ШІ все частіше формує індивідуальні ціни для покупців

Штучний інтелект поступово змінює саму сутність ціноутворення. Все більше компаній переходить від звичайних динамічних цін до персоналізованих – адаптуючи вартість під кожного клієнта окремо.

Традиційна модель динамічного ціноутворення залежить від попиту – коли він зростає, ціни підвищуються, коли падає – знижуються. Такий підхід роками використовували авіакомпанії, туристичні сервіси та онлайн-магазини. Алгоритми відстежують ринкову ситуацію, терміни постачання та ціни конкурентів.

Персоналізоване ціноутворення працює інакше. ШІ аналізує персональні дані – історію переглядів, покупки, пристрій, навіть поштовий індекс – та прогнозує, скільки конкретна людина готова заплатити. У результаті два користувача можуть бачити різну ціну на той самий товар в той же час. Того, хто часто купує, можуть заохотити знижкою, а іншого система встановить вищу вартість.

Нерівність ціноутворення?

Європейський парламент визначає це як “диференціацію цін на ідентичні товари чи послуги на основі даних потенційного клієнта”. Цей підхід бере початок з авіаіндустрії – ще в 1990-х компаніях почали варіювати ціни в залежності від заповненості рейсу або близькості дати вильоту. Тепер вони поєднують це з аналізом поведінки користувачів, даними із соцмереж та пристроїв.

Готелі перейняли ту ж логіку — підвищують базові тарифи, але пропонують знижки постійним клієнтам або довше переглядають сторінку бронювання. Так вони поділяють аудиторію на сегменти – туристів, бізнесменів, нових та лояльних гостей.

ШІ дозволяє інтегрувати великі обсяги даних у цей процес. Платформи типу Booking.com тестують персональні знижки, а послуги таксі — динамічні тарифи, що залежать від попередніх поїздок. Кожна дія користувача – клік, час на сторінці, скасована покупка – формує “портрет платоспроможності”. Алгоритм визначає оптимальну ціну, що забезпечує найбільший прибуток.

Так, у Booking.com моделювання допомогло вибрати користувачів, яким надсилали спеціальні пропозиції відповідно до бюджету, який підняв продажі на 162%, одночасно зменшивши витрати на рекламу.

Але така стратегія має і темний бік. Головна проблема – справедливість. Якщо дві родини з одного району отримують різні ціни на оренду чи кредит, це може бути дискримінацією. Алгоритми, які враховують тип пристрою чи індекс, ризикують посилити соціальну нерівність.

Крім того, покупці можуть відчути себе ошуканими, дізнавшись, що іншим той же товар дістався дешевше. У цьому компанії зазвичай розкривають, як працюють їх алгоритми.

Непрозорість алгоритмів ціноутворення – хто винен?

Юристи наголошують: якщо ШІ встановлює ціни, що порушують закон про захист прав споживачів, постає питання — хто відповідає: компанія чи розробник алгоритму?

Австралійська комісія з конкуренції та захисту прав споживачів (ACCC) у п’ятирічному дослідженні визнала, що непрозорість алгоритмів та збитки споживачам є серйозною загрозою. Регулятори закликають до реформ: посилення контролю за онлайн-платформами, боротьбу з маніпулятивними торговельними практиками та примусове розкриття принципів роботи ШІ у ціноутворенні.