Читать книгу Виртуальная конкуренция. Посулы и опасности алгоритмической экономики - Ариэль Эзрахи - Страница 16

Данные, поступающие в режиме реального времени, становятся все более функциональными и востребованными. «Реальное» и «онлайновое» пространства переплетаются, а «цифровизация», кажется, будет постоянно сопутствовать человеку от рождения и до смерти⁷².

Эти процессы могут повысить наше благосостояние в областях, далеких от онлайновой коммерции. Например, система здравоохранения могла бы обеспечивать более оперативный отклик и мониторинг за счет автоматического сбора данных. Умные счетчики и бытовые приборы способны помочь нам оптимизировать использование электроэнергии. Даже местные власти могут оптимизировать свои услуги за счет тщательного сбора и использования данных из различных источников⁷³.

Мы заметили одну явную тенденцию в рассматриваемой нами области – переход от офлайновых магазинов к сайтам. Это стало очевидным на примере «раскидистой» платформы компании Amazon. Доля электронной коммерции (в процентах от совокупной розницы) сейчас увеличивается⁷⁴. В недавнем докладе Белого дома отмечалось:

Сегодня всё большее число американцев использует интернет для покупок. Это говорит о том, что потребители уверены в том, что приобретение товаров через интернет выгодно и удобно, несмотря на различия приемов ценообразования онлайновых и офлайновых розничных компаний. Американское Бюро переписей оценивает, что в США электронная торговля увеличилась с 2 % общих розничных продаж в 2004 г. до 6 % в 2014 г. Кроме того, в настоящее время в США выручка электронной торговли ежегодно растет на 16 %, более чем троекратно превышая 5-процентный темп роста общих розничных продаж⁷⁵.

Эти изменения можно буквально увидеть, зайдя в любой крупный американский универмаг в «черную пятницу». В 2015 г. в этот день больших покупок, следующий за Днем благодарения⁷⁶, во многих магазинах покупателей было не так много. Люди купили подарки онлайн еще в четверг⁷⁷. Продажи компании Amazon в День благодарения выросли на 29 % по сравнению с предыдущим годом⁷⁸. Как сообщила газета Wall Street Journal, компания Walmart «сделала большинство своих приуроченных к «черной пятнице» товарных предложений доступными через интернет в первые утренние часы Дня благодарения – примерно за 15 часов до того, как открылись ее магазины. На сайт компании Walmart, когда рано в четверг выставили на распродажу резко подешевевшие товары, зашло столько покупателей, что он оказался перегруженным, и заказы оформлялись со сбоями»⁷⁹.

Так как онлайновые рынки захватывают самые разнообразные сферы коммерческой деятельности, стоит отметить и то, каким образом большие данные и аналитика больших данных способны предоставить компаниям «дополнительные возможности достичь конкурентного преимущества (онлайновые предприятия всегда знали, что конкурируют за счет умения понимать свои цифровые данные)»⁸⁰.

В деловой литературе особо выделяются следующие способы преобразования рынков с помощью больших данных и аналитики больших данных.

• Ныне компании всё активнее используют бизнес-модели, которые опираются на персональные данные как на ключевой ресурс. Например, модели ведения бизнеса на основе использования больших данных объединяют участников многосторонних рынков⁸¹; компании предлагают индивидам бесплатные услуги с целью получить ценные персональные данные, помогающие рекламодателям более адресно работать с аудиторией с помощью поведенческой рекламы⁸².

• Объем, скорость, многообразие и ценность больших данных будут возрастать по мере того, как компании станут применять их в своих

стратегиях, чтобы добиться конкурентного преимущества и удержать его. Компании будут предлагать продукцию и услуги для сбора большего объема защищенных в иных обстоятельствах данных. Датчики, микрофоны и камеры, подключенные к интернету вещей, будут собирать данные о поведении людей в их домах, автомобилях и на рабочих местах в значительно большем количестве⁸³. Кроме того, ценность данных может заключаться в их многообразии. Слияние данных «происходит тогда, когда данные из различных источников соединяются, и всплывают новые факты»⁸⁴. Слияние данных позволяет компаниям выявлять и уточнять характеристики отдельных пользователей; лучше отслеживать их действия, предпочтения и уязвимые места; использовать поведенческую рекламу для работы с конкретным покупателем.

• По мере роста конкурентной ценности данных компании будут стараться достичь «информационного преимущества» (data advantage), а тем самым и конкурентного преимущества перед соперниками. Компании будут всё больше инвестировать в компьютерные алгоритмы для анализа всего объема и многообразия данных. Даже в случае общедоступной информации скорость ее обработки будет иметь решающее значение (быстрота получения и анализа данных для получения тактического преимущества перед конкурентами)⁸⁵. Скорость генерирования, получения, обработки и анализа данных будет нарастать⁸⁶, а для некоторых приложений она уже сейчас приближается к режиму реального времени⁸⁷.

• По мере того как скорость генерирования, получения, обработки и анализа данных растет, цены также будут корректироваться быстрее. С помощью онлайновых торговых платформ компьютеры способны анализировать и корректировать цены – даже для конкретных индивидов в конкретные минуты – в течение миллисекунд⁸⁸.

• По мере роста числа онлайновых продавцов, использующих ИИ и алгоритмы ценообразования, их конкурентам, чтобы не оказаться в невыгодном положении, всё чаще придется самим разрабатывать «умные» алгоритмы ценообразования.

• Все большее число компаний будет переходить на алгоритмы ценообразования, которые станут в значительной степени определять отраслевые цены на продукты и услуги, разница между онлайновым и офлайновым ценообразованием будет размываться и во многих отраслях в итоге исчезнет.

• По мере общеотраслевого роста использования алгоритмов они, обучаясь на опыте, будут предугадывать действия других алгоритмов и реагировать на них. Онлайновые торговые платформы создают возможности для лучшей сегментации рынка с помощью динамического и дифференцированного ценообразования⁸⁹.

• Обучаясь на основе всего объема и многообразия наших персональных данных, компьютеры, используя ИИ, будут всё чаще принимать решения за нас – используя личных цифровых помощников, предугадывающих наши нужды и желания.

Если «созидательное разрушение» из-за больших данных и аналитики больших данных создаст угрозы традиционным торговым гигантам наподобие Walmart, то по логике вещей ветра конкуренции в мире онлайновой торговли перерастут в ураганы. Можно предположить, что рыночная власть будет носить преходящий характер: цены снижаются под действием цифровой руки, качество растет под действием потоков информации. Поэтому, как показано в следующей главе, в отдельных кругах звучат призывы к исключительно мягкому регулированию (или его отсутствию).