Người tiêu dùng Mỹ không chỉ bức xúc vì giá cả đắt đỏ mà còn bối rối, lo ngại trước cách các chuỗi nhà hàng và nhà bán lẻ lớn ngày càng sử dụng công nghệ để định giá. Những khái niệm như “định giá linh hoạt” (dynamic pricing) và “định giá dựa trên dữ liệu giám sát” (surveillance pricing) đang là chủ đề tranh luận trên mạng xã hội. Không ít người đặt câu hỏi liệu các doanh nghiệp có áp dụng mức giá khác nhau đối với từng khách hàng khi họ mua cùng một sản phẩm hay không.
Tại các siêu thị, nhãn giá điện tử đang nhanh chóng thay thế nhãn giấy truyền thống. Các doanh nghiệp sử dụng công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) để dự đoán phản ứng của khách hàng trước những mức giá khác nhau, từ đó đưa ra quyết định về giá bán.
Các công nghệ này giúp doanh nghiệp phân tích nhu cầu thị trường, theo dõi giá của đối thủ và điều chỉnh giá bán nhằm tối ưu hóa lợi nhuận, song cũng làm dấy lên nghi vấn về việc sử dụng dữ liệu cá nhân để áp dụng mức giá khác nhau đối với từng khách hàng. Người Mỹ vốn đã quen với việc giá vé máy bay, phòng khách sạn và dịch vụ gọi xe thay đổi theo thời điểm. Tuy nhiên, viễn cảnh giá các mặt hàng thiết yếu bị chi phối bởi những thuật toán người tiêu dùng không hiểu rõ và dữ liệu cá nhân mà họ có thể không nhận thức được rằng mình đang chia sẻ đã làm dấy lên lo ngại.
Bà Katie Thomas, Trưởng bộ phận nghiên cứu hành vi người tiêu dùng của Công ty tư vấn quản lý Kearney, nhận định việc ứng dụng thuật toán, phần mềm tự động và AI đang đặt ra câu hỏi quan trọng về quyền kiểm soát: Doanh nghiệp hay người tiêu dùng sẽ nắm lợi thế trong quá trình định giá?
Trong khi đó, các doanh nghiệp ứng dụng công nghệ cho rằng một số lo ngại xuất phát từ những nhận thức chưa chính xác về cách thức hoạt động của công cụ định giá. Tháng trước, Giám đốc điều hành Walmart John Furner cho biết nhãn giá điện tử giúp nhân viên tiết kiệm thời gian và cập nhật giá bán kịp thời. Ông khẳng định Walmart không sử dụng công nghệ này để tăng giá theo thời tiết, thời điểm trong ngày hoặc từng khách hàng cụ thể.
“Chúng tôi định giá sản phẩm, không định giá con người”, ông Furner nhấn mạnh.
Tuy nhiên, việc nhiều doanh nghiệp chưa công khai đầy đủ thông tin về dữ liệu khách hàng mà họ thu thập cũng như mục đích sử dụng đã làm gia tăng tâm lý nghi ngờ. Theo bà Thomas, một số bài đăng trên mạng xã hội đưa tin sai lệch rằng nhãn giá điện tử mà Walmart dự kiến triển khai tại tất cả cửa hàng ở Mỹ có thể quét khuôn mặt hoặc điện thoại của khách hàng để xác định giá bán riêng cho từng người.
Trước những lo ngại này, các nhà lập pháp và cơ quan quản lý Mỹ đã bắt đầu có động thái kiểm soát. Theo Hội nghị Quốc gia các Cơ quan lập pháp bang Mỹ, từ đầu năm đến nay, cơ quan lập pháp tại ít nhất 30 bang đã xem xét các dự luật liên quan đến hoạt động định giá, trong đó có những biện pháp quản lý việc sử dụng thuật toán và dữ liệu cá nhân.
Ủy ban Thương mại Liên bang Mỹ (FTC) cũng đề xuất chính sách thực thi pháp luật, cảnh báo rằng doanh nghiệp có thể vi phạm quy định bảo vệ người tiêu dùng nếu không công khai việc sử dụng dữ liệu cá nhân để xác định giá bán riêng cho từng khách hàng.
Dưới đây là những phương thức định giá và công nghệ đang thu hút sự quan tâm của dư luận Mỹ:
Định giá linh hoạt có thể làm giá tăng hoặc giảm
Định giá linh hoạt là phương thức điều chỉnh giá bán theo những biến động của thị trường, trong đó có quan hệ cung - cầu. Chẳng hạn, các hãng hàng không thường thay đổi giá vé khi ngày khởi hành đến gần. Tương tự, Uber tăng giá cước khi nhu cầu đi lại vượt quá số lượng tài xế sẵn có, đặc biệt trong giờ cao điểm. Đây là hình thức định giá linh hoạt theo mức độ gia tăng nhu cầu.
Tuy nhiên, giá cả thay đổi thường xuyên không chỉ xuất hiện trong lĩnh vực thực phẩm hoặc dịch vụ vận tải. Công ty dữ liệu trực tuyến Decodo đã theo dõi biến động giá trong năm 2025 đối với nhiều nhóm hàng hóa, từ thiết bị điện tử, quần áo đến vật tư sửa chữa và cải tạo nhà ở.
Ông Gabriele Vitke, Quản lý cấp cao phụ trách tiếp thị sản phẩm của Decodo, cho biết khoảng 50% số lần thay đổi giá mà công ty ghi nhận tại Mỹ là giảm giá. Kết quả này trái với quan niệm của nhiều người tiêu dùng rằng doanh nghiệp chỉ áp dụng định giá linh hoạt để tăng giá bán.
Nhãn giá điện tử ngày càng phổ biến tại Mỹ
Nhãn giá điện tử là màn hình kỹ thuật số cho phép các cửa hàng cập nhật giá hàng hóa từ xa mà không cần thay nhãn giấy trên kệ.
Công nghệ này đã xuất hiện từ lâu tại châu Âu và châu Á, nhưng gần đây mới thu hút nhiều sự chú ý khi các tập đoàn bán lẻ lớn của Mỹ như Walmart và Whole Foods đẩy mạnh triển khai. Một số tổ chức bảo vệ quyền lợi người tiêu dùng lo ngại doanh nghiệp có thể sử dụng nhãn giá điện tử để tăng giá khi nhu cầu mua sắm cao hoặc áp dụng giá bán riêng cho từng khách hàng. Các tổ chức công đoàn cũng phản đối việc triển khai công nghệ này.
Nhãn giá điện tử giúp nhà bán lẻ thay đổi giá dễ dàng hơn, nhưng không đồng nghĩa với việc giá sẽ tăng trong những thời điểm nhu cầu cao. Ông Asa Farquhar, đại diện Công ty công nghệ bán lẻ Relex Solutions, cho biết các nhà bán lẻ thường cập nhật giá điện tử theo lịch cố định, nhiều trường hợp mỗi tuần một lần, bởi người mua hàng coi trọng sự ổn định của giá cả.
Một nghiên cứu theo dõi giá bán tại một chuỗi cửa hàng thực phẩm không công bố tên cũng cho thấy hầu như không xuất hiện tình trạng tăng giá đột biến theo nhu cầu sau khi doanh nghiệp triển khai nhãn giá điện tử.
Theo ông Farquhar, việc thay đổi giá nhiều lần trong ngày như các hãng hàng không hoặc ứng dụng gọi xe vẫn rất hiếm gặp trong lĩnh vực bán lẻ thực phẩm và hàng tiêu dùng thông thường.
Định giá cá nhân hóa dựa trên dữ liệu khách hàng
Định giá cá nhân hóa là phương thức doanh nghiệp đưa ra mức giá hoặc ưu đãi khác nhau dựa trên vị trí địa lý, thu nhập, lịch sử truy cập internet và những thông tin khác của từng khách hàng hoặc nhóm người mua sắm. Một số tổ chức vận động chính sách và cơ quan quản lý gọi phương thức này là “định giá dựa trên dữ liệu giám sát”.
Hiện chưa có số liệu rõ ràng về mức độ phổ biến của việc sử dụng thông tin cá nhân để điều chỉnh giá bán. Tuy nhiên, báo cáo của FTC công bố tháng 1/2025 cho thấy các doanh nghiệp trung gian cung cấp công cụ điều chỉnh giá và chương trình khuyến mại theo từng đối tượng đã hợp tác với ít nhất 250 khách hàng là doanh nghiệp, trong đó có các nhà bán lẻ thực phẩm và quần áo.
Gần đây, các bang Maryland, New Jersey và Connecticut đã ban hành quy định hạn chế việc sử dụng dữ liệu cá nhân để xác định số tiền người tiêu dùng phải trả. Trong đó, Maryland và New Jersey tập trung vào lĩnh vực thực phẩm, đồng thời cho phép một số ngoại lệ đối với chương trình ưu đãi khách hàng thân thiết và hoạt động khuyến mại. Connecticut áp dụng quy định đối với phạm vi hàng hóa bán lẻ rộng hơn.
Năm 2022, các công tố viên California khởi kiện tập đoàn bán lẻ Target, cáo buộc ứng dụng của doanh nghiệp hiển thị mức giá thấp hơn khi khách hàng chưa bước vào cửa hàng, sau đó tăng giá khi họ có mặt bên trong. Target đồng ý chi trả 5 triệu USD để giải quyết vụ kiện và chấp nhận không sử dụng công nghệ xác định vị trí địa lý nhằm tăng giá bán.
Doanh nghiệp giải thích rằng chức năng gây tranh cãi trong ứng dụng nhằm cung cấp thông tin giá chính xác, do giá cả có thể khác nhau giữa các cửa hàng và kênh bán hàng. Target khẳng định không cá nhân hóa giá bán dựa trên dữ liệu hoặc hành vi của khách hàng, đồng thời cam kết duy trì chính sách giá rõ ràng, minh bạch. Tuy nhiên, việc hai khách hàng nhìn thấy mức giá khác nhau không nhất thiết đồng nghĩa với việc doanh nghiệp đã sử dụng dữ liệu cá nhân.
Năm ngoái, cuộc điều tra chung của Consumer Reports, Groundwork Collaborative và More Perfect Union phát hiện người mua hàng trên nền tảng Instacart nhìn thấy các mức giá khác nhau đối với cùng một sản phẩm tại cùng một cửa hàng. Sau đó, Instacart chấm dứt những hoạt động mà công ty mô tả là thử nghiệm phân chia ngẫu nhiên khách hàng thành các nhóm, thay vì định giá dựa trên thông tin cá nhân.
AI hỗ trợ doanh nghiệp định giá bằng thuật toán
Định giá bằng thuật toán là phương thức sử dụng phần mềm để đề xuất hoặc tự động xác định giá bán. Các doanh nghiệp đã áp dụng những hệ thống như vậy trong nhiều thập kỷ. Tuy nhiên, sự phát triển của AI đang giúp công nghệ này nâng cao khả năng phân tích và dự báo.
Cụ thể, AI có thể phát hiện xu hướng từ dữ liệu bán hàng, giá của đối thủ cạnh tranh và nhiều nguồn thông tin khác để dự đoán nhu cầu thị trường, đồng thời ước tính tác động của từng mức giá đối với doanh thu và lợi nhuận. Những công cụ này có thể hỗ trợ cả định giá linh hoạt và định giá cá nhân hóa.
Hiện chưa rõ có bao nhiêu nhà bán lẻ sử dụng AI để xác định giá bán. Tuy nhiên, các nghiên cứu cho thấy doanh nghiệp thuộc nhiều lĩnh vực đang đẩy mạnh ứng dụng công nghệ này. Năm ngoái, công ty tư vấn toàn cầu Simon-Kucher khảo sát hơn 2.200 lãnh đạo doanh nghiệp tại 28 quốc gia, thuộc 39 ngành nghề. Kết quả cho thấy 41% số người tham gia khảo sát sử dụng phần mềm AI để thu thập thông tin thị trường, trong đó có giá bán của đối thủ cạnh tranh. Khoảng 28% sử dụng AI để tối ưu hóa giá theo thời gian thực.
Tối ưu hóa giá là quá trình lựa chọn mức giá nhằm đạt mục tiêu kinh doanh, chẳng hạn tăng lợi nhuận, thu hút khách hàng hoặc tiêu thụ hàng tồn kho. Liên đoàn Bán lẻ Quốc gia Mỹ nhận định định giá bằng thuật toán thực chất là phương thức mới để thực hiện hoạt động mà các nhà bán lẻ vẫn tiến hành từ lâu: Theo dõi và điều chỉnh giá theo cung - cầu, mùa vụ, giá của đối thủ cạnh tranh cùng nhiều yếu tố khác.
Một số vụ kiện đã đặt ra nghi vấn về khả năng doanh nghiệp sử dụng thuật toán định giá để làm suy yếu cạnh tranh trên thị trường. Trong vụ kiện chống độc quyền đối với Amazon năm 2023, FTC cáo buộc tập đoàn thương mại điện tử này sử dụng công cụ thuật toán có tên mã Project Nessie để xác định những sản phẩm mà Amazon có thể tăng giá, trong khi các đối thủ nhiều khả năng cũng sẽ tăng giá theo.
Theo FTC, hoạt động này giúp Amazon thu về hơn 1 tỷ USD lợi nhuận vượt mức. Tòa án dự kiến xét xử vụ kiện vào năm tới. Amazon bác bỏ cáo buộc của FTC, cho rằng cơ quan này đã mô tả sai lệch nghiêm trọng mục đích và cách thức hoạt động của công cụ định giá. Tập đoàn giải thích Project Nessie nhằm ngăn chặn tình trạng các doanh nghiệp liên tục điều chỉnh giá theo đối thủ, khiến giá bán giảm xuống mức không bền vững.
Amazon cho biết đã thử nghiệm công cụ trong vài năm nhưng kết quả không đáp ứng kỳ vọng. Vì vậy, tập đoàn ngừng sử dụng công cụ trước khi FTC khởi kiện.
Gần đây, một vụ kiện khác do người tiêu dùng khởi xướng cáo buộc McDonald’s sử dụng hệ thống định giá khai thác dữ liệu doanh số không công khai của các nhà hàng đối thủ để phối hợp xác định giá bán. McDonald’s bác bỏ cáo buộc, cho rằng đơn kiện chứa nhiều thông tin không chính xác, đồng thời khẳng định công ty cung cấp công cụ này cho các đơn vị nhượng quyền kinh doanh tại Mỹ nhằm hỗ trợ từng nhà hàng tự xác định giá bán.
Trong bối cảnh AI ngày càng tham gia sâu vào hoạt động kinh doanh, những tranh luận về tính minh bạch của thuật toán, quyền riêng tư và quyền lợi người tiêu dùng tiếp tục đặt ra thách thức đối với doanh nghiệp cũng như các cơ quan quản lý Mỹ.
