В мире, где данные стали новой нефтью, а алгоритмы управляют значительной частью нашей цифровой жизни, традиционное понятие «рыночной цены» переживает радикальную трансформацию. Мы привыкли к персонализации контента и рекламных предложений, но новый виток этого тренда – гиперперсонализация – затрагивает гораздо более чувствительную сферу: ценообразование. Медиаплатформы и игроки электронной коммерции, используя обширные данные о пользователях, начинают формировать индивидуальные ценовые предложения на контент, подписки, рекламные слоты и даже товары, превращая привычную ценовую политику в сложный механизм «умной» ценовой дискриминации.
Эта стратегия уходит корнями в микроэкономическую теорию ценовой дискриминации, где продавец устанавливает разные цены для разных групп потребителей за один и тот же товар или услугу. Однако в цифровой эре эта дискриминация достигает третьего уровня – персонализированной ценовой дискриминации, когда цена определяется индивидуально для каждого клиента на основе его уникального профиля: говорит доцент кафедры массовых коммуникаций и медиабизнеса Финансового университета при правительстве РФ Николай Яременко. Как это работает? Медиа и e-commerce собирают беспрецедентный объем данных о каждом пользователе: поведение на платформе (история просмотров, кликов, покупок, время на сайте), демографические данные (возраст, пол, геолокация, уровень дохода, часто вычисляемый косвенно), технические данные (тип устройства, операционная система, браузер, наличие VPN), психографические данные (вычисляемые паттерны поведения, склонность к спонтанным покупкам, чувствительность к цене).
Алгоритмы ИИ анализируют эти данные, чтобы определить готовность конкретного пользователя платить (Willingness To Pay, WTP) за определенный продукт или услугу.
Разберем примеры применения.
Цены на подписки медиа: пользователю, который редко посещает сайт, но проявляет высокую активность в социальных сетях по темам, освещаемым данным медиа, могут предложить скидку на подписку для привлечения. Напротив, лояльному пользователю, регулярно читающему контент и не имеющему альтернатив, могут предложить стандартную или даже повышенную цену.
Стоимость рекламных слотов: для рекламодателей цена на показ рекламы может зависеть от их прошлых бюджетов, истории взаимодействия с платформой, предполагаемой маржинальности их продуктов и даже от того, какой объем данных платформа готова предоставить о целевой аудитории. Более того, мелкий рекламодатель может получить одну цену, а крупный бренд – другую за идентичные условия размещения.
Цены на товары в e-commerce через медиа: если пользователь просмотрел товар на сайте медиа, а затем перешел на страницу магазина, алгоритм может определить его как «горячего» покупателя и не предложить ему скидку, в то время как другому, менее заинтересованному пользователю, может быть показана более низкая цена. Некоторые исследования показывают, что цена на авиабилеты или отели может варьироваться в зависимости от истории поиска, используемого устройства или даже типа браузера.
Гиперперсонализированное ценообразование порождает множество сложных вопросов. Должен ли пользователь знать, что он платит больше, чем кто-то другой, за тот же товар или услугу? Насколько это честно, если цена определяется не рынком, а алгоритмом, который «знает» о вас больше, чем вы сами? Может ли такая система привести к дискриминации по социально-экономическому признаку, когда пользователи с меньшим доходом или из определенных регионов всегда будут платить больше из-за своих паттернов поведения? Уязвимые группы могут быть принуждены к покупке по завышенным ценам.
Существующее законодательство о защите прав потребителей и конкуренции зачастую не приспособлено к реалиям алгоритмической ценовой дискриминации. Нужны ли новые законы, обязывающие компании раскрывать логику ценообразования или устанавливать границы для персонализации цен? Долгосрочная стратегия бизнеса должна строиться на доверии. Если пользователи обнаружат, что ими манипулируют через ценовую политику, это может привести к потере лояльности и негативной реакции.
В конечном итоге, гиперперсонализация как фактор ценовой дискриминации – это мощный инструмент для максимизации прибыли в цифровую эпоху. Однако его повсеместное внедрение требует серьезного общественного обсуждения, выработки этических стандартов и, возможно, нового правового регулирования. Иначе медиа и e-commerce рискуют не только подорвать доверие своей аудитории, но и столкнуться с волной недовольства, которая может привести к непредвиденным последствиям для всей цифровой экономики.