Скромная ценниковая карточка долгое время служила для потребителей общим мерилом стоимости. Теперь эксперты предупреждают, что искусственный интеллект может позволить ритейлерам устанавливать для людей разные цены на основе их персональных данных.

Линдсей Оуэнс, генеральный директор некоммерческой аналитической организации Groundwork Collaborative, сосредоточенной на экономической политике, заявила, что ИИ угрожает подорвать универсальные цены для потребителей. Это могло бы отменить нормы, действующие с 1860-х годов, когда пионер розничной торговли Джон Уанамейкер ввёл фиксированные цены в своём универмаге в Филадельфии. «Объявленная цена была чрезвычайно важна для потребителей, и я действительно считаю, что ценник находится под угрозой исчезновения», — сказала Оуэнс, эксперт по защите прав потребителей и автор книги «Gouged: The End of a Fair Price — and What That Means for Your Wallet». «Предсказуемость действительно необходима, если у тебя ограниченный бюджет, и знание того, сколько что-то будет стоить с одной недели на другую, — часть того, что давал объявленный ценник».

Ценник только для вас

Ценообразование с применением ИИ строится на так называемом динамическом ценообразовании, которое компании используют десятилетиями, корректируя цены в ответ на меняющийся спрос и предложение, погоду, время суток и другие факторы. Но компании на этом не останавливаются. Сегодня ритейлеры начинают тестировать новые способы установления цен на товары в зависимости от того, кто вы, где вы живёте и множества других сведений, полученных с помощью ИИ — подход, неофициально называемый персонализированным или «надзорным» ценообразованием, объяснила Оуэнс. ИИ также даёт компаниям мощный новый инструмент для постоянного анализа огромных массивов разнородных данных с целью получения инсайтов о поведении потребителей.

«Эти технологии могут дать компаниям возможность собирать, обрабатывать и анализировать огромные объёмы данных о потребителях, приводя к более детализированному, динамичному и индивидуализированному ценообразованию, чем наблюдалось ранее», — отмечают аналитики экономической консалтинговой фирмы Cornerstone Research в отчёте 2025 года.

Суть в том, что ритейлеры могут использовать ИИ, чтобы задействовать уже собираемые большие объёмы данных о потребителях для установки цен не на основе ценности продукта, а исходя из максимальной суммы, которую, по их оценке, конкретный покупатель готов заплатить, сказала Оуэнс.

В настоящее время такое «в стиле Uber» ценообразование обычно колеблется в зависимости, скажем, от числа водителей и спроса пассажиров на определённом рынке. Но с ИИ компании также могли бы использовать ваш потребительский профиль для установления фактически персонализированной цены, добавила Оуэнс. Это могло бы превратиться в форму ценообразования с элементами торга при помощи ИИ, когда потребители сталкиваются с постоянно меняющимися ценами на основе факторов, во многом невидимых для них.

«Технологии позволяют компаниям перестать устанавливать цены на продукты и начать устанавливать цены на вас», — сказала она.

Признак того, какие цены ждут нас в будущем?

В декабре Groundwork Collaborative и Consumer Reports опубликовали расследование пробного проекта платформы для покупок продуктов Instacart, в рамках которого с помощью ИИ одновременно показывали разным покупателям разные цены на одни и те же товары из одного и того же магазина. Этот пилот базировался на приобретении Instacart в 2022 году компании Eversight, программной платформы, предназначенной для внедрения ценообразования с использованием ИИ.

Технология с ИИ проводила эксперименты, устанавливая разные цены для разных потребителей и собирая данные о том, как люди реагируют — когда они совершают покупку и когда уходят. Расследование показало, что корзины с идентичными товарами стоили до 23% дороже для некоторых покупателей. По расчётам Groundwork и Consumer Reports, это может означать разницу примерно в 1 200 долларов в год для семьи из четырёх человек.

Instacart оспаривает выводы отчёта, заявляя CBS News, что разница в 1 200 долларов среди некоторых покупателей отражает «нетипичную» корзину продуктов с максимально возможной разницей в цене по каждому товару. Компания также утверждает, что не использует личные данные потребителей, включая федерально защищённые характеристики, такие как раса или пол, для установки цен.

В декабре, однако, Instacart объявила, что прекратит использовать ИИ для того, чтобы позволять ритейлерам взимать с клиентов разные цены за одинаковые товары на своей платформе.

По словам Оуэнс, другие компании также начали экспериментировать с использованием ИИ для установления индивидуализированных цен для потребителей на основе их персональных данных, таких как история просмотров в интернете, уровень дохода, почтовый индекс или структура семьи.

В отдельном исследовании Groundwork, опубликованном в этом месяце, группа заявила, что Walmart подал заявки на патенты на технологию, которая позволила бы ритейлеру составлять обширные профили покупателей и использовать их для установки индивидуализированных цен. Технологии, такие как электронные ценники на полках, могли бы использоваться для взимания с потребителей «другой цены, чем у покупателя, стоящего перед ними в очереди на кассе», написали Оуэнс и её соавтор.

Одна из заявок на патент указывает, что Walmart уже разработал технологию для корректировки цен в зависимости от товаров в корзине покупателя, по данным Groundwork. «Если у покупателя есть тунец, ему могут предложить другую цену на майонез», — утверждает группа.

Walmart отрицает разработку инструментов, которые позволили бы использовать персональные данные клиентов или другие факторы для корректировки цен. «Walmart не использует и не будет использовать личную информацию отдельного клиента, доход, историю покупок, срочность или готовность платить для установки индивидуальной цены», — написал в ответ на исследования Оуэнс в этом месяце Дэн Бартлетт, исполнительный вице‑президент по корпоративным связям Walmart, в публичном письме. «Мы не практикуем динамическое ценообразование, то есть повышение цен в ответ на жаркий полдень или надвигающийся снегопад, например».

Джей Загорски, старший преподаватель Школы бизнеса Квестром при Бостонском университете, также предупреждал о потенциальных рисках использования ИИ для персонализированного ценообразования, отмечая, что компании вряд ли будут раскрывать такие практики из‑за страха столкнуться с негативной реакцией потребителей. «Ни один торговец не получит ничего положительного, заявив, что он делает это», — сказал он CBS News, выражая при этом мнение, что ритейлеры разрабатывают инструменты для установки индивидуализированных цен. «Похоже, прошли те дни, когда увиденная вами цена оставалась фиксированной в течение относительно долгого времени».