Định giá theo dõi: Khi thuật toán và dữ liệu cá nhân bóc lột người tiêu dùng

Trước những năm 1870, hàng hóa bán lẻ hiếm khi có giá cố định. Thay vào đó, việc mặc cả là quy chuẩn. Khách hàng và nhân viên cửa hàng thường phải qua lại thảo luận để kiểm tra giới hạn tài chính của nhau. Tuy nhiên, mọi thứ đã thay đổi khi doanh nhân John Wanamaker biến một ga tàu bỏ hoang thành Grand Depot, một trong những cửa hàng bách hóa đầu tiên tại Mỹ. Tại đây, mỗi món đồ đều dán một nhãn giá rõ ràng và không thể mặc cả. Việc loại bỏ thương lượng giúp tiết kiệm thời gian và làm cho thị trường hoạt động hiệu quả hơn. Ý tưởng về nhãn giá cố định nhanh chóng lan rộng toàn cầu.

Một thế kỷ rưỡi sau, việc "dữ liệu hóa" nền kinh tế đang khiến trải nghiệm bán lẻ quay trở lại hình thức định giá biến động, nhưng coercive (ép buộc) hơn nhiều so với việc mặc cả trong quá khứ. Với sự bùng nổ của mua sắm trực tuyến, mạng xã hội và thu thập dữ liệu, các tập đoàn hiện nay có quyền truy cập nhiều thông tin hơn bao giờ hết. Người bán có thể xem lịch sử mua hàng, vị trí, nhân khẩu học và nhiều dữ liệu khác của bạn. Điều này cho phép các doanh nghiệp thực hiện "định giá theo dõi" (surveillance pricing) — hành động khai thác và tận dụng thông tin cá nhân để tính toán mức giá khác nhau cho cùng một sản phẩm hoặc dịch vụ đối với từng khách hàng.

Định giá theo dõi là gì?

Sự khả thi của định giá theo dõi — tính lợi nhuận, sự phổ biến và bản chất khai thác của nó — phụ thuộc vào sự thất bại của thị trường. Trong đó, sự bất cân xứng thông tin nghiêm trọng có lẽ là yếu tố nguy hiểm nhất. Trong khi các tập đoàn có quyền truy cập vào các nhà môi giới dữ liệu, quảng cáo hành vi trực tuyến và các thuật toán có thể điều chỉnh giá theo thời gian thực, người tiêu dùng lại bị tước quyền lực hơn bao giờ hết.

Định giá theo dõi thực chất không phải là mới. Chủ nghĩa tư bản Mỹ có truyền thống lâu đời trong việc khai thác người tiêu dùng, bao gồm quảng cáo nhắm mục tiêu, quảng cáo hành vi, phân biệt giá và định giá thuật toán. Tất cả các chiến thuật này giúp các tập đoàn dễ dàng chiếm đoạt nhiều hơn "thặng dư tiêu dùng" — khoản chênh lệch giữa những gì người dùng sẵn sàng trả và những gì họ thực sự trả.

Các ví dụ điển hình về khai thác dữ liệu

Kể từ những năm 2010, các công ty đã thử nghiệm các phương thức định giá chính xác và xâm nhập hơn. Năm 2011, Ticketmaster triển khai "định giá động", điều chỉnh giá vé dựa trên nhu cầu khiến giá tăng lên mức chiếm gần hết thặng dư tiêu dùng. Cùng năm đó, Uber áp dụng mô hình "surge pricing" (tăng giá giờ cao điểm) infamous. Năm 2012, Orbitz từng hiển thị các khách sạn đắt tiền hơn cho người dùng Mac với giả định họ ít nhạy cảm về giá hơn. Một cuộc điều tra của ProPublica năm 2015 cho thấy Princeton Review tính giá cao hơn cho khách hàng từ các mã ZIP có nhiều người Á sinh sống.

Các chiến lược định giá này có chung một đặc điểm: sử dụng sự bất cân xứng thông tin để lợi dụng người tiêu dùng khi họ bị kẹt hoặc hạn chế nhất. Mục tiêu quan trọng của định giá theo dõi không phải là cá nhân hóa trải nghiệm, mà là khai thác tối đa.

Cái bẫy của sự minh bạch

Mặc dù việc cấm hoàn toàn định giá theo dõi là một giải pháp trực tiếp, nhưng cách tiếp cận này vẫn để lại các vấn đề hệ thống gốc rễ chưa được giải quyết. Các yếu tố khai thác của một thị trường độc quyền nhóm thất bại — nhà môi giới dữ liệu, quảng cáo hành vi, bất cân xứng thông tin và sự cô lập của người tiêu dùng — vẫn tồn tại ngay cả khi các tập đoàn không thể công khai thực hiện định giá theo dõi. Ngược lại, việc chỉ yêu cầu công bố thông tin — thường chỉ yêu cầu công ty thông báo cho người tiêu dùng rằng giá có thể được đặt dựa trên dữ liệu cá nhân — quá hẹp để bảo vệ có ý nghĩa người tiêu dùng khỏi việc bị "hét giá".

Vào tháng 5 năm 2025, New York trở thành bang đầu tiên thông qua luật nhắm cụ thể vào định giá theo dõi. Đạo luật Công bố Định giá Thuật toán yêu cầu các công ty sử dụng thuật toán dựa trên dữ liệu cá nhân để hiển thị thông báo: "GIÁ NÀY ĐƯỢC ĐẶT BỞI THUẬT TOÁN SỬ DỤNG DỮ LIỆU CÁ NHÂN CỦA BẠN". Tuy nhiên, đạo luật New York cuối cùng lại rơi vào "cái bẫy của sự minh bạch". Sự minh bạch đơn thuần sẽ không ngăn chặn tác hại của định giá theo dõi. Người tiêu dùng được thông báo nhưng không được bảo vệ. Nếu không có các lựa chọn để bảo vệ dữ liệu của họ, giá trị của việc công bố là đáng ngờ.

Rào cản pháp lý và quyền riêng tư

Để giải quyết định giá theo dõi cần nhiều hơn là sự minh bạch; nó đòi hỏi sự trách nhiệm giải trình có ý nghĩa. Các dự luật liên bang gần đây đưa ra giải pháp tác động hơn bằng cách bao gồm một yếu tố còn thiếu: thực thi. Đạo luật Ngăn chặn AI Hét giá và Cố định Lương năm 2025 sẽ loại bỏ định giá theo dõi và cố định tiền lương. Tuy nhiên, khả năng thông qua của các dự luật này là thấp.

Mặc dù luật pháp liên bang đối mặt với nhiều rào cản, nhưng có nhu cầu điều chỉnh định giá theo dõi. Triển vọng tích cực hơn ở các cơ quan lập pháp bang, nơi các nhà lập pháp nhạy cảm hơn với mối lo ngại của cử tri về chi phí sinh hoạt tăng cao.

Một thách thức lớn là sự mở rộng của Tu chính án Thứ nhất. Vụ án Sorrell v. IMS Health (2011) của Tòa án Tối cao đã hủy bỏ luật của Vermont cấm bán lịch sử kê đơn của bác sĩ cho các nhà tiếp thị dược phẩm, với lập luận rằng việc hạn chế dòng thông tin doanh nghiệp vi phạm quyền tự do ngôn luận. Phán quyết này coi việc khai thác dữ liệu cho mục đích tiếp thị là ngôn luận được bảo vệ bởi Hiến pháp. Điều này tạo ra rủi ro cho các nỗ lực lập pháp nhằm hạn chế khả năng thu thập thông tin của người tiêu dùng.

Định giá theo dõi là chiến trường tiếp theo trong quyền riêng tư dữ liệu. Thực tế này khuyến khích việc thu thập dữ liệu mạnh mẽ hơn, với mục tiêu cuối cùng là chiếm đoạt càng nhiều thặng dư tiêu dùng càng tốt. Nếu mọi thói quen, hoạt động hoặc quyết định đều có thể được tính toán bởi các nhà môi giới dữ liệu, nhà quảng cáo và người bán, thì điều đó nói lên gì về quyền tự chủ và ý chí tự do của chúng ta? Nếu định giá theo dõi trở thành quy chuẩn mới, chúng ta sẽ có thể tự suy ngẫm về câu hỏi đó trong khi đang bị "lột thịt".