미국 소비자들은 단순히 높은 가격에 불만을 품고 있는 데 그치지 않는다.

이들은 외식 체인과 주요 소매업체들이 갈수록 첨단 기술을 동원하여 가격을 책정하는 방식에 대해 분노와 혼란을 느끼고 있다.

식료품 매장의 통로에서는 종이 가격표가 디지털 가격표로 신속하게 대체되고 있다.

인공지능(AI) 도구는 고객이 어떻게 반응할지를 예측함으로써 기업이 얼마를 받을지 결정하도록 지원한다.

'다이내믹 프라이싱(dynamic pricing)'과 '감시 가격 책정(surveillance pricing)'과 같은 용어는 소셜 미디어에서 불안을 야기하고 있으며, 이용자들은 동일한 제품에 대해 사람마다 상이한 가격이 적용되는 것은 아닌지 의문을 제기한다.

미국인들은 항공권, 호텔 객실, 차량 호출을 예약할 때 가격이 변동하는 것에 익숙해졌지만, 자신이 이해하지 못하는 알고리즘과 자신이 공유하고 있다는 사실조차 모를 수 있는 개인 데이터에 의해 일상 소비가 좌우될 수 있다는 전망은 신경을 건드렸다.

경영 컨설팅 회사인 커니(Kearney)에서 내부 소비자 행동 싱크탱크를 이끄는 케이티 토머스는 "현재 이 알고리즘과 봇, AI 활용에서 누가 실제로 권한을 갖게 될 것인가, 즉 기업인가 소비자인가를 두고 큰 긴장이 벌어지고 있다"고 말했다.

이 기술을 사용하는 기업들은 우려 일부가 자사 가격 책정 도구의 작동 방식에 대한 오해에서 비롯된다고 말한다.

월마트 최고경영자(CEO) 존 퍼너는 지난달 블로그 게시물에서 디지털 가격표가 직원들의 시간을 절약하고 가격을 최신 상태로 유지해 준다고 밝혔다.

그는 이 라벨이 날씨, 시간대, 개별 쇼퍼에 따라 가격을 올리는 데 사용되지는 않는다고 말했다.

퍼너는 "우리는 상품에 가격을 매기지, 사람에게 가격을 매기지 않는다"고 기술했다.

그러나 기업들이 수집하는 고객 데이터와 그 사용 방식을 항상 투명하게 공개하지 않아 소비자들의 의심을 사고 추측을 낳았다.

예를 들어 월마트가 모든 미국 매장에 도입할 계획인 전자 선반 라벨이 쇼퍼의 얼굴이나 휴대전화를 스캔해 개별화된 가격을 책정한다는 소셜 미디어 게시물은 사실을 잘못 전달한 것이라고 토머스는 말했다.

의원들과 규제 당국이 행동에 나서고 있다.

전미주의회협의회(NCSL)에 따르면, 최소 30개 주의 의원들이 올해 가격 책정 관련 법안을 심의했으며, 여기에는 알고리즘 및 개인화 가격 책정을 규율하는 조치들이 포함되어 있다.

연방거래위원회(FTC)는 기업들이 개별화된 가격을 책정하기 위해 개인 데이터를 사용한다는 사실을 공개하지 않으면 소비자 보호법을 위반할 수 있다고 경고하는 집행 정책을 제안했다.

다음은 현재 주목을 받고 있는 가격 책정 관행과 기술들이다.

무엇인가: 다이내믹 프라이싱은 수요와 공급을 비롯한 변화무쌍한 시장 상황에 대응하여 가격을 조정하는 것을 의미한다.

출발 시간이 임박할수록 항공권 가격을 조정하는 항공사는 다이내믹 프라이싱을 활용하고 있는 것이다.

러시아워처럼 수요가 가용 운전자 공급을 초과할 때 우버가 요금을 인상하는 관행은 서지 프라이싱(surge pricing)으로 알려진 다이내믹 프라이싱의 한 유형이다.

왜 중요한가: 빈번한 가격 변동은 식품의 범주를 훨씬 넘어 광범위하게 나타난다.

웹 데이터 기업 데코도(Decodo)는 전자제품에서 의류, 주택 개량 용품에 이르기까지 다양한 제품들의 2025년 가격 변동을 추적했다.

선임 제품 마케팅 매니저인 가브리엘레 비트케는 다이내믹 프라이싱이 가격만 인상한다는 소비자들의 통념과 달리, 기록된 미국 내 변동의 약 절반이 인하였다고 말했다.

무엇인가: 종이 가격표를 교체하는 대신 매장이 선반 가격을 전자적으로 업데이트할 수 있도록 하는 디지털 디스플레이다.

왜 중요한가: 유럽과 아시아에서 오랫동안 사용돼 온 디지털 가격 라벨은 월마트와 홀푸드 같은 주요 미국 소매업체로 확산되면서 더 많은 주목을 받고 있다.

소비자 옹호 단체들은 디지털 라벨이 결국 서지 프라이싱이나 개인화 가격 책정에 사용될 수 있다고 주장해 왔다.

노동조합도 이 기술에 반대해 왔다.

전자 선반 라벨은 빈번한 가격 변경을 용이하게 하지만, 수요가 강한 시기에 반드시 더 높은 가격으로 이어지는 것은 아니다.

리테일 기술 기업 릴렉스 솔루션스(Relex Solutions)의 아사 파쿠하르는 쇼퍼들이 일관성을 중시하기 때문에 소매업체들이 보통 정기적인 일정, 흔히 매주 전자 선반 가격을 업데이트한다고 말했다.

한 익명의 식료품 체인에서 가격을 추적한 연구자들은 라벨 도입 이후 "사실상 서지 프라이싱이 없었다"고 밝혔다.

파쿠하르는 "항공사나 차량 호출 앱이 취하는 방식처럼 하루 동안 가격을 변동시키는 관행은 오늘날 식료품 및 일반 상품 부문에서는 극히 이례적이다"라고 말했다.

개인화 가격 책정이란 고객의 위치, 소득, 웹 브라우징 습관, 그리고 개인 또는 쇼퍼 집단에 관한 기타 정보를 바탕으로 고객마다 서로 다른 가격과 할인을 제공하는 것을 의미한다.

일부 옹호 단체와 규제 당국은 동일한 관행을 '감시 가격 책정'이라는 용어로 부른다.

왜 중요한가: 기업들이 개인 정보를 가격 맞춤화에 얼마나 광범위하게 활용하는지는 불분명하다.

2025년 1월에 공개된 FTC 직원 보고서에 따르면, 가격과 프로모션을 맞춤화할 수 있는 도구를 제공하는 중개업체들이 식료품 및 의류 소매업체를 포함해 최소 250개 고객사와 거래한 것으로 밝혀졌다.

메릴랜드, 뉴저지, 코네티컷의 의원들은 최근 소비자의 개인 데이터를 사용해 지불 가격을 결정하는 것을 제한하는 규정을 제정했다.

메릴랜드와 뉴저지의 법은 특정 로열티 할인 및 기타 프로모션 혜택에 대한 예외를 두고 식료품에 초점을 맞추고 있다.

코네티컷의 법안은 더 광범위한 소매 구매를 대상으로 한다.

2022년 캘리포니아 검찰은 타깃을 상대로 소송을 제기하면서, 이 소매업체의 앱이 쇼퍼들이 매장에 들어가기 전에는 더 낮은 가격을 표시했으나 매장 안에 들어가면 가격을 올렸다고 주장했다.

타깃은 500만 달러의 합의금을 지급하고, 이른바 지오펜싱(geofencing) 기술을 활용해 가격을 인상하는 행위를 금지하는 데 합의했다.

타깃은 논란이 된 앱 기능이 "매장과 채널에 따라 달라질 수 있는 정확한 가격을 고객에게 제공"하는 데 활용됐다고 밝혔다.

이 소매업체는 고객의 데이터나 행동을 토대로 가격을 개인화한 바 없으며 "명확하고 투명한 가격 책정에 전념"하고 있다고 강조했다.

가격이 다르다는 사실만으로 개인 데이터가 반드시 사용되었다고 단정할 수는 없다.

지난해 컨슈머 리포트, 그라운드워크 콜래버레이티브, 모어 퍼펙트 유니언의 조사에 따르면, 인스타카트의 쇼퍼들은 같은 매장의 동일한 제품에 대해 서로 다른 가격을 제시받았다.

인스타카트는 이후 개인 정보를 바탕으로 가격을 책정한 것이 아니라 쇼퍼들을 무작위로 그룹에 배정했던 테스트라고 설명하며 해당 테스트를 종료했다.

알고리즘 가격 책정이란 소프트웨어를 활용하여 가격을 추천하거나 자동으로 설정하는 것을 의미한다.

기업들은 수십 년에 걸쳐 이러한 시스템을 운용해 왔다.

AI는 소프트웨어가 판매 실적, 경쟁사 가격 및 기타 정보로부터 패턴을 식별하여 수요를 예측하고, 상이한 가격 책정이 판매와 이익에 어떠한 영향을 미칠지 추정할 수 있도록 지원한다.

이러한 도구들은 다이내믹 프라이싱과 개인화 가격 책정을 모두 뒷받침할 수 있다.

왜 중요한가: 소매업체들이 가격 책정에 AI를 얼마나 광범위하게 활용하고 있는지는 분명치 않으나, 연구에 따르면 다양한 산업 분야의 기업들이 이를 도입하고 있는 것으로 나타난다.

글로벌 컨설팅 회사인 사이먼-쿠처(Simon-Kucher)가 지난해 28개국 39개 산업의 기업 리더 2,200명 이상을 대상으로 설문을 진행한 결과, 41%는 경쟁사 가격을 포함한 시장 정보를 수집하는 데 AI 소프트웨어를 사용한다고 답했으며, 또 다른 28%는 "실시간 가격 최적화"에 사용한다고 밝혔다.

가격 최적화란 이익 증대, 쇼퍼 유치, 미판매 상품 처리 등 사업 목표를 진전시키는 가격을 선택하는 것을 의미한다.

대형 및 소형 매장을 대표하는 전미소매연맹(NRF)은 알고리즘 가격 책정이 소매업체들이 늘 해 온 일, 즉 공급, 수요, 계절성, 경쟁사 가격 및 기타 요인에 따라 가격을 모니터링하고 조정하는 작업을 새롭게 구현한 방식이라고 말했다.

일부 소송에서는 기업들이 가격 알고리즘을 활용함으로써 경쟁을 훼손했다고 주장하였다.

2023년 FTC가 아마존을 상대로 제기한 반독점 소송에서는 여러 관행 가운데 '프로젝트 네시(Project Nessie)'라는 코드명의 알고리즘 도구가 문제로 지목되었다.

이 기관은 아마존이 이 도구를 활용해 경쟁사들이 뒤따를 가능성이 높은 제품을 식별한 뒤 가격을 인상함으로써 10억 달러 이상의 초과 이익을 창출했다고 주장했다.

재판은 내년으로 예정되어 있으며, 아마존은 FTC의 주장이 가격 도구를 "심각하게 왜곡"한다고 밝혔다.

이 전자상거래 대기업은 프로젝트 네시가 소매 가격 매칭 관행으로 인해 지속 불가능할 정도로 낮은 가격이 형성되는 것을 막기 위한 것이었다고 밝혔다.

아마존은 이 도구를 수년간 시험했으나 의도한 대로 작동하지 않아 연방 기관의 소송이 제기되기 전에 폐기했다고 말했다.

맥도날드를 상대로 제기된 최근의 소비자 소송은 이 회사의 가격 시스템이 경쟁 지점의 비공개 판매 데이터를 활용해 가격을 조정했다고 주장했다.

시카고에 본사를 둔 이 버거 대기업은 소송이 "부정확한 내용으로 가득 차 있다"고 반박하며, 회사가 미국 가맹점주들이 개별 식당의 가격을 정하도록 돕기 위해 이 도구를 제공한다고 밝혔다.