2026 年 10 月 18 日
德恩·杜尔宾和安妮·迪诺森齐奥
编辑：安德鲁·齐宁
随着数字价格标签迅速取代传统纸质标签，以及人工智能工具介入定价决策，美国消费者对连锁餐厅和大型零售商日益复杂的定价机制感到困惑与不满。除了高昂的价格本身，由算法和个人数据驱动的“动态定价”及“监控定价”概念也在社交媒体上引发了广泛焦虑。
尽管公众已习惯机票、酒店和网约车价格的波动，但对于日常消费品价格受不透明算法影响的现象仍存疑虑。凯尼（Kearney）管理咨询公司消费者行为智库负责人凯蒂·托马斯指出：“当前的核心矛盾在于，掌握这些算法及 AI 应用权力的究竟是企业还是消费者。”
针对外界担忧，沃尔玛首席执行官 John Furner 上月发文澄清，数字价格标签旨在节省员工时间并确保价格实时准确，并强调标签不会根据天气、时间段或特定个人身份调整价格。“我们的定价对象是产品，而非人。”Furner 表示。
然而，由于企业在收集和使用客户数据方面缺乏透明度，消费者的猜疑并未完全消除。例如，网络传言错误地暗示沃尔玛计划在所有美国门店部署电子货架标签以扫描顾客面部或手机信息。对此，托马斯予以否认。
监管层面正在积极响应。据国家立法会议统计，今年已有至少 30 个州的立法者审议了涉及算法和个性化定价的法案。美国联邦贸易委员会（FTC）也提出执法政策，警告企业若未披露利用个人数据进行个性化定价的行为，可能违反消费者保护法。
动态定价：市场供需的反应机制
动态定价是指根据不断变化的市场条件（如供需关系）调整价格。航空公司在起飞前调整票价，或 Uber 在需求激增时提高车费（即“ surge pricing ”），均属于此类实践。
网络数据公司 Decodo 对 2025 年美国电子产品、服装及家居装修用品的价格变动追踪显示，约半数商品存在价格波动。高级产品营销经理 Gabriele Vitke 指出，与公众普遍认为动态定价仅导致涨价不同，该机制同样包含降价情形。
数字价格标签：效率提升与潜在风险并存
数字显示器允许商店通过电子方式更新货架价格，替代传统的纸质标签更换流程。这项技术在欧洲和亚洲已广泛应用，沃尔玛和全方位食品等美国零售商也在逐步采用。
尽管消费者倡导者和工会担心该技术可能被用于实施激增定价或个性化定价，但零售技术公司 Relex Solutions 的 Asa Farquhar 分析认为，电子标签虽便于频繁更新，但在高需求时期并不必然导致价格上涨。出于对价格一致性的重视，零售商通常每周定期更新电子货架价格。研究人员追踪一家匿名杂货连锁店发现，引入电子标签后几乎未出现价格激增现象。
Farquhar 补充道：“如今在杂货和一般商品领域，像航空公司或共享出行应用那样一天内多次变价的情况极为罕见。”
个性化定价（监控定价）：基于用户数据的差异化策略
个性化定价，亦被监管机构称为“监控定价”，指根据客户位置、收入水平、浏览习惯及其他个人或群体特征提供不同的价格和折扣。
目前企业利用个人信息定制价格的普及程度尚不明确。FTC 工作人员 2025 年 1 月发布的报告显示，提供可定制价格和促销工具的中介机构已与包括杂货和服装零售商在内的至少 250 家客户合作。
部分州已通过立法限制此做法。马里兰州和新泽西州近期制定法律，禁止使用购物者个人数据确定杂货价格（忠诚度折扣等特定促销除外）；康涅狄格州的立法范围则覆盖更广泛的零售购买。
2022 年，加利福尼亚州检察官起诉 Target，指控其应用程序在购物者进店前显示低价，进店后却提高价格。Target 最终同意支付 500 万美元和解金，并承诺停止使用所谓的“地理围栏”技术来提高价格。该公司重申，其未根据客人数据或行为进行个性化定价，并致力于保持定价的明确与透明。
值得注意的是，价格差异不一定源于个人数据的使用。去年，Consumer Reports、Groundwork Collaborative 和 More Perfect Union 的调查发现，Instacart 用户在同一商店看到相同产品的不同价格。随后，Instacart 终止了其声称的随机分配测试，而非基于个人信息设定价格。
算法定价：AI 辅助下的自动化决策
算法定价利用软件自动设定或推荐价格。虽然企业使用此类系统已有数十年历史，但人工智能正增强其能力，通过分析销售模式、竞争对手价格等信息预测需求，并评估不同价格对销售和利润的影响。这些工具既支持动态定价，也可用于个性化定价。
全球咨询公司 Simon-Kucher 去年对 28 个国家、39 个行业的 2,200 多名商业领袖进行调查，结果显示 41% 的受访者使用 AI 软件收集市场情报，另有 28% 使用其进行“实时优化价格”。这里的“优化”指选择能实现增加利润、吸引顾客或清理库存等业务目标的价格。
全国零售联合会表示，算法定价仅是零售商根据供应、需求、季节性及竞争状况监控和调整价格的传统方法的新形式。
然而，相关诉讼随之而来。一些案件指控公司利用定价算法破坏市场竞争。
FTC 在 2023 年对 Amazon 提起的反垄断诉讼中，挑战了代号为“Nessie”项目的算法工具。FTC 声称 Amazon 利用该工具识别并跟随竞争对手价格，从而产生超过 10 亿美元的超额利润。审判定于明年举行。Amazon 回应称 FTC 的指控严重歪曲事实，并表示 Nessie 项目旨在防止因激进价格匹配导致的不可持续低价，且该项目经多年测试并未按预期运行。
此外，一项针对麦当劳的消费者诉讼声称，其定价系统利用来自竞争地点的非公开销售数据协调价格。这家总部位于芝加哥的快餐巨头驳斥该诉讼“充满不准确之处”，并说明该系统仅用于协助餐厅内部定价。
