【一文看懂】超市雜貨「看人定價」？　美國消費者受不了抓狂

在連續數年的高通膨之下，美國消費者對於生活雜貨商品不斷上漲，已經累積了很久的怨氣。現在，隨著人工智慧（AI）、手機定位以及電子標籤的普及進展，美國人進一步憤怒發現，他們連進實體商店買的貨品，也有可能是「浮動定價」。

在過去，美國人已經習慣機票、旅館住宿費隨時間浮動定價，知道計程車費隨著不同叫車時段、地點會不一樣，也知道同樣一瓶汽水，在這個街的便利商店買，隔兩個街口在同一連鎖品牌的便利商店，價格可能就會不一樣。但是，同一間超市內的商品，甚至是餐廳菜品進一步進化到「看人定價」，可說是壓垮美國消費者的最後一根稻草。

頻繁的價格變動早已遠超出機票、叫車或者雜貨食品領域。但是有產業分析指出其實這包括「動態降價」而非僅是漲價。網路數據公司Decodo在2025年追蹤了從電子產品、服飾到居家修繕用品等各類商品的價格變動。資深產品行銷經理加維特克（Gabriele Vitke）表示，在記錄到的美國價格變動中，約有半數其實是降價。

但就算是動態降價，消費者對於生活用品價格浮動的焦慮並未因此消除。管理顧問公司科爾尼（Kearney）消費者行為智庫負責人湯瑪斯（Katie Thomas）表示：「目前在『誰才真正掌控這些演算法、機器人與 AI 工具的使用權』這點上，企業與購物者之間正爆發巨大的緊張關係。」

今年美國至少已經有30個州的議員考慮制定定價相關法案，包括針對演算法與個人化定價的管制措施。美國聯邦貿易委員會（FTC）已提出一項政策指引，警告企業若未能揭露使用個人資料來制定個人化價格，可能違反消費者保護法。

美聯社整理了促成這些浮動定價機制蔓延到日常用品的三大科技趨勢。

數位標籤

這是什麼： 電子紙等小型數位顯示螢幕讓店家能以電子方式更新貨架價格，無需手動更換紙質標籤。

為何重要： 長期在歐洲與亞洲使用的數位標籤，隨著推廣至沃爾瑪與Whole Foods等美國大型零售商，正引發更多關注。消費者權益倡議團體主張，數位標籤最終可能被用於加價定價或個人化定價。超市工會亦對這項技術持反對立場。

不過，電子貨架標籤雖然讓頻繁改價變得更容易，但目前並不一定會會導致浮動定價。零售技術公司Relex Solutions主管法誇爾（Asa Farquhar）指出，零售商通常會按照固定時間，通常是每週更新電子貨架價格，因為購物者重視價格穩定一致。追蹤某未具名連鎖超市價格的研究人員發現，引進電子標籤後「幾乎沒有出現加價定價」的情況。

法誇爾表示：「像航空公司或叫車App那樣全天候即時變動價格，在當今的超市與一般零售商品領域極為罕見。」

監控定價

這是什麼： 個人化定價是根據顧客的位置、收入、網路瀏覽習慣，以及其他針對個人或特定消費群體的資訊，向不同顧客提供不同的價格與折扣。部分倡議團體與監管機構已將這種做法稱為「監控定價」。

為何重要： 目前尚不清楚企業使用個人資訊來客製化價格的普及程度。美國FTC於2025年1月發布的一份報告指出，提供能量身打造價格與促銷工具的中介業者，已與至少250家商家合作，其中包括超市與服飾零售商。

馬里蘭州、紐澤西州與康乃狄克州的立法者近期已對使用購物者個人資料來決定售價實施限制。馬里蘭州與紐澤西州的法律主要聚焦於生鮮雜貨，但對特定會員折扣與其他促銷優惠設有例外條款；康乃狄克州的法案則涵蓋更廣泛的零售消費。

加州檢察官於2022年起訴連鎖超市巨頭Target，指控該零售商的App在購物者進入門市前顯示較低價格，一進門市價格便隨之調漲。Target 最終同意以500萬美元和解，並承諾禁止使用地理定位技術來調漲價格。

Target表示，涉案的App功能是用於「向顧客提供準確的價格，因為不同門市與管道之間的價格可能有所差異」。該零售商聲稱並未根據顧客的個人資料或行為進行個人化定價。

價格不同並不一定代表使用了個人資料。去年，由《消費者報告》（Consumer Reports）等媒體與組織聯合進行的一項調查發現，雜貨訂購平台Instacart上的購物者在同一家門市購買相同產品時，會看到不同的價格。Instacart隨後終止了其所稱的測試：該測試是將購物者隨機分組，而非根據個人資料來制定價格。

AI演算法定價

這是什麼： 演算法定價是利用軟體來建議或自動設定價格。企業使用此類系統已有數十年歷史。現在，AI能協助業者即時辨識銷售數據、競爭對手價格及其他資訊，從而預測需求並估算不同定價對銷售額與利潤的影響。這些工具因而能同時支援動態定價與個人化定價。

為何重要： 目前尚不清楚零售商使用AI協助定價的普遍程度，但研究顯示各行業企業正在加速採納AI定價。

全球顧問公司Simon-Kucher去年調查了28個國家、39個行業的2200多名企業領袖，其中41%表示使用AI收集市場情報，包含競爭對手價格；另有 28% 表示將其用於「即時價格最佳化」。價格最佳化指的是選擇能增加利潤、吸引購物者或清空庫存的售價。

代表大小型門市的美國全國零售聯合會（NRF）表示，演算法定價只是零售商行之有年作法的現代化延伸：即根據供需、季節性、競爭對手價格及其他因素來監控與調整價格。

不過，部分訴訟已經指控企業利用定價演算法來破壞市場競爭。

FTC於2023年對亞馬遜發起的反壟斷訴訟中，便指控了代號為「奈西計畫」（Project Nessie）的演算法工具。該機構指控亞馬遜利用該工具找出哪些產品調漲價格後競爭對手可能會跟進，進而創造了超過10億美元的超額利潤。

該案預計於明年開庭審理。亞馬遜抗辯說，「奈西計畫」旨在防止比價機制創造出不可持續的過低價格。亞馬遜強調該工具僅測試幾年，因未能達到預期效果，在FTC提告前便已廢棄。

最近一項針對美國麥當勞的消費者訴訟則指控，其定價系統利用來自競爭對手門市的非公開銷售數據來協調價格。

這家總部位於芝加哥的漢堡巨頭回應表示，該訴訟「充斥不實之處」，並說明公司提供該工具給美國加盟商，僅為協助他們設定各自餐廳的價格。