Один и тот же товар, но почему каждый человек видит на автомате разную цену?

Алгоритмы персонализации теперь, основываясь на вашем поведении, устройстве и истории покупок, не только определяют, что вы видите, но и контролируют цены на товары, которые вы покупаете.

Для одного и того же товара каждый человек может увидеть разную цену в зависимости от того, как настроен алгоритм ценообразования.

Вы ищете чемодан на платформе электронной коммерции. Отображаемая цена — 1,2 миллиона донгов. Друг ищет тот же товар в то же время, но видит, что цена составляет всего 990 000 донгов с 15%-ным кодом скидки. Это не техническая ошибка, а результат процесса, называемого дифференцированным ценообразованием или ценовой дискриминацией.

Вместо того чтобы применять единую цену для всех, современные платформы используют алгоритмы, чтобы адаптировать различные цены или предложения для каждого пользователя на основе собираемых ими данных: от географического местоположения, истории поиска, устройства доступа до частоты покупок или времени доступа.

Когда-то это рассматривалось как технологическое достижение, которое «лучше обслуживает» пользователей. Но теперь многие начинают задаваться вопросом: это все еще оптимизация опыта или манипуляция кошельком?

Когда пользователи просматривают веб-страницы, алгоритм сортирует их по различным поведенческим группам: постоянные покупатели, охотники за купонами, импульсивные покупатели или просто пользователи дорогих устройств, таких как MacBook или iPhone.

На основе этого анализа система решает, кто получит скидку, кто нет, а кто должен увидеть немного более высокую цену, поскольку их считают «крупными транжирами».

С точки зрения бизнеса, персонализированное ценообразование — это способ максимизировать доход. Тех, у кого более высокая покупательная способность, «подталкивают» к более высокой цене, а тех, у кого покупательная способность ниже, «подслащивают» промокодом.

Но с точки зрения потребителя это тупик. Вы не знаете, в какой группе вы находитесь, вы не знаете, кто получает более выгодную сделку, и нет никакого способа убедиться, что вас не используют.

Исследование «Ценовая дискриминация постоянных потребителей при персонализированном ценообразовании: данные полевого эксперимента» (2022), опубликованное в журнале Frontiers in Psychology, показало, что лояльные потребители часто оказываются в невыгодном положении, поскольку их история высоких расходов помещает их в высокооплачиваемую группу, в результате чего они получают более высокие цены, чем новые или менее заинтересованные потребители.

В этом контексте вопрос заключается не только в том, «должны ли цены быть персонализированными?», но и в том, «информированы ли потребители и согласны ли они на классификацию?».

Персонализированное ценообразование может сделать опыт более удобным, если оно реализовано прозрачно, с четкими ограничениями и рекомендациями. Но когда алгоритмы решают, кто получает скидку, а кто платит больше, риск лежит не только на потребителе. Сами платформы рискуют своей репутацией ради краткосрочной выгоды.

ДВА РАЗУМА

Источник: https://tuoitre.vn/cung-mot-mon-hang-nhung-vi-sao-tren-may-moi-nguoi-thay-mot-gia-20250703105102884.htm