Ich habe gerade die gleiche Suche im Abstand von etwa 1 Minute auf Expedia nach einem Hotel mit den gleichen Daten, der gleichen Anzahl der Bewohner und dem gleichen Filter durchgeführt, sowohl in einem Fenster, in dem ich bei Expedia angemeldet war, als auch in einem Incognito-Chromium-Fenster, und ich habe für viele Unterkünfte völlig unterschiedliche Ergebnisse erhalten.
Eingeloggt:
Inkognito:
Der Preis im eingeloggten Zustand ist fast das Dreifache! Es ist das gleiche Zimmer, von dem noch 3 übrig sind, und sie geben sogar einen zusätzlichen Tag, um zum günstigsten Preis zu stornieren. Es ermöglicht mir, direkt ohne Anmeldung einzukaufen, sodass der niedrigere Preis erhalten bleibt.
Nun, dies ist einer der größeren Unterschiede, aber manchmal war der eingeloggte Preis etwas niedriger als der Inkognito-Preis, so dass es nicht den besten Preis zu garantieren scheint, inkognito zu gehen. Vielleicht gibt es auch andere Preise, abhängig von Empfehlungslinks, Anzeigen usw. (Es gibt einen Bürobedarfsladen, der fast 30 % Rabatt gewährt, wenn er über eine Anzeige kommt, aber in diesem Fall ist er immer gleich).
Beachten Sie, dass die Adresse dieselbe ist, aber die Telefonnummer unterschiedlich ist. Vermutlich, damit Agenten wissen, aus welcher Preisstufe Anrufer kommen.
Wie kann man Expedia dazu bringen, den besten Preis für Hotels anzuzeigen?
Einige Websites nehmen jetzt Preisanpassungen basierend auf Ihren Einstellungen, Ihrem Verlauf und sogar Ihrem Standort / Gerätetyp vor. Macht Sinn, wenn sie mehr Geld bekommen.
Orbitz richtet sich beispielsweise an Mac-Benutzer mit teureren Hotels .
Eine Preisstudie an der Northeastern University ergab:
Wir haben die Preissteuerung von Sears gesehen, wobei die Reihenfolge der Suchergebnisse von Benutzer zu Benutzer variiert. Wir haben Preisdiskriminierung von Home Depot, Sears, Cheaptickets, Orbitz, Priceline, Expedia und Travelocity festgestellt, wobei die Produktpreise von Benutzer zu Benutzer variieren.
Welche Benutzerattribute lösen also eine Personalisierung aus? Das Problem ist, dass echte Benutzer eine lange Geschichte von besuchten Websites, Suchanfragen, Klicks und Online-Käufen haben, die wir als Forscher nicht kennen. Wenn wir also in unseren Experimenten personalisierte Ergebnisse beobachten, können wir die zugrunde liegende Ursache nicht herauskitzeln.
Der Grund mag also nicht offensichtlich sein, aber viele Online-Händler scheinen damit zu einem gewissen Grad zu beginnen. Sogar eine Reisewebsite, mit der ich zusammengearbeitet habe (nicht meine), hat begonnen, „empfohlene“ Flüge anzuzeigen (häufig diejenigen mit höheren Gewinnspannen).
Markus Mayo
Markus Mayo
Markus Mayo
Nate Eldredge
Itai
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Michael Hamton
Itai