Jak algorytmy cenowe AI wywołują zamieszanie w marketingu i doświadczeniach konsumentów?

Coraz więcej firm wprowadza dynamiczne ustalanie cen napędzane sztuczną inteligencją i analizą danych. Najnowsze badania wykazały, że praktyki te są stosowane nie tylko w typowych sektorach jak linie lotnicze czy przewozy, ale też w handlu detalicznym i platformach dostawczych, takich jak aplikacje z koszykiem zakupowym.

Co się wydarzyło w sferze cen dynamicznych i dlaczego to ważne?

W grudniu 2025 serwisy i organizacje konsumenckie ujawniły, że platforma dostaw spożywczych Instacart prowadziła duże testy cenowe, w których identyczne produkty miały różne ceny w tej samej lokalizacji i dla różnych użytkowników, nawet w obrębie jednego sklepu. Badanie obejmujące setki osób i setki produktów wykazało, że ponad 70 procent analizowanych towarów było oferowanych w wielu wariantach cenowych, z różnicami sięgającymi nawet 23 procent pomiędzy cenami widzianymi przez różnych klientów przy tych samych warunkach zakupowych^[1].

Instacart zaprzeczył, jakoby wykorzystywał dane osobowe w czasie rzeczywistym, ale potwierdził, że testy cenowe były prowadzone w ramach eksperymentów rynkowych. W reakcji na te doniesienia niektóre ceny testowe zostały wycofane, a platforma podkreśliła, że to sklepy partnerskie mają kontrolę nad ustalaniem stawek. Jednocześnie pojawiły się apele o większą przejrzystość takich praktyk ze strony regulatorów i konsumentów^[2].

Równolegle władze USA rozważają podjęcie działań legislacyjnych wobec algorytmicznego dynamic pricingu, uznanego przez krytyków za potencjalnie „drapieżny” i nieprzejrzysty model ustalania cen. Ustawodawcy podkreślają, że konsument powinien mieć jasność, w jaki sposób jego dane są wykorzystywane do personalizacji cen, i czy faktycznie istnieje zgoda na takie praktyki^[3].

Eksperci branżowi zauważają, że dynamic pricing (dynamiczne ustalanie cen) oparty na danych osobowych i zachowaniach konsumentów może skutkować bardziej zindywidualizowanymi ofertami i potencjalnym wzrostem przychodów dla firm, ale może też naruszać zaufanie klientów, jeżeli ceny wydają się arbitralne lub niesprawiedliwe. W tym kontekście pojawia się coraz więcej głosów, że transparentna komunikacja i jasne reguły stosowania takiej strategii są kluczowe dla budowania długofalowej lojalności klientów^[4].

Debata wokół dynamic pricing obejmuje również kwestie etyki i sprawiedliwości cenowej. Niektórzy badacze i praktycy zwracają uwagę, że personalizowane algorytmy cenowe mogą dyskryminować określone grupy konsumentów na podstawie ich danych demograficznych lub behawioralnych, co rodzi pytania o granice stosowania takich narzędzi i potencjalne regulacje prawne^[5].

Jak marketerzy i firmy powinni reagować na rosnące znaczenie dynamic pricing?

Aby korzystać ze dynamicznych cen bez utraty zaufania klientów, konieczne jest przede wszystkim przemyślane podejście do transparentności. Użytkownicy powinni mieć jasność co do tego, kiedy i w jaki sposób ceny mogą się zmieniać oraz jakie dane są zbierane i wykorzystywane do ich kształtowania. Dobre praktyki komunikacyjne w tym obszarze mogą zmniejszyć poczucie nierówności i niepewności wśród konsumentów, co z kolei może przełożyć się na lepsze doświadczenia zakupowe i większą lojalność wobec marki.

Strategie cenowe oparte na danych muszą też uwzględniać granice etyczne i prawne. Firmy operujące w wielu jurysdykcjach muszą śledzić rozwój regulacji dotyczących ochrony konsumentów i prywatności danych, ponieważ naruszenia tych zasad mogą skutkować poważnymi konsekwencjami reputacyjnymi i finansowymi.

Dynamic pricing może przynieść korzyści w postaci większej efektywności sprzedaży i lepszego dopasowania oferty do popytu, ale wymaga zrównoważenia tych celów z budową zaufania klientów. Transparentne raportowanie zmian cen, wyraźne zasady ich ustalania oraz programy komunikacyjne wyjaśniające logikę algorytmów AI mogą pomóc w osiągnięciu równowagi między optymalizacją przychodów a pozytywnym doświadczeniem konsumentów.