문제 많은 기업이 알고리즘을 이용해 가격을 책정하고 실시간으로 조정하며 이익을 극대화한다. 그러나 가격 변동이 잦으면 고객이 떨어져 나가거나 고객 충성도와 브랜드 평판이 훼손될 수 있다.
원인 가격 책정 알고리즘은 인공 지능과 머신 러닝을 바탕으로 수요와 공급, 경쟁사의 가격, 배송 시간 등의 변수를 측정한다. 하지만 이런 알고리즘은 잦은 가격 변동이 고객에게 미치는 심리적 영향까지는 고려하지 못한다. 이는 자칫 고객으로 하여금 기업이 가격을 바꾼 이유나 상품과 서비스의 가치에 대해 의문을 품게 만든다.
해결책 역동적인 가격 책정이 고객에게 어떤 메시지를 던지고 고객 관계에 어떤 영향을 미치는지 기업이 보다 잘 통제하려면 알고리즘의 적절한 사용 사례와 내러티브를 설정하고, 결과를 책임질 명확한 주체가 이를 관리하도록 해야 한다. 또한 가격 책정의 기준선을 정해 모니터링하고, 필요할 때는 자동 가격 책정을 재빨리 중단해야 한다.
2017년 6월 3일, 경찰차들이 푸른 불빛을 번쩍거리며 런던브리지를 향해 돌진했다. 테러 공격 신고가 접수되면서 출동한 차들이었다. 이들 경찰차는 주변 음식점과 펍에서 토요일 밤을 즐기고 있던 수천 명의 사람을 가로질러 질주했다. 길에 나와 있던 사람들은 위험을 감지하고 집으로 안전하게 돌아가기 위해 우버를 불렀다. 그런데 밤 10시 7분 첫 응급 호출이 접수된 뒤 43분 동안 이 지역의 우버 운행료는 200% 넘게 뛰었다. 우버의 자동 가격 책정 알고리즘 때문이었다.
런던의 일화는 집단적 위기의 순간 우버의 가격이 치솟았던 수많은 사례 중 하나에 불과하다. 이런 비슷한 가격 폭등 사태가 2016년 뉴욕 시 폭탄 테러 때에도, 2017년 미국 반이민정책에 반대하는 택시 운전사들의 파업 때에도 벌어졌다. 심지어 2020년 시애틀 총기난사 사건 때에는 가격이 500% 폭등하기도 했다. 이 같은 우버의 알고리즘 가격 책정은 9300만 명의 우버 실사용자들로부터 지속적인 비판을 받아왔다. 런던브리지 테러 때는 우버가 수동으로 런던브리지 주변 지역의 가격 폭등을 중지시켰지만 런던 중심부에서는 이후에도 50여 분간 가격이 폭등한 채로 있었다.
경제 전문가라면 우버의 가격 책정 엔진을 칭찬할지도 모른다. 수요가 공급보다 많으면 운행료가 오르는 게 당연하다. 그러나 고객 입장에선 서비스 이용료가 룰렛 휠을 돌리는 것만큼이나 예측할 수 없는 것처럼 보인다.
우버만 이런 문제를 겪고 있는 것은 아니다. 광고, 전자상거래, 엔터테인먼트, 보험, 스포츠, 여행, 공공 자원을 포함한 많은 업종의 기업들이 역동적인 가격 책정 정책을 도입한 바 있다. 성공 정도는 각각 매우 다르다. 잘 알려진 고전적인 예로는 코카콜라가 있다. 1990년대 후반 코카콜라는 더운 날 음료 가격을 올리는 온도 감지형 자동판매기를 실험해 봤다. 하지만 대중의 분노를 맞닥뜨리고는 바로 이 프로젝트를 접어야 했다.
가격 책정 알고리즘은 기업이 거의 실시간으로 최적의 가격을 결정할 수 있도록 지원하기 위해 도입됐다. 이 알고리즘은 인공 지능과 기계 학습을 바탕으로 수요와 공급, 경쟁사 가격, 배달 시간과 같은 변수를 측정한다. 하지만 안타깝게도 때때로 제멋대로 굴며 아무도 지불하지 않을 금액을 제시한다. 웨이페어Wayfair에 등록된 캐비닛에 1만4000달러의 가격이 붙기도 하고 아마존에서 판매하는 교과서 가격이 2400만 달러로 책정되기도 한다. 이런 혼란은 기업이 의사결정을 컴퓨터에 맡길 때 나타나는 리스크 중 하나일 뿐이다.
가격 액수가 지속적으로 변한다는 것은 고객에게 강력한 신호를 보낸다. 기업은 이런 신호를 적절히 관리할 필요가 있다. 그러나 많은 조직이 이 필요성을 제대로 인식하지 못한다. 물론 소비자가 언제 무엇을 구매할지 결정할 때 가격이 영향을 미친다는 것 정도는 안다. 하지만 가격이 계속 오르락내리락 하면 제품에 대한 부정적인 인식, 나아가 회사 자체에 대한 부정적인 인식을 유발할 수 있다는 점을 간과한다.
브랜드는 알고리즘 시스템을 도입할 때 단순 연산 이상을 고려해야 한다. 이 시스템이 고객 충성도를 얻는 것과 돈을 버는 것 사이에 불편한 긴장을 조성할 수 있기 때문이다. 반면에 올바르게 실행하면 수익을 극대화하는 동시에 고객이 상품이나 서비스에 대해 적절한 금액을 지불했다고 느끼게 할 수도 있다.
이 아티클에서는 기업이 고객에게 돈을 요구할 때 어떤 심리가 작용하는지 탐구한다. 알고리즘 가격 책정이 해당 브랜드에 이익을 가져오거나 손해를 입힌 실제 사례를 조사한다. 또한 적절한 감독과 관리가 가지는 장점에 대해서도 설명할 예정이다. 어떤 사업부가 관련 활동을 주도해야 할지, 알고리즘의 잘못된 사용을 막기 위해 어떤 기준을 세워야 할지에 대한 결정도 포함한다.