Cách chống lại giá giám sát trước khi bạn bị hút cạn ví

Tôi luôn cảm thấy mình đang trả quá nhiều mỗi khi mua sắm dạo gần đây. Tôi dường như chẳng bao giờ tiếp cận được những phiếu giảm giá tốt nhất, và các ứng dụng có giá điều chỉnh bằng thuật toán thì chẳng hề làm giảm giá trị món hàng trong giỏ của tôi. Cảm giác như giá cả cứ leo thang không ngừng và ngân sách của tôi ngày càng bị bào mòn.

Những bức xúc cốt lõi ấy đã dẫn tôi đến với cuốn Gouged: The End of a Fair Price and What That Means for Your Wallet (tạm dịch: Bị Hút Cạn: Sự Cáo Chung của Mức Giá Công Bằng và Điều Đó Nghĩa Lý Gì với Ví Tiền của Bạn). Tác giả Lindsay Owens là người hiểu rõ việc đấu tranh vì lợi ích kinh tế của người tiêu dùng là như thế nào. Bà là CEO của Groundwork Collaborative, một tổ chức nghiên cứu và giám sát doanh nghiệp có trụ sở tại Washington, D.C., và từng là cố vấn chính sách kinh tế trong văn phòng Thượng nghị sĩ Elizabeth Warren.

Trước khi cuốn sách ra mắt, chúng tôi đã trò chuyện về cách phần mềm trở thành công cụ then chốt thay đổi cách định giá hàng hóa, và cách AI tạo sinh có thể làm trầm trọng thêm những vấn đề hiện hữu. Owens cũng chia sẻ vài mẹo cho độc giả muốn giành lại một mức giá công bằng. Cuộc trò chuyện sau đây đã được biên tập lại cho phù hợp về độ dài và rõ ràng.

Chúng ta đã mất đi kỷ nguyên giá cố định như thế nào?

WIRED: Thời đại giá cố định cho hàng hóa và dịch vụ dường như đã lùi vào quá khứ. Chúng ta đã đi đến thời điểm văn hóa hiện tại, khi chi phí thay đổi khôn lường, bằng cách nào?

Lindsay Owens: Hóa ra tất cả chúng ta đều đã trở nên quá thoải mái với mức giá cố định. Chúng ta có nó suốt 150 năm, kể từ khi John Wanamaker dán thẻ giá lên các món hàng trong cửa hàng bách hóa của ông ở Philadelphia vào cuối thập niên 1800. Có thể chúng ta cứ ngỡ đó là luật, nhưng thật ra nó chỉ là một chuẩn mực.

Chuẩn mực ấy đang bị tấn công, nếu không muốn nói là đã biến mất. Tôi cho rằng yếu tố đóng góp lớn nhất vào sự cáo chung của mức giá công bằng chính là công nghệ mới. Dĩ nhiên, động cơ muốn thu quá giá luôn tồn tại, nhưng công nghệ mới đã tiếp sức cho động cơ đó. Các ông lớn công nghệ đã phát minh lại trò bóc lột. Họ tiếp sức cho những bản năng lâu đời ấy, và biến chúng thành khả năng vắt kiệt nhiều hơn từ người Mỹ trong gần như mọi giao dịch. Công nghệ mới là nền tảng của sự chuyển dịch này.

Một khoảnh khắc mở mang tầm mắt với tôi hồi đầu năm là khi tôi yêu cầu tất cả dữ liệu mà McDonald's lưu giữ dựa trên tương tác của tôi với ứng dụng. Tôi nhận được một hồ sơ dày 515 trang, trong đó ước tính khả năng tôi ngừng là khách hàng là không phần trăm.

Chương trình khách hàng thân thiết: thu thập dữ liệu tinh vi

Các ứng dụng khách hàng thân thiết có thể tác động tiêu cực đến mức giá người ta phải trả như thế nào?

Các chương trình khách hàng thân thiết thực chất là hoạt động thu thập dữ liệu tinh vi. Hầu hết chúng ta đều phần nào biết điều đó. Chúng ta tham gia với ý thức rằng đây là một món hời đánh đổi có chút ma quái. Chúng ta trao đi rất nhiều dữ liệu, nhưng làm vậy để đổi lấy lời hứa về ưu đãi và giảm giá gắn với lòng trung thành của mình. Hóa ra họ không giữ đúng phần giao kèo của họ.

Năm 2004, một nhà kinh tế học ở Đại học Duke tên Curtis Taylor đã công bố một bài báo đặt câu hỏi điều gì sẽ xảy ra một khi các công ty có thể mua bán hồ sơ về những gì người mua hàng đã chi tiêu. Ông nói rằng một khi các chương trình khách hàng thân thiết trở nên công nghệ cao, các doanh nghiệp sẽ dùng những hồ sơ đó để nhận diện những khách hàng háo hức nhất và thu của họ nhiều tiền hơn. Hệ quả là người tiêu dùng sẽ phải trả một cái giá cho lòng trung thành của mình. Tôi nghĩ lời cảnh báo của ông vẫn đúng cho đến ngày nay.

Giá giám sát là gì?

Bà có thể giải thích ý nghĩa của cụm "giá giám sát" (surveillance pricing) không?

Giá giám sát là một kỹ thuật nằm ở giao điểm của hai điều mà người Mỹ ghét: bị săn đuổi và bị bóc lột. Đây là cách nói thông tục của thứ mà bạn có thể đã học trong lớp kinh tế học gọi là định giá cá nhân hóa. Đó là ý tưởng thay đổi giá không dựa trên điều kiện thị trường, không dựa trên nhóm nhân khẩu học. Trong phân biệt giá cấp một, công ty dùng thông tin về cá nhân tôi để quyết định và ước tính mức sẵn lòng chi trả của tôi.

Điều quan trọng: mức sẵn lòng chi trả không giống với khả năng chi trả. Có thể bạn cần một thứ gì đó gấp gáp — bạn là một bà mẹ giữa đêm với đứa con đang ốm, và bạn cần thuốc Tylenol giao đến cửa vào buổi sáng. Có đủ mọi lý do khiến bạn có thể rơi vào thế tuyệt vọng.

AI tạo sinh có làm mọi thứ tồi tệ hơn?

Bà nhắc trước đó rằng các đổi mới phần mềm là động lực chính của những thay đổi này. Bà có thấy AI tạo sinh làm trầm trọng thêm các vấn đề hiện hữu không?

Hoàn toàn có. Thương mại bằng tác nhân AI (agentic commerce) chưa phổ biến rộng rãi. Chúng ta đang ở giai đoạn đầu, nhưng những dấu hiệu cảnh báo sớm đã nhấp nháy. Walmart nói rằng tổng giá trị giỏ hàng của Sparky cao hơn 35% so với giỏ hàng không dùng Sparky. Những công nghệ mới này đang tiếp sức cho những bản năng lâu đời: thuyết phục bạn mua thêm, khiến bạn mua kèm phụ kiện, đảm bảo bạn rời đi với món hàng thay vì quay lại vào ngày mai.

Các tác nhân AI thường được tiếp thị như công cụ giúp tự động hóa quyết định mua sắm trực tuyến của bạn. Việc giao phó quyết định như vậy còn có thể phản tác dụng với người tiêu dùng ở những điểm nào khác?

Chúng ta đang ở một điểm uốn. Chúng ta có thể nhanh chóng chuyển sang quản lý lĩnh vực này và yêu cầu các tác nhân phải hoạt động vì lợi ích của người tiêu dùng, giống như các tác nhân khác trong nền kinh tế hoạt động vì lợi ích người tiêu dùng.

Môi giới bất động sản của bạn phải làm việc thay mặt bạn. Luật sư của bạn có chuẩn mực vì lợi ích tốt nhất, thậm chí trong một số trường hợp là chuẩn mực ủy thác. Khủng hoảng chi phí sinh hoạt và khả năng chi trả đang khiến cuộc sống người Mỹ trở nên khó khăn. Những công nghệ mới này đang khiến việc tiêu dùng và mua sắm trở nên kiệt sức.

Luật pháp đang siết chặt ra sao?

Tại Mỹ, bà thấy các luật cấm giá giám sát chủ yếu diễn ra ở cấp bang, hay các nhà hoạch định chính sách liên bang sẽ tham gia nhiều hơn?

Hiện tại là cả hai phần nào. Tôi từng làm nhân viên cho Thượng nghị sĩ Warren, và tôi vừa điều trần thay mặt Thượng nghị sĩ Josh Hawley về vấn đề này. Nên tôi nghĩ đây là vấn đề lưỡng đảng.

Rõ ràng đà tiến ở cấp liên bang mất nhiều thời gian; cấp bang đã có nhiều chuyển động hơn. Năm nay chúng ta đã thấy hàng chục dự luật nhằm siết chặt giá giám sát và giá thuật toán. Một số đã được thông qua và ký thành luật ở các bang như Connecticut, New Jersey và Maryland.

Làm sao để chống lại giá giám sát?

Tôi có thể đánh bại giá giám sát bằng cách nào? Những chiến lược nào tôi có thể thử, kể cả khi đó là nỗ lực như Sisyphus?

Từ đáy lòng mình, tôi không tin rằng việc né tránh, lách qua, lách lại và đánh bại cỗ máy là công việc của mỗi người tiêu dùng. Có một số cách để phản kháng, như gọi điện cho các thành viên Quốc hội. Cất lên tiếng nói của bạn là điều quan trọng.

Ngoài ra, có một vài cách để cố gắng giành được thỏa thuận tốt hơn:

• Thay đổi cách so sánh giá. Bạn không thể chỉ so sánh giữa các thương hiệu; bạn phải so sánh trong cùng thương hiệu: đăng nhập so với không đăng nhập, trong ứng dụng so với trên website so với tại cửa hàng thực tế.
• Đổi vị trí địa lý bằng VPN. Đây đều là cách so sánh cùng một món hàng của cùng một công ty nhưng ở các phương thức khác nhau.
• Đảo ngược thí nghiệm. Họ tìm ra mức có thể thu quá giá của chúng ta bằng cách thí nghiệm trên chính chúng ta. Tổ chức của tôi đã phơi bày thí nghiệm quy mô lớn của Instacart, khi coi hàng triệu người Mỹ như chuột bạch trong các bài kiểm tra A/B mà họ không hề hay biết. Bạn có thể quay lại thí nghiệm đó: gọi cho bạn bè, bảo họ mở ứng dụng, xem ai được giá tốt hơn. Bạn thậm chí có thể nhờ họ mua rồi chuyển tiền qua Venmo cho nhau. Ngồi cạnh vợ/chồng bạn, cả hai cùng tra giá vé máy bay.

Những công cụ này hữu ích, nhưng khi dùng các gợi ý ấy, bạn đánh mất một thứ cũng quý giá: thời gian của bạn. Đây là những nỗ lực ngốn thời gian, và thời gian của chúng ta có giá trị. Việc doanh nghiệp Mỹ cũng đang hút cạn thứ đó là điều khá bực bội.

Góc nhìn cho người tiêu dùng Việt Nam

Câu chuyện này không chỉ dừng lại ở nước Mỹ. Tại Việt Nam, các nền tảng thương mại điện tử lớn như Shopee, Lazada, TikTok Shop và các ứng dụng giao đồ ăn đều đang áp dụng định giá linh hoạt dựa trên thuật toán — từ giá giao hàng theo khu vực, giá theo khung giờ, đến ưu đãi khác nhau cho từng tài khoản người dùng. Người mua hàng trực tuyến Việt Nam cũng có thể thấy cùng một sản phẩm có giá chênh lệch tùy vào việc đăng nhập hay không, dùng mã giảm giá nào, hay thậm chí là thiết bị nào.

Bài học từ cuốn Gouged cũng đáng để lưu tâm với thị trường Việt Nam: khi dữ liệu cá nhân ngày càng được thu thập nhiều hơn và các tác nhân AI mua sắm trở nên phổ biến, nguy cơ định giá theo mức sẵn lòng chi trả của từng cá nhân sẽ ngày càng rõ rệt. Việc hiểu rõ cơ chế, so sánh giá một cách thông minh và ủng hộ các quy định minh bạch về giá là cách thiết thực để bảo vệ ví tiền của chính mình.