เมื่อ AI ช่วยกำหนดราคาลูกค้าจะยังเชื่อมั่นในแบรนด์หรือไม่

มีอีกหนึ่งข่าวคราวที่ผมคิดว่าน่าสนใจเกี่ยวกับการนำ AI มาใช้ในธุรกิจครับ ซึ่งนั่นก็คือ การที่ AI ไม่ได้เข้ามาเป็นเพียงเครื่องมือช่วยทำงานหรือสร้างคอนเทนต์ แต่กำลังเข้าไปมีบทบาทกับเรื่องที่ใกล้ตัวผู้บริโภคอย่าง “ราคาสินค้า” ด้วย และผมได้ไปอ่านเจอรายงานข่าวจาก Associated Press (AP) ที่พูดถึงความกังวลของผู้บริโภคในสหรัฐฯต่อการใช้ AI และเครื่องมือดิจิทัลเพื่อช่วยกำหนดราคาสินค้า ซึ่งเป็นประเด็นที่น่าติดตามมาก เพราะในมุมของธุรกิจ เทคโนโลยีนี้อาจช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและสร้างผลกำไร แต่ในมุมของผู้บริโภค มันอาจนำไปสู่คำถามเรื่องความโปร่งใส ความเป็นธรรม และการใช้ข้อมูลส่วนบุคคล เราลองมาอ่านข่าวนี้ไปพร้อมๆกันครับว่า เมื่อ AI เริ่มเข้ามามีบทบาทในการกำหนดราคา สิ่งที่ธุรกิจอาจต้องแลกไปนั้นมีมากกว่าแค่ต้นทุนหรือกำไรหรือไม่

ทุกวันนี้ผู้บริโภคไม่ได้กังวลเพียงว่า ราคาสินค้าจะแพงขึ้นแค่ไหน แต่ยังเริ่มตั้งคำถามด้วยว่า ราคาที่พวกเขาเห็นนั้นถูกกำหนดขึ้นอย่างไร และเหตุใดเทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลังการกำหนดราคา จึงเริ่มมีบทบาทมากขึ้นในชีวิตประจำวัน โดยรายงานของ Associated Press (AP) เมื่อวันที่ 18 ตุลาคม 2026 ได้ระบุว่า ผู้บริโภคในสหรัฐฯกำลังแสดงความไม่สบายใจ ต่อวิธีการกำหนดราคาสินค้าของร้านค้าปลีกและธุรกิจร้านอาหาร ซึ่งเริ่มนำเครื่องมือดิจิทัล อัลกอริทึม และ AI มาใช้วิเคราะห์ตลาด และช่วยตัดสินใจว่าควรขายสินค้าในราคาเท่าใด

หนึ่งในสิ่งที่กำลังเปลี่ยนแปลงอย่างเห็นได้ชัด ก็คือ ป้ายราคาดิจิทัล (Digital Price Labels) ที่เข้ามาแทนป้ายกระดาษบนชั้นวางสินค้าในร้านค้าปลีกมากขึ้น โดยเทคโนโลยีนี้ ช่วยให้ร้านค้าสามารถปรับเปลี่ยนราคาผ่านระบบอิเล็กทรอนิกส์ได้ โดยไม่ต้องให้พนักงานเดินเปลี่ยนป้ายทีละชิ้น ขณะเดียวกัน AI ก็สามารถช่วยวิเคราะห์ข้อมูลยอดขาย ราคาของคู่แข่ง และพฤติกรรมตลาด เพื่อประเมินว่าราคาแบบใด จะส่งผลต่อความต้องการซื้อและผลกำไรของธุรกิจ ถึงแม้เทคโนโลยีเหล่านี้จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน แต่สิ่งที่ตามมา คือ คำถามสำคัญว่าหากร้านค้าสามารถเปลี่ยนราคาได้ง่ายขึ้น และมีข้อมูลมากขึ้นสำหรับใช้ประกอบการตัดสินใจ ผู้บริโภคจะมั่นใจได้อย่างไรว่าตนเองกำลังได้รับราคาที่เป็นธรรม

ประเด็นนี้ทำให้เกิดการถกเถียง เกี่ยวกับการกำหนดราคาสองรูปแบบที่มีความแตกต่างกัน ได้แก่ Dynamic Pricing และ Personalized Pricing ซึ่งแม้จะมีการใช้เทคโนโลยีเข้ามาช่วยเหมือนกัน แต่มีหลักการและผลกระทบต่อผู้บริโภคที่ไม่เหมือนกัน โดย Dynamic Pricing คือ การปรับราคาให้สอดคล้องกับสถานการณ์ของตลาด เช่น ความต้องการซื้อ จำนวนสินค้าที่มีอยู่ หรือราคาของคู่แข่ง ตัวอย่างที่เราคุ้นเคย ก็คือ ราคาตั๋วเครื่องบินที่เปลี่ยนแปลงตามช่วงเวลาที่จอง หรือค่าบริการเรียกรถที่สูงขึ้น เมื่อมีผู้ใช้บริการจำนวนมากแต่มีรถให้บริการไม่เพียงพอ การกำหนดราคาในลักษณะนี้ไม่ได้หมายความว่าราคาจะต้องสูงขึ้นเสมอไป เพราะระบบสามารถปรับลดราคาได้เช่นกัน ตัวอย่างเช่น ร้านค้าอาจลดราคาสินค้าที่ขายไม่ออกหรือปรับราคาเพื่อแข่งขันกับร้านอื่นได้ แต่อย่างไรก็ตาม เมื่อธุรกิจมีเครื่องมือที่ช่วยปรับราคาได้สะดวกและรวดเร็วขึ้น ก็เกิดความกังวลว่าในอนาคตการเปลี่ยนแปลงราคา อาจเกิดขึ้นถี่ขึ้นจนผู้บริโภคคาดเดาได้ยากกว่าเดิม

อีกแนวคิดหนึ่งที่สร้างความกังวลมากขึ้น ก็คือ Personalized Pricing หรือการกำหนดราคาตามข้อมูลของลูกค้าแต่ละราย ซึ่งบางครั้งเรียกว่า Surveillance Pricing เนื่องจากอาจอาศัยข้อมูลเกี่ยวกับตัวบุคคลในการตัดสินใจเรื่องราคา โดยแนวทางนี้อาจพิจารณาข้อมูลหลายประเภท เช่น ตำแหน่งที่ตั้ง รายได้ ประวัติการเข้าชมเว็บไซต์ หรือพฤติกรรมการซื้อ เพื่อเสนอราคาหรือส่วนลดที่แตกต่างกัน ให้กับลูกค้าแต่ละคนหรือกลุ่มลูกค้าที่แตกต่างกัน

โดยหากเราลองจินตนาการว่า ลูกค้าสองคนต้องการซื้อสินค้าชนิดเดียวกันจากร้านเดียวกัน แต่กลับเห็นราคาที่แตกต่างกันเพราะระบบประเมินว่า ทั้งสองคนมีความเต็มใจที่จะจ่ายไม่เท่ากัน แม้สถานการณ์เช่นนี้จะไม่ได้เกิดขึ้นกับผู้บริโภคทุกคนหรือทุกธุรกิจ แต่เพียงความเป็นไปได้ดังกล่าวก็เพียงพอ ที่จะทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับความเป็นธรรม และการใช้ข้อมูลส่วนบุคคลแล้ว

Katie Thomas ผู้ดูแลหน่วยงานศึกษาพฤติกรรมผู้บริโภคของบริษัทที่ปรึกษา Kearney ให้ความเห็นว่า ปัจจุบันกำลังเกิดความตึงเครียดเกี่ยวกับว่า ใครจะเป็นฝ่ายมีอำนาจมากกว่ากัน ระหว่างบริษัทที่ใช้เทคโนโลยีและอัลกอริทึม กับผู้บริโภคที่ต้องซื้อสินค้าและบริการเหล่านั้น คำถามนี้ค่อนข้างน่าสนใจ เพราะในอดีตผู้บริโภคอาจเปรียบเทียบราคาจากป้ายสินค้า หรือสอบถามพนักงานได้โดยตรง แต่เมื่อการกำหนดราคามีอัลกอริทึมเข้ามาเกี่ยวข้องมากขึ้น กระบวนการเบื้องหลังอาจซับซ้อนและยากต่อการตรวจสอบ หากผู้บริโภคไม่ทราบว่าระบบใช้ข้อมูลอะไร หรือมีเหตุผลใดในการเสนอราคานั้น ก็อาจยิ่งทำให้เกิดความไม่ไว้วางใจ

อย่างไรก็ตาม รายงานของ AP ชี้ให้เห็นถึงความแตกต่างที่สำคัญ ระหว่างความกังวลของผู้บริโภคกับสิ่งที่เทคโนโลยีทำอยู่จริงในปัจจุบัน โดยบริษัทค้าปลีกบางแห่งยืนยันว่า ป้ายราคาดิจิทัลมีจุดประสงค์เพื่อช่วยให้การปรับปรุงราคาสะดวกขึ้น ไม่ได้หมายความว่าจะนำมาใช้เพิ่มราคาในช่วงที่มีความต้องการสูง หรือกำหนดราคาแตกต่างกันตามตัวบุคคลโดยอัตโนมัติ

John Furner ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ Walmart เคยชี้แจงว่า บริษัทใช้ป้ายราคาดิจิทัลเพื่อช่วยประหยัดเวลาของพนักงาน และทำให้ข้อมูลราคาบนชั้นวางเป็นปัจจุบัน โดยยืนยันว่าไม่ได้ใช้เทคโนโลยีดังกล่าว เพื่อคิดราคาตามข้อมูลส่วนบุคคลของผู้ซื้อ นอกจากนี้ ข้อมูลที่รายงานอ้างถึงจากผู้ให้บริการเทคโนโลยีค้าปลีก Relex Solutions ยังชี้ว่า ร้านค้าส่วนใหญ่มักปรับราคาผ่านป้ายอิเล็กทรอนิกส์ตามรอบเวลาที่กำหนด เช่น รายสัปดาห์ มากกว่าจะเปลี่ยนราคาตลอดทั้งวันตามความต้องการ แบบที่พบในบริการเรียกรถหรือตั๋วเครื่องบิน และงานวิจัยที่ติดตามราคาของร้านขายของชำแห่งหนึ่ง หลังนำป้ายดิจิทัลมาใช้ก็พบว่ามีการตั้งราคาแบบ Surge Pricing น้อยมาก

ดังนั้น การมีป้ายราคาดิจิทัลจึงไม่ได้หมายความว่า ร้านค้าจะปรับราคาขึ้นลงได้อย่างไร้ข้อจำกัด หรือกำลังคิดราคาลูกค้าแต่ละคนแตกต่างกันอยู่แล้ว สิ่งที่ควรพิจารณา ก็คือ เทคโนโลยีนี้เปิดโอกาสให้เกิดการเปลี่ยนแปลงอะไรได้บ้าง และธุรกิจมีนโยบายควบคุมการใช้งานอย่างไร แต่ความกังวลเรื่องความโปร่งใสก็ยังคงอยู่ เพราะบริษัทไม่ได้เปิดเผยรายละเอียดเกี่ยวกับข้อมูลลูกค้า ที่เก็บรวบรวมและวิธีนำข้อมูลเหล่านั้นไปใช้ทั้งหมดเสมอไป ความไม่ชัดเจนจึงเปิดพื้นที่ให้เกิดการคาดเดา และข่าวลือบนสื่อสังคมออนไลน์ เช่น ข้อกล่าวอ้างที่ว่าอุปกรณ์ป้ายราคาดิจิทัล อาจสแกนใบหน้าหรือโทรศัพท์ของผู้ซื้อเพื่อกำหนดราคาเฉพาะบุคคล ซึ่งรายงานระบุว่าข้อกล่าวอ้างดังกล่าว ไม่มีหลักฐานรองรับตามที่มีการนำเสนอ

เมื่อความกังวลขยายตัว ประเด็นนี้จึงเริ่มได้รับความสนใจ จากหน่วยงานกำกับดูแลและฝ่ายนิติบัญญัติด้วย โดยรายงานระบุว่า ในปี 2026 มีฝ่ายนิติบัญญัติในอย่างน้อย 30 รัฐของสหรัฐฯ พิจารณาร่างกฎหมายที่เกี่ยวข้องกับการกำหนดราคา รวมถึงการกำหนดราคาโดยอัลกอริทึม และการกำหนดราคาตามข้อมูลส่วนบุคคล คณะกรรมาธิการการค้าแห่งสหพันธรัฐสหรัฐฯ หรือ Federal Trade Commission (FTC) ยังได้เสนอแนวนโยบายการบังคับใช้กฎหมาย โดยเตือนว่าการไม่เปิดเผยให้ผู้บริโภคทราบว่า ธุรกิจใช้ข้อมูลส่วนบุคคลเพื่อกำหนดราคาเฉพาะบุคคล อาจเข้าข่ายละเมิดกฎหมายคุ้มครองผู้บริโภคได้

นอกจากนี้ รัฐแมริแลนด์ นิวเจอร์ซีย์ และคอนเนตทิคัต ยังได้ออกข้อจำกัดเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลส่วนบุคคลของผู้ซื้อ เพื่อกำหนดราคาในบางรูปแบบ โดยรายละเอียดและขอบเขตของข้อจำกัดแตกต่างกันไปในแต่ละรัฐ และอีกด้านหนึ่ง การนำอัลกอริทึมมาใช้กำหนดราคา ยังสร้างข้อกังวลเกี่ยวกับการแข่งขันในตลาดด้วย ตัวอย่างเช่น FTC เคยกล่าวหา Amazon ในคดีต่อต้านการผูกขาดว่า เครื่องมือที่มีชื่อรหัสว่า Project Nessie ถูกใช้เพื่อระบุสินค้าที่บริษัทสามารถขึ้นราคาได้ โดยคาดว่าคู่แข่งอาจปรับราคาตาม และ FTC ประเมินว่าเครื่องมือนี้ ทำให้เกิดกำไรส่วนเกินมากกว่า 1 พันล้านดอลลาร์

แต่อย่างไรก็ตาม Amazon ปฏิเสธข้อกล่าวหาดังกล่าว โดยระบุว่าการตีความของ FTC บิดเบือนวัตถุประสงค์ของเครื่องมือ โดยบริษัทชี้แจงว่า Project Nessie ถูกออกแบบมาเพื่อป้องกัน ไม่ให้การจับคู่ราคาของร้านค้าทำให้ราคาต่ำเกินไปจนไม่ยั่งยืน และกล่าวว่าได้ยุติการทดลองใช้เครื่องมือนี้ ไปก่อนที่จะมีการฟ้องร้องจากหน่วยงานรัฐบาลกลาง

ในกรณีของ McDonald’s ก็มีคดีผู้บริโภคที่กล่าวหาว่า ระบบกำหนดราคาของบริษัท ใช้ข้อมูลยอดขายที่ไม่เปิดเผยต่อสาธารณะ จากสาขาคู่แข่งเพื่อประสานระดับราคา ขณะที่ McDonald’s ปฏิเสธข้อกล่าวหา โดยระบุว่าคดีดังกล่าวมีข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง และเครื่องมือที่บริษัทจัดให้แฟรนไชส์ มีไว้ช่วยให้ผู้ประกอบการแต่ละรายตัดสินใจกำหนดราคาของตนเอง

ตัวอย่างเหล่านี้แสดงให้เห็นว่า การนำอัลกอริทึมมาใช้กำหนดราคา ไม่ได้มีเพียงคำถามด้านเทคโนโลยี แต่ยังเกี่ยวข้องกับการแข่งขัน ความโปร่งใส และการคุ้มครองผู้บริโภคด้วย ทั้งนี้ ข้อกล่าวหาในคดีต่างๆ ยังต้องแยกออกจากข้อเท็จจริงที่ได้รับการพิสูจน์แล้ว และไม่ควรสรุปว่าการใช้ AI หรืออัลกอริทึมกำหนดราคาทุกกรณี เป็นการเอาเปรียบผู้บริโภค

ในมุมของการนำ AI มาใช้ในธุรกิจ มีข้อมูลจากการสำรวจผู้บริหารมากกว่า 2,200 คน ใน 28 ประเทศ และ 39 อุตสาหกรรม ซึ่งจัดทำโดยบริษัทที่ปรึกษา Simon-Kucher พบว่า 41% ของผู้ตอบแบบสำรวจระบุว่า ใช้ซอฟต์แวร์ AI เพื่อรวบรวมข้อมูลทางการตลาด รวมถึงราคาของคู่แข่ง ขณะที่ 28% ระบุว่าใช้ AI เพื่อปรับราคาให้เหมาะสมแบบเรียลไทม์ ตัวเลขเหล่านี้สะท้อนให้เห็นว่า AI กำลังเข้ามามีบทบาทในกระบวนการตัดสินใจด้านราคา แต่ไม่ได้หมายความว่าธุรกิจค้าปลีกทุกแห่ง ใช้ AI กำหนดราคาสินค้าให้ลูกค้าแต่ละคนแตกต่างกัน

ท้ายที่สุด ประเด็นสำคัญจึงไม่ใช่เพียงว่า AI สามารถช่วยให้ธุรกิจตั้งราคาได้แม่นยำขึ้นแค่ไหน แต่คือ การใช้เทคโนโลยีดังกล่าวจะสร้างความสมดุลระหว่างประโยชน์ของธุรกิจ กับสิทธิและความคาดหวังของผู้บริโภคได้อย่างไร

มุมมองของการใช้ AI ตั้งราคาและสร้างคุณค่าไปพร้อมๆกัน

สำหรับผม ข่าวนี้สะท้อนให้เห็นว่าการนำ AI มาใช้ในธุรกิจ อาจสร้างประสิทธิภาพและโอกาสในการเพิ่มรายได้ แต่ก็สามารถสร้างความไม่ไว้วางใจได้เช่นกัน โดยเฉพาะเมื่อเทคโนโลยีเข้ามาเกี่ยวข้อง กับสิ่งที่ผู้บริโภคสัมผัสได้โดยตรงอย่าง “ราคา” โดยในมุมของการตลาด ราคาไม่ใช่แค่ตัวเลขที่ใช้แลกเปลี่ยนสินค้าและบริการ แต่ยังเป็นส่วนหนึ่งของความสัมพันธ์ระหว่างแบรนด์กับลูกค้า ผู้บริโภคอาจยอมรับได้หากราคาสินค้าเปลี่ยนไปเพราะต้นทุนเพิ่มขึ้น สินค้าขาดตลาด หรือมีโปรโมชันตามช่วงเวลา แต่หากพวกเขาเริ่มสงสัยว่าตนเองกำลังถูกคิดราคาแพงกว่าคนอื่น เพราะข้อมูลส่วนตัวหรือพฤติกรรมการซื้อ ความรู้สึกที่เกิดขึ้นอาจไม่ใช่เพียงความไม่พอใจต่อราคา แต่เป็นความรู้สึกว่าแบรนด์กำลังใช้ข้อมูลที่ตนเองไม่เข้าใจมาเอาเปรียบ

นี่จึงเป็นโจทย์ที่ธุรกิจควรคิดให้รอบคอบก่อนนำ AI มาใช้ แม้ระบบจะช่วยคำนวณราคาที่เหมาะสมที่สุดในเชิงธุรกิจได้ แต่ราคาที่ทำให้บริษัทได้กำไรสูงสุดในระยะสั้น อาจไม่ใช่ราคาที่รักษาความสัมพันธ์กับลูกค้าได้ดีที่สุดในระยะยาว แบรนด์จึงไม่ควรประเมินความสำเร็จของ AI Pricing จากยอดขายหรือกำไรเพียงอย่างเดียว แต่ควรพิจารณาความโปร่งใส ความเข้าใจของผู้บริโภค และผลกระทบต่อความไว้วางใจด้วย โดยหากมีการใช้ข้อมูลส่วนบุคคลเพื่อประกอบการกำหนดราคา ธุรกิจควรอธิบายให้ชัดเจนว่า ข้อมูลใดถูกนำมาใช้ ใช้เพื่อวัตถุประสงค์อะไร และผู้บริโภคมีสิทธิหรือทางเลือกอย่างไรบ้าง

เพราะท้ายที่สุดแล้ว เทคโนโลยีอาจช่วยให้แบรนด์รู้จักลูกค้าได้มากขึ้น แต่การรู้จักลูกค้าไม่ได้หมายความว่าแบรนด์ควรใช้ข้อมูลทุกอย่างที่มี เพื่อเพิ่มผลประโยชน์ให้กับตัวเองเสมอไป และคำถามที่ผมอยากชวนคิดต่อ ก็คือ “หาก AI สามารถคำนวณราคาที่ลูกค้าแต่ละคนยินดีจ่ายได้อย่างแม่นยำขึ้น ธุรกิจควรใช้ความสามารถนั้นเพื่อเพิ่มกำไรให้ได้มากที่สุด หรือควรใช้เพื่อสร้างคุณค่าที่ลูกค้ารู้สึกว่า เป็นธรรมและอยากกลับมาซื้อซ้ำในระยะยาว” มากกว่ากันนั่นเอง

---

Source:
https://www.ap.org/news-highlights/spotlights/2026/consumer-apprehension-grows-as-us-retailers-adopt-ai-assisted-pricing-tools