Amerykańscy konsumenci nie są jedynie sfrustrowani wysokimi cenami. Czują też złość i dezorientację wobec coraz bardziej wysokoTechnologicznych sposobów, w jakie sieci restauracji i więksi detaliści je ustalają.

Cyfrowe etykiety cenowe szybko zastępują papierowe w alejkach sklepów spożywczych, a narzędzia sztucznej inteligencji pomagają firmom decydować o cenach, przewidując reakcje klientów. Terminy takie jak „dynamic pricing” (ceny dynamiczne) i „surveillance pricing” (ceny oparte na nadzorze) wywołują niepokój w mediach społecznościowych, gdzie użytkownicy zastanawiają się, czy różne osoby widzą różne ceny tego samego produktu.

Amerykanie przywykli do zmiennych cen przy rezerwacji lotów, hoteli i przejazdów. Ale perspektywa codziennych wydatków kształtowanych przez algorytmy, których nie rozumieją, oraz dane osobowe, o których udostępnianiu mogą nawet nie wiedzieć, dotknęła wrażliwy punkt.

„Obecnie zachodzi poważne napięcie dotyczące tego, kto tak naprawdę będzie miał władzę dzięki tym algorytmom, botom i sztucznej inteligencji: firmy czy kupujący” — powiedziała Katie Thomas, kierująca wewnętrznym ośrodkiem analitycznym ds. zachowań konsumentów w firmie doradczej Kearney.

Firmy korzystające z tej technologii twierdzą, że część obaw wynika z błędnego rozumienia działania ich narzędzi cenowych. CEO Walmartu John Furner powiedział w zeszłym miesiącu na blogu, że cyfrowe etykiety cenowe oszczędzają czas pracowników i utrzymują ceny w aktualnym stanie, a etykiet nie używa się do podnoszenia cen w zależności od pogody, pory dnia czy konkretnego klienta.

„Wyceniamy produkt, nie człowieka” — napisał Furner.

Mimo to firmy nie zawsze są przejrzyste co do gromadzonych danych klientów i sposobu ich wykorzystania, co wzbudziło podejrzliwość konsumentów i napędziło spekulacje. Thomas powiedziała, że posty w mediach społecznościowych fałszywie sugerują np., że elektroniczne etykiety półkowe, które Walmart planuje wdro we wszystkich swoich amerykańskich sklepach, skanują twarze lub telefony klientów w celu ustalania cen indywidualnych.

Ustawodawcy i regulatorzy podejmują działania. Według National Conference of State Legislatures w tym roku w co najmniej 30 stanach rozważano projekty ustaw dotyczące cen, w tym środki odnoszące się do cen algorytmicznych i spersonalizowanych. Federal Trade Commission zaproponowała politykę egzekwowania ostrzegającą firmy, że nieujawnianie wykorzystania danych osobowych do ustalania cen indywidualnych może naruszać prawo ochrony konsumentów.

Oto niektóre praktyki i technologie cenowe, które spotkały się z randomNumber, które przyciągają uwagę.

Ceny dynamiczne

Na czym polegają: Ceny dynamiczne oznaczają dostosowywanie cen do zmieniających się warunków rynkowych, w tym podaży i popytu. Linia lotnicza, która zmienia ceny biletów w miarę zbliżania się odlotów, stosuje ceny dynamiczne. Praktyka Ubera polegająca na podnoszeniu opłat, gdy popyt przewyższa podaż dostępnych kierowców, na przykład w godzinach szczytu, to rodzaj cen dynamicznych zwany surge pricing.

Dlaczego to ważne: Częste zmiany cen wykraczają daleko poza branże podróżniczą i spożywczą. Decodo, firma zajmująca się danymi internetowymi, śledziła w 2025 roku zmiany cen produktów od elektroniki po odzież i artykuły do remontów. Około połowa zarejestrowanych w USA zmian to obniżki — wbrew przekonaniu konsumentów, że ceny dynamiczne tylko je podnoszą — powiedziała Gabriele Vitke, starsza menedżerka marketingu produktowego w firmie.

Cyfrowe etykiety cenowe

Czym są: Wyświetlacze cyfrowe pozwalające sklepom aktualizować ceny półkowe elektronicznie zamiast wymieniać papierowe etykiety.

Dlaczego to ważne: Cyfrowe etykiety cenowe, od dawna używane w Europie i Azji, przyciągają coraz większą uwagę w miarę rozprzestrzeniania się u dużych amerykańskich detalistów, takich jak Walmart i Whole Foods. Obrońcy konsumentów argumentowali, że etykiety cyfrowe mogą być ostatecznie używane do cen dynamicznych lub spersonalizowanych. Przeciwko technologii opowiedziały się także związki zawodowe.

Elektroniczne etykiety półkowe ułatwiają częste zmiany, ale niekoniecznie prowadzą do wyższych cen w okresach silnego popytu. Detaliści zazwyczaj aktualizują elektroniczne ceny półkowe według ustalonego harmonogramu, często tygodniowego, ponieważ klienci cenią spójność — powiedział Asa Farquhar z Relex Solutions, firmy technologicznej dla handlu detalicznego. Badacze, którzy śledzili ceny w nienazwanej sieci spożywczej, po wprowadzeniu etykiet stwierdzili „praktycznie brak cen dynamicznych typu surge pricing”.

„Zmienianie cen w ciągu dnia, w sposób, w jaki robią to linie lotnicze czy aplikacje przewozowe, jest dziś wyjątkowo rzadkie w branży spożywczej i artykułach ogólnych” — powiedział Farquhar.

Ceny spersonalizowane

Na czym polegają: Ceny spersonalizowane oznaczają oferowanie klientom różnych cen i rabatów w zależności od ich lokalizacji, dochodów, nawyków przeglądania internetu i innych informacji o poszczególnych osobach lub grupach kupujących. Niektóre grupy rzecznicze i regulatorzy używają na określenie tej praktyki terminu „surveillance pricing” (ceny oparte na nadzorze).

Dlaczego to ważne: Nie jest jasne, jak szeroko firmy wykorzystują dane osobowe do dostosowywania cen. Raport pracowników FTC z stycznia 2025 roku wykazał, że pośrednicy oferujący narzędzia do dostosowywania cen i promocji współpracowali z co najmniej klientami, w tym detalistami spożywczymi i odzieżowymi.

Ustawodawcy w Maryland, New Jersey i Connecticut niedawno wprowadzili ograniczenia dotyczące wykorzystywania danych osobowych klientów do ustalania ich cen. Przepisy w Maryland i New Jersey dotyczą artykułów spożywczych, z wyjątkami dla niektórych rabatów lojalnościowych i innych ofert promocyjnych, podczas gdy legislacja Connecticut obejmuje szerszy zakres zakupów detalicznych.

Prokuratorzy z Kalifornii pozwili Target w 2022 roku, zarzucając, że aplikacja detalisty wyświetlała niższe ceny, zanim klienci weszli do sklepu, i podnosiła je po wejściu. Target zgodził się na ugodę wartą 5 milionów dolarów i zakaz używania tak zwanej technologii geofencing do podnoszenia cen. Detalista oświadczył, że kwestionowana funkcjonalność aplikacji służyła do „zapewniania klientom dokładnych cen, które mogą się różnić między sklepami i kanałami”, że nie personalizował cen na podstawie danych lub zachowań klienta i pozostaje „zaangażowany w jasne i przejrzyste ustalanie cen”.

Różne ceny niekoniecznie oznaczają wykorzystanie danych osobowych. W zeszłym roku śledztwo przeprowadzone przez Consumer Reports, Groundwork Collaborative i More Perfect Union wykazało, że klienci Instacart widzieli różne ceny identycznych produktów w tych samych sklepach. Instacart następnie zakończył to, co określał jako testy, w których klienci byli losowo przydzielani do grup, zamiast ustalać ceny na podstawie ich danych osobowych.

Ceny algorytmiczne

Na czym polegają: Ceny algorytmiczne wykorzystują oprogramowanie do rekomendowania lub automatycznego ustalania cen — praktykę, którą firmy stosują od dziesięcioleci. Sztuczna inteligencja może pomagać oprogramowaniu wykrywać wzorce w sprzedaży, cenach konkurencji i innych danych, aby przewidywać popyt i szacować, jak różne ceny wpłyną na sprzedaż i zyski. Narzędzia te mogą wspierać zarówno ceny dynamiczne, jak i spersonalizowane.

Dlaczego to ważne: Nie jest jasne, jak szeroko detaliści używają sztucznej inteligencji do ustalania cen, ale badania sugerują, że firmy w różnych branżach ją wdrażają. Simon-Kucher, globalna firma doradcza, w zeszłym roku przeprowadziła ankietę wśród ponad 2200 liderów biznesu z 28 krajów i 39 branż; 41% z nich oświadczyło, że korzysta z oprogramowania AI do zbierania informacji rynkowych, w tym cen konkurencji. Kolejne 28% używało go do „optymalizacji cen w czasie rzeczywistym”. Optymalizacja cen oznacza wybór cen wspierających cele biznesowe, takich jak zwiększanie zysków, przyciąganie klientów czy sprzedaż niesprzedanych towarów.

National Retail Federation, reprezentująca duże i małe sklepy, stwierdziła, że ceny algorytmiczne to nowa metoda wykonywania tego, co detaliści zawsze robili: monitorowania i dostosowywania cen w zależności od podaży, popytu, sezonowości, cen konkurencji i innych czynników.

Niektóre pozwów zarzuty jednakże twierdziły, że firmy używały algorytmów cenowych do osłabiania konkurencji.

Pozew antymonopolowy z 2023 roku wytoczony przez FTC przeciwko Amazonowi kwestionował, między innymi, algorytmiczne narzędzie o kryptonimie Project Nessie. Agencja zarzucała, że Amazon używał tego narzędzia do identyfikowania produktów, których ceny mógł podnie, mając pewność, że konkurenci prawdopodobnie pójdą w jego ślady, co wygenerowało ponad 1 miliard dolarów nadmiarowych zysków. Proces zaplanowano na przyszły rok.

Amazon oświadczył, że zarzuty FTC „rażąco zniekształcają” obraz narzędzia cenowego. Project Nessie miał według giganta e-commerce powstrzymać praktyki dopasowywania cen detalicznych przed tworzeniem nie do utrzymania niskich cen; firma testowała narzędzie przez kilka lat, ale ponieważ nie działało zgodnie z przeznaczeniem, wycofała je przed pozwem agencji federalnej.

Oddzielnie, niedawny pozew konsumencki przeciwko McDonald'sowi zarzucał, że system cenowy firmy wykorzystywał niepubliczne dane sprzedażowe z konkurencyjnych lokalizacji do koordynowania cen. Gigant burgerowy z Chicago stwierdził, że pozew jest „pełen nieścisłości” i że udostępnia narzędzie amerykańskim franczyzobiorcom, aby pomóc im ustalać ceny w ich poszczególnych restauracjach.

Jak te praktyki będą ostatecznie egzekwowane, pozostaje kwestią otwartą. Polityka egzekwowania FTC dotycząca cen spersonalizowanych to wciąż propozycja, proces antymonopolowy Amazona zaplanowano na przyszły rok, a ograniczenia stanowe w Maryland, New Jersey i Connecticut to niedawne dodatki do dopiero kształtującego się krajobrazu regulacyjnego.

Ta historia pierwotnie pojawiła się na Fortune.com.