Pembeli algoritmik: Menyeimbangkan efisiensi, etika, dan kepercayaan konsumen

• Penulis:
• nama penulis

  Pandangan ke Depan Quantumrun
• Juli 24, 2023

Sorotan wawasan

Di dunia yang didominasi oleh pembeli algoritmik, strategi penjualan dan pemasaran tradisional mungkin kehilangan keefektifannya karena algoritme memprioritaskan faktor rasional seperti harga dan kecepatan pengiriman. Pergeseran ini dapat mengarah ke pasar yang lebih kompetitif di mana perusahaan fokus pada peningkatan produk dan layanan alih-alih menarik emosi. Pembeli algoritmik dapat merampingkan proses belanja untuk konsumen, tetapi tantangannya meliputi transparansi, ketidakpercayaan konsumen, dan potensi praktik anti persaingan. 

Konteks pembeli algoritmik

Proses penjualan barang dan nilai jual yang menarik pembeli berubah saat pembeli bukan lagi manusia. Dalam industri media, pembelian terprogram memanfaatkan berbagai platform potensial untuk menyempurnakan penempatan iklan. Sementara itu, ritel menggunakan perdagangan algoritmik untuk meramalkan pola belanja berdasarkan perilaku konsumen historis. Raksasa seperti Amazon dan Alibaba saat ini menggunakan analitik prediktif untuk mengisi keranjang belanja pelanggan sebelum melakukan pemesanan dan kemudian meneruskan barang tersebut ke hub distribusi untuk mengurangi waktu pengiriman.

Sekarang, algoritme telah mengambil alih keputusan pembelian. Meskipun ini memiliki implikasi yang signifikan untuk sektor-sektor seperti perdagangan frekuensi tinggi di Wall Street, entitas non-manusia mengelola tugas pasar yang lebih rumit. Ketika pelanggan menjadi lebih mempercayai pembeli non-manusia ini, mereka cenderung mendelegasikan lebih banyak otoritas pembelian, yang dapat melampaui sekadar memenuhi kebutuhan rumah tangga mereka. Mereka mungkin mulai mengandalkan algoritme untuk membuat keputusan penting seperti kapan pensiun atau waktu optimal untuk menjual properti.

Bisnis yang menawarkan barang dan jasa harus menyesuaikan teknik penjualan mereka untuk menarik algoritme canggih ini. Algoritme ini kemungkinan akan memprioritaskan faktor-faktor seperti harga, kecepatan, presisi, dampak, dan bahkan keberlanjutan. Di dunia yang didominasi oleh pembelian algoritmik, pilihan pembelian tidak terlalu dipengaruhi oleh faktor emosional, seperti strategi periklanan tradisional.

Dampak yang mengganggu

Prevalensi pembeli algoritmik mungkin memerlukan perombakan menyeluruh atas strategi penjualan dan pemasaran. Teknik periklanan tradisional, yang seringkali mengandalkan daya tarik emosional atau loyalitas merek, dapat kehilangan keefektifannya karena algoritme memprioritaskan faktor rasional seperti harga, kecepatan pengiriman, dan ulasan produk. Pergeseran ini dapat mengarah pada pasar yang lebih kompetitif dan transparan di mana perusahaan termotivasi untuk meningkatkan produk dan layanan mereka dengan cara yang nyata. Ini juga dapat mengurangi kekuatan merek yang sudah mapan dan menyamakan kedudukan untuk bisnis yang lebih baru atau lebih kecil, karena algoritme acuh tak acuh terhadap nama merek dan lebih fokus pada metrik objektif.

Di sisi konsumen, pembeli algoritmik dapat merampingkan proses belanja, mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan untuk membuat keputusan pembelian. Selain itu, algoritme canggih dapat menghasilkan pengalaman belanja yang lebih personal karena algoritme ini menjadi lebih baik dalam memprediksi preferensi individu. Namun, mungkin ada kerugiannya juga. 

Tantangan yang signifikan adalah kurangnya transparansi saat ini tentang cara algoritme ini membuat keputusan, yang dapat menyebabkan ketidakpercayaan atau manipulasi konsumen. Pengecer besar sudah dipanggil untuk strategi anti persaingan, seperti mengutamakan merek mereka sendiri pada hasil pencarian. Mungkin juga ada masalah privasi, karena algoritme prediktif sering kali memerlukan pengumpulan dan analisis data pribadi dalam jumlah besar. Pemerintah perlu memperbarui undang-undang perlindungan konsumen untuk mempertimbangkan bagaimana data mereka digunakan untuk memengaruhi pembelian mereka.

Implikasi dari pembeli algoritmik

Implikasi yang lebih luas dari pembeli algoritmik dapat meliputi: 

• Meningkatkan efisiensi pasar dengan mengotomatiskan keputusan pembelian, mengoptimalkan harga, dan mengurangi biaya transaksi, sehingga meningkatkan margin keuntungan bisnis, meningkatkan persaingan, dan berpotensi menurunkan harga konsumen.
• Pemindahan pekerjaan dalam peran yang melibatkan tugas pembelian manual atau berulang. Namun, ini juga membuka peluang untuk mengelola dan mengembangkan algoritme, analisis data, dan pengambilan keputusan strategis.
• Pemerintah menetapkan peraturan dan pengawasan untuk memastikan transparansi, keadilan, dan akuntabilitas dalam pengambilan keputusan algoritmik.
• Rantai pasokan dan logistik yang dioptimalkan mengarah pada pengurangan limbah, konsumsi energi yang lebih rendah, dan jejak karbon yang diminimalkan. Namun, peningkatan pembelian online yang difasilitasi oleh algoritme dapat meningkatkan limbah pengemasan dan emisi transportasi.
• Populasi tertentu mendapat manfaat dari rekomendasi produk yang dipersonalisasi berdasarkan preferensi mereka, sementara yang lain mungkin menghadapi pengecualian atau pilihan terbatas karena algoritme melanggengkan bias yang ada atau mendiskriminasi demografi tertentu.
• Konsolidasi kekuatan pasar di tangan segelintir pemain dominan. Bisnis yang lebih kecil mungkin berjuang untuk bersaing dengan entitas yang lebih besar dengan algoritme dan sumber daya data yang lebih canggih.
• Peningkatan pembelian impulsif karena rekomendasi yang dipersonalisasi dan berkurangnya loyalitas merek di kalangan konsumen.

Pertanyaan untuk dipertimbangkan

• Apakah Anda lebih suka algoritme untuk memutuskan apa yang ingin atau perlu Anda beli?
• Bagaimana bisnis diatur untuk memastikan mereka tidak memanipulasi algoritme ini?