İnternette bir ürün aradığınızda herkesle aynı fiyatı aldığınızı düşünebilirsiniz. Tekrar düşün. Fiyatınız, konumunuzdan internette gördüklerinize kadar her şeye bağlı olarak farklı olabilir. Şirketler genellikle fiyatlarını belirlemek için ağırlıklı olarak müşterilerin kişisel verilerine dayanan algoritmalar kullanır. Artık New York eyaleti, müşteri verilerini kullanarak fiyatları belirlerken şirketleri temize çıkmaya zorluyor.
Eyaletin bu hafta uygulamaya başladığı Algoritmik Fiyatlandırma Açıklama Yasası adı verilen mevzuat sayesinde, eyaletteki insanlara yönelik fiyatlandırmayı ayarlamak için algoritma kullanan herkes artık bunu ne zaman yaptığını açıklamalıdır.
Algoritmik fiyatlandırma aynı zamanda “gözetim fiyatlandırması” olarak da bilinir çünkü bu, bir kişinin kişisel verilerinin kullanılarak promosyonlu fiyatlandırma (veya satıcı ödeme yapacağını düşünüyorsa potansiyel olarak daha yüksek fiyatlar) sunulmasına dayanır.
Yazılım algoritmaları gördüğünüz fiyatları nasıl etkiler?
Federal Ticaret Komisyonu (FTC), bu yılın Ocak ayında yayınladığı bir raporda bu konuda uyarıda bulundu. Sekiz şirkete (Mastercard, Revionics, Bloomreach, JPMorgan Chase, Task Software, PROS, Accenture ve McKinsey), kişiselleştirilmiş fiyatları belirlemek veya önermek için algoritmalar ve tüketici verilerinin yanı sıra veri girdileri, müşteri listeleri ve tüketici fiyatları üzerindeki potansiyel etkisini kullanan sundukları hizmetleri açıklamalarını emretmişti. Rapordan:
“Bir kişinin gezinme ve işlem geçmişi hakkında gerçek zamanlı bilgi toplamak ve bir şirketin, o tüketicinin algılanan yakınlığına dayalı olarak promosyonlar sunmasını veya sunmamasını sağlamak için bir araç kullanılabilir.”
Bu veriler onların nerede olduklarını, kim olduklarını, ne yaptıklarını ve geçmişte ne yaptıklarını içerebilir. Rapor, şirketlerin bu hedeflere ulaşmak için coğrafi konumlarından belirli bir web sitesinde neye baktıklarına kadar çok çeşitli müşteri verilerini kullanabileceğini öne sürüyor.
Örneğin, fareyle belirli bir öğenin üzerinde oyalanmak veya bir web sitesindeki bir videonun belirli bir yüzdesini izlemek, şirketlere tüketicinin belirli bir ilgi alanına sahip olduğu konusunda uyarıda bulunabilir.
Aynı veriler, şirketlerin farklı fiyatlara sahip kişileri hedeflemek için kullanabileceği benzer profillere sahip müşterilerden oluşan “paketler” (pazarlamada “segmentler” olarak adlandırılır) oluşturmak için kullanılabilir.
FTC raporu, ilgili şirketlerin geri adım atmasının ardından varsayımsal örnekler kullanmak zorunda kaldı, ancak ortaya çıkan şey aydınlatıcıydı. Bir şirketin, hızlı teslimat arayan bir ebeveyne sunulan bebek maması fiyatlarını artırabileceği belirtildi.
Raporda, başka bir hayali durumda, bir araba bayisini ziyaret eden ve araçları keşfetmek için mağaza içi kiosk’u kullanan bir kişinin, ilk kez araba satın alan bir kişi olarak sınıflandırılabileceği belirtildi. Mağaza, sunulan finansman seçenekleri konusunda deneyimsiz olduğuna karar verebilir ve bu da kendisine sunulan oranları etkileyebilir.
FTC, raporla ilgili olarak insanlardan gözetim fiyatlandırmasına ilişkin kendi deneyimlerini isteyen bir Bilgi Talebi (RFI) yayınladı. Kamuoyu yorum döneminin 17 Nisan’a kadar sürmesi gerekiyordu, ancak Trump yönetimi altındaki yeni FTC başkanı Andrew Ferguson, RFI’yi önceki başkan Lina Khan’ın yayınlamasından bir haftadan kısa bir süre sonra kapattı.
Geçen hafta eyaletin Başsavcısı Letitia James, en azından New York sakinleri için kapıyı fiilen yeniden açtı. Tüketicileri, bir şirketin her ihlalinde 1.000 dolar ceza tehdidinde bulunan yasanın uygulanmasına yardımcı olmaya çağıran bir tüketici uyarısı yayınladı. Uyarı, insanları fiyatlandırmayı belirlemek için algoritma kullandığına inandıkları şirketleri bildirmeye teşvik etti.
New York yasalarına göre işletmelerin aşağıdaki metni tam olarak görüntülemesi gerekir:
“Bu fiyat, kişisel verilerinizi kullanan bir algoritma tarafından belirlendi.”
Metni gösterilen fiyatın yakınında görüntülemeleri gerekir ve yasa kapsamında ayrımcılığa karşı yasal olarak korunan “korunan sınıf verilerini” kullanamazlar. Buna etnik köken, ulusal köken, engellilik, yaş, cinsiyet, cinsel yönelim veya cinsel kimlik dahildir. İstisnalar mevcuttur: Sigorta şirketleri ve diğer finansal kuruluşlar Gramm-Leach-Bliley Yasası uyarınca muaftır.
Algoritmik fiyatlandırmanın uzun bir geçmişi
Algoritmik fiyatlandırma yıllardır yapılıyor. Örneğin, 2013 yılında Staples’ın farklı kişiler için fiyatları rakip mağazaya olan uzaklıklarına göre ayarladığı tespit edildi. Perakendecinin düşük gelirli haneler için daha yüksek fiyatlar talep ettiği bildirildi ancak bunun kasıtlı mı yoksa algoritmanın istenmeyen bir yan ürünü mü olduğu açık değil. Ancak sorun da bu: Algoritmalar kolayca beklenmedik sonuçlara yol açabilir.
Daha yakın zamanlarda, muhabirler insanların IP adreslerine göre otel odaları için daha fazla ücret aldığını tespit ederken, bir rapor da Target’ın uygulamasında görüntülenen ürünler için, Target mağazasının içindeyken dışarıda oldukları zamana göre daha fazla ücret aldığını tespit etti.
Gözetim fiyatlandırmasına karşı bu tepki yayılıyor. Kaliforniya’nın AB 325 yasa tasarısı, birden fazla işletme arasında rakip verilerini kullanan paylaşılan fiyatlandırma algoritmalarını yasaklamak için eyaletin Cartwright Yasası antitröst yasasını değiştiriyor. Vali Gavin Newsom bunu geçen ay yasalaştırdı ve 1 Ocak 2026’da yürürlüğe girecek. Ayrıca, Cartwright Yasası’nın ihlali durumunda hukuki ve cezai cezaları artıran SB 763’ü de kabul etti.
Yalnızca veri gizliliği hakkında rapor vermiyoruz; kişisel bilgilerinizi kaldırmanıza yardımcı oluyoruz
Siber güvenlik riskleri asla bir manşetin ötesine yayılmamalıdır. Malwarebytes Personal Data Remover ile hangi sitelerin kişisel bilgilerinizi açığa çıkardığını bulmak için tarama yapabilir ve ardından bu hassas verileri internetten silebilirsiniz.