СОВРЕМЕННЫЙ ПОТРЕБИТЕЛЬ: В ТЕНЕТАХ ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКИ

Розанова Надежда Михайловна

Вестник Института экономики Российской академии наук

3/2024

Н.М. РОЗАНОВА

доктор экономических наук, профессор, сотрудник кафедры микро- и макроэкономического анализа экономического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова

СОВРЕМЕННЫЙ ПОТРЕБИТЕЛЬ: В ТЕНЕТАХ ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКИ

Цифровая экономика создает не только новые возможности, но и порождает определенные риски для потребителей. Исследователи отмечают возникновение эффектов запутывания, с помощью которых цифровые экосистемы осуществляют манипулирование оптимизационным выбором индивида в условиях высоких поисковых трансак-ционных издержек. Межвременной разброс цен и динамическое ценообразование базируются на использовании невнимательности клиентов и их информационной усталости от многочисленных ценовых колебаний. Периодические снижения цен затрудняют индивидам ценовую ориентацию и служат хорошим стимулом для поддержания картельной дисциплины цифровых платформ. Новые ценовые стратегии запутывания не подпадают под действие текущего антимонопольного законодательства и никак не регулируются.

Ключевые слова: потребитель, цифровая экономика, эффекты запутывания. УДК: 330.342.24 БОЫ: СЕНКЗи

Э01:10.52180/2073-6487_2024_3_26_46

XXI в. предоставил в наше распоряжение большое число инновационных продуктов, среди которых наиболее востребованными являются инструменты цифровых технологий. Цифровая среда и цифровая экономика позволяют реализовать самые амбиционных планы и самые значительные инвестиционные проекты. Цифровизация производственных и сбытовых цепочек создания ценностей укрепила позиции современных компаний. Цифровые стратегии, разрабатываемые фирмами, выступают в качестве ключевых факторов повышения конкурентоспособности компаний на национальных и мировых рынках. Положительные стороны цифровой активности организаций хорошо известны и неплохо представлены в экономической литературе. Однако массовая цифровизация имеет и теневую сторону, на которую до сих пор обращалось гораздо меньше внимания. Цель статьи - выявить и обобщить те риски и те угрозы, которые представляют собой законо-

мерные следствия цифровых технологий, целенаправленно применяемых фирмами для максимизации прибыли. Поскольку от негативных результатов цифровой конкуренции в первую очередь страдают индивидуальные потребители, акцент в статье делается именно на том, как рациональный потребитель делает выбор в виртуальной реальности XXI в., и как этот оптимальный выбор может быть искажен сознательными цифровыми усилиями цифровых платформ.

Методология исследования базируется на контент-анализе доступных баз данных научных электронных ресурсов (jstor; sciencedirect; nber; google scholar). Приводятся ссылки на наиболее важные работы в данной области.

Эффект запутывания как новая реальность в процессе

выбора товара потребителем

Когда появился интернет, экономисты заявили о возникновении экономики обмена с нулевыми трансакционными издержками при полноте информации о продукте. В XXI в. новые технологии поиска должны были облегчить потребителю нахождение оптимальных вариантов в соотношении качества и цены блага. Но так ли все безоблачно в цифровом мире?

Современные цифровые экосистемы используют разнообразные стратегии манипулирования потребителями1. К таким стратегиям относится запутывание (obfuscation). Происхождение слова связано с английским глаголом to obfuscate - запутывать, затемнять, затуманить, сбивать с толку, умышленно запутывать вопрос. Под стратегией запутывания можно понимать любые действия фирмы, которые затрудняют рациональным потребителям сделать наилучший выбор.

Дж.А. Акерлоф и Р.Дж. Шиллер [1] в 2015 г. ввели определение информационного «фишинга» - особой стратегии представления информации таким образом, чтобы ввести клиента в заблуждение. Ключевое слово здесь - намерение компании утаить или исказить информацию в свою пользу.

Почему даже простейший поиск в интернете затруднен? Какие товары первыми предлагаются к покупке? Интернет-поиск выдает сотни и сотни страниц информации. Появляются иконки, стимулирующие потребителя перейти к более продвинутому (и более дорогому)

1 Манипулирование действиями потребителя, безусловно, не новая стратегия конкурентной активности компаний. Можно, в частности, отметить манипулятивный аспект рекламы и разнообразные методы привлечения потребителей, практикуемые в торговле с начала зарождения товарного производства и обмена. Цифровые технологии способствуют качественному «обновлению» данных практик, их касто-мизации и массовизации.

продукту. Возникают новые дополняющие и замещающие опции. Экономисты выявили такую закономерность: когда конкурентное давление нарастает, фирмы не всегда стремятся сократить издержки или улучшить качество товара. Во многих случаях компании прибегают к стратегии запутывания. Последствия конкуренции зависят от того, какие именно инструменты фирмы применяют для конкурентной борьбы.

Откуда берется и на чем базируется стратегия запутывания?

Решения потребителей далеки от совершенства. Выбор потребителя подвержен поведенческим ошибкам и предубеждениям и зависит от когнитивных ограничений. Сравнение конкурирующих предложений компаний не является всеохватывающим, всесторонним и беспристрастным, как это показали исследования поведения индивидов на телекоммуникационных рынках [2] и рынках электроэнергии [3]. Фирмы научились использовать эти когнитивные ограничения с помощью стратегий запутывания [4].

В информационную эпоху главным ограничителем выбора индивида становится внимание. Усложнение и удлинение процесса поиска релевантного товара в цифровом мире снижает когнитивные способности человека, увеличивая степень его невнимательности, что, как свидетельствуют исследования в области поведенческой экономики отраслевых рынков [5; 6], сопровождается повышением склонности потребителей к поведенческим ошибкам и предвзятостям.

Фирмы могут оказывать влияние на уровень внимания потребителей. В условиях когнитивных ограничений изобилие информации приводит к снижению степени ее сознательного восприятия. Концентрируясь на одних вариантах, потребитель, возможно, упускает лучшие альтернативы [7]. Для создания работающей конкуренции необходимо достаточное число хорошо информированных и сознательных потребителей. Путем усложнения ценовой информации, особой презентации цен фирмы затрудняют потребителям принятие решений.

В теоретическом плане эффекты запутывания изучаются в рамках теории Даймонда «ловушка для туристов»2. П. Даймонд показал, что даже небольшие издержки поиска увеличивают равновесные цены, поскольку потребители не склонны к длительному поиску, осознавая, что практически все фирмы рынка могут назначать монопольные

2 Модель Даймонда опирается на ситуацию асимметричной информации в отношении цены товара. В город приезжает турист, пребывание которого ограничено по времени и который хочет приобрести сувенир. Турист не может обойти все сувенирные магазины в поисках наилучшей цены. Турист приобретает сувенир в первом попавшемся киоске по той цене, которую предлагает этот магазинчик. Если таких «наивных» неинформированных туристов в городе много, то, как показывает П. Даймонд, цены товаров (сувениров) стремятся к монопольному уровню [8].

цены. Как показывает исследование Гл. Эллисона [9] на примере поисковой системы Pricewatch, покупка даже простейшей карты памяти для компьютера сопряжена с невероятными трудностями.

Механизм искажения сигнала встраивается в стратегию запутывания. Издержки поиска включают два компонента, эндогенные и экзогенные элементы. Потребители оценивают экзогенные элементы поиска по первому опыту покупки. Например, поход в первый банк за ссудой потребовал длительного времени беседы с консультантом. Клиент рационально ожидает, что и последующие обращения за кредитом в другие банки потребуют от него примерно такого же времени. Если экзогенное время получения кредита примерно одинаково долгое, то индивид принимает решение минимизировать эндогенные издержки путем выбора единственного варианта - первого банка. Таким образом, действие эффекта запутывания ограничивает рациональное поведение путем сокращения перебираемых альтернатив.

Развитие технологий искусственного интеллекта, как показывает исследование Д. Аджемоглу [10], может играть на руку стратегии запутывания. Искусственный интеллект позволяет быстро и точно отслеживать предпочтения потребителей и в ситуации поиска предоставлять индивиду информацию, которая может убедить клиента в том, что данный продукт и есть его желаемый вариант, хотя в действительности товар может содержать скрытые негативные характеристики или вообще не подходить потребителю. Однако если потребитель отклоняет этот результат, издержки поиска нового варианта могут оказаться запретительно высокими, так что при получении продукта, характеристики которого не вполне отвечают заявленному в рекламе, клиент соглашается со сделанным искусственным интеллектом выбором.

Многообразие стратегий запутывания

Можно выделить несколько неценовых и ценовых моделей использования стратегий запутывания3.

Во-первых, речь идет о стратегии прямого обмана (trickery). Клиентов заставляют поверить в то, что цена на товар или услугу низкая (ниже, чем у конкурентов), хотя по факту индивиду придется затем доплатить за предоставление дополнительных услуг, без которых потребление основного блага невозможно, затруднительно, либо не отвечает ожидаемым стандартам. Примерами могут служить авиабилеты без багажа с неоправданно высокими ограничениями на ручную кладь (потребителю придется заплатить за ручную кладь неподходящего размера или веса гораздо больше, чем за стандартный багаж);

3 Обзор литературы по стратегиям запутывания представлен в [11].

кредитные карты банка с низкой на первый взгляд ставкой (но без указания на то, что снятие наличности даже в банке-эмитенте влечет за собой неоправданно высокие пени); воспользоваться такой картой можно только в небольшом числе связанных с данным банком магазинов. Фирмы эксплуатируют невнимательность клиентов при чтении контрактов и договоров.

Во-вторых, применяется стратегия путаницы (confusion). С целью снижения возможностей потребителей сравнивать конкурирующие товары фирмы используют стратегии искажения товарных характеристик и многокомпонентные варианты ценообразования [12]. Создание замешательства (конфузии) у потребителя приводит к тому, что даже рациональный потребитель не понимает, какая цена является реальной для выбранного товара. Усложнение процесса сопоставления конкурирующих благ и сравнения услуг конкурирующих компаний увеличивают ценовую неопределенность. Товары предоставляются в множественных форматах, со множественными ценами и различной ценовой динамикой. Например, молоко как товарный продукт может быть представлен в разных количественных форматах (0,3; 0,4; 0,5; 0,8; 0,9; 1 л) при примерно одной и той же визуальной упаковке; в различных упаковках (мягкие и твердые пакеты; квадратная, прямоугольная, трапециевидная или треугольная форма); с разной степенью жирности. Другой пример - многокомпонентные пакеты сотовых операторов. Здесь наблюдаются сложные количественные переплетения «бесплатного» доступа в интернет, мобильная связь, смс-послания, нелимитированное общение в выбранном наборе мессенджеров и/или социальных сетей.

В-третьих, имеет место стратегия помех (obstruction). Фирмы усложняют поиск товара и информации о товаре для покупателя, что увеличивает издержки поиска. Поиск становится времязатратным, затратным по усилиям или даже просто бесполезным. Это ограничивает тот уровень поиска со стороны потребителя, когда может быть получена достоверная информация о товаре. Например, один продукт может доминировать во всех страницах поиска посетителя. Исследование Т. О'Рейли, И. Штраусса и М. Мадзукато показало, что для трех наиболее рекламируемых товаров на платформе Amazon цена для покупателей оказалась завышена на 17% по сравнению с этими же товарами вне рекламируемого контура. При этом одна треть товаров была неподходящей для потребителя [13, р. 6-14].

Потребитель либо не может сделать выбор в силу наличия когнитивных ограничений, либо понимает, что получение всей информации влечет за собой чрезмерно большие издержки поиска, и потому сознательно ограничивает свой поиск и свой выбор. Ex ante последствия обоих типов потребителей одинаковы: индивид делает неоп-

тимальный выбор случайным образом. Однако ex post ситуация различна. Когда потребитель обнаруживает, что его выбор не оптимален, кого он будет обвинять? В первом случае речь идет о том, что фирма «обманула» клиента. Во втором случае индивид будет брать ответственность на себя, размышляя о том, что в следующий раз он будет более внимательным при чтении документов [14].

Ценовые механизмы стратегии запутывания также применяются в разнообразных формах [15; 16].

В первую очередь фирмы используют сегментирование (partitioning). Сегментирование цены предполагает разбиение стоимости блага на базовую цену и несколько дополнительных, но обязательных компонентов. Хотя все компоненты полной цены товара или услуги известны потребителю с самого начала, клиент вводится в заблуждение низким базовым уровнем первоначального предложения.

Своеобразным «развитием» сегментирования является капельное ценообразование (drip pricing) [17; 18]. При капельном ценообразовании в начале процесса покупки онлайн-магазин объявляет низкую базовую цену. Однако по мере того, как покупатель оказывается втянутым в процесс приобретения товара или услуги, появляются дополнительные сборы, налоги, отчисления, которые «капают» в первоначальную корзину клиента. Таким образом, капельное ценообразование скрывает разнообразные компоненты цены при исходном интересе индивида к товару. И пока покупатель не вложит определенные усилия, время и, возможно, авансовые платежи, полная итоговая цена не будет ему известна. Здесь выявляется поведенческая ценовая дискриминация: наивные индивиды будут приобретать товар на основе первоначальной низкой цены, а опытные клиенты задумаются об общей стоимости покупки.

Следующий формат ценового эффекта запутывания - цена «под покровом» (shrouding) [19]. Цена «под покровом» предусматривает такую стратегию, когда фирма намеренно сокращает видимость цены или ее отдельных элементов. Например, плохой или мелкий шрифт ценника, отсутствие цены как таковой, устная договоренность, которая впоследствии не выполняется, «забывается».

Стратегия запутывания включает также ценовую модель доплаты за качество, когда продавцы поставляют вертикально дифференцированные продукты разного качества и разной степени сложности, но рекламируют только товары с низкой ценой. Это привлекает множество клиентов, однако затем им приходится доплачивать за дополнительные услуги, либо приобретать обновленные варианты за высокие цены. Например, индивидуальные потребители часто покупают (по низким ценам) демоверсии популярных ИТ программ или цифровых игр. Но при использовании данного ПО выясняется ограничен-

ность его действия во времени и низкий функционал, а обновление программы и расширение функциональных компонентов возможно только при достаточно высокой дополнительной оплате.

Еще один вариант ценообразования связан со стратегией усложнения цены (complexity). Процесс усложнения цены включает в себя намеренное создание когнитивных сложностей для покупателей с помощью таких методов, как: множественность цен, динамическое ценообразование, использование сложного технического языка, чрезмерно большое число опций, несопоставимые форматы цен и объемов. В частности, динамическое ценообразование означает, что цена товара или услуги не фиксирована, а определяется покупателю в момент реального приобретения продукта и оплаты покупки, хотя на сайте компании может быть указана некая, как правило, невысокая, предварительная стоимость. Ценовые контракты включают в себя множество самых разных элементов (как в контрактах мобильных операторов), что затрудняет сравнение альтернативных предложений компаний.

Как делают выбор потребители? Они изучают свойства товара. Но если этих свойств чрезмерно много или информации об этих свойствах чрезмерно много, индивиды легко совершают ошибки вследствие усталости. Предоставляя потребителям более точную и краткую характеристику блага, фирма может уменьшить вероятность ошибки. И наоборот, помещая в описание товара чрезмерно большой объем зачастую ненужной информации, делая в рекламе акценты на излишних и неинформативных деталях, компания затрудняет индивиду принятие решение о выборе товара, что ведет к потребительской ошибке. Сложность ценовой структуры предлагаемых услуг, наличие или отсутствие дополнительных опций, динамическое ценообразование и давление продавца (когда в интернет-магазине мы видим соответствующие иконки «до конца действия льготного тарифа осталось ... 3 дня») затрудняют или даже делают невозможным оптимальный выбор потребителя, заставляя индивида с неизбежностью совершать ошибки.

Если потребитель понимает наличие возможной стратегии запутывания, то это не облегчает его выбор, - он рационально выбирает в какой-то момент прекратить поиски и остановиться на одном из предлагаемых вариантов, даже если этот вариант его не вполне удовлетворяет. Чем более детальным и неинформативным является описание товара, тем ниже качество принимаемого потребителем решения.

Гл. Эллисон и А. Волицки [20] описывают несколько сценариев использования стратегии запутывания. Один из вариантов - это удлинение поиска. Фирма сама назначает то число интернет-страниц, которые потребитель должен пролистать, чтобы найти релевантную

информацию о желаемом товаре. Аналогично, в условиях «живого» общения в реальном магазине фирма может инструктировать продавцов в отношении времени личного общения (разговора) с клиентом. Наличие нескольких уровней получения информации увеличивает издержки поиска для индивида. Если индивид обладает рациональными ожиданиями в отношении уровней запутывания, он может принять рациональное решение приостановить поиск на любом этапе.

Стратегии запутывания действуют весьма изощренным образом. Например, потребителю предлагается большое число интернет-страниц с очень детальным описанием благ. Просмотр цифровых страниц и онлайн выбор индивид может не расценивать в качестве издержек поиска, не осознавая, что сам факт онлайн активности его утомляет, что снижает качество принимаемого в итоге решения, особенно когда речь идет о сложных пакетных продуктах (тарифы мобильных операторов, страховые полисы, банковские продукты). Стратегия запутывания со стороны платформ заключается в том, что платформы намеренно дают потребителям несоответствующие варианты их выбора, первыми при поиске продукта открывают страницы с заведомо неверным и не соответствующим пожеланиям клиента товаром, менее предпочитаемым выбором, с целью затруднить поиск релевантного блага [21; 22].

Эффекты запутывания возникают и тогда, когда потребители не в состоянии оценить все характеристики продукта или все элементы цены товара. Множественность компонентов цены затрудняет выбор потребителя. Например, фирмы используют стратегию хаотичной цены, когда цена одних элементов товара высока, в то время как других - очень низка. Потребители могут видеть цену одного компонента (цена базового товара, цена базовой комплектации), но не осознавать наличие и величину цен других компонентов товара (цены дополнительных компонентов) [23; 24]. Воспринимая низкую цену базовой комплектации как цену всего товара, потребитель не имеет представления о том, что продукт в совокупности будет стоит намного дороже, поскольку включает завышенные цены дополнительных, но важных других составных частей. Подобная стратегия встречается на рынках сложных продуктов [25], где низкая цена определяет самый первый базовый уровень приобретения товара: низкая компьютерная и цифровая память, краткосрочная гарантия, низкие базовые услуги в эко-номклассе авиаперелетов, небольшой набор продуктов на завтрак в туристическом отеле.

Фирмы модифицируют тот язык, на котором цены « говорят» с потребителем, видоизменяют ценовой язык своих продаж. Это запутывает потребителя, затрудняя клиенту сравнение и выбор. Например, хотя во многих странах от супермаркетов требуют вывешивать цены за единицу

товара, на практике вместо единичных цен потребитель сталкивается с ценами за товарные наборы, с ценовыми бонусами, ценовыми купонами. Фирмы также используют различные количественные единицы при продаже разных упаковок или разных форматов одного и того же товара. Стратегии запутывания дезориентируют потребителя.

Значимость поиска и издержек поиска подтверждается многими эмпирическими исследованиями даже в тех случаях, когда поиск сводится к простому просмотру интернет-страниц. С. Кулаев [26] обнаружил эмпирическую зависимость ценовой эластичности от величины издержек поиска при онлайн бронировании отелей. Чем выше издержки поиска, тем ниже оказывается ценовая эластичность клиентов в отношении стоимости услуг гостиницы. С. МакДональд и К. Рен [27] приводят еще один пример стратегии запутывания, когда страховые компании позиционируют онлайн разные страховые контракты с разными ценами и ценовыми структурами под различными брендами, хотя в действительности речь идет об одном и том же страховом продукте.

М. Амстронг и коллеги [28] полагают, что известность является цифровым капиталом фирмы и потребители в первую очередь выбирают или просматривают товары (страницы) сайта известной фирмы. Фирмы получают высокую прибыль, если потребители оценивают их как известные, значимые компании. Поэтому обычно считается, что фирмы показывают на сайте в первую очередь товары высокого качества. Однако авторы приводят модель и эмпирические свидетельства в поддержку противоположной точки зрения: известные фирмы показывают первыми наихудшие товары, поскольку такая стратегия усложняет и удлиняет поиск, повышает издержки поиска и заставляет потребителя выбирать более дорогие продукты.

Х. Сун [29] также рассматривает в качестве стратегии запутывания манипулирование позицией товара на интернет-страницах цифровой компании или цифрового магазина. При условии горизонтальной продуктовой дифференциации товары со сложными и неоднозначными характеристиками, блага, полезность которых в наибольшей степени сомнительна или неизвестна, неопределенна, показываются первыми на сайте компании.

Субъекты стратегий запутывания

Какие фирмы в большей степени склонны к использованию стратегий запутывания - известные или малоизвестные? Какие факторы стимулируют фирмы к активизации данных стратегий? В условиях когнитивных ограничений и активного использования фирмами стратегий запутывания потребители делают выбор стохастически, случай-

ным образом. Какова должна быть оптимальная стратегия компании? Инвестировать в запутывание или инвестировать в обучение клиентов?

Однородные или малодифференцированные товары могут включать гетерогенные элементы, потенциально различные у разных фирм. В этом случае компании будут заинтересованы в обучении клиентов, как отличить «хороший товар» (то есть выпускаемый их компанией) от «плохого» (выпускаемого конкурентами). Например, магазин «Вкус-Вилл» презентует свою продукцию как товары для здорового образа жизни, хотя по ассортименту это такие же потребительские блага повседневного спроса.

Р. Шпиглер [23], Б. Карлин [30], И. Шиовону и Дж. Зу [31] показывают в своих теоретических моделях, что склонность фирм к выбору стратегии запутывания прямо пропорциональна числу конкурентов. В частности, речь идет о ценовом запутывании - разработке сложных вариантов ценообразования со множественностью цен для одного и того же блага. Почему конкуренция мотивирует компании использовать стратегии запутывания, что, на первый взгляд, противоречит экономической теории? Ключевой фактор здесь - возможность использования персонализированных цен, разрабатываемых с помощью алгоритмического ценообразования [32]. Ценовая дискриминация тесным образом связана с эффектом запутывания. Типичным примером является кейс 2000 г. в США - жалоба потребителя на то, что, использовав другую версию интернет-браузера, индивид увидел тот же товар с более низкой ценой на платформе Amazon [33, p. 3].

Изучая цифровое поведение индивида, алгоритм быстрее и качественнее анализирует особенности выбора потребителя, что выражается в назначении каждому клиенту его собственной уникальной цены. Таким образом, совершенная ценовая дискриминация, остававшаяся до сих пор по большей части теоретическим феноменом, становится повседневной практикой цифровой экономики даже на формально конкурентных рынках.

Персонализированные цены могут оказать негативный дискриминирующий эффект, выходящий за рамки ценовых механизмов. Например, было обнаружено, что при использовании географической ценовой дискриминации некоторые университеты назначают более высокие цены на образовательные услуги студентам с азиатскими корнями, поскольку алгоритм отмечает здесь более высокие доходы семьи4. В 2015 г. эксперимент в Carnegie Mellon University (США) выявил

4 Angwin J., Mattu S., Larson J. The tiger mom tax: Asians are nearly twice as likely to get a higher price // Princeton Review. 2015. September 1. Available at: https://www. propublica.org/article/asians-nearly-twice-as-likely-to-get-higher-price-from-princeton-review (дата обращения: 14.05.2024 г.).

«странную» закономерность: посетителям, которых Google идентифицировал как «женщин», показывалось меньше рекламы с высокооплачиваемыми вакансиями.

Эмпирическое исследование стратегий запутывания на примере гостиничного бизнеса в США приводится в диссертации Е. Чилес. Исследование установило, что сильная конкуренция стимулирует фирмы к выбору стратегии запутывания. Так, наличие на рынке дополнительных десяти конкурирующих отелей сопровождаются 1-2 процентными пунктами роста склонности фирмы к использованию стратегии запутывания [11, р. 4]. На рынке онлайн бронирования компании показывают низкую базовую цену, но скрывают или открыто не указывают на то, что плата за пребывание также включает обязательный налог на отдых или какой-либо другой дополнительный, но обязательный расход средств. Это позволяет фирмам указывать в рекламе свои услуги как низкие по цене, что и видят потребители на интернет-площадках. Налог на отдых еще именуется как дополнительная плата за услуги, плата за удобства, плата за выбор комнаты и т. д. В качестве обязательных дополнительных услуг могут входить плата за электроэнергию, плата за уборку комнаты, плата за доступ к интернету.

В работе Иц. Гу и Т. Вензеля [34] изучаются стратегии запутывания со стороны фирм-лидеров и фирм-аутсайдеров. Более значимые фирмы в большей степени склонны к использованию данной стратегии, чем менее значимые компании. Гу и Вензель в теоретической модели показывают, что известная фирма (фирма - лидер рынка) в большей степени склонна к выбору стратеги запутывания, поскольку сбитый с толку потребитель, скорее всего, предпочтет сделать выбор в пользу товара известной фирмы. Значимые фирмы всегда выбирают максимальную степень запутывания, в то время как выбор стратегии запутывания со стороны менее значимых компаний зависит от степени асимметрии между ними и лидерами рынка, а также от активности государства по защите потребителей. Влияние государственной политики по защите прав потребителей может оказать обратный желаемому эффект, так как в этом случае возрастает склонность менее значимых фирм к использованию стратегии запутывания.

Потребители оценивают какую-либо компанию как «известную фирму» на основании самых разных факторов: фирма-старожил по сравнению с фирмой-новичком; государственная компания или част-

5 Spice B. Fewer women than men are shown Google ads related to high-paying jobs. https://phys.org/news/2015-07-women-men-shown-google-ads.html (дата обращения: 25.05.2024 г.).

ная; фирма с устоявшейся репутаций; фирма со значительными маркетинговыми действиями и т. д. Как бы то ни было, если потребители оценивают компанию как «известную», они доверяют ее решениям и в большей степени склонны к покупкам именно ее товаров и услуг. Главное преимущество известной фирмы состоит в том, что такая компания может привлекать значительную долю наивных потребителей - индивидов, которым сложно предпринимать адекватные сравнения и сопоставления предложений конкурирующих компаний. Авторы показывают, что стимулы к выбору стратегии запутывания со стороны малоизвестной компании тем выше, чем ниже репу-тационная асимметрия фирм - различие между известной и малоизвестной компаниями.

Выбор стратегии запутывания зависит также от величин издержек фирмы. Фирма с высокими издержками выбирает максимальный уровень запутывания, а фирма с низкими издержками - минимальный уровень запутывания. Конкуренция за внимательность клиентов, за «наивных» и «мудрых» потребителей приводит к тому, что если различие в издержках между фирмами невелико, то даже эффективная фирма придерживается стратегии запутывания. Если же преимущество в издержках значимо, то эффективная фирма выбирает отказ от стратегии запутывания, чтобы сосредоточиться на привлечении «мудрых» (опытных) потребителей.

Компании предлагают более низкие цены и ценовые скидки для целевых потребителей цифровых услуг в зависимости от их (потребителей) степени влияния на социальные сети. Масштаб сетевого эффекта, который создает потребитель, определяет его ценовую скидку. Влиятельные инфлюенсеры получают значительные ценовые скидки [35]. Для того чтобы привлечь инфлюенсеров в свою цифровую сеть, компании предлагают таковым индивидам дополнительные выгодные условия участия. Фирмы извлекают прибыль из продажи товаров по более высоким ценам для менее влиятельных потребителей. Критерий ценовой дискриминации - степень влияния клиента на других индивидов и величина создаваемого им положительного внешнего эффекта.

Интернет - друг или враг для фирмы? Д. Мейзлин и коллеги [36], М. Лука и Г. Зервас [37] показали, что для многих цифровых рынков (особенно в сфере услуг, таких как отели и рестораны) более сильная степень конкуренции сопровождается большим объемом и большей интенсивностью (и вероятностью) негативных фейковых обзоров, комментариев, мнений, которые, вполне вероятно, пишутся конкурирующими компаниями. Таким образом, эффекты запутывания охватывают не только клиентов, но и конкурентов.

Последствия стратегий запутывания

Ограниченные когнитивные возможности потребителя, а также его способность сохранять внимание при выборе товара, что становится редкостью в наше время , удерживают цены высокими даже в условиях сильной формальной конкуренции и множества продавцов на рынке [38]. Потребители теряются в товарном разнообразии и готовы платить неконкурентную цену даже в условиях значительной конкуренции на рынке.

Стратегия запутывания способствует получению конкурирующими фирмами прибыли и при однородном продукте [39], поскольку потребителям сложно сделать правильный выбор при использовании различных форматов стратегии запутывания.

Высокая сложность продукта, наличие большого числа дополнительных элементов, хотя и увеличивают ценность товара для потребителя, одновременно ограничивают широту и глубину потребительского поиска. Эксперимент П. Хейдюса, Дж. Джонена и Б. Козеджи [40] показал лимитированность широты поиска: 40% участвующих покупателей ограничивались только одним продуктом, а еще 45% -только двумя или тремя товарами при наличии большого числа продуктового разнообразия. Глубина поиска также оказалась ограниченной, поскольку многие дополнительные свойства даже просмотренных товаров не были исследованы и востребованы покупателями. Выявилась такая закономерность: чем больше продуктов просматривал покупатель, тем более поверхностным знанием обладал индивид.

Б. де Лос Сантос [41] и С. Селлер [42] на основе эмпирического исследования онлайн-торговли также выявили схожую закономерность: при большом числе товаров - близких заменителей, потребители ограничивают свой поиск 2-3 продуктами наиболее известных ретейлеров. Модель С. Хамалейнена многопродуктовой олигополии [43] теоретически подтверждает тот факт, что если фирмы предлагают большое число товаров-субститутов, то потребители для сопоставления конкурирующих продуктов выбирают товар только одной фирмы.

Время покупок у потребителя ограничено, в том числе и на опробование образцов товара. Все это ведет к разбросу цен. Многопродуктовые фирмы назначают цены с дисконтом на ряд товаров и увеличенные цены на все другие свои продукты. Эта стратегия смягчает конкуренцию, так как заставляет покупателей применять больше усилий для поиска товара, что означает более изощренную ценовую дискриминацию [44].

Стратегии запутывания ведут к росту прибылей фирм. Например, в розничной торговле при сокрытии полной цены доставки товара

маржинальная надбавка возрастает с 3-6% до 12%, а выручка компаний увеличивается в среднем на 5-7% [11, р. 85].

Эксперименты, проведенные К. Калайчи, и Дж. Поттерсом [45], доказывают, что потребители совершают больше ошибок и трансак-ционные цены возрастают при увеличении сложности ценообразования. Когда вследствие эффектов запутывания издержки поиска товара повышаются, склонность потребителей к нахождению наилучшего выбора снижается, что позволяет фирмам назначать практически монопольные цены даже в условиях формальной конкурентной среды.

Почему цены сильнее реагируют на рост издержек, чем на падение затрат?

Исследование С. Хайма [46] по панельным данным за 2011-2014 гг. на примере розничного рынка электроэнергии Германии показывает, что дело тут в издержках поиска со стороны потребителей. Когда цены растут, потребители увеличивают свои усилия по ценовому поиску, а когда цены падают, подобной корректировки усилий поиска практически не происходит - наоборот, потребители сокращают усилия по поиску адекватных цен при их общем снижении.

Влияет ли политика государства на эффекты запутывания? Потенциальные негативные последствия сложных схем ценообразования привлекают внимание антимонопольных органов. Однако государственная экономическая политика, нацеленная на увеличение прозрачности рынка и защиту потребителей от стратегии запутывания, часто приводит к обратному результату.

С одной стороны, известные фирмы действительно сокращают количество и масштабы применяемых стратегий запутывания под действием контролирующих усилий государства. С другой стороны, в результате уменьшения эффектов запутывания усиливается конкуренция на рынке, и это вынуждает малоизвестные небольшие компании - аутсайдеры, в свою очередь, наращивать стратегии запутывания, поскольку в целом они в меньшей степени подвержены регулирующему воздействию. Б. Карлин показал [47], что эффективность государственной политики зависит от степени симметричности рынка: решающее влияние оказывает одинаковость или различность распределения долей рынка между его участниками. Политика эффективна в условиях симметричного рынка (когда фирмы-продавцы примерно одинаковы по размерам и долям рынка) и малоэффективна для асимметричного рынка (когда на рынке действуют один-два лидера со значительной рыночной долей и большое число фирм-аутсайдеров с очень малыми рыночными долями).

Регулирование цены (установление потолка цен государством или регулирующим органом) может привести к неожиданному негативному исходу. Когда разброс цен невелик вследствие наличия админи-

стративного ограничения, потребители менее охотно предпринимают усилия по поиску наилучшей цены, поэтому конкуренция на рынке ослабевает, и фирмы могут поднять средние цены [48; 49].

Основные выводы

Современные достижения в цифровом мире, которые, казалось бы, должны были привести индивидов к золотому веку потребления, в реальности могут быть использованы цифровыми компаниями как технологическая база для разработки стратегий запутывания. Эффекты запутывания делают покупки сложными, неясными, обманчивыми, противоречивыми, сбивающими с толку. Многостороннее ценообразование скрывает те свойства товара, которые не добавляют ценности к покупке. Информационная избыточность искажает сигналы о качественных характеристиках продукции. Непонятными и замысловатыми оказываются даже самые простые приобретения. Потребитель - и наивный, и рациональный - не обладает полнотой информации, ограничен во времени и подвержен когнитивной усталости. В этих условиях выбор потребителя становится неоптимальным, даже случайным6.

Ограниченная рациональность индивида в условиях стратегии запутывания проявляется как в том, что потребитель делает неоптимальный выбор, так и в том, что он не принимает во внимание издержки поиска, которые влияют на его выбор, особенно когда это касается времени, проводимом в интернете, а не прямых денежных расходов. Вследствие стратегии запутывания потребители либо ошибочно думают, что цена за благо низкая (не принимая во внимание наличие дополнительных расходов), либо не могут адекватно сопоставить цены конкурентов и потому делают выбор случайным образом. Стратегии запутывания предусматривают увеличение времени на поиск и на сравнение однородных товаров. Увеличение времени поиска товара, либо увеличение времени на понимание полной величины цены блага ведут к росту цен и прибыли фирм.

Современные потребители, осознавая наличие эффектов запутывания, затрачивают слишком мало усилий на поиск релевантного товара, слишком привержены прошлому выбору (даже если этот выбор ока-

6 Согласно Большой российской энциклопедии, случайность как философская категория выражает отсутствие прямых закономерных связей в поведении объектов и систем. См.: https://old.bigenc.ru/philosophy/text/3838812 (дата обращения: 25.05.2024 г.). Именно отсутствием закономерности отличается выбор индивида, действующего под влиянием эффектов запутывания. Потребитель ориентируется на первый вариант, предоставленный программой (ИИ), но для самого человека этот выбор будет случайным.

зался неоптимальным) и чрезмерно подвержены ошибочным или предвзятым предположениям относительно будущего выбора. При этом фирмы получают прибыль даже в условиях сильной конкуренции и при продаже однородных товаров.

Фирмы во многих отраслях в своих стратегиях используют когнитивные ограничения потребителей, затрудняя получение релевантной информации о продуктах путем предоставления чрезмерного количества информации или делая получение такой информации время-затратным, чтобы увеличить издержки поиска для индивида. Формально стратегии ценового запутывания не являются незаконными, они не подпадают под действие антимонопольного законодательства, но находятся в сфере деловой этики.

В цифровой экономике при наличии эффектов запутывания и стратегий запутывания актуальным становится классический лозунг emptor caveat (лат.) «Пусть покупатель будет бдителен!» К стимулированию финансовой грамотности целесообразно добавить обучение экономической грамотности при взаимодействии с виртуальными компаниями. Потребители должны быть хорошо осведомлены о наличии практик ценового и продуктового запутывания и новых форм ценовой дискриминации. Ценовые механизмы цифровой экономики требуют адекватного анализа с точки зрения возможных неконкурентных последствий.

Антимонопольным органам следует более тщательно присмотреться к разнообразным практикам цифрового менеджмента для принятия необходимых юридических документов по регулированию практик запутывания.

ЛИТЕРАТУРА

1. Akerlof G., Shiller R. Phishing for Phools: The Economics of Manipulation and Deception. 2015. Princeton. Princeton University Press.

2. Miravete E.J. Competition and the Use of Foggy Pricing // American Economic Journal: Microeconomics. 2013. Vol. 5. No. 1. Pp. 194-216.

3. Waddams C, Wilson C. Do Consumers Switch to the Best Supplier? // Oxford Economic Papers. 2010. Vol. 61. Pp. 647-668.

4. Ellison G, Ellison S.F. Search, Obfuscation, and Price Elasticities on the Internet // Econometrica. 2009. Vol. 77. No. 2. Pp. 427-452.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

5. Spiegler R. Bounded Rationality and Industrial Organization. 2014. Oxford. Oxford University Press.

6. Grubb M. Behavioral Consumers in Industrial Organization: An Overview // Review of Industrial Organization. 2015. Vol. 47. No. 3. Pp. 247-258.

7. Hefti A. Limited Attention, Competition and Welfare // Journal of Economic Theory. 2018. Vol. 178. Pp. 318-359. https://doi.org/10.1016/j.jet.2018.09.012 (accessed 30.04.2024).

8. Diamond P. A Model of Price Adjustment // Journal of Economic Theory. 1971. Vol. 3. Pp. 156-168.

9. Ellison G. A Model of Add-On Pricing // Quarterly Journal of Economics. 2005. Vol. 120. Pp. 585-637.

10. Acemoglu D. Harms of AI. NBER Working Paper 29247. September 2021.

11. Chiles E.B.S. Shrouded Information and Strategic Transparency: Three Essays on Price Obfuscation. A Dissertation. Doctor of Philosophy in Management. University

of California. Los Angeles. 2017.

12. Spiegler R. Competitive Framing // American Economic Journal: Microeconomics. 2014. Vol. 6. No. 3. Pp. 35-58.

13. O'Reilly T, Strauss I, Mazzucato M. Algorithmic Attention Rents: A Theory

of Digital Platform Market Power // Data & Policy. 2024. No. 6. pp. e6-1-e6-25. DOI: 10.1017/dap.2024.1.

14. Lee Y., Han C. Partitioned Pricing in Advertising: Effects on Brand and Retailer Attitudes // Marketing Letters. 2002. Vol. 13. No. 1. Pp. 27-40.

15. Ahmetoglu G., Furnham A., Fagan P. Pricing Practices: a Critical Review of Their Effects on Consumer Perceptions and Behaviour // Journal of Retailing and Consumer Services. 2014. Vol. 21. No. 5. Pp. 686-707.

16. Ayres I., Nalebuff B. In Praise of Honest Pricing // MIT Sloan Management Review. 2003. Vol. 45. No. 1. Pp. 23-28.

17. Baye M.R., Morgan J. Search Costs, Hassle Costs, and Drip Pricing: Equilibria with Rational Consumers and Firms. University of California, Berkeley. March 2019.

18. Rhodes A. A Survey on Drip Pricing and Other False Advertising. Working paper N1434. May 2023. Toulouse School of Economics.

19. Gabaix X., Laibson D. Shrouded Attributes, Consumer Myopia, and Information Suppression in Competitive Markets // Quarterly Journal of Economics. 2006. Vol. 121. No. 2. Pp. 505-540.

20. Ellison G., Wolitzky A. A Search Cost Model of Obfuscation // The RAND Journal of Economics. 2012. Vol. 43. Pp. 417-441.

21. Hagiu A., Jullien B. Why do Intermediaries Divert Search? // The RAND Journal of Economics. 2011. Vol. 42. No. 2. Pp. 337-362.

22. White A. Search Engines: Left Side Quality Versus Right Side Profits // International Journal of Industrial Organization. 2013. Vol. 31. No. 6. Pp. 690-701.

23. Spiegler R. Competition over Agents with Boundedly Rational Expectations // Theoretical Economics. 2006. Vol. 1. Pp. 207-231.

24. Gabaix X., Laibson D. Shrouded Attributes, Consumer Myopia and Information Suppression in Competitive Markets // NBER Working Paper 11755. November 2005.

25. Greenleaf E., Johson E., Morwitz V, Shalev E. The price does not Include Additional Taxes, Fees, and Surcharges: A Review of Research on Partitioned Pricing // Journal of Consumer Psychology. 2016. Vol. 26. No. 1. Pp. 105-124.

26. Koulayev S. Search for Differentiated Products: Identification and Estimation // The RAND Journal of Economics. 2014. Vol. 45. No. 3. Pp. 553-575.

27. McDonald S., Wren C. Multiple Price Posting and Consumer Search Obfuscation: Evidence from an Online Market // Working paper. Conference Name: 40th EARIE Annual Conference. 2013. Pp. 1-25.

28. Armstrong M., Vickers J., Zhou J. Prominence and Consumer Search // The RAND Journal of Economics. 2009. Vol. 40. No. 2. Pp. 209-234.

29. Song H. Orders Search with Asymmetric Product Design // Journal of Economics. 2017. Vol. 121. Pp. 105-132.

30. Carlin B. Strategic Price Complexity in Retail Financial Markets // Journal of Financial Economics. 2009. Vol. 91. No. 3. Pp. 278-287.

31. Chioveanu I., Zhou J. Price Competition with Consumer Confusion // Management Science. 2013. Vol. 59. No. 11. Pp. 2450-2469.

32. Schofield A. Personalized Pricing in the Digital Era // Competition Law Journal. 2019. Vol. 18. No. 1. Pp. 35-44.

33. Bourreau M., Streel A. The Regulation of Personalised Pricing in the Digital Era // SSRN Electronic Journal. 2018. No. 150. DOI: 10.2139/ssrn.3312158.

34. Gu Y, Wenzel T. Strategic Obfuscation and Consumer Protection Policy // Journal of Industrial Economics. 2014. Vol. 62. No. 4. Pp. 632-660.

35. Fainmesser I., Galeotti A. Pricing Network Effects // American Economic Journal: Microeconomics. 2020. Vol. 12. No. 3. Pp. 1-32.

36. Mayzlin D., Dover Y, Chevalier J. Promotional Reviews: An Empirical Investigation of Online Review Manipulation // The American Economic Review. 2014. Vol. 104. No. 8. Pp. 2421-2455.

37. Luca M., Zervas G. Fake it Till You Make it: Reputation, Competition, and Yelp Review Fraud // Management Science. 2016. Vol. 62. No. 12. Pp. 3412-3427.

38. Gu Y, Wenzel T. Consumer Confusion, Obfuscation, and Price Regulation // Scottish Journal of Political Economy. 2017. Vol. 64. No. 2. Pp. 169-190.

39. Chioveanu I., Zhou J. Price Competition with Consumer Confusion // Management Science. 2013. Vol. 59. No. 11. Pp. 2450-2469.

40. Heidhues P., Johnen J., Koszegi B. Browsing Versus Studying: a Pro-Market Case for Regulation // The Review of Economic Studies. 2021. Vol. 88. No. 2. Pp. 708-729.

41. De Los Santos B. Consumer Search on the Internet // International Journal of Industrial Organization. 2018. Vol. 58. Pp. 66-105.

42. Seller S. The Impact of Search Costs on Consumer Behavior. A Dynamic Approach // Quantitative Marketing and Economics. 2013. Vol. 11. No. 2. Pp. 155-203.

43. Hamalainen S. Multiproduct Search Obfuscation // International Journal of Industrial Organization. 2022. Vol. 85(C). No. 102863. DOI: 10.1016/j.ijindorg.2022.102863.

44. Fehr E, Wu K. Obfuscation in Competitive Markets // Working Paper No. 391. 2021. University of Zurich, Department of Economics.

45. Kalayci K., Potters J. Buyer Confusion and Market Prices // International Journal of Industrial Organization. 2011. Vol. 29. Pp. 14-22.

46. Heim S. Rockets and Feathers: Asymmetric Pricing and Consumer Search - Evidence from Electricity Retailing // ZEW - Centre for European Economic Research. Discussion Paper No. 16-070. 2019. Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung (ZEW). Mannheim.

47. Carlin B. Strategic Price complexity in Retail Financial Markets // Journal of Financial Economics. 2009. Vol. 91. Pp. 278-287.

48. Armstrong M. Economic Models of Consumer Protection Policies. In The Pros and Cons of Consumer Protection. Swedish Competition Authority. 2012. Pp. 123-147.

49. Armstrong M., Vichers J., Zhou J. Consumer Protection and the Incentive to Become Informed // Journal of the European Economic Association. 2009. Vol. 7. No. 2-3. Pp. 399-410.

REFERENCIES