ИИ может изменить цены на продукты

Сеть McDonald's столкнулась с федеральным антимонопольным иском в США: истцы утверждают, что компания использует ИИ-«движок ценообразования» для установки цен в меню по всей стране и завышает стоимость Big Mac и картофеля фри. McDonald's отрицает, что применяет ИИ для определения индивидуальной готовности клиента платить, и заявляет, что предоставляет франчайзи «инструменты, ресурсы, исследования и рекомендации» для принятия решений.

ИИ-инструменты распространяются и в продуктовом ритейле. Сеть Kroger внедрила платформу FlashFood, которая с помощью ИИ снижает цены на товары с истекающим сроком годности и продвигает их через приложение. Электронные ценники (ESL) — цифровые экраны с ценой товара — набирают популярность в Kroger, Amazon Fresh, Walmart и Whole Foods, а также в британских Tesco, Morrisons и Asda.

Отдельное направление — биометрическая оплата. Финансовая платформа Revolut тестировала оплату по лицу в отдельных кофейнях, позволяя клиентам платить «одним взглядом». CNBC обратилась за комментариями к Amazon Fresh, Whole Foods, Tesco, Morrisons, Asda и Revolut, но оперативных ответов не получила.

Эксперты предупреждают, что распространение таких технологий ведёт к более динамичному ценообразованию — частым и быстрым изменениям цен в реальном времени. «Динамическое ценообразование означает изменение цен в ответ на рыночные условия: спрос, время, загрузку или цены конкурентов», — пояснила Мирослава Маринова, старший преподаватель коммерческого права Университета Восточного Лондона. По её словам, сам подход не нов — авиакомпании, отели и сервисы поездок используют его годами.

Экономисты Банка Англии Клэр Ломбарделли и Рупал Патель в апреле отметили, что более совершенные технологии ведут к тому, что цены меняются чаще и становятся всё более индивидуальными. Это может подтолкнуть компании назначать цену «как можно ближе к максимуму, который потребитель готов заплатить», что экономисты называют «совершенной ценовой дискриминацией». В таких условиях статистикам становится сложнее измерять и интерпретировать месячную инфляцию, поскольку индекс потребительских цен строится на репрезентативной выборке.

Граница между динамическим и персонализированным ценообразованием размывается. «Динамическое ценообразование реагирует прежде всего на рыночные условия, тогда как персонализированное использует информацию о потребителе для оценки готовности платить», — говорит Маринова. Когда ритейлеры объединяют рыночные данные с детальными сведениями о клиентах — историей покупок, поведением в приложении, геолокацией, — потребителю сложнее понять, отражает ли цена общие условия или его собственный профиль.

Регуляторы реагируют. Нью-Йорк требует от большинства компаний, использующих персональные данные для установки цен, раскрывать это; Мэриленд ограничил персонализированное ценообразование для продуктовых ритейлеров и служб доставки; Нью-Джерси и Коннектикут приняли меры против «слежки за ценами». Walmart и Kroger публично заявляли, что не применяют динамическое или surge-ценообразование для индивидуальных цен, а используют инструменты для оптимизации операций.

Персонализированные цены не обязательно плохи для покупателя: они могут давать скидки и делать товары доступнее. Но главный риск — потеря прозрачности. «Если потребители не понимают, почему получили именно эту цену, не могут сравнить её с ценами для других и эффективно переключиться на другого поставщика, дисциплинирующий эффект потребительского выбора ослабевает», — предупреждает Маринова. Экономисты Банка Англии добавляют: персонализация «дробит потребительский опыт», и домохозяйства могут сталкиваться с разными темпами инфляции, а агрегированные показатели перестанут отражать реальный опыт людей.