En la actualidad, el comercio minorista está experimentando una transformación radical gracias a la integración de la tecnología y el uso de algoritmos en la fijación de precios. Recientemente, una nueva ley en Nueva York ha traído a la luz el uso de datos personales en la determinación de precios, obligando a las empresas a ser más transparentes sobre cómo establecen los costos de sus productos.
Por ejemplo, si un cliente se encuentra en Rochester, puede ver que una caja de huevos de la marca Good & Gather de Target cuesta $1.99, mientras que en una zona más exclusiva como Tribeca, el precio asciende a $2.29.
Este tipo de discrepancia en los precios ha llevado a muchos a cuestionar las prácticas de fijación de precios de las grandes cadenas minoristas.
La nueva legislación y su propósito
La ley de Nueva York exige que las empresas que utilizan datos personales para ajustar sus precios divulguen esta información al consumidor. Tal como establece el texto legal, se considera datos personales cualquier información que se pueda asociar, directa o indirectamente, a un individuo o dispositivo específico.
Sin embargo, la ley no obliga a las empresas a detallar qué tipo de información se está utilizando ni cómo esta afecta el precio final que se muestra al cliente.
Además, las empresas están obligadas a presentar esta divulgación de manera clara y visible. Sin embargo, en la práctica, puede ser complicado encontrar esta información. Por ejemplo, para acceder a la nota de Target, un cliente debe hacer clic en un ícono de información y desplazarse por un cuadro emergente, lo que podría desincentivar su búsqueda.
Desafíos en la implementación
A pesar de las nuevas regulaciones, aún queda por ver si los consumidores realmente entenderán cómo se ven afectados por estas prácticas de precios. El propio Target no ha ofrecido respuestas claras sobre qué tipo de datos personales utiliza para determinar las diferencias de precio.
Históricamente, este tipo de estrategias de precios no son exclusivas de Target. Se ha documentado que otras empresas, como Staples, han empleado tácticas similares, mostrando precios variados basados en la ubicación del consumidor.
En 2012, se informó que Staples ajustaba sus precios en función de factores como el costo de alquiler y la mano de obra, lo que demuestra que esta práctica ha estado presente en el mercado durante años.
La perspectiva del consumidor
Los consumidores están cada vez más preocupados por cómo se utilizan sus datos personales en el proceso de compra. La ley de Nueva York podría ser un paso hacia la transparencia que muchos consumidores exigen. Sin embargo, la implementación de esta ley no será sencilla, ya que la National Retail Federation ha intentado impugnarla judicialmente, aunque hasta ahora la corte ha permitido que continúe su avance.
Por otro lado, la Federal Trade Commission (FTC) ha comenzado a investigar las prácticas de precios algorítmicos, lo que indica una creciente preocupación sobre cómo el uso de la tecnología en el comercio puede afectar a los consumidores. En enero, la FTC publicó un informe interino sobre lo que denomina precios de vigilancia, aunque aún no ha lanzado un informe final.
El futuro de la fijación de precios algorítmica
A medida que más estados y gobiernos nacionales comienzan a considerar regulaciones similares, el futuro de la fijación de precios algorítmica podría estar en juego. Ya se han presentado más de 50 propuestas de ley en diferentes estados que abordan la cuestión de cómo se establece el precio de los productos basándose en datos algorítmicos y características del consumidor.
En este contexto, empresas como Target están explorando innovaciones tecnológicas adicionales. Recientemente, anunciaron un nuevo desarrollo en su aplicación que integrará inteligencia artificial para ofrecer recomendaciones personalizadas a los consumidores, lo que plantea preguntas sobre el equilibrio entre la personalización y la privacidad.
