Bloomberg: Walmart и другие ритейлеры готовят почву для персональных цен на полках

Электронный ценник на полке с майонезом может поменять цену в тот момент, когда в вашей корзине оказывается банка тунца. Такой сценарий Bloomberg называет surveillance pricing, то есть ценообразованием на основе слежки за покупателем. По версии издания, крупные ритейлеры, включая Walmart, закрепляют за собой технологии, которые позволят определять, сколько конкретный человек готов заплатить. Сам Walmart заявляет, что такую стратегию не применяет. Разбор вышел в подкасте Everybody's Business: Брэд Стоун обсуждал тему со Стейси Ванек Смит и Максом Чафкином.

Важная оговорка: публично доступно только описание выпуска. Доказательств того, что какая-то сеть уже меняет цены по профилю покупателя, в нем нет. Речь идет о технологической подготовке и о направлении, в котором движется отрасль.

Как это должно работать

Схема из примера Bloomberg проста. Система видит, что в корзине лежит тунец, и считает, что покупатель, скорее всего, возьмет к нему майонез. Спрос на майонез в этот момент менее эластичен, поэтому цену можно поднять. То же логично делать на основе истории покупок, времени суток, района, устройства или суммы в чеке. Все это входные данные для модели, которая подбирает цену под человека, а не под товар.

Динамические цены в рознице существовали и раньше. Но они менялись редко и для всех сразу: акции, сезонность, остатки на складе. Персональная цена, зависящая от вашей корзины, работает по другой логике.

Почему электронные ценники меняют экономику

Бумажный ценник мешал такой схеме физически. Чтобы сменить цену, сотрудник должен дойти до полки и заменить этикетку. Для тысяч позиций в сотнях магазинов это дорого и медленно. Электронные ценники убирают это ограничение: цена обновляется централизованно, за секунды и без участия людей.

Walmart ранее заявлял о масштабном развертывании электронных ценников на базе решений VusionGroup примерно в 2 300 магазинах. Компания объясняет это точностью цен и экономией труда сотрудников. Критики видят в той же инфраструктуре готовую основу для ценообразования, которое подстраивается под покупателя.

Что известно по фактам

• Технология: электронные ценники плюс алгоритм, который получает данные о корзине и поведении покупателя.
• Пример из выпуска: цена майонеза растет после добавления тунца в корзину.
• Ритейлер в центре разговора: Walmart. Компания отрицает использование такой стратегии.
• Источник: Bloomberg, подкаст Everybody's Business; участвуют Брэд Стоун, Стейси Ванек Смит и Макс Чафкин.
• Регуляторный контекст: FTC с 2024 года изучает практики surveillance pricing, а в штате Нью-Йорк действует закон, обязывающий раскрывать использование алгоритмических цен.
• Статус: подтвержденных случаев персональных цен на полках Walmart в описании нет.

Что делать покупателям и ритейлерам

Покупателю стоит сравнивать цену на полке с ценой в приложении и на сайте сети. Если расхождение возникает без акции, стоит сделать скриншот. Полезно также проверять, какие разрешения вы даете приложению магазина: геолокация, история покупок и персональные предложения как раз и составляют «топливо» для такой модели.

Для ритейлеров вопрос в репутации. Эксперименты с индивидуальными ценами быстро становятся публичными, и покупатели реагируют на них резко. Тем, кто внедряет электронные ценники, придется заранее объяснять, что именно меняется на полке и по каким правилам. Для регуляторов же главный практический вопрос такой: как проверять, что цена на ценнике не зависит от того, кто стоит перед полкой.