Недобросовестное дифференцированное ценообразование на основе личных данных профиля клиента
В эпоху цифровизации и глобальных данных компании получили доступ к огромному количеству информации о своих клиентах, что позволяет не только улучшать качество обслуживания, но и использовать такие «знания» для более гибкого ценообразования. Однако зачастую это приводит к практике, известной как дифференцированное ценообразование или персонализированное ценообразование, когда стоимость товаров и услуг варьируется в зависимости от личного профиля клиента. В некоторых случаях это может восприниматься как несправедливое завышение цен, а порой используется корпорациями недобросовестно. Учитывая потребности клиента, стоимость конкретных товаров и услуг может быть завышенной с учетом анализа профиля конкретного потребителя. Именно о таких случаях сегодня мы и будем разговаривать.
Как работает алгоритм
- Сбор данных о клиенте.
Компании собирают данные о клиентах через различные каналы: покупки в интернет-магазинах, поведение на сайте, историю поиска, местоположение, устройство, с которого осуществляется доступ, и даже данные из социальных сетей. Например, если вы часто покупаете товары премиум-класса, компания может сделать вывод о вашей платежеспособности. - Анализ данных и сегментация.
С помощью алгоритмов машинного обучения и анализа больших данных компании сегментируют своих клиентов. Например, выделяют группы по уровню дохода, возрасту, географическому положению или даже поведенческим привычкам. Это позволяет предсказать, сколько конкретный клиент готов заплатить за товар или услугу. - Динамическое ценообразование.
На основе анализа данных компания устанавливает индивидуальные цены. Например, если вы пользуетесь дорогим iPhone и часто покупаете товары в премиальном сегменте, вам могут показать более высокую цену на тот же товар, чем человеку, который использует бюджетный смартфон и ищет скидки. - Тестирование и оптимизация.
Компании постоянно тестируют разные ценовые стратегии, чтобы определить, какую максимальную цену готов заплатить конкретный клиент. Это может включать A/B-тестирование, когда разным пользователям показывают разные цены на один и тот же товар.
Реальные примеры недобросовестного использования личной информации о пользователе (потребителе)
Amazon
В 2000 году Amazon оказался в центре скандала, когда выяснилось, что компания предлагала разные цены на одни и те же товары разным пользователям. Например, клиентам, которые использовали Mac, показывали более высокие цены, чем пользователям Windows. После публичного разоблачения Amazon заявил, что это был всего лишь эксперимент, и прекратил практику. Однако многие эксперты считают, что подобные методы до сих пор используются, но в более скрытой форме.
Авиакомпании
Авиакомпании давно используют дифференцированное ценообразование. Стоимость билета может зависеть от множества факторов: истории поиска, времени бронирования, устройства, с которого осуществляется покупка, и даже вашего местоположения. Например, если вы несколько раз искали билеты на один и тот же рейс, цена может вырасти, так как алгоритм посчитает, что вы заинтересованы в покупке.
Онлайн-ритейлеры
Многие интернет-магазины используют данные о вашем местоположении для установления цен. Например, жители крупных городов с высоким уровнем дохода могут видеть более высокие цены на товары, чем жители небольших городов. Также цена может зависеть от того, зашли ли вы на сайт через мобильное приложение или через браузер.
Стриминговые сервисы
Даже стриминговые платформы, такие как Spotify или Netflix, предлагают разные тарифы в зависимости от страны или региона. Зачастую пользователи из развитых стран могут платить больше за подписку, чем пользователи из развивающихся стран.
Этические и юридические аспекты
Дифференцированное ценообразование вызывает споры с точки зрения этики и справедливости, ведь по сути монополисты могут принуждать потребителя переплачивать за товар исключительно из-за того, что выявили острую нужду в конкретном продукте. Многие клиенты чувствуют себя обманутыми, узнав, что им предложили более высокую цену только из-за их личного профиля. В некоторых регионах, например в странах Евросоюза, подобные практики регулируются законодательством о защите персональных данных (GDPR). Однако в большинстве случаев компании находят лазейки, чтобы продолжать использовать персонализированное ценообразование.
Как защитить себя?
- Используйте режим инкогнито
При поиске товаров или услуг используйте режим инкогнито в браузере, чтобы избежать отслеживания вашей истории поиска. - Сравнивайте цены
Используйте сайты-агрегаторы и приложения для сравнения цен, чтобы убедиться, что вам предлагают справедливую стоимость. - Очищайте cookies
Регулярно очищайте cookies в браузере, чтобы компании не могли отслеживать ваше поведение в интернете. - Используйте VPN
VPN может помочь скрыть ваше местоположение и получить доступ к более выгодным ценам.
Почему низкие цены — не всегда хорошая идея для молодого бизнеса
