Как предотвратить персонализированное ценообразование
Онлайн-покупатели привыкли видеть, как цены меняются день ото дня, час от часа или даже минута за минутой. Но что, если цена, которую видите вы, устанавливается только для вас — на основе того, сколько, по мнению ритейлера, вы готовы заплатить, исходя из имеющихся у него данных о вас, включая ваши демографические характеристики, место жительства и действия в интернете?
Компании уже давно отслеживают поисковое поведение и историю покупок покупателей и используют эту информацию вместе с другими факторами, например местоположением, чтобы предлагать акции и скидки, стимулирующие покупки. Динамическое ценообразование, при котором тарифы меняются для всех в зависимости от спроса и предложения, также стало обычным явлением во многих отраслях — от авиабилетов до такси. Однако новое и тревожное для исследователей — это возможность того, что онлайн-ритейлеры смогут использовать личные данные для установления более высокой базовой цены для отдельных потребителей без их ведома, когда алгоритмы обнаруживают такие признаки, как срочная потребность или высокий располагаемый доход.
Причиной для беспокойства служит тот факт, что компании теперь имеют доступ к гораздо более детальным профилям клиентов на основе информации, собранной по всему интернету, а алгоритмы ценообразования упрощают корректировку цен для отдельных лиц на основе этих данных. Хотя компании заявляют, что не делают этого, а законодатели и регуляторы предпринимают шаги по ограничению такой практики, некоторые исследователи считают, что это лишь вопрос времени, когда онлайн-ритейлеры начнут устанавливать цены на основе тонко настроенных профилей отдельных людей.
Что нужно знать покупателям о персонализированном ценообразовании? И есть ли что-то, что они могут сделать, чтобы защитить себя?
Существует ли это на практике?
В настоящее время трудно найти более чем единичные случаи. Однако многие исследователи полагают, что персонализированное ценообразование будет становиться всё более распространённым по мере совершенствования технологий, которые делают его возможным. Компании уже собирают огромные объёмы данных о потребителях, включая историю просмотров, местоположение, тип устройства, модели покупок, даже то, как долго ваш курсор зависает над товаром. Программное обеспечение для автоматизации установления цен (часто с использованием искусственного интеллекта) помогает ритейлерам легко превращать эти данные в индивидуальные цены.
В начале 2025 года Федеральная торговая комиссия (FTC) опубликовала предварительные результаты расследования в отношении «надзорного ценообразования» (ещё один термин для персонализированного ценообразования). Комиссия установила, что компании продавали инструменты ценообразования и потребительских данных, помогающие ритейлерам в различных отраслях устанавливать индивидуальные цены, — что, по мнению некоторых исследователей, является серьёзным признаком того, что ритейлеры движутся в этом направлении.
В декабре 2025 года Consumer Reports и Groundwork Collaborative провели расследование, в рамках которого они привлекли более 400 покупателей для одновременного входа на Instacart и заполнения корзин одинаковыми продуктами из одних и тех же магазинов. Они обнаружили, что для трёх четвертей товаров были показаны разные цены разным покупателям, причём разница по некоторым позициям достигала 23%. Представитель Instacart заявил, что ценовые различия были результатом рандомизированных экспериментов, а не персонализированного ценообразования, и с тех пор компания их прекратила.
В чём заключается проблема?
Некоторые регуляторы опасаются, что ритейлеры смогут использовать историю просмотров или другую личную информацию для завышения цен даже на основные товары, такие как продукты питания. Также есть опасение, что даже если компании не будут намеренно устанавливать цены на основе охраняемых характеристик, таких как раса, этническая принадлежность, возраст или инвалидность, алгоритмы могут привести к такому же результату. Например, ценообразование на основе почтового индекса часто коррелирует с расой. Кроме того, когда компании обмениваются большими объёмами данных о клиентах, собранных из различных источников по всему веб-пространству, возрастают риски для конфиденциальности и кибербезопасности.
Один из самых больших страхов заключается в том, что компания может воспользоваться срочной потребностью клиентов, чтобы взять с них больше. Например, если вы каждое утро пользуетесь каршерингом, чтобы отвезти детей в школу, компания знает ваш распорядок и знает, что вам нужно быть в определённом месте к 8:30 утра. «Было бы логично оценить эту поездку дороже, — говорит Лен Шерман, профессор Колумбийской школы бизнеса. — У них есть данные».
В большинстве штатов существуют законы против спекулятивного завышения цен именно потому, что было решено, что существуют пределы того, насколько компании могут эксплуатировать отчаянные обстоятельства. Персонализированное ценообразование может поднять аналогичный вопрос, но уже в контексте повседневных покупок. «В рамках рыночной системы всегда существовал запрос на разумность, — говорит Джон Юн, профессор права в Университете Джорджа Мейсона. — Я думаю, именно здесь персонализированное ценообразование сталкивается с нашим представлением о разумном использовании спроса и предложения».
Национальная федерация розничной торговли (NRF), представляющая ритейлеров по всей стране, заявила, что не располагает доказательствами того, что кто-либо из её членов практикует это, и считает такую практику противоречащей базовой бизнес-модели отрасли. «Без доверия клиентов у вас ничего нет», — говорит Джейсон Страчевски, вице-президент NRF по связям с правительством и политическим вопросам.
Что уже делается?
По последним подсчётам глобальной группы по защите данных и кибербезопасности юридической фирмы Covington, только за 2026 год в более чем половине штатов США было внесено более 50 законопроектов, касающихся различных методов ценообразования с использованием анализа потребительских данных через ИИ или другие автоматизированные инструменты.
В апреле Мэриленд стал первым штатом, запретившим продовольственным ритейлерам и службам доставки использовать личные данные для установления более высоких цен. В Нью-Йорке с ноября 2025 года вступил в силу закон, требующий от компаний раскрывать информацию об использовании личных данных при установлении цен. Законодатели штата сейчас стремятся пойти дальше, внеся два новых законопроекта, которые полностью запретили бы эту практику, сохранив при этом программы лояльности, купоны, а также скидки для ветеранов и пожилых людей. В Калифорнии законопроект, проходящий сейчас стадию комитета, также запрещает использование личных данных для установления индивидуальных розничных цен по всему штату.
«Запрет будет более эффективным, чем просто раскрытие информации, — говорит Грейс Гедье, аналитик по политике из Consumer Reports, которая отслеживала законодательство об алгоритмическом ценообразовании по всей стране. — Раскрытие перекладывает бремя на потребителя — он должен сам решать, что делать с этой информацией. Запрет означает, что вы защищены по умолчанию».
На федеральном уровне FTC в 2025 году закрыла публичные комментарии по расследованию «надзорного ценообразования», но председатель агентства заявил в апреле, что оно всё ещё изучает необходимость в новых правилах раскрытия информации. FTC также запросила комментарии по персонализированному ценообразованию в рамках разработки новых правил о комиссиях за доставку продуктов. Отдельно Комитет по надзору Палаты представителей в марте начал расследование персонализированного ценообразования, разослав письма различным компаниям с запросом документов об их методах ценообразования. Представитель комитета сообщил, что расследование продолжается.
Что могут сделать потребители?
- Хотя полностью скрыть свою онлайн-идентичность сложно, эксперты предлагают несколько шагов, которые стоит попробовать, особенно при крупных покупках:
- Сравнивайте цены на разных устройствах или в разных браузерах перед покупкой. Разница может быть небольшой, но это занимает минуты и стоит того.
- Используйте режим инкогнито или частного просмотра — это предотвращает сохранение файлов cookie между сеансами и затрудняет сайтам распознавание вас как постоянного посетителя, хотя многие сайты используют механизмы отслеживания, отличные от cookies.
- Используйте агрегаторные сайты, такие как Google Flights или Kayak, прежде чем переходить непосредственно на платформу компании. Поиск через агрегатор не вызывает сигналов спроса на одном сайте, что может предотвратить рост цен до того, как вы будете готовы к бронированию.
Некоторые считают, что VPN может скрыть ваше местоположение и, возможно, показать вам цены, рассчитанные для другого рынка, особенно для международных поездок.
Полностью избавиться от цифрового следа невозможно, говорит Франс Беланже, профессор Виргинского технологического университета, изучающий вопросы кибербезопасности и конфиденциальности, «но управлять им вполне реально».
Следует, однако, иметь в виду, что сокрытие цифрового следа может иметь и обратную сторону: иногда вы можете заплатить больше, а не меньше. Это потому, что персонализированное ценообразование работает в обе стороны. Те же самые инструменты, которые позволяют повысить цену, если вы кажетесь отчаявшимся, могут также предложить вам скидку, если вы кажетесь колеблющимся. Если алгоритм ритейлера замечает, что вы просматриваете товар, но не покупаете его, он может прислать вам купон. Если он знает, что вы чувствительны к цене и сравниваете предложения на разных сайтах, он может предложить вам более выгодную сделку, чтобы завершить продажу. Заблокируйте файлы cookie, скройте свою личность — и вы можете никогда не увидеть это предложение.
«Если вы блокируете свои данные, вы видите только каталожную цену, — говорит Гингер Же Цзинь, экономист из Мэрилендского университета, изучающая персонализированное ценообразование. — А каталожная цена — это самая высокая цена, которую вы можете заплатить».
Понравилось? Оставьте комментарий