کالا یکیه اما چرا هر کسی قیمت متفاوتی روی دستگاه می‌بینه؟

بر اساس رفتار، دستگاه و سابقه خرید شما، الگوریتم‌های شخصی‌سازی اکنون نه تنها آنچه را که می‌بینید تعیین می‌کنند، بلکه قیمت اقلامی را که می‌خرید نیز کنترل می‌کنند.

برای یک محصول مشابه، هر فرد ممکن است بسته به نحوه تنظیم الگوریتم قیمت‌گذاری، قیمت متفاوتی را ببیند.

شما در یک پلتفرم تجارت الکترونیک به دنبال یک چمدان می‌گردید. قیمت نمایش داده شده ۱.۲ میلیون دانگ ویتنام است. یکی از دوستانتان همزمان همان محصول را جستجو می‌کند، اما قیمت را فقط ۹۹۰،۰۰۰ دانگ ویتنام با کد تخفیف ۱۵٪ می‌بیند. این یک خطای فنی نیست، بلکه نتیجه فرآیندی به نام قیمت‌گذاری تفاضلی یا تبعیض قیمت است.

پلتفرم‌های امروزی به جای اعمال یک قیمت یکسان برای همه، از الگوریتم‌هایی برای تنظیم قیمت‌ها یا پیشنهادات مختلف برای هر کاربر، بر اساس داده‌هایی که جمع‌آوری می‌کنند، استفاده می‌کنند: از موقعیت جغرافیایی، سابقه جستجو، دستگاه مورد استفاده برای خرید یا زمان بازدید.

زمانی این به عنوان یک پیشرفت تکنولوژیکی دیده می‌شد که به کاربران «خدمت بهتری» ارائه می‌داد. اما اکنون، بسیاری شروع به پرسیدن این سوال کرده‌اند: آیا این هنوز در مورد بهینه‌سازی تجربه است یا دستکاری کیف پول؟

همانطور که کاربران در وب گشت و گذار می‌کنند، الگوریتم آنها را به گروه‌های رفتاری مختلفی طبقه‌بندی می‌کند: ولخرجان، جویندگان کوپن، خریداران آنی یا صرفاً کاربران دستگاه‌های گران‌قیمتی مانند مک‌بوک یا آیفون.

بر اساس آن تحلیل، سیستم تصمیم می‌گیرد که چه کسی تخفیف می‌گیرد، چه کسی تخفیف نمی‌گیرد و چه کسی باید قیمت کمی بالاتر را ببیند زیرا به عنوان "خریدار پرخرج" شناخته می‌شود.

از دیدگاه تجاری، قیمت‌گذاری شخصی‌سازی‌شده راهی برای به حداکثر رساندن درآمد است. کسانی که قدرت خرید بالاتری دارند، «تحت فشار» برای پرداخت قرار می‌گیرند، در حالی که کسانی که قدرت خرید کمتری دارند، با کدهای تبلیغاتی «تشویق» می‌شوند.

اما از دیدگاه مصرف‌کننده، این یک بازی کورکورانه است. شما نمی‌دانید در کدام گروه هستید، نمی‌دانید چه کسی معامله بهتری می‌کند و هیچ راهی برای اطمینان از اینکه سرتان کلاه نمی‌رود، ندارید.

مطالعه «تبعیض قیمت علیه مصرف‌کنندگان دائمی در قیمت‌گذاری شخصی‌سازی‌شده: شواهدی از یک آزمایش میدانی» (۲۰۲۲)، که در مجله Frontiers in Psychology منتشر شده است، نشان داد که مصرف‌کنندگان وفادار اغلب در موقعیت نامساعدی قرار می‌گیرند، زیرا سابقه خرید بالای آنها، آنها را در دسته افراد با درآمد بالا قرار می‌دهد و در نتیجه قیمت‌های بالاتری نسبت به مصرف‌کنندگان جدید یا کم‌تعامل‌تر دریافت می‌کنند.

در این زمینه، سوال فقط این نیست که «آیا قیمت‌ها باید شخصی‌سازی شوند؟»، بلکه این است که «آیا مصرف‌کنندگان از طبقه‌بندی شدن مطلع هستند و رضایت می‌دهند؟».

قیمت‌گذاری شخصی‌سازی‌شده می‌تواند تجربه‌ای راحت‌تر باشد اگر به‌طور شفاف، در چارچوب محدودیت‌ها و بر اساس اصول روشن اجرا شود. اما وقتی الگوریتم‌ها تصمیم می‌گیرند چه کسی تخفیف بگیرد و چه کسی بیشتر بپردازد، ریسک فقط متوجه خریدار نیست. خود پلتفرم‌ها نیز برای سودهای کوتاه‌مدت، اعتبار خود را به خطر می‌اندازند.

هوش واحد

منبع: https://tuoitre.vn/cung-mot-mon-hang-nhung-vi-sao-tren-may-moi-nguoi-thay-mot-gia-20250703105102884.htm