같은 상품인데 왜 사람마다 기계에서 가격이 다르게 표시될까요?

cá nhân hóa - Ảnh 1. — 동일한 상품이라도 가격 책정 알고리즘이 어떻게 설정되는지에 따라 사람마다 가격이 다르게 보일 수 있습니다.

전자상거래 플랫폼에서 여행 가방을 검색합니다. 표시된 가격은 120만 동입니다. 친구가 같은 제품을 동시에 검색했는데, 15% 할인 코드를 적용해도 가격이 99만 동에 불과합니다. 이는 기술적 오류가 아니라 차등 가격 책정 또는 가격 차별이라는 과정의 결과입니다.

오늘날의 플랫폼은 모든 사람에게 획일적인 가격을 적용하는 대신, 지리적 위치, 검색 기록, 접속 장치, 쇼핑 빈도 또는 접속 시간 등 수집한 데이터를 기반으로 각 사용자에게 맞춤화된 가격이나 혜택을 제공하는 알고리즘을 사용합니다.

한때 이는 사용자에게 "더 나은 서비스"를 제공할 수 있는 기술적 발전으로 여겨졌습니다. 하지만 이제 많은 사람들이 의문을 제기하기 시작했습니다. 이것이 여전히 사용자 경험을 최적화하는 것일까요, 아니면 지갑을 조작하는 것일까요?

사용자가 웹 서핑을 할 때, 알고리즘은 이들을 여러 가지 행동 그룹으로 분류합니다. 즉, 자주 돈을 쓰는 사람, 쿠폰을 찾는 사람, 충동적으로 구매하는 사람, 아니면 단순히 MacBook이나 iPhone과 같은 값비싼 기기를 사용하는 사람으로 분류합니다.

시스템은 이러한 분석을 바탕으로 누가 할인을 받고, 누가 할인을 받지 못하고, 누가 "큰 돈을 쓰는 사람"으로 간주되어 약간 더 높은 가격을 적용해야 하는지 결정합니다.

비즈니스 관점에서 개인 맞춤 가격 책정은 수익을 극대화하는 방법입니다. 구매력이 높은 고객은 더 높은 가격을 요구받는 반면, 구매력이 낮은 고객은 프로모션 코드를 통해 더 높은 가격을 요구받습니다.

하지만 소비자 입장에서는 막다른 골목입니다. 자신이 어떤 집단에 속하는지, 누가 더 좋은 조건을 받고 있는지 알 수 없고, 혹시라도 이용당하고 있지 않은지 확인할 방법도 없습니다.

Frontiers in Psychology 에 게재된 "개인화된 가격 책정에서 반복 소비자에 대한 가격 차별: 현장 실험의 증거"(2022년) 연구에 따르면 충성도 높은 소비자는 높은 지출 내역으로 인해 고액 지불 그룹에 속해 신규 소비자 또는 참여도가 낮은 소비자보다 더 높은 가격을 받기 때문에 불리한 입장에 처하는 경우가 많습니다.

이러한 맥락에서 중요한 질문은 단순히 "가격을 개인화해야 하는가?"가 아니라 "소비자들이 정보를 알고 있고, 정보 분류에 동의했는가?"입니다.

개인 맞춤 가격 책정은 명확한 제한과 가이드라인을 바탕으로 투명하게 시행될 경우 더욱 편리한 경험을 제공할 수 있습니다. 하지만 알고리즘이 누가 할인을 받고 누가 더 많은 비용을 지불할지 결정할 때, 그 위험은 소비자에게만 있는 것이 아닙니다. 플랫폼 자체도 단기적인 이익을 위해 평판을 위험에 빠뜨리고 있습니다.

두 마음

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