ИИ может изменить цену вашего «Биг Мака» и продуктов: что это значит для покупателей и инфляции
Сети быстрого питания и супермаркеты внедряют множество ИИ-инструментов, которые могут влиять на цены, которые платят покупатели, но эксперты предупреждают: распространение основанных на данных инструментов может упростить внедрение персонифицированного ценообразования.
Уже на этой неделе федеральный антимонопольный иск против McDonald’s утверждал, что гигант фастфуда использует «ценовой движок» на ИИ для установки цен в меню по всем локациям в США, завышая цены на «Биг Маки» и картофель фри. McDonald’s отрицает, что использует ИИ для определения того, сколько готов платить каждый отдельный клиент, и заявляет, что предоставляет франчайзи «инструменты, ресурсы, исследования и рекомендации, помогающие им принимать обоснованные решения».
Тем не менее продовольственный бизнес по всему миру всё активнее оцифровывает операции с помощью ИИ. Ранее в этом году американская продуктовая сеть Kroger сообщила, что использует ИИ-платформу FlashFood для снижения цен на скоропортящиеся продукты, приближающиеся к концу срока годности, и продажи их покупателям через приложение. Тем временем электронные ценники (ESL), отображающие цены товаров на цифровых экранах, становятся всё популярнее в супермаркетах вроде Kroger, Amazon Fresh, Walmart и Whole Foods. Технология также набирает обороты среди супермаркетов Великобритании: Tesco, Morrisons и Asda. Недавно глобальная финансовая платформа Revolut протестировала оплату по лицу в избранных кофейнях, позволяя клиентам платить одним взглядом.
По мере нормализации использования ИИ среди ритейлеров эксперты предупреждают, что это может привести к более динамичному ценообразованию. «Динамическое ценообразование означает изменение цен в ответ на меняющиеся рыночные условия, такие как спрос, время, ёмкость или цены конкурентов, — сказала Мирослава Маринова, старший преподаватель коммерческого права Университета Восточного Лондона. — Это не ново. Авиакомпании, отели и сервисы такси используют его годами».
Экономисты Банка Англии Клэр Ломбарделли и Рупал Пател заявили в апреле, что более совершенная технология ведёт к более частому изменению цен, а также к их большей индивидуализации. Это может привести к тому, что больше фирм будут взимать «цену, максимально близкую к той, что потребитель готов заплатить», что они определили как «совершенную ценовую дискриминацию». Эти условия могут затруднить статистикам «измерение и интерпретацию» данных об инфляции месяц к месяцу, поскольку индекс потребительских цен основан на репрезентативной выборке цен для покупателей.
ИИ собирает больше данных о потребителях
Хотя динамическое ценообразование существует давно, экономисты Банка Англии и Маринова отметили, что такие инструменты, как ESL и оплата по лицу, меняют объём информации, которую компании могут собирать о потребителях, — от истории транзакций до поведения при просмотре, местоположения и моделей покупок. В среду британская сеть Sainsbury’s выпустила «SmartLists» — ИИ-функцию, помогающую клиентам составлять списки покупок и находить продукты, просто загружая фото нужного или вводя идеи блюд.
«Именно поэтому традиционное различие между динамическим и персонифицированным ценообразованием на практике становится менее чётким, — объяснила Маринова. — Динамическое ценообразование реагирует прежде всего на рыночные условия, тогда как персонифицированное использует информацию о потребителе для оценки готовности платить». По мере того как компании используют обе системы, возникают вопросы о том, используется ли информация о клиенте для определения цен, которые видят потребители.
Walmart и Kroger в последние годы публично настаивали, что не используют динамическое или пиковое ценообразование для установки индивидуальных цен клиентам. Несколько штатов США движутся к ограничению основанного на данных ценообразования. Нью-Йорк требует от большинства компаний, использующих личные данные клиентов для установки цен, чётко раскрывать это. Мэриленд ограничил продовольственных ритейлеров и службы доставки в использовании персонифицированного, основанного на данных ценообразования, а Нью-Джерси и Коннектикут ввели меры против «ценообразования за наблюдение».
Компрометируется потребительский выбор
Динамическое и персонифицированное ценообразование не автоматически плохи для покупателей, сказала Маринова: оно может снижать цены для некоторых потребителей, делая товары и услуги доступнее. Однако риск персонифицированного ценообразования в том, что потребители больше не знают, отражает ли получаемая ими цена общие рыночные условия или подверглась влиянию информации об их собственном поведении. «Это затрудняет сравнение цен и понимание того, предлагается ли другому потребителю иная цена за тот же продукт, — сказала она. — Если потребители не могут понять, почему они получили конкретную цену, не могут сравнить её с ценами, предложенными другим, и не могут эффективно переключиться на другого поставщика, нормальный дисциплинирующий эффект потребительского выбора ослабевает».
Экономисты Банка Англии добавили, что дополнительная проблема в том, что персонифицированное ценообразование «раздробляет потребительский опыт», а значит, домохозяйства будут сталкиваться со всё более разными уровнями инфляции. «И когда цены на одно и то же различаются, инфляция становится ещё более персонифицированной — и агрегированные показатели могут больше не отражать опыт домохозяйств», — заключили они.
