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[가격 알고리즘 담합 논란]다이내믹 프라이싱, 개인별 맞춤 특가로 매출 UP

■ 가격 알고리즘 어디까지 왔나
단순 최저가 넘어 성향따라 차별화
투명성·공정성 확보는 여전히 과제

[가격 알고리즘 담합 논란]다이내믹 프라이싱, 개인별 맞춤 특가로 매출 UP

우리 시장의 가격 알고리즘은 현재 어느 수준까지 와 있을까.

보통 다이내믹 프라이싱(Dynamic Pricing)이라고 하면 동일한 제품 및 서비스에 대한 가격을 시장 상황에 따라 탄력적으로 변화시키는 가격전략을 의미한다. 즉 빅데이터를 기반으로 가격 변화의 과정을 가격 알고리즘으로 만들어 시장에 적용하는 것이라고 할 수 있다.

지난 1998년 설립된 프라이스라인(priceline)의 역경매 방식이 초기 대표 사례다. 프라이스라인은 소비자가 먼저 지불할 용의가 있는 가격을 제시하면 공급자들이 서로 경합해 최종 가격이 결정되는 방식을 사용했다. 소비자들은 새로운 방식에 환호했고 사업은 크게 성공했다.

2012년 아마존은 동일 상품에 대한 경쟁사의 가격을 실시간으로 모니터링해 경쟁사 대비 최적화된 실시간 가격을 제시하는 정책을 도입했다. 이 방안 도입 후 매출이 27% 증가하는 큰 성공을 거뒀다. 이후 베스트바이·월마트·시어스 등 전통 유통 업체들도 온라인 사이트에서 경쟁사나 재고 현황에 따라 가격을 최적화하는 가변형 가격 정책을 도입해 매출을 평균적으로 약 10% 증가시켰다.

최근의 다이내믹 프라이싱은 빅데이터 분석, 클라우드, 인공지능 알고리즘 등을 활용해 단순히 경쟁사와의 비교, 재고 수준 등을 고려하던 것에서 한 걸음 더 나아갔다. 즉 개인화된 가격 책정이 가능해졌다. 예를 들어 일본의 스타트업 젠클러크(ZenClerk)는 온라인상에서 방문자의 행동을 0.05초 간격을 수집·분석해 인공지능 알고리즘을 활용, 구입을 망설이는 소비자들에게 가장 적절한 타이밍에 할인쿠폰을 보내 구매를 유도한다. 이 서비스 도입 이후 주문 비율이 평균 1.4배 높아진 것으로 알려졌다.

미국의 대표적인 슈퍼마켓 체인 크로거(Kroger)는 최근 소비자 데이터 분석 기업을 인수했다. 이후 강화된 데이터 분석력을 기반으로 개별 온라인 소비자들에게 최적화된 e쿠폰(e-coupon)이나 모바일 애플리케이션 특가를 제공하는 방식으로 가격을 개인화했다. 이후 온라인 고객의 방문 횟수가 30% 이상 늘었다.

우버의 가격 책정 알고리즘 역시 다이내믹 프라이싱의 한 형태라고 볼 수 있다. 상황과 조건에 따라 가격이 변화하기 때문이다.

김영혁 LG경제연구원 선임연구원은 “우버의 담합 논란에서 볼 수 있듯이 다이내믹 프라이싱은 개인에게 최적화된 가격이라는 명분으로 담합의 가능성 또한 내포할 수 있어 투명성과 공정성 확보 등 소비자를 위한 조치가 필요하다”고 말했다.
/안의식기자 miracle@sedaily.com


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