Wyobraźmy sobie sytuację, w której produkt jest sprzedawany  w różnych cenach różnym klientom, w zależności od danych zebranych na ich temat. Nieetyczne? Choć stosowanie tak zwanej dyskryminacji cenowej może się wydawać kontrowersyjne, to przecież nic nowego w handlu.

Z dyskryminacją cenową mamy do czynienia w przypadku stosowania różnych cen w odniesieniu do różnych grup klientów za towary lub usługi, których koszty są praktycznie identyczne. Do pewnych sytuacji różnicowania cen w ten sposób jesteśmy przyzwyczajeni, inne wzbudzają spore kontrowersje. Dlaczego? Przede wszystkim z uwagi na na nowe możliwości, jakie daje rozwój technologii.

Zjawisko różnicowania cen wyszło poza robienie zakupów na targu i ma często miejsce w sieci. Pozwala na to potężna ilość pozostawianych w internecie danych na temat konsumentów – lokalizacja, odwiedzane strony, wydawane kwoty, rodzaj dokonywanych zakupów. Dla sprzedawców to niezwykle cenne informacje- także pod kątem ceny, jaką konsument jest w stanie za daną kategorię produktu zapłacić.

Jak widzi to firma

Parę lat temu Amazon usłyszał zarzuty różnicowania cen płyt DVD dla klientów na podstawie wysokości wcześniej wydawanych kwot. Wiadomo też, że platforma testowała stosowanie atrakcyjniejszych cen dla stałych klientów. Po usunięciu plików cookies, niższe kwoty znikały. Podobną taktykę stosowała Victoria’s Secret, która wysyłała różne wersje tego samego katalogu do różnych grup swoich klientek. Oskarżona o manipulowanie cenami firma wygrała sprawę. Sąd uznał, że dystrybutorzy mogą sobie pozwolić na różnicowanie ceny pod warunkiem, że nie jest ona zależna od takich cech demograficznych jak np. rasa, religia, pochodzenie, płeć.

I rzeczywiście, z punktu widzenia przedsiębiorstw, najkorzystniej jest sprzedawać produkt każdemu klientowi po maksymalnej cenie, jaką ten jest w stanie za niego zapłacić. Jest to tzw. przejęcie nadwyżki konsumenta. Marki premium mają nieco inną strategię i z uwagi na wizerunek oraz podtrzymanie określonej wartości asortymentu, niechętnie stosują dużą rozpiętość cenową dla swoich produktów. Co więcej, z uwagą monitorują sieć sprzedażową w celu wykrycia nadużyć cenowych- umożliwiają to narzędzia do monitoringu cen w sieci, np. Szpiegomat.

Wraz z rozwojem e-commerce i pojawieniem się na rynku tego typu narzędzi, firmom łatwiej jest wdrażać innowacyjną politykę cenową i ją zautomatyzować. Dzięki nim producenci łatwiej kontrolują swoje sieci sprzedażowe, a sprzedawcy porównują, jakie warunki oferują konkurenci.

Jak widzi to klient

Wszyscy oczekujemy transparentności cenowej. Przywykliśmy do standaryzacji ceny w obrębie danego produktu więc, o ile nie wpływają na nią w sposób naturalny różnice w kosztach dystrybucji, wysokości podatków w danym kraju albo koszty wysyłki, to z punktu widzenia konsumenta powinna być ona taka sama, niezależnie od kanału sprzedaży.

Dyskryminacja cenowa to nic nowego w handlu, jednak jako konsumenci tylko w niektórych przypadkach jesteśmy w stanie ją zaakceptować. Na przykład, gdy w grę wchodzi negocjowanie ceny, które nie jest niczym innym jak wypracowaniem najbardziej optymalnej oferty cenowej pomiędzy sprzedawcą a konkretnym klientem. Jesteśmy świadomi, że nie każdy z konsumentów otrzyma identyczną ofertę za ten sam produkt, ale akceptujemy ten fakt. Zniżka dla takich grup demograficznych jak osoby starsze czy studenci również jest powszechnie akceptowana. Jednak już robiąc zakupy w sieci czujemy się niejako bezradni ze świadomością, że np. cena biletu lotniczego może zostać opracowana na podstawie danych dotyczących naszych wcześniejszych zakupów albo danych urządzenia, z którego korzystamy kupując w online.

Wszystko wskazuje na to, że z personalizacją cenową będziemy mieć coraz częściej do czynienia. W ujęciu czysto teoretycznym wypracowanie optymalnej ceny dla różnych grup konsumentów przekłada się na idealną wydajność rynkową. Jednocześnie zbieranie danych o konsumentach pozwala na poznanie ich prawdziwych potrzeb oraz stosowanie wyłącznie spersonalizowanych reklam i ofert produktów. Pytanie, do czego są w stanie uciec się firmy, aby osiągnąć jak największe korzyści mając do dyspozycji tak wiele danych o swoich klientach?