Diversi legislatori americani hanno espresso interesse a limitare o vietare le variazioni di prezzo basate sui dati. L’attività recente risale almeno al 2021 e potrebbe derivare da preoccupazioni sull’inflazione e da un maggiore utilizzo dell’intelligenza artificiale.
Ad esempio, nel dicembre 2025, Instacart ha attirato forti critiche da parte del senatore democratico Charles Schumer di New York dopo aver consentito ai negozi di alimentari di testare prezzi dinamici basati sull’intelligenza artificiale.
L’esperimento ha mostrato una variazione media di circa il 7% tra il prezzo più basso e quello più alto per specifici prodotti alimentari. Ma c’erano cose straordinarie, secondo secondo Consumer Reports, con Wheat Thins che varia da 3,99 dollari a scatola a 4,89 dollari, il 23% in più.
Schumer ha paragonato le differenze di prezzo alla scriccatura e ha chiesto un’indagine da parte della Federal Trade Commission.
I prezzi dinamici personalizzati portano a commercianti redditizi e acquirenti soddisfatti.
Legge del Tennessee
Nel frattempo, una proposta del rappresentante dello stato del Tennessee John Ray Clemmons, un democratico, illustra come il dibattito dinamico sui prezzi potrebbe spostarsi dai titoli dei giornali alla legge.
Il disegno di legge 1468 della Camera di Clemmons vieterebbe il “prezzo algoritmico personalizzato”, che definisce come “prezzo dinamico fissato da un algoritmo che utilizza dati personali”.
Tale definizione si rivolge a qualsiasi sistema che adegua i prezzi sulla base delle informazioni legate ad un singolo acquirentetra cui cronologia degli acquisti, comportamento di navigazione, stato fedeltà, indicatori di posizione e altri attributi. In teoria, potrebbe includere dati aggregati applicati agli individui.
Anche il meccanismo di applicazione del Tennessee HB 1468 è degno di nota. Rende la determinazione dei prezzi algoritmica personalizzata un “atto o pratica ingiusta o ingannevole” ai sensi dello statuto statale sulla protezione dei consumatori. Questo approccio conferisce al procuratore generale dello stato ampi poteri di applicazione ed espone i rivenditori a responsabilità legale, anche se nessun consumatore può indicare una falsa dichiarazione o un inganno.
Per i commercianti di e-commerce, il rischio è chiaro. Se fatture come quella del Tennessee si diffondessero, i prezzi dinamici potrebbero diventare legalmente pericolosi non perché i prezzi stanno cambiando, ma perché i sistemi che stanno cambiando si basano sui dati comportamentali dei clienti – gli stessi dati che alimentano il moderno merchandising online, marketing tramite posta elettronicaprogrammi fedeltà e ottimizzazione delle conversioni.
Sleale?
Le critiche ai prezzi dell’intelligenza artificiale di Instacart e lo slancio politico dietro fatture come l’HB 1468 del Tennessee presuppongono erroneamente che i prezzi determinati da dati e software siano in qualche modo meno legittimi di quelli fissati da un manager con gli appunti.
In altre parole, per alcuni legislatori i prezzi dinamici sembrano ingiusti.
Ma non tutti gli acquirenti sono disposti a pagare lo stesso prezzo. Considera i coupon che i produttori e i negozi di alimentari emettono regolarmente. Ogni acquirente sa che esistono i coupon. Ma non tutti li usano, né si preoccupano di pagare un prezzo diverso.
Ottimizzazione
E questo è il punto. Ottimizzazione determina le variazioni dei prezzi dell’e-commerce.
Vaidotas Juknys è direttore commerciale di Decodo, un fornitore di infrastrutture di dati web. Mi ha detto: “La determinazione dei prezzi dinamici è ampiamente utilizzata nel commercio moderno per aiutare le aziende ad allineare i prezzi alla domanda, a gestire l’inventario in modo più efficiente e a rimanere competitive nei mercati in rapida evoluzione.
“Ampie restrizioni rischiano di limitare tali benefici e potrebbero, in definitiva, portare a prezzi medi più alti se le aziende perdessero la capacità di adattarsi in tempo reale”.
A dire il vero, l’ottimizzazione dinamica si traduce in prezzi diversi tra gli acquirenti, che possono accettare o rifiutare le offerte.
La determinazione dei prezzi basata su algoritmi è probabilmente una componente chiave dell’e-commerce nel mondo emergente dell’intelligenza artificiale, poiché offre molte opportunità ai commercianti:
- Sconti rilevanti. I prezzi a livello di cliente consentono ai commercianti di offrire sconti agli acquirenti che altrimenti non si convertirebbero.
- Ottimizzazione del tasso di conversione. Gli algoritmi possono rilevare segnali di intenzione di acquisto (visite ripetute, aggiunte al carrello, tempo trascorso sul sito) e attivare la determinazione del prezzo per chiudere la vendita.
- Nessuno sconto sprecato. Le promozioni generali riducono i margini a livello aziendale. I prezzi personalizzati possono limitare gli sconti a segmenti specifici, preservando i profitti e continuando a stimolare la crescita.
- Fidelizzazione del cliente. Prezzo legato a stato di fedeltà o la cronologia degli acquisti può premiare e incoraggiare i clienti abituali.
- Efficienza dell’inventario. I commercianti possono utilizzare il comportamento degli acquirenti per promuovere gli articoli in eccesso ai probabili acquirenti.
- Offerte di acquisizione intelligenti. I prezzi personalizzati possono supportare le promozioni per i nuovi acquirenti, aiutando i marchi a competere con i mercati senza abbassare i prezzi in modo permanente.
- Aumenta il ROI del marketing. Gli incentivi personalizzati possono collegarsi a fonti di traffico, campagne e gruppi di acquirenti, aiutando i commercianti a misurare la redditività acquisizione a pagamento a livello di ordine.
Ma anche gli acquirenti ne traggono vantaggio. I sistemi dinamici possono ridurre i prezzi quando l’offerta è abbondante e la domanda è debole. Il risultato sono più sconti, migliore disponibilità e meno carenze rispetto a un rigido approccio a prezzo unico.
