A crescente adoção de tecnologias de precificação por empresas de varejo e restaurantes nos Estados Unidos tem gerado apreensão entre os consumidores. A substituição de etiquetas de papel por displays digitais e o uso de inteligência artificial para definir preços, muitas vezes sem transparência, alimentam o receio de "preços dinâmicos" e "preços de vigilância", onde diferentes clientes poderiam pagar valores distintos pelo mesmo produto. Embora a prática seja comum em setores como aviação e transporte por aplicativo, sua expansão para o cotidiano de supermercados e lojas de conveniência tem gerado tensões significativas sobre o poder de barganha entre empresas e consumidores. Katie Thomas, líder de um grupo de estudo sobre comportamento do consumidor na consultoria Kearney, destaca o conflito atual sobre o controle dos algoritmos e o uso de bots e IA.
Empresas, por sua vez, buscam mitigar essas preocupações, argumentando que parte do receio deriva de equívocos sobre o funcionamento de suas ferramentas. John Furner, CEO do Walmart, afirmou em um post recente que as etiquetas digitais visam otimizar o tempo dos funcionários e manter os preços atualizados, negando que sejam usadas para ajustar custos com base em fatores como clima ou hora do dia. "Nós precificamos o produto, não a pessoa", declarou Furner, buscando tranquilizar o público. Contudo, a falta de clareza na coleta e uso de dados dos clientes alimenta a desconfiança, levando a especulações, como a ideia de que etiquetas eletrônicas escaneiam rostos ou celulares para personalizar preços, o que Thomas descreve como um boato infundado.
O que são e como funcionam as novas tecnologias de precificação
O "preço dinâmico" refere-se à prática de ajustar valores em resposta a flutuações de mercado, como oferta e demanda. Exemplos clássicos incluem companhias aéreas que alteram tarifas conforme a data de embarque se aproxima ou aplicativos de transporte que aumentam os preços em horários de pico. A novidade é a aplicação dessa estratégia em bens de consumo diário. Um estudo da empresa Decodo, que monitorou mudanças de preços em 2025 em diversas categorias, como eletrônicos, vestuário e artigos para o lar, revelou um dado surpreendente: cerca de metade das alterações registradas nos EUA foram para diminuir os preços. Gabriele Vitke, gerente de marketing de produto na Decodo, ressalta que essa constatação contraria a percepção generalizada de que o preço dinâmico é sinônimo de aumento de custos.
As etiquetas de preço digitais, cada vez mais presentes em lojas como Walmart e Whole Foods, permitem a atualização eletrônica dos valores nas prateleiras. Embora advocates e sindicatos expressem preocupações sobre seu potencial uso para precificação dinâmica ou personalizada, especialistas como Asa Farquhar, da Relex Solutions, apontam que os varejistas geralmente mantêm uma programação regular de atualizações, valorizando a consistência para os consumidores. Pesquisas em uma rede de supermercados não identificada, por exemplo, não encontraram "praticamente nenhum preço de pico" após a introdução dessas etiquetas, indicando que a precificação ao longo do dia, como vista em companhias aéreas, é rara no varejo tradicional.
Preços personalizados e o uso de dados do consumidor
O "preço personalizado", também conhecido como "preço de vigilância", baseia-se na coleta de dados individuais dos consumidores, como localização, hábitos de navegação e informações demográficas, para oferecer preços e descontos diferenciados. Grupos de defesa do consumidor e órgãos reguladores utilizam o termo "preço de vigilância" para descrever essa prática. A extensão de seu uso ainda é incerta, mas um relatório da FTC em janeiro de 2025 indicou que intermediários de ferramentas de personalização de preços atendiam a pelo menos 250 clientes no varejo. Em resposta, legisladores em estados como Maryland, Nova Jersey e Connecticut implementaram restrições ao uso de dados pessoais para definir preços, com foco especial em alimentos.
Casos judiciais também surgiram, como o processo contra a Target em 2022, que alegou o uso de geofencing para aumentar preços no aplicativo quando os clientes entravam na loja. A Target chegou a um acordo de US$ 5 milhões, comprometendo-se a não usar a tecnologia para tal fim, afirmando que a funcionalidade visava apenas "fornecer aos clientes preços precisos, que podem variar entre lojas e canais". Diferenças de preço nem sempre indicam uso de dados pessoais; uma investigação da Consumer Reports encontrou disparidades de preços para produtos idênticos em lojas através do Instacart, que posteriormente encerrou testes que atribuíam aleatoriamente compradores a grupos, em vez de usar informações pessoais.
A inteligência artificial como motor da otimização de preços
A precificação algorítmica, auxiliada por IA, utiliza software para recomendar ou definir preços automaticamente. Sistemas como esses existem há décadas, mas a IA aprimora a identificação de padrões de vendas, preços de concorrentes e outros dados para prever a demanda e o impacto de diferentes preços nas vendas e lucros, suportando tanto o preço dinâmico quanto o personalizado. A adoção de IA para precificação é crescente em diversas indústrias. Uma pesquisa global com líderes empresariais revelou que 41% utilizam IA para inteligência de mercado, incluindo monitoramento de preços de concorrentes, e 28% a empregam para "otimização de preços em tempo real" – um conceito que visa maximizar objetivos de negócios como lucro ou atração de clientes.
A National Retail Federation defende que a precificação algorítmica é uma evolução natural das práticas tradicionais de monitoramento e ajuste de preços. No entanto, ações antitruste, como a movida pela FTC contra a Amazon em 2023, alegam o uso de ferramentas algorítmicas para manipular a concorrência, como o "Projeto Nessie", supostamente usado para aumentar preços de produtos com alta probabilidade de acompanhamento por rivais, gerando mais de US$ 1 bilhão em lucros extras. A Amazon contesta as alegações, afirmando que o projeto visava evitar preços insustentavelmente baixos devido a práticas de "price-matching" e que foi descontinuado. Um processo recente contra o McDonald's alega coordenação de preços via dados não públicos de concorrentes, o que a empresa nega, afirmando que a ferramenta auxilia franqueados a definir preços locais.
Perguntas em aberto sobre o futuro da precificação
A linha tênue entre a otimização de preços por meio de algoritmos e a manipulação para maximizar lucros ou explorar consumidores permanece um campo fértil para debates e escrutínio regulatório. A promessa de eficiência e preços mais baixos, como sugerido pelo estudo da Decodo, coexiste com o receio de práticas predatórias e a erosão da transparência, especialmente com o avanço contínuo da IA. A forma como empresas e reguladores equilibrarão esses fatores definirá o futuro das relações de consumo na era digital.
O que ainda não está claro é a extensão do uso de dados pessoais para personalização de preços e o impacto real dessas estratégias na concorrência. A vigilância constante sobre as práticas de precificação, tanto por parte dos consumidores quanto dos órgãos de defesa, será crucial para garantir um mercado mais justo e transparente.
Com reportagem de Brazil Valley
Source · Fortune
