La raccolta massiccia di dati sta facendo emergere un nuovo e pericoloso fenomeno ai danni dei consumatori, chiamato “surveillance pricing”. Questo trend sfrutta le informazioni personali per stabilire prezzi individuali per ciascun cliente, modificando profondamente il modo in cui i prezzi vengono determinati.
L’esperimento di ZipRecruiter, condotto dai ricercatori dell’Università di Chicago, Sanjog Misra e Jean-Pierre Dubé, è un esempio lampante di questo fenomeno. Utilizzando un algoritmo basato su dati raccolti dai clienti, ZipRecruiter ha aumentato i suoi profitti dell’84%. Questo tipo di prezzo personalizzato, sebbene non più in uso diretto, lascia intravedere un futuro dove i prezzi saranno sempre più determinati da algoritmi.
Lina Khan, presidente della Federal Trade Commission, sottolinea come la vasta quantità di dati comportamentali raccolti da broker e altre aziende renda possibile la fissazione di prezzi individuali basati su tutto ciò che sanno sui consumatori. Questo scenario trasforma l’idea di prezzi pubblici in un sistema di prezzi privati, creando un terreno fertile per potenziali abusi.
La pratica del prezzo personalizzato non è nuova. Nel XIX secolo, la contrattazione era la norma, con i prezzi che variavano a seconda della capacità negoziale del cliente. John Wanamaker introdusse l’idea rivoluzionaria di prezzi fissi, cercando di eliminare la discriminazione dei prezzi. Tuttavia, la personalizzazione dei prezzi è stata sempre un sogno per le aziende, che ora, grazie ai dati digitali, possono realizzarlo.
Con l’avvento dell’e-commerce, le aziende possono raccogliere una quantità enorme di dati sui clienti, includendo informazioni dettagliate come indirizzi IP, dispositivi utilizzati, e persino la storia completa delle attività online. Alcuni esperimenti di Amazon e altre compagnie hanno dimostrato come i prezzi possano variare in modo significativo tra utenti diversi basandosi su questi dati.
Nonostante alcune regolamentazioni sulla privacy dei dati, come il General Data Protection Regulation in Europa, la raccolta e l‘uso dei dati per stabilire prezzi personalizzati continuano. Ad esempio, McDonald’s utilizza l’app mobile per offrire sconti mirati, raccogliendo dati personali per personalizzare le offerte. Questa pratica può portare a prezzi più alti per i clienti che mostrano una maggiore disponibilità a pagare.
L’ascesa della pubblicità personalizzata su piattaforme come le smart TV sta ulteriormente ampliando le possibilità di prezzo personalizzato. Aziende come Disney e Amazon stanno sviluppando tecnologie per inserire annunci personalizzati durante lo streaming, basandosi sui dati di visualizzazione e comportamento degli utenti.
La preoccupazione principale è che questa pratica possa portare a discriminazioni sui prezzi non visibili ai consumatori. Per evitare abusi, è necessario un intervento normativo che limiti la raccolta di dati e la personalizzazione dei prezzi. Tuttavia, le politiche attuali sono spesso incoerenti e incomplete.
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