B-4 2025 년 11 월 7 일- 2025 년 11 월 13 일 재정 / 교육

< 김선영 기자 > 상품에 가격표가 붙은 것은 소매업을 크게 확장하고 성장시켰다. 가격표의 도입은 소매 업의 큰 진전이었는데 존 와나메이커( John Wanamaker) 의 공헌이라고 볼 수 있다. 1870년대에 와나메이커는 필라델피아 철도 창고를 구입하고 여성 의류와 건조 제품을 포 함하도록 남성 의류 사업을 확장했다. 뉴욕의 메이시스( Macy ' s) 및 주요 도시에 생겨난 다른 백화점과 함께 와나메이커 그랜 드 디포( Wanamaker ' s Grand Depot) 는 주 로 한 지붕 아래 다양한 품목을 배치함으로 써 사람들이 쇼핑하는 방식에 혁명을 일으켰 다. 그러나 한 단계 더 나아가 사람들이 물건 을 구매하는 곳뿐만 아니라 지불 방법도 변경 했는데 그것이 바로 가격표를 채용한 것이다. 그 시점까지 가격 책정에는 점원과 고객 사 이의 실랑이가 포함되었다. 고객이 셔츠를 집 어 들고 감탄했을 때 점원은 제품 매장 비용, 보관과 관련된 간접비, 경쟁사 가격 등을 알 아야 했다. 게다가 다른 한편으로는, 고객이 서두르고 더 많은 비용을 지불할 의향이 있는 것인지 아니면 더 가파른 할인을 위해 협상할 준비 가 되어 왔는지 눈치를 살펴 감을 잡아야 했 다. 직원들에게 100개 이상의 제품 카운터가 있는 와나메이커는 직원들에게 흥정 기술을 가르칠 시간이 없었다. 대신 매장의 모든 품 목에 고객이 지불해야 하는 금액이 적힌 메모 를 붙였다. 다른 상점들도 곧 그 뒤를 따랐고, 정해진 가격은 대부분의 상품과 서비스의 표 준이 되었다.

그러나 거의 150년이 지난 지금, 시스템은 어떤 의미에서 가격표 혁신 이전의 방법으로 곧 되돌아갈 수 있다. 온라인 쇼핑과 데이터 수집을 통해 기업들은 다시 한 번 개별 고객 에 맞게 가격을 조정할 수 있는 것에 더 가까 워지고 있다. 연구에 따르면 개인화된 가격 책정은 기업의 수익을 상당히 높일 수 있고 기업들은 이 아이디어를 모색하고 있지만 고 객을 화나게 할까 봐 조심스럽게 접근하고 있 다. 개인마다 지불하는 가격이 다르다면 충분 히 소비자들은 불만을 터트릴 만하다.

인터넷과 모바일 장치 덕분에 기업들은 이 미 많은 양의 데이터를 수집하고 이를 사용해 고객에게 제공하는 광고를 개인화하고 있다. 가격 책정은 다음 단계로 이런 것들의 개인화 는 이미 일어나기 시작했다. 그리고 이것이 개인 정보 보호 및 소비자 옹호자들 사이에서 우려를 불러일으키고 있지만, 사람들은 정보 기반 가격 책정 또는 광고가 올바른 방법이라 는 견해에 관심을 갖기 시작했다.

델타항공은 고객에게 개별화된 가격을 제 공하기 위해 인공지능 활용을 확대하겠다고

발표했다. 이런 움직임은 전단지와 정치인들 사이에서 우려를 불러일으켰다. 그러나 이런 방식으로 AI 를 사용하는 데 관심이 있는 기 업은 델타만이 아니다. 개인화된 가격 책정은 이미 금융부터 온라인 게임까지 다양한 산업 분야에 확산되었다. 각 고객이 동일한 제품에 대해 서로 다른 가격을 받는 맞춤형 가격 책 정은 수익을 높이기 때문에 기업의 성배다. 맞춤형 가격 책정을 통해 자유로운 지출을 하는 사람들은 더 많은 비용을 지불하고 가 격에 민감한 사람들은 더 적은 비용을 지불한 다. 옷을 각 사람에게 맞춤 제작할 수 있는 것 처럼, 맞춤형 가격은 각 개인의 능력과 지불 욕구에 맞다. 그런데 특히 AI 가격 책정 모델 이 투명성이 부족하고 재정적으로 정교하지 않은 사람들을 부당하게 이용할 수 있다는 점 이 걱정이 되는 요인이다.

맞춤형 가격 책정의 역사 역사의 대부분에서 맞춤형 가격 책정은 거 래가 일어나는 정상적인 방식이었다. 과거에 는 사업주가 각 고객의 크기를 평가한 다음 대면해 흥정했다. 지불된 가격은 구매자와 판 매자의 협상 기술과 절박함에 따라 달라졌다.

오래된 농담이 이 과정을 보여준다. 한번은 아침 식사 시간에 아주 부유한 사람이 마차 를 타고 있었다. 배가 고파서 그는 마차 운전사에게 다음 식 당에 들르라고 말했다. 그는 안으로 들어가 계란을 주문하고 계산서를 요구했다. 식당 주 인이 그에게 계산서를 건네주자 부자는 그 가 격에 충격을 받았다. 이 동네에는 계란이 귀 한 지 물었는데 식당 주인은 계란은 많지만 아주 부유한 남자는 매우 드물다고 답했다.

협상을 통한 맞춤형 가격 책정은 일부 산 업에 여전히 존재한다. 예를 들어, 자동차 대 리점은 판매하는 각 차량에 대해 다른 가격 을 협상하는 경우가 많다. 경제학자들은 이를 " 1 급 " 또는 " 완벽한 " 가격 차별이라고 부르는 데, 이는 각 고객에게 지불할 의향이 있는 최 대 금액을 청구할 수 있기 때문에 판매자의 관점에서 완벽하다. 현재 대부분의 쇼핑객은 흥정하지 않고 대 신 정해진 가격을 본다. 많은 학자들은 정해 진 가격의 기원을 1876 년에 문을 연 존 와나 메이커의 필라델피아 백화점으로 인정한다. 그의 가게에는 각 품목마다 협상할 수 없는 가격표가 붙어 있었다. 이런 정해진 가격은

고객이 쇼핑을 더 쉽게 할 수 있게 해주었고 큰 인기를 얻었다. 정해진 가격은 기업에 몇 가지 이점이 있다. 우선, 매장은 협상 전문가인 직원 대신 저임 금 소매 근로자를 고용할 수 있다. 역사적으 로 매장이 청구할 금액을 더 쉽게 결정할 수 있도록 했다. AI 가격 책정이 등장하기 전에 는 많은 기업들이 ' 비용 플러스 ' 규칙을 사용 해 가격을 결정했다. 비용 플러스는 기업이 품목 비용에 고정 비율 또는 마크업을 추가하 는 것을 의미한다. 마크업은 회사의 이익과 간접비를 충당하는 제품 비용에 추가되는 백분율이다. 대형 소 매업체인 코스코는 여전히 이 규칙을 사용하 고 있다. 창고 바닥의 각 품목에 약 15 % 의 최 대 마크업을 추가해 가격을 결정한다. 코스코 가 100 달러에 비싼 물건을 매입하면 약 115 달 러에 판매한다. 비용 플러스의 문제점은 모 든 항목을 동일하게 취급한다는 점이다. 예 를 들어, 코스코는 많은 상점에서 와인을 판 매한다. 값비싼 샴페인을 구입하는 사람들은 일반적으로 저렴한 박스 와인을 구입하는 고 객보다 훨씬 더 높은 마크업을 기꺼이 지불 한다. AI 를 사용하면 컴퓨터가 항목별로 최 적의 마크업을 결정하도록 해 이 문제를 해 결할 수 있다.

쇼핑객에게 개인화된 가격 책정은 AI가 효과적으로 작동하려면 많은 데이터 가 필요하다. 현금에서 전자 결제로의 전환 으로 기업은 " 노다지 " 로 불리는 정보를 수집 할 수 있게 되었다. 예를 들어, 마스터카드는 자사 데이터를 통해 기업이 최적의 가격 책정 전략을 결정할 수 있다고 말한다. 전자 결제 를 할 때 너무 많은 정보가 수집되어 2024년 연방거래위원회는 마스터카드, JP모건 체이 스 및 기타 금융 회사에 민사소환장을 발부해 " 인공 지능 및 기타 기술 도구를 통해 기업이 개별 소비자의 재정 및 쇼핑 습관에 대해 수 집한 데이터를 사용해 가격을 변경할 수 있는 방법 " 을 알려달라고 요구했다. 연방거래위원회의 실험에 따르면 AI 프로 그램은 사람의 개입 없이 가격을 인상하기 위 해 서로 공모할 수도 있다. 맞춤형 가격을 방 지하기 위해 일부 주에는 소매업체가 판매할 각 제품에 대해 단일 가격을 표시하도록 요구 하는 법률이 있다. 이런 법률에도 불구하고 각 쇼핑객의 할인에 따라 달라지는 타겟 디지 털 쿠폰을 사용해 맞춤형 가격 책정을 수행하 는 것은 간단하다. 맞춤형 가격을 우회하는 방법이 있다. 이 모 든 것은 AI 프로그램 과거 구매에 대한 데이 터와 자신이 누구인지에 대한 지식을 거부하 는 데 달려 있다.

▶6면에 계속