Megnézel egy cipőt, bezárod az oldalt. Másnap visszamész, újra megnézed. Az oldal közben tudhatja, honnan érkeztél, milyen eszközt használsz, milyen termékeket néztél korábban, mit tettél a kosárba, és mit hagytál ott vásárlás nélkül.
Ezekből már nemcsak azt lehet megbecsülni, mi érdekel. Arra is lehet következtetni, mennyire szeretnéd azt a cipőt, mennyire valószínű, hogy tovább keresgélsz, és végül mennyit lennél hajlandó fizetni érte.
Ezt hívják személyre szabott árazásnak. Az MI fejlődésével pedig egyre pontosabb lehet az a profil, amely alapján az ár megszületik.
A dinamikus ár és a személyre szabott ár két külön dolog
A repülőjegyeknél vagy szállodáknál régóta megszoktuk, hogy az ár változik. Péntek este nagyobb lehet a kereslet, kevés hely maradt, közeledik az indulás – a rendszer ehhez igazítja az összeget.
Ez dinamikus árazás. Ugyanabban a pillanatban az azonos helyzetben lévő vásárlók jellemzően ugyanazt az árat látják.
A személyre szabott árazásnál már a vásárló profilja kerül a képletbe. Az Európai Bizottság fogyasztóvédelmi útmutatója példaként említi a keresési előzményeket és az eszköz típusát is. Ha az algoritmus ezekből következtet a vásárló viselkedésére, majd ennek alapján módosítja az árat, személyre szabásról beszélünk.
A technológia célja érthető. Megtalálni azt az árat, amelynél az adott ember még valószínűleg vásárol.
Fogyasztóként már kevésbé kényelmes így megfogalmazva.
Sokkal több adat árulkodik rólad, mint hinnéd
Az amerikai Federal Trade Commission 2025-ben olyan cégeket vizsgált, amelyek kereskedők számára biztosítanak személyre szabott árazási technológiákat.
A feltárt lehetőségek között szerepelt a pontos földrajzi hely, a böngészési és vásárlási előzmény, a demográfiai profil, sőt még az is, hogyan mozgatja valaki az egeret egy weboldalon, vagy milyen terméket hagy végül a kosárban.
Egyetlen adatból ezek közül kevés következik. Több száz jel együtt viszont egészen részletes képet adhat arról, hogy valaki árérzékeny, impulzív, márkahű, sürgősen keres valamit vagy hajlamos több boltot összehasonlítani.
Itt válik fontossá az MI. A probléma már régóta létezik, a fejlettebb modellek viszont egyre nagyobb mennyiségű adatból képesek mintázatokat és valószínűségeket előállítani.
Az EU-ban erről tudnod kell
Az Európai Unió nem tiltja általánosan a személyre szabott árazást.
Az online kereskedőnek viszont tájékoztatnia kell a fogyasztót, ha a neki bemutatott árat automatizált döntéshozatal alapján személyre szabták. Ezt a fogyasztói jogokról szóló uniós irányelv kifejezetten előírja. A szabály a személyes profil alapján kialakított árra vonatkozik, a pusztán kereslet vagy készlet miatt változó dinamikus árra nem.
A profil felépítéséhez használt személyes adatok kezelése emellett a GDPR szabályait is érintheti.
Van azonban egy fontos fék a történeten. Jelenleg nincs megbízható bizonyíték arra, hogy az európai webáruházak tömegesen külön árakat mutatnának az egyes vásárlóknak. Az Európai Bizottság saját értékelése szerint a személyre szabott árazás elterjedtségéről rendelkezésre álló empirikus bizonyíték továbbra sem egyértelmű.
Amerikában most kezd igazán forróvá válni a kérdés
Az FTC 2026 augusztusában új végrehajtási irányelvet tett társadalmi egyeztetésre. A hatóság maga is elismeri, hogy nincs általános felhatalmazása minden személyre szabott árazás betiltására.
A tervezet szerint viszont problémás lehet, ha egy vállalat úgy használ személyes adatokat az ár meghatározásához, hogy erről a fogyasztó nem kap világos tájékoztatást. A véleményezési határidőt szeptember 3-án szeptember 25-ig hosszabbították meg.
Ez még amerikai tervezet, ezért európai jogként kezelni hiba lenne. A vita viszont ugyanarról szól mindkét oldalon: mennyire marad valódi a választásunk, ha az eladó egyre pontosabban tudja, milyen árat fogunk még elfogadni?
Az internet sokáig azt ígérte, hogy könnyebb lesz összehasonlítani az árakat.
A személyre szabott árazás világában előbb azt kell megtudnunk, hogy ugyanazt az árat hasonlítjuk-e össze.
