Представьте, что за один и тот же товар вы платите больше, чем ваш сосед, коллега или даже член семьи. Звучит несправедливо, однако именно так может работать персонализированное ценообразование — система, которая анализирует ваши цифровые привычки и определяет, сколько вы готовы заплатить.
Если вам когда-нибудь казалось, что интернет знает о вас слишком много, это не паранойя. Каждый поиск, просмотр товара или нажатие оставляет цифровой след. Обычно эти данные используются для рекламы. Например, достаточно один раз поискать балетки, и социальные сети начинают показывать десятки пар обуви. Однако сегодня алгоритмы могут использоваться не только для рекомендаций. Они способны влиять на то, какую цену увидит конкретный покупатель.
Самое неприятное в том, что заметить это практически невозможно. Издание Real Simple разобралось, как компании используют технологии для формирования цен и можно ли этому противостоять. Ведь нет никаких требований к прозрачности, поэтому мы даже не знаем, насколько часто это происходит.
Выделяют два основных подхода, которые сегодня используют компании.
Это система, при которой цена меняется в зависимости от спроса. Именно поэтому могут дорожать авиабилеты, билеты на концерты, поездки в Uber, Bolt или Uklon в часы пик, а также отдельные товары в супермаркетах.
Если два человека одновременно зайдут на сайт, они увидят одинаковую цену. Однако уже через несколько часов или на следующий день она может измениться. Погода, спортивные события, сезонность или повышенный спрос — всё это влияет на алгоритмы.
Именно этот механизм вызывает наибольшие споры. В данном случае компания анализирует информацию о конкретном пользователе, а именно: его место жительства, историю покупок, количество просмотров товара, поведение на сайтах, а иногда даже данные из социальных сетей. На основе этих данных алгоритм прогнозирует, сколько человек потенциально готов заплатить.
Конечно, индивидуальные цены существовали всегда, например, студенческие или пенсионные скидки, однако проблема возникает тогда, когда данные используются не для предоставления скидки, а наоборот — для повышения стоимости.
Один из самых известных примеров описал издание ProPublica , когда студентам из районов с преобладанием азиатского населения предлагали курсы подготовки почти на 1 тыс. долларов дороже.
Несмотря на негативную репутацию, персонализированное ценообразование иногда играет на руку покупателям. Например, если вы добавили товар в корзину, но не завершили покупку, магазин может отправить вам персональный промокод или скидку, чтобы стимулировать продажу.
Не вся персонализация направлена на то, чтобы получить от клиента больше денег. Часто, напротив, речь идет о персональных скидках. Впрочем, не забывайте, что главная цель любого бизнеса — максимизировать прибыль.
Стопроцентного способа нет, однако есть несколько стратегий, которые могут помочь.
В борьбе с алгоритмами выиграть на все сто процентов практически невозможно. У компаний гораздо больше информации о покупателях, чем у покупателей об алгоритмах. Именно поэтому самый эффективный способ защитить себя — заранее определить сумму, которую вы готовы потратить. Если билет на концерт стоит дороже, чем вы считаете разумным, или новый гаджет выходит за рамки бюджета, стоит просто сказать «нет».