interaksi sebelumnya. Karena konsumen hanya bisa memilih dari apa yang ditampilkan algoritma, maka terbentuk lingkaran umpan balik seperti pilihan yang dipengaruhi algoritma di masa lalu akan memperkuat rekomendasi algoritma di masa depan, meskipun pilihan tersebut belum tentu mencerminkan keinginan asli konsumen. Personalisasi ini sering muncul dalam bentuk mendorong konsumen ke produk yang lebih mahal dan deskriminasi harga seperti harga berbeda untuk orang yang berbeda pada produk yang sama. Praktik ini juga dapat dianggap sebagai bentuk diskriminasi algoritmik.

 Referensi 

Kategori:Analisis numerik
Kategori:Harga