Персональные цены: как AI использует ваши данные и к чему это может привести

Вы ищете билеты на самолет сегодня, и цена составляет 10 000 рублей. Через пару часов она поднимается до 11 000. А к вечеру падает до 9 000. Добро пожаловать в мир алгоритмических цен, где технологии пытаются определить, сколько вы готовы заплатить.

Искусственный интеллект (AI) незаметно меняет подход компаний к ценообразованию. Цены меняются не только в зависимости от спроса (динамическое ценообразование), но и все чаще подстраиваются под конкретного покупателя (персональное ценообразование). Это не просто технический сдвиг — он ставит серьезные вопросы о справедливости, прозрачности и регулировании.

Как работают разные модели ценообразования

Динамическое ценообразование реагирует на рынок и уже давно используется на сайтах для путешествий и в розничной торговле. Алгоритмы анализируют спрос, предложение, время суток и цены конкурентов. Когда спрос растет, цены повышаются для всех. Когда он снижается, они падают. Это похоже на повышенные тарифы Uber в часы пик, резкий скачок цен на авиабилеты во время каникул или цены на отели во время крупных мероприятий. Такой вид переменного ценообразования стал обыденностью.

Персональное ценообразование идет дальше. AI использует ваши личные данные — историю просмотров, покупательские привычки, тип устройства, даже почтовый индекс — чтобы предсказать вашу готовность платить. Цена варьируется для каждого человека. Некоторые называют это «ценообразованием на основе слежки».

Два человека, просматривающие один и тот же товар одновременно, могут увидеть разные цены. Покупатель, который часто бросает корзину, может получить скидку, тогда как тот, кто редко совершает покупки, может увидеть более высокую цену.

Исследование Европейского парламента определяет персональное ценообразование как «дифференциацию цен на идентичные товары или услуги в одно и то же время на основе информации, которой располагает продавец о потенциальном клиенте».

В то время как динамическое ценообразование зависит от рынка, персональное ценообразование зависит от конкретного потребителя.

От авиабилетов к повсеместному распространению

Этот переход начался с авиационной отрасли. С момента дерегулирования в 1990-х годах авиакомпании использовали «управление доходами» для изменения тарифов в зависимости от количества оставшихся мест или близости даты вылета к моменту бронирования. В последнее время авиакомпании сочетают это с персонализацией. Они анализируют покупательское поведение, контекст социальных сетей, тип устройства, историю просмотров — все, чтобы сформировать уникальные предложения тарифов именно для вас.

Отели последовали их примеру. Отель может повысить свою базовую ставку, но отправить специальную скидку «только для членов клуба» тому, кто останавливался ранее, или предложить снижение цены тому, кто задерживается на странице бронирования. В управлении доходами отелей стратегии ценообразования позволяют компаниям нацеливаться на различные сегменты клиентов с разными преимуществами (например, на туристов и деловых путешественников).

AI усовершенствует этот процесс, позволяя автоматизированно интегрировать большие объемы данных о клиентах в индивидуальное ценообразование. Сейчас эта тенденция распространяется. Платформы электронной коммерции, такие как Booking.com, регулярно тестируют персонализированные скидки в зависимости от вашего профиля. Сервисы такси, продуктовые промоакции, планы цифровой подписки — охват может быть очень широким.

Как работает персональное ценообразование на основе AI

По своей сути, такие системы анализируют огромные объемы данных. Каждый клик, время, проведенное на веб-странице, предыдущие покупки, брошенные корзины, местоположение, тип устройства, путь просмотра — все это формирует профиль. Модели машинного обучения предсказывают вашу «готовность платить». Используя эти прогнозы, система выбирает цену, которая максимизирует доход, надеясь при этом не потерять продажу.

Некоторые платформы идут дальше. В Booking.com команды использовали моделирование, чтобы выбрать, каким пользователям следует предложить специальное предложение, укладываясь при этом в бюджет. Это привело к увеличению продаж на 162%, одновременно снизив затраты на продвижение для платформы. Так что вы можете видеть не стандартную цену, а цену, разработанную специально для вас.

Риск потребительской реакции

Существуют, конечно, риски, связанные со стратегией персонального ценообразования.

Во-первых, справедливость. Если две семьи в одном пригороде платят разные ставки по аренде или ипотеке, это кажется произвольным. Ценообразование, использующее прокси-показатели дохода (например, тип устройства или почтовый индекс), может усугубить неравенство. Алгоритмы могут дискриминировать (даже непреднамеренно) определенные демографические группы.

Во-вторых, отчуждение. Потребители часто чувствуют себя обманутыми, когда позже обнаруживают более низкую цену. Как только доверие потеряно, клиенты могут отвернуться или попытаться обойти систему (очистить куки, использовать режим инкогнито, сменить устройство).

В-третьих, подотчетность. В настоящее время прозрачность низка; компании редко раскрывают использование персонального ценообразования. Если AI устанавливает цену, которая нарушает потребительское законодательство, будучи вводящей в заблуждение или дискриминационной, кто несет ответственность — компания или разработчик алгоритма?

Что говорят регуляторы

В Австралии Комиссия по конкуренции и защите прав потребителей (ACCC) обращает на это внимание. Пятилетнее расследование, опубликованное в июне 2025 года, выделило прозрачность алгоритмов, недобросовестные торговые практики и ущерб для потребителей как центральные проблемы.

Комиссия заявила: «Нынешнее законодательство недостаточно, и срочно необходима нормативная реформа. Рекомендуется усилить надзор за цифровыми платформами, ввести общеэкономические правила недобросовестной торговли и механизмы для принудительного раскрытия информации об алгоритмах».

Это эффективно или жутко?

Мы вступаем в мир, где ваша цена может отличаться от моей — даже в реальном времени. Это может повысить эффективность, открыть новые формы ценообразования для лояльных клиентов или предложить целевые скидки. Но это также может показаться оруэлловским, несправедливым или эксплуататорским.

Задача бизнеса — этично и прозрачно применять AI-ценообразование таким образом, чтобы клиенты могли ему доверять. Задача регуляторов — наверстать упущенное. Действия ACCC предполагают, что Австралия движется в этом направлении, но многие юридические, технические и философские вопросы остаются нерешенными.