AI có thể thay đổi giá Big Mac và hàng tạp hóa: Người tiêu dùng đối mặt nguy cơ bị định giá cá nhân hóa?

AI đang thay đổi cách các doanh nghiệp định giá sản phẩm

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần trở thành công cụ quan trọng trong ngành bán lẻ và dịch vụ ăn uống, từ quản lý hàng tồn kho, giảm giá thực phẩm sắp hết hạn đến phân tích nhu cầu thị trường. Tuy nhiên, bên cạnh những lợi ích về hiệu quả vận hành, việc ứng dụng công nghệ này cũng làm dấy lên lo ngại về cách doanh nghiệp xác định mức giá mà khách hàng phải trả.

Từ một chiếc Big Mac của McDonald’s đến những mặt hàng thiết yếu trong siêu thị, giá bán có thể chịu ảnh hưởng ngày càng lớn từ các hệ thống phân tích dữ liệu và công cụ tự động hóa. Vấn đề được các chuyên gia quan tâm không chỉ là giá cả thay đổi nhanh hơn, mà còn là khả năng mỗi người tiêu dùng có thể nhìn thấy những mức giá khác nhau cho cùng một sản phẩm.

Một vụ kiện chống độc quyền liên bang tại Mỹ gần đây đã đưa vấn đề này trở thành tâm điểm chú ý. McDonald’s bị cáo buộc sử dụng các công cụ định giá dựa trên AI để thiết lập giá thực đơn tại các địa điểm kinh doanh trên khắp nước Mỹ, khiến khách hàng phải trả mức giá cao đối với Big Mac và khoai tây chiên.

McDonald’s đã bác bỏ cáo buộc cho rằng hãng sử dụng AI để xác định mức giá mà từng khách hàng sẵn sàng chi trả. Công ty cho biết cung cấp cho các đối tác nhượng quyền công cụ, nguồn lực, nghiên cứu và khuyến nghị nhằm hỗ trợ quá trình ra quyết định.

Do đó, các cáo buộc trong vụ kiện cần được phân biệt với những hành vi đã được cơ quan có thẩm quyền xác nhận. Dù vậy, tranh luận xung quanh McDonald’s cho thấy một câu hỏi ngày càng quan trọng đối với thị trường: Khi AI có thể phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, doanh nghiệp sẽ sử dụng công nghệ này để tối ưu hoạt động hay tiến xa hơn đến việc xác định mức giá phù hợp với từng khách hàng?

Định giá động là gì và tại sao AI khiến vấn đề trở nên đáng chú ý?

Định giá động là phương pháp điều chỉnh giá bán theo những thay đổi của thị trường, chẳng hạn như cung cầu, thời điểm, năng lực phục vụ, lượng hàng tồn kho hoặc giá của đối thủ cạnh tranh.

Theo Miroslava Marinova, giảng viên cao cấp về luật thương mại tại Đại học Đông London, định giá động không phải khái niệm mới. Các hãng hàng không, khách sạn và dịch vụ gọi xe đã sử dụng phương pháp này trong nhiều năm để điều chỉnh giá theo điều kiện kinh doanh.

Chẳng hạn, giá vé máy bay có thể tăng khi ngày khởi hành đến gần và số ghế còn lại giảm. Giá phòng khách sạn cũng có thể thay đổi theo mùa du lịch hoặc nhu cầu đặt phòng. Trong ngành bán lẻ, doanh nghiệp có thể giảm giá thực phẩm sắp hết hạn hoặc điều chỉnh giá một mặt hàng khi lượng hàng tồn kho tăng cao.

AI có thể giúp những quyết định này được thực hiện nhanh hơn nhờ khả năng phân tích dữ liệu liên tục và nhận diện xu hướng tiêu dùng.

Tuy nhiên, cần phân biệt hai hình thức định giá:

• Định giá động: Giá thay đổi chủ yếu dựa trên các điều kiện thị trường như nhu cầu, tồn kho và giá cạnh tranh.
• Định giá cá nhân hóa: Giá được xác định hoặc điều chỉnh dựa trên thông tin về từng người tiêu dùng, nhằm ước tính mức giá mà họ có khả năng chấp nhận.

Sự khác biệt này đặc biệt quan trọng. Nếu một siêu thị giảm giá sữa vì sản phẩm sắp hết hạn, người mua có thể hưởng lợi từ chính sách giảm giá chung. Nhưng nếu hệ thống sử dụng dữ liệu cá nhân để ước tính rằng một khách hàng sẵn sàng trả nhiều tiền hơn cho cùng sản phẩm, nguy cơ bất bình đẳng về giá sẽ trở nên đáng lo ngại.

AI không đồng nghĩa với việc mọi doanh nghiệp đều áp dụng định giá cá nhân hóa. Công nghệ có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau. Vấn đề nằm ở dữ liệu được thu thập, cách hệ thống đưa ra quyết định và mức độ minh bạch của doanh nghiệp.

Từ nhãn giá điện tử đến nhận diện khuôn mặt: Dữ liệu người tiêu dùng ngày càng phong phú

Các hệ thống AI đang được triển khai rộng rãi hơn trong ngành bán lẻ. Nhiều doanh nghiệp đầu tư vào công nghệ nhằm tự động hóa hoạt động, tối ưu hàng tồn kho và cải thiện trải nghiệm mua sắm.

Một ví dụ là nhãn giá điện tử (Electronic Shelf Labels – ESL). Thay vì sử dụng nhãn giấy, siêu thị hiển thị giá sản phẩm trên màn hình kỹ thuật số, cho phép cập nhật giá tập trung và nhanh chóng.

Công nghệ này được triển khai tại một số nhà bán lẻ lớn như Walmart, Amazon và Whole Foods tại Mỹ, cũng như các hệ thống siêu thị tại Anh như Tesco, Morrisons và Asda.

Bản thân nhãn giá điện tử không chứng minh rằng doanh nghiệp đang áp dụng giá cá nhân hóa. Công nghệ này có thể giúp giảm chi phí thay nhãn, hạn chế sai sót và cập nhật các chương trình khuyến mãi. Tuy nhiên, khả năng thay đổi giá nhanh chóng cũng khiến các nhà quản lý và người tiêu dùng quan tâm đến cách thức doanh nghiệp kiểm soát những lần điều chỉnh giá.

Tại Mỹ, chuỗi siêu thị Kroger cho biết sử dụng nền tảng Flashfood để giảm giá một số mặt hàng dễ hỏng, sắp hết hạn và giới thiệu chúng đến người mua thông qua ứng dụng. Nếu được triển khai hiệu quả, cách tiếp cận này có thể giúp giảm lãng phí thực phẩm và tạo cơ hội mua hàng với chi phí thấp hơn.

Tại Anh, chuỗi siêu thị Sainsbury’s đã giới thiệu tính năng SmartLists, ứng dụng AI để hỗ trợ khách hàng lập danh sách mua sắm và tìm sản phẩm thông qua hình ảnh hoặc ý tưởng về bữa ăn.

Trong lĩnh vực thanh toán, nền tảng tài chính Revolut từng thử nghiệm phương thức thanh toán bằng nhận diện khuôn mặt tại một số quán cà phê, cho phép khách hàng thanh toán thông qua hệ thống nhận dạng.

Những ví dụ này cho thấy dữ liệu bán lẻ ngày càng đa dạng. Tùy theo cách triển khai và chính sách bảo mật, các hệ thống có thể xử lý lịch sử giao dịch, hành vi duyệt web, vị trí, thói quen mua sắm hoặc thông tin liên quan đến nhu cầu của khách hàng.

Khi các nguồn dữ liệu được kết hợp với nhau, doanh nghiệp có thêm khả năng dự đoán hành vi tiêu dùng. Điều này có thể cải thiện hoạt động kinh doanh, nhưng đồng thời cũng đặt ra yêu cầu cao hơn về bảo vệ dữ liệu cá nhân và minh bạch trong định giá.

Ngân hàng Anh cảnh báo nguy cơ giá cả ngày càng mang tính cá nhân

Các nhà kinh tế của Ngân hàng Anh (BOE), gồm Clare Lombardelli và Rupal Patel, từng lưu ý rằng công nghệ ngày càng tinh vi có thể khiến giá cả thay đổi thường xuyên hơn và mang tính cá nhân hóa hơn.

Trong kịch bản định giá cá nhân hóa ở mức cao, doanh nghiệp có thể tìm cách tính giá gần với mức tối đa mà mỗi người tiêu dùng sẵn sàng trả cho một sản phẩm hoặc dịch vụ. Trong kinh tế học, khái niệm này thường được gọi là phân biệt giá hoàn hảo.

Nếu được triển khai rộng rãi, phương pháp này có thể làm thay đổi cách thị trường hình thành giá bán. Thay vì một mức giá tương đối thống nhất cho mọi khách hàng, giá mà mỗi người nhìn thấy có thể phụ thuộc nhiều hơn vào dữ liệu và đặc điểm tiêu dùng của họ.

Đối với doanh nghiệp, việc dự đoán chính xác nhu cầu và khả năng chi trả có thể giúp tăng doanh thu hoặc tối ưu hiệu quả kinh doanh. Nhưng với người mua sắm, lợi ích và rủi ro có thể phân bổ không đồng đều.

Một khách hàng có thể nhận được ưu đãi phù hợp với nhu cầu, trong khi người khác phải trả mức giá cao hơn dù mua cùng một sản phẩm trong điều kiện tương tự. Nếu không được thông báo rõ ràng, người tiêu dùng khó biết liệu mức giá mình nhận được là kết quả của cung cầu chung hay do hệ thống đánh giá hành vi cá nhân.

Đây cũng là lý do ranh giới giữa định giá động và định giá cá nhân hóa ngày càng khó phân biệt trong thực tế. Khi nhà bán lẻ đồng thời sử dụng dữ liệu thị trường và dữ liệu người tiêu dùng, việc xác định yếu tố nào thực sự quyết định mức giá có thể trở nên phức tạp hơn.

Giá thay đổi liên tục có thể khiến việc đo lường lạm phát khó hơn

Tác động của AI không chỉ dừng lại ở hóa đơn mua sắm của từng hộ gia đình. Công nghệ định giá còn có thể đặt ra thách thức đối với các cơ quan thống kê và nhà hoạch định chính sách tiền tệ.

Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) thường được xây dựng từ một rổ hàng hóa và dịch vụ đại diện cho chi tiêu của hộ gia đình. Phương pháp này giúp theo dõi mức thay đổi giá chung của nền kinh tế theo thời gian.

Tuy nhiên, nếu giá của cùng một sản phẩm thay đổi thường xuyên và khác nhau giữa các nhóm khách hàng, việc xác định một mức giá đại diện sẽ trở nên khó khăn hơn.

Ví dụ, hai hộ gia đình cùng mua một mặt hàng thiết yếu nhưng nhận được các mức giá khác nhau do chương trình khuyến mãi, kênh mua sắm hoặc chính sách định giá riêng. Nếu sự khác biệt này ngày càng phổ biến, một chỉ số lạm phát tổng hợp có thể không phản ánh đầy đủ trải nghiệm thực tế của từng hộ gia đình.

Điều đó không có nghĩa CPI sẽ mất giá trị hoặc không thể đo lường lạm phát. Thay vào đó, các cơ quan thống kê có thể phải tiếp tục cải tiến phương pháp thu thập dữ liệu, lựa chọn mẫu giá và đánh giá sự khác biệt giữa các nhóm người tiêu dùng.

Về dài hạn, sự phát triển của định giá cá nhân hóa có thể khiến việc phân tích sức mua trở nên phức tạp hơn, đặc biệt khi các hộ gia đình có thu nhập và thói quen tiêu dùng khác nhau.

Mỹ bắt đầu siết chặt một số hình thức định giá dựa trên dữ liệu

Trước những lo ngại về quyền riêng tư và công bằng, một số bang tại Mỹ đã triển khai các biện pháp nhằm tăng tính minh bạch hoặc hạn chế những hình thức định giá cá nhân hóa nhất định.

Tại New York, các quy định về công khai việc sử dụng dữ liệu cá nhân trong định giá yêu cầu nhiều doanh nghiệp phải thông báo rõ ràng khi giá được xác định dựa trên dữ liệu cá nhân của khách hàng.

Maryland đã áp dụng các hạn chế đối với việc sử dụng phương pháp định giá cá nhân hóa dựa trên dữ liệu trong một số hoạt động bán thực phẩm và dịch vụ giao hàng. New Jersey và Connecticut cũng đã triển khai các biện pháp nhắm đến hình thức định giá dựa trên hoạt động giám sát người tiêu dùng.

Phạm vi, điều kiện áp dụng và ngoại lệ của từng quy định có thể khác nhau. Vì vậy, không nên hiểu các biện pháp này là lệnh cấm toàn diện đối với mọi hệ thống AI hoặc mọi hình thức điều chỉnh giá.

Dù vậy, xu hướng quản lý cho thấy các nhà hoạch định chính sách đang tìm cách cân bằng giữa đổi mới công nghệ, quyền tự chủ kinh doanh và quyền lợi của người mua sắm.

Trong thời gian tới, những vấn đề có thể tiếp tục được quan tâm bao gồm việc doanh nghiệp phải thông báo ra sao khi sử dụng dữ liệu cá nhân để định giá, loại dữ liệu nào được phép xử lý và người tiêu dùng có quyền khiếu nại như thế nào khi cho rằng mình bị đối xử bất lợi.

Người mua sắm được lợi hay chịu thiệt khi AI tham gia định giá?

Theo các chuyên gia, định giá động và định giá cá nhân hóa không nhất thiết gây bất lợi trong mọi trường hợp.

Ở chiều tích cực, AI có thể giúp siêu thị dự đoán nhu cầu chính xác hơn, giảm lãng phí thực phẩm, tối ưu hàng tồn kho và đưa ra các chương trình khuyến mãi phù hợp. Người tiêu dùng có thể mua được sản phẩm với giá thấp hơn khi nhu cầu giảm hoặc khi doanh nghiệp cần giải phóng hàng tồn.

Công nghệ cũng có thể giúp doanh nghiệp phản ứng nhanh với biến động chi phí, cải thiện khả năng cung ứng và giảm một số chi phí vận hành. Nếu những lợi ích này được chuyển đến khách hàng, cả doanh nghiệp lẫn người mua đều có thể hưởng lợi.

Tuy nhiên, rủi ro xuất hiện khi giá bán được cá nhân hóa mà người mua không biết rõ nguyên nhân. Nếu hệ thống sử dụng dữ liệu để dự đoán mức giá tối đa khách hàng có thể chấp nhận, người tiêu dùng có thể mất đi một phần lợi thế trong quá trình thương lượng và so sánh giá.

Miroslava Marinova cảnh báo rằng khi người mua không hiểu vì sao mình nhận được một mức giá cụ thể, không thể so sánh hiệu quả với những người khác và khó chuyển sang nhà cung cấp khác, vai trò điều chỉnh của cạnh tranh sẽ suy yếu.

Đây là vấn đề quan trọng đối với những mặt hàng thiết yếu như thực phẩm, sữa, thịt, rau củ và các sản phẩm tiêu dùng hằng ngày. Khác với việc mua sắm một món đồ không cần thiết, các hộ gia đình khó có thể trì hoãn vô thời hạn nhu cầu mua thực phẩm.

Nếu giá cá nhân hóa khiến một số người phải trả nhiều hơn cho những mặt hàng thiết yếu, tác động có thể đặc biệt đáng kể đối với các hộ gia đình có ngân sách hạn chế.

Người tiêu dùng cần làm gì để bảo vệ quyền lợi?

Trong bối cảnh AI ngày càng xuất hiện trong hoạt động bán lẻ, người tiêu dùng có thể chủ động thực hiện một số biện pháp để kiểm soát chi tiêu và giảm nguy cơ mua hàng với mức giá bất lợi.

Thứ nhất, nên so sánh giá tại nhiều cửa hàng và nhiều kênh bán hàng trước khi mua những sản phẩm có giá trị lớn hoặc được sử dụng thường xuyên. Không nên mặc định rằng giá hiển thị trên ứng dụng luôn là mức giá tốt nhất.

Thứ hai, cần kiểm tra điều kiện của chương trình khuyến mãi, bao gồm thời gian áp dụng, số lượng giới hạn, yêu cầu thành viên và các khoản phí bổ sung. Một mức giảm giá quảng cáo chưa chắc đồng nghĩa với tổng chi phí thấp nhất.

Thứ ba, người mua nên tìm hiểu chính sách quyền riêng tư của ứng dụng mua sắm và cân nhắc quyền truy cập vào vị trí, lịch sử hoạt động hoặc các dữ liệu không cần thiết cho chức năng cơ bản.

Thứ tư, cần lưu lại thông tin giá và hóa đơn khi phát hiện những khác biệt bất thường. Nếu nghi ngờ có hành vi vi phạm quy định bảo vệ người tiêu dùng hoặc dữ liệu cá nhân, khách hàng có thể liên hệ bộ phận chăm sóc khách hàng hoặc cơ quan có thẩm quyền tại nơi mình sinh sống.

Cuối cùng, không nên cho rằng mọi ứng dụng AI đều sử dụng dữ liệu cá nhân để tăng giá. Điều quan trọng là đánh giá từng dịch vụ dựa trên chính sách công khai, điều kiện sử dụng và bằng chứng thực tế.

Triển vọng: AI sẽ định hình tương lai ngành bán lẻ như thế nào?

Trong những năm tới, AI nhiều khả năng tiếp tục được ứng dụng sâu hơn trong hoạt động bán lẻ, từ dự báo nhu cầu, quản lý chuỗi cung ứng đến cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm.

Đối với doanh nghiệp, lợi thế cạnh tranh không chỉ đến từ khả năng xử lý dữ liệu nhanh mà còn phụ thuộc vào mức độ tin cậy mà khách hàng dành cho thương hiệu. Một hệ thống định giá hiệu quả nhưng thiếu minh bạch có thể làm suy giảm niềm tin và gây ra những tranh cãi pháp lý.

Đối với cơ quan quản lý, thách thức là xây dựng các nguyên tắc đủ rõ ràng để bảo vệ người tiêu dùng mà không cản trở những ứng dụng có lợi của công nghệ. Các quy định về minh bạch, bảo mật dữ liệu và chống phân biệt đối xử có thể đóng vai trò quan trọng trong quá trình này.

Còn với người mua sắm, câu hỏi lớn không chỉ là giá Big Mac hay một giỏ hàng tạp hóa sẽ tăng hay giảm. Điều đáng quan tâm hơn là liệu người tiêu dùng có tiếp tục được tiếp cận thông tin giá minh bạch, có thể so sánh các lựa chọn và đưa ra quyết định dựa trên lợi ích của chính mình hay không.

AI có thể giúp thị trường vận hành hiệu quả hơn, nhưng hiệu quả kinh doanh không nên được đánh đổi bằng việc làm suy giảm quyền được biết và quyền lựa chọn của khách hàng.

AI đang mở ra nhiều cơ hội để ngành bán lẻ giảm chi phí, quản lý hàng tồn kho và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Tuy nhiên, sự phát triển của công nghệ định giá cũng đặt ra những câu hỏi quan trọng về quyền riêng tư, tính minh bạch và sự công bằng trên thị trường.

Đối với người tiêu dùng, điều cần thiết không phải là lo ngại mọi ứng dụng AI, mà là hiểu cách công nghệ có thể tác động đến quyết định mua sắm, chủ động so sánh giá và bảo vệ dữ liệu cá nhân. Trong một thị trường ngày càng dựa vào thuật toán, khả năng tiếp cận thông tin minh bạch sẽ là yếu tố quan trọng giúp người mua duy trì quyền lựa chọn.

Nguồn tham khảo: CNBC; các nhận định được dẫn từ Miroslava Marinova, Đại học Đông London, và các nhà kinh tế Clare Lombardelli, Rupal Patel thuộc Ngân hàng Anh. Các cáo buộc pháp lý cần được hiểu theo đúng tình trạng của vụ việc, không đồng nghĩa với kết luận vi phạm đã được xác lập.

Câu hỏi thường gặp về AI và giá cả hàng hóa

1. AI có thể khiến giá Big Mac tăng lên không?

AI có thể hỗ trợ doanh nghiệp phân tích nhu cầu, chi phí và điều kiện thị trường để đưa ra quyết định về giá. Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa mọi mức tăng giá đều do AI gây ra. Đối với McDonald’s, các cáo buộc liên quan đến công cụ định giá cần được phân biệt với những sự kiện đã được xác minh; công ty đã phủ nhận việc sử dụng AI để xác định mức giá riêng mà từng khách hàng sẵn sàng trả.

2. Định giá động và định giá cá nhân hóa khác nhau như thế nào?

Định giá động chủ yếu phản ứng với các yếu tố thị trường như cung cầu, tồn kho và giá của đối thủ. Định giá cá nhân hóa sử dụng thông tin về người tiêu dùng để xác định hoặc điều chỉnh giá phù hợp với từng cá nhân. Hai phương pháp có thể được sử dụng đồng thời, khiến việc xác định cơ sở hình thành giá trở nên phức tạp hơn.

3. Nhãn giá điện tử có đồng nghĩa với việc siêu thị tăng giá bằng AI không?

Không. Nhãn giá điện tử là công nghệ hiển thị và cập nhật giá. Nó có thể được sử dụng để giảm chi phí vận hành, hạn chế sai sót hoặc cập nhật khuyến mãi. Việc có áp dụng định giá động hay cá nhân hóa hay không phụ thuộc vào chính sách và hệ thống của từng nhà bán lẻ.

4. Định giá cá nhân hóa có thể mang lại lợi ích cho người mua không?

Có thể. Một số khách hàng có thể nhận được ưu đãi phù hợp hoặc mức giá thấp hơn. Tuy nhiên, phương pháp này cũng có thể khiến những người khác phải trả nhiều hơn cho cùng sản phẩm. Tác động thực tế phụ thuộc vào cách doanh nghiệp sử dụng dữ liệu và mức độ minh bạch trong quá trình định giá.

5. Người tiêu dùng Việt Nam có cần lo ngại về xu hướng này không?

Người tiêu dùng Việt Nam nên theo dõi cách các ứng dụng thương mại điện tử, nền tảng giao hàng và nhà bán lẻ sử dụng dữ liệu. Tuy nhiên, không nên mặc định rằng các doanh nghiệp tại Việt Nam đang áp dụng định giá cá nhân hóa nếu chưa có bằng chứng. Việc so sánh giá, kiểm tra khuyến mãi và bảo vệ thông tin cá nhân vẫn là những biện pháp hữu ích.

6. AI có khiến chỉ số lạm phát mất chính xác không?

Không nhất thiết. Tuy nhiên, nếu cùng một mặt hàng có giá khác nhau giữa các nhóm người tiêu dùng và giá thay đổi liên tục, cơ quan thống kê có thể phải điều chỉnh cách thu thập, lựa chọn và phân tích dữ liệu để phản ánh tốt hơn chi phí sinh hoạt thực tế.