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Il “surveillance pricing” è una pratica di tariffazione algoritmica che utilizza l’intelligenza artificiale e tecniche avanzate di analisi dei dati personali per determinare quanto ogni singolo consumatore è disposto a pagare per beni e servizi, studiando comportamenti individuali, e creando profili psicometrici che si basano anche su reazioni e stati emotivi.

A chi deve acquistare dei voli aerei in queste ultime settimane capita spesso di imbattersi in tariffe abnormi: i consigli per riuscire a difendersi dai rincari degli algoritmi e strappare prezzi equi sui biglietti.

Avete appena dato uno sguardo ai voli aerei per andare in vacanza, avete confrontato i prezzi di qualche hotel, magari avete perfino scritto sui social network che vi piacerebbe tanto essere su quella spiaggia, adesso. In pratica: avete lasciato online tracce dei vostri desideri. E i vostri desideri diventano più cari. Poco tempo dopo, tornando sul sito di pacchetti vacanze, scoprirete che il prezzo del volo per quella destinazione che sognate è aumentato. Idem per la camera dell'hotel. La colpa non è dell'alta stagione ma del dynamic pricing, una tecnica utilizzata da numerosi siti web per incrementare i propri guadagni.

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Mentre cresce l’attesa per le festività natalizie e la corsa ai regali, si intensifica anche un fenomeno sempre più diffuso: il dynamic pricing, la pratica con cui i prezzi cambiano in tempo reale in base al comportamento dell’utente. Il video tutorial “Vacanze & Privacy: 10 consigli per evitare brutte sorprese”.

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Negli Usa molti consumatori sono preoccupati per la diffusione delle tecnologie di surveillance pricing, e per contrastare gli abusi lo stato del Maryland ha appena approvato il “Protection From Predatory Pricing Act”, una legge che vieta ai supermercati e ai servizi di consegna alimentare di utilizzare dati personali per determinare prezzi individualizzati. 

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Un vacanziere su tre prenota online, ma i prezzi applicati possono essere aumentati anche del 30% con tecniche di "dynamic pricing", con cui vengono profilati i comportamenti degli utenti attraverso cookies ed altre tecnologie di web analytics che permettono di determinare prezzi "su misura" in base al grado di interesse dei potenziali clienti. Le best practices da adottare per difendersi dalle pratiche tariffarie ingannevoli e proteggere la propria privacy.

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Un recente studio della George Washington University, che nell’arco di circa un anno ha analizzato oltre 100 milioni di viaggi a Chicago, getta nuove ombre su Uber e Lyft sostenendo che gli algoritmi utilizzati dalle app delle note società di trasporto penalizzerebbero i passeggeri di colore applicando loro prezzi più alti. Dai primi risultati dello studio accademico condotto negli Usa, emerge infatti che le compagnie di trasporto passeggeri addebiterebbero tariffe maggiorate per le corse nella città dell’Illinois se la destinazione o il punto di raccolta ha una maggiore concentrazione di residenti non bianchi, o dove vi sono meno persone con un elevato livello di istruzione.

Il presidente di Federprivacy a Rai Parlamento

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