6년 전, 나는 기업 친화적 자본주의의 지적 중심지인 시카고대학교에서 열린 컨퍼런스에 참석했다. 그곳에서 시카고 부스 리뷰(Chicago Booth Review)의 표지를 발견했다. "개인화된 가격 책정에 대한 준비가 되셨나요?"라는 제목이 눈에 띄었다. 나는 준비가 되지 않았다고 생각해 읽기 시작했다.

이 기사는 온라인 쇼핑, 지속적인 데이터 수집, 머신러닝 알고리즘이 어떻게 결합하여 경제학자들이 꿈꾸는 고객별 개별 가격을 생성할 수 있는지에 대해 설명했다. 심지어 2015년 온라인 구인구직 웹사이트 집리쿠르터(ZipRecruiter)가 시카고대학교의 경제학자 산조그 미스라와 장 피에르 뒤베에게 가격 책정 전략을 아웃소싱한 실험에 대해서도 언급했다.

집리쿠르터는 이전에 기업에 채용 심사 서비스에 대해 월 고정 요금을 부과했다. 미스라와 뒤베는 집리쿠르터가 소개 등록 화면에서 잠재 고객에게 위치, 업종, 직원 혜택에 대해 질문하는 정보를 활용했다. 실험의 초기 단계에서 집리쿠르터는 각 비즈니스에 무작위 가격을 할당했다. 연구원들은 어떤 속성이 더 높은 가격을 지불할 의향과 관련이 있는지 확인할 수 있었다. 뒤베는 인터뷰에서 "등록 단계에서 사람들이 가격 민감도와 관련된 정보를 충분히 제공했기 때문에 이를 바탕으로 가격 책정 알고리즘을 구축할 수 있었다"라고 말했다.

결과적으로 집리쿠르터는 고객이 답변한 질문에 따라 맞춤형 가격을 제공하는 알고리즘을 도입한 후 이전 시스템보다 수익이 84% 증가했다. 미스라는 집리쿠르터의 고문이 되었다. 이 알고리즘은 현재 사용되지 않지만, 가격 책정 전략의 일부는 여전히 남아 있다. 집리쿠르터의 FAQ 페이지에서는 특정 속성에 따라 요금을 '맞춤화'하겠다고 약속하고 있다.

기업들은 항상 고객이 거절하기 전에 최대한 많은 금액을 유도하여 결제하도록 하고 싶어 한다. 하지만 사람마다 불만 사항이 다르고, 같은 제품에 대해 다르게 청구되는 불공평함에 대한 소비자의 분노와 공개적으로 게시된 가격 때문에 기업들은 순수하게 개별적으로 청구하는 것을 꺼려했다.

오늘날 데이터의 세분화와 소비자 고립으로 인해 시장의 판도가 바뀌었다. 모든 사람에게는 그만한 대가가 있다는 옛 속담이 있다. 하지만 이는 현재 우리가 알고 있는 것보다 훨씬 더 사실이며, 미래를 위한 계획이기도 하다.

독점 금지법과 소비자 보호를 감독하는 연방거래위원회(FTC)의 리나 칸 위원장은 "개인의 지불 의향에 따라 모든 개인에게 요금을 부과할 수 있다는 아이디어는 대부분 사고 실험에 불과했다"라고 말했다. "그리고 이제 데이터 브로커와 다른 기업들이 수집해온 엄청난 양의 행동 및 개별화된 데이터를 통해 기술적으로 모든 개인에게 귀하에 대해 알고 있는 모든 것을 바탕으로 개별 가격을 제공하는 것이 실제로 훨씬 더 가능한 환경이 되었습니다."

경제학자들은 이 새로운 트렌드를 '개인화된' 가격 책정이라고 부르며 부드럽게 접근하는데, 이는 가격을 개인의 특성에 맞추는 것이 소비자에게 가치를 더한다는 관점을 반영한다. 하지만 뉴욕 법무장관실에서 가격 폭리 방지 규칙을 작성하는 데 도움을 준 제퍼 티치아웃은 이를 감시 가격 책정이라는 다른 이름으로 부른다.

현재 포드햄대학교의 법학 교수인 티치아웃은 "나는 공공 가격 책정이 경제적 자유의 기초라고 생각한다"라고 말한다. "이제 우리는 규칙으로 이를 통제해야 한다."

이론이 현실이 될 때

"얼마죠?"는 전국의 벼룩시장과 야외 장터에서 쇼핑객들이 자주 묻는 질문이다. 공급업체는 가격을 측정하고 양측이 모두 수락할 수 있는 가격, 즉 고객이 '예스'라고 대답하면서도 거래의 수익성을 높일 수 있는 최적의 가격을 찾으려고 노력한다. 1800년대에는 거의 모든 소매 판매에서 이러한 과정을 거쳤다. 고정 가격이 없었기 때문에 판매 점원은 최적의 가격을 목표로 쇼핑객과 흥정을 벌였다. 일부는 할인을 받기도 하고 일부는 바가지를 씌우기도 했다.

존 와나메이커(미국 사업가, 마케팅 혁신가)는 1876년 필라델피아의 버려진 철도 창고에 각 품목에 가격표를 붙이는 참신한 아이디어로 플래그십 백화점을 열었다. 이는 차별적인 가격 책정에 지쳐 있던 미국 사회에 큰 변화를 가져왔다. 철도 독점이 이러한 진보주의자들의 분노를 불러일으킨 이유 중 하나는 농작물 운송 및 보관에 부과하는 요금과 관련이 있었다. 대형 화주들은 물량 할인을 받았고, 소농들은 더 많은 비용을 지불해야 했기 때문에 가격 차별이라고 비난했다.

농민들의 포퓰리즘적인 그랜저 운동(Grange Movement, 농업 협동조합의 형태로 시작되었으며, 농민들이 경제적 어려움을 극복하고 정치적 영향력을 확대하기 위해 조직한 운동)은 1887년 인터스테이트 상거래법에서 '정당하고 합리적인' 요금 규제를 이끌어냈다. 이 법은 어떤 화주, 제품 또는 목적지에 대해서도 특별 요금, 리베이트 또는 특혜를 금지하는 내용을 담고 있다. 티치아웃 교수는 "아이다 터벨(Ida Tarbell, 미국 탐사보도 기자)의 글을 읽어보면 철도에서 모두가 가격 차별에 대해 이야기하고 있으며, 기업들이 각 개인별로 다른 사적 가격을 선택할 수 있도록 허용하고 있다고 말한다"라고 한다.

그러나 공공 가격이 민간 가격에 대한 꿈을 꺼뜨리지 않았고 기업들은 혁신을 이루었다. 규제 완화 이후 항공사와 같이 일부 업계에서는 차등 가격에 대한 기대치를 설정했다. 항공료는 주로 이용 가능한 항공권의 공급량에 따라 달라졌지만, 주중 여행(회사에서 출장으로 떠나는 경우)은 더 많은 비용이 들었다. 자동차 대리점에서의 협상은 벼룩시장 모델을 따랐는데, 영업사원은 고객의 거주지에서 대략적인 가계 소득을 파악하는 등 고객으로부터 단서를 얻을 수 있었다.

결국 기업들은 가격을 결정하기 위해 실제 정보를 갈망했다. 카탈리나 마케팅(Catalina Marketing, 소비자 행동 데이터와 개인화된 마케팅 솔루션을 제공하는 미국의 마케팅 회사)은 구매자의 구매 바구니를 사용하여 결제 영수증에 첨부된 실시간 쿠폰을 생성했다. 이후 카탈리나는 구매 정보를 결제에 사용된 신용카드로부터 수집한 정보와 결합했다. 그런 다음 로열티 카드를 통해 소매업체는 주소 및 전화번호와 같은 대략적인 인구통계학적 특성과 함께 고객의 전체 쇼핑 내역을 그래프로 확인할 수 있었다. 이를 통해 식료품점은 더욱 스마트한 제안을 할 수 있었다.

결과는 놀랍도록 강력했다. 세 명의 경제학자와 통계학자가 작성한 1996년 논문에서 "구매 이력이 다소 짧아도 타겟 쿠폰을 통해 얻을 수 있는 순이익이 포괄적인 쿠폰을 통해 얻을 수 있는 이익의 2.5배에 달한다"는 사실을 발견했다. 이 연구에 따르면 구매 이력이 하나만 있어도 쿠폰 수익이 50% 향상되었다.

개인 맞춤형 가격 책정을 연구하는 비즈니스 스쿨 학자들은 그 가능성에 대해 기대에 부풀어 있다. 그리고 많은 학계에서 선택할 수 있다. MIT에서는 데이터를 사용하여 가격을 '개선'하는 방법에 관한 강좌가 있으며, 영화 스타일의 예고편이 포함된 강좌도 있다. 하버드에는 데이터를 분석하고 가격 책정 연구소라는 전체 부서가 있으며, 이 부서에서는 억 개의 가격 프로젝트와 같은 실험을 수행한다.

이들의 이론은 개별화된 가격이 소비자에게 더 좋다는 것이다. 집리쿠르터의 실험에 따르면 표본에 포함된 소비자의 60%가 개인화된 가격을 통해 더 적은 비용을 지불한 것으로 나타났다. 하지만 더 저렴하게 만드는 것이 경제학자들이 말하는 "소비자에게 더 나은"이라는 의미는 아니다.

"개인화된 가격 책정을 사용하면 일부 사람들이 더 높은 가격을 지불하는 것은 사실이지만, 실제로 구매할 수 있는 사람들의 범위를 크게 늘릴 수 있다"라고 뒤베는 설명한다. 즉, 멋진 핸드백을 정말 원하는 사람에게는 300달러를 청구하고, 그보다 덜 원하는 사람에게는 200달러 또는 150달러에 핸드백을 제공할 수 있다는 뜻이다. 결국 더 많은 사람이 핸드백을 받게 된다.

이는 지불 의향이 아니라 지불 능력에 관한 것이다. 정말 원하거나 필요한 것이 있고 판매자가 이를 알고 있다면 개인화된 가격 책정을 통해 더 많은 비용을 지불할 것이다. 어떤 사람들은 인간의 욕망 충동을 이용하는 것을 불공정하다고 할 수 있지만, 뒤베와 다른 경제학자들은 이를 자원의 효율적 배분이라고 부른다.

미국 경제 자유 프로젝트의 법률 고문인 리 헤프너는 "이론은 마음의 놀이터일 뿐 공공 정책의 선호도를 반영하지는 않는다"고 말한다. 그는 경제학자들이 이러한 유형의 가격 책정의 진정한 목적에서 벗어나는 경우가 많다고 생각한다. "문헌에서도 개인화된 가격 책정은 소비자로부터 판매자에게 부의 이전이라는 점을 인정하고 있습니다. 크게 보면 수익 극대화가 목표이자 최종 목표입니다."

이커머스 이후의 세상

진정한 개인화를 위해서는 수집되는 데이터의 양과 질, 그리고 가격표가 공개적으로 표시된 곳에서 쇼핑하는 사람들에게 개별 가격을 제시하는 메커니즘이라는 두 가지 제약이 있었다. 이러한 제약이 단계적으로 해소되면서 가격 책정에 대한 새로운 지평이 열리고 있다.

이커머스는 양쪽 모두에 도움이 되었다. 사람들은 바깥 세상에 나가지 않고 집에서 일정한 가격도 모른 채 쇼핑을 한다. 그리고 인터넷을 통해 수집할 수 있는 데이터는 로열티 카드에서 얻을 수 있는 것보다 훨씬 더 많다. 여기에는 IP 주소, 사용하는 디바이스, 전화번호, 이메일, 정확한 인구 통계, 구매부터 검색, 방문한 웹사이트, 이메일, 소셜 미디어 게시물 등 인터넷에서 한 모든 행동에 대한 종합적인 그래프가 포함된다. 판매업자가 이러한 정보를 모두 확보하지 못하면 언제든지 그냥 구매할 수 있다.

가장 큰 온라인 소매업체이자 구매 데이터를 축적하고 있는 아마존은 즉시 이러한 상황을 악용하려고 했다. 2000년에 아마존은 어떤 가격대가 효과적인지 알아보기 위한 블라인드 실험으로 인기 DVD와 MP3 플레이어의 가격을 무작위로 변경했다. 하지만 사용자들은 채팅방에서 서로의 의견을 비교하며 이를 알아냈다. 한 쇼핑객은 브라우저 쿠키를 삭제한 후 더 낮은 가격을 제공받았다. 제프 베조스는 사과해야 했고, 아마존은 실제로 수천 건의 환불을 처리했다. 아마존은 지금까지도 가격 차별을 하지 않는다고 주장하고 있다.

다른 회사들도 적발되었다. 2012년, 여행 사이트 오비츠(Orbitz)는 맥(Mac) 사용자가 1박당 20~30달러를 더 지출하는 경향이 있다는 사실을 알게 된 후 더 비싼 호텔로 안내했다. 월스트리트 저널은 이를 발견했고, 오비츠는 서비스를 중단했다. 프린스턴 리뷰에서는 아시아인 비율이 높은 우편번호로 SAT(Scholastic Assessment Test) 준비에 더 많은 비용을 청구하고 있었으며, 이 회사는 우편번호 요청을 중단했다. (이제 사용자의 IP 주소에서 차등 요금제에 필요한 정보를 얻는 것으로 보인다.)

하지만 수십억 개의 가격이 있는 거대한 인터넷이다. 오비츠 기사를 보도한 같은 해에 월스트리트 저널은 스윙라인 스테이플러가 몇 마일 떨어진 두 컴퓨터에서 다소 다르게 청구되는 것을 발견했다. 포브스(Forbes)에서도 2014년에 비슷한 결과를 발견했다. 미국 최대 레스토랑 프랜차이즈 운영사인 플린 레스토랑 그룹(Flynn Restaurant Group)은 데이터 과학자를 고용하여 개별 위치에 맞는 가격 모델을 개발한다.

아직 적발되지 않은 감시 가격 책정 사례가 수천 건에 달한다고 의심하는 주된 이유는 온라인에서 위젯을 판매하는 모든 사람에게 AI 기반 서비스에 가입하도록 유도하여 데이터를 추출하고, 이를 분석하여 인사이트를 얻고, 특정 고객에게 맞는 가격을 책정하는 이른바 '가격 책정 컨설턴트'가 급증하고 있기 때문이다.

데이터 기반 개인화 및 실험 기술인 나인테일드(Ninetailed)는 "맞춤형 경험을 제공함으로써 고객과의 관계를 구축하는 데 도움이 된다"고 주장하며 "개인화된 가격을 사용해야 하는 이유"에 대해 설명한다. 호텔을 전문으로 하는 카탈라 컨설팅(Catala Consulting)도 개인화가 충성도를 높이고 수익성을 높일 수 있다는 점을 높이 평가한다. 우버의 컨설턴트인 맥킨지(McKinsey)도 가격 차별을 "디지털 가격 혁신"이라고 부르며 완곡한 어조로 이 개념을 다룬다.

내가 찾은 것 중 가장 자세한 내용은 B2B 컨설턴트인 코르타도 그룹(Cortado Group)이 작성한 것으로, 개인화된 가격 책정을 "현대 비즈니스 전략의 초석"이라고 부른다. 이 그룹은 "성장 곡선을 다시 쓰는" "가격 책정 모델을 만들기 위해" 검색 및 구매 내역, 심지어 제품 페이지에서 보낸 시간까지 사용한 익명의 "이커머스 강자"의 "매력적인 실제 사례"를 제시했다. 코르타도는 이커머스 회사의 제안은 "지속적인 구매 이력이 있는 고객을 위해 맞춤화"되었고, 가끔 구매하는 고객을 위한 가격은 매출 증대를 위해 "조정"되었다고 말한다. 주의할 점이 있다: "개인화와 고객 개인정보 보호 사이의 적절한 균형을 맞추는 것은 지속적인 과제입니다."

나는 이 이커머스 강자가 누구인지 코르타도에게 물었다. 답변은 받지 못했다.

물론 과장된 과대 광고는 디지털 마케팅의 고질적인 문제다. 하지만 실제로 그런 일이 일어나지 않았다면 이렇게 많은 컨설턴트가 감시 가격 책정에 대해 이야기할 수는 없다. 그리고 접근성과 가치를 높인다는 표준적인 명분은 실험실에서는 통하지만, 현실 세계에서는 사람들이 무슨 일이 일어나고 있는지 알면 불쾌감을 느낄 수 있는 방식으로 진행된다.

스테이플스가 예상 지역에 따라 가격을 다르게 책정한 사례에서 저널은 "가격이 할인된 경향이 있는 지역은 가격이 높은 경향이 있는 지역보다 평균 소득이 더 높았다"라고 썼다. 소비자 대출의 맥락에서 지불 능력 감소(신용도 하락)는 물가 상승과 상관관계가 있다. 110만 개의 주거지 주소에 대한 광대역 인터넷 제공에 대한 연구에서 가장 가난한 사람들에게 가장 나쁜 조건이 제공되는 것으로 나타났다.

미국에서 가난하다는 것은 언제나 비싼 것이었다. 이 주제에 대한 고전적인 연구인 1963년 사회학자 데이비드 카플로비츠(David Caplovitz)가 발표한 <가난한 사람들이 더 많이 지불한다(The Poor Pay More)>에서는 판매자가 저소득 소비자의 제한된 지식, 제한된 옵션, 제한된 시간을 이용하여 어떻게 모든 것에 가격 폭리를 취하는지에 대해 이야기했다. 새로운 점은 이제 개인화된 가격 알고리즘이 이 과정을 과학적으로 줄임으로써 빈곤층뿐만 아니라 모든 사람이 가격을 책정할 수 있게 되었다는 것이다.

앱은 모든 것을 알고 있다

시카고대학교의 경제학자 뒤베는 개인정보 보호법의 발전, 특히 유럽의 일반 데이터 보호 규정과 12개국의 모방 법안으로 인해 진정한 개인 맞춤형 가격을 제공하기 위한 충분한 데이터를 수집하기가 더 어려워졌다고 말했다. 그는 알고리즘이 개선되었다는 점은 인정했지만, 구글의 쿠키 제거와 애플의 아이폰용 '앱에 추적 금지 요청' 표준으로 인해 지속적인 추적이 어려워졌다고 주장했다.

제프 체스터(Jeff Chester, 디지털 프라이버시와 소비자 권리 보호를 위한 활동가)의 생각은 다르다. "개인 맞춤형 요금제를 제공하기 위한 시스템이 마련되어 있습니다"라고 디지털 민주주의 센터(Center for Digital Democrac)를 운영하는 체스터는 말한다.

우리가 알고 있는 디지털 감시는 소셜 미디어, 검색, 전자상거래를 기반으로 거대한 광고 비즈니스 라인을 구축한 메타, 구글, 아마존과 같은 플랫폼 회사에서 비롯된 것이다. 그러나 새롭게 등장하는 것은 훨씬 더 침습적이며, 일반적인 가격이 얼마인지 알 수 없는 특이한 장소에서 고객을 찾기 위해 준비된 것이다.

맥도날드와 같은 패스트푸드 업체들이 자사 앱으로 고객을 끌어들이기 시작했다는 사실을 알고 있을 것이다. 맥도날드 앱의 할인 혜택은 적어도 현재로서는 매우 훌륭하다. 아침 샌드위치 1달러, 5달러 이상 구매 시 20% 할인. 이는 최근 실적 발표에서 CEO가 고객을 확보하기 위해 "길거리에서 싸우는 정신"을 가져야 한다고 말한 맥도날드가 더 많은 개인 데이터에 접근할 수 있는 휴대폰으로 파고들어 특정 가격을 사용자에 맞게 설정할 수 있는 앱에 사람들을 끌어들이고 싶어 하기 때문이다.

맥도날드의 이러한 시도는 디지털 시대에 걸맞은 일종의 하이테크 로열티 카드에 가깝다. 현재 전 세계적으로 1억 5천만 명의 활성 회원이 "개인화된 모바일 참여"를 전문으로 하는 플렉셔(Plexure)라는 회사에서 운영하는 맥도날드 앱을 사용하고 있다. 맥도날드는 이케아, 세븐일레븐, 화이트캐슬(White Castle) 등과도 협력하고 있는 플렉셔의 지분을 10% 가까이 보유하고 있다.

플렉셔 슬라이드 프레젠테이션은 맞춤형 인게이지먼트의 힘을 강조한다. 모바일 앱을 통해 사용자가 구매하도록 유도하기 위해 저렴한 오퍼를 사용하는 것으로 시작된다. 그 후에는 다양한 요소가 '심층 개인화' 과정에 들어간다. 시간대, 음식 선호도, 주문 습관, 재정적 행동, 위치, 날씨, 사회적 상호 작용, "급여일과 같은 주요 순간과의 관련성" 등이 있다.

이러한 데이터를 활용하는 방법을 고안하는 데는 많은 두뇌가 필요하지 않다. 격주 금요일에 급여를 받는다는 사실을 앱이 알고 있다면, 주머니에 돈이 많을 때 3.99달러가 아닌 4.59달러로 식사 거래를 제안할 수 있다. 수요일 수업 전에 에그 맥머핀을 먹거나 첫 번째 직장과 두 번째 직장 사이에 저녁 식사 시간이 항상 1시간밖에 없다는 사실을 알게 되면 해당 프로모션의 가격을 인상할 수 있다. 날씨가 추운 날에는 따뜻한 커피의 가격을 올리고, 날씨가 더운 날에는 맥플러리의 가격을 올릴 수 있다. 그리고 사용자가 이러한 제안에 실시간으로 동의하거나 거절하면 앱은 더욱 똑똑해진다.

별것 아닌 것 같지만, 다양한 앱에서 매일 3억 건의 고객 상호 작용을 통해 플렉셔는 작은 가격 변화를 실제 수익으로 확대할 수 있다. 이 회사는 앱 전략을 사용하면 주문 빈도가 30%, 주문 규모가 35% 증가할 것이라고 약속한다. 도미노는 작년보다 20% 증가한 1분기 수익이 로열티 프로그램 덕분이라고 밝혔다. 월마트, 크로거 등 식료품점도 디지털 타겟팅을 통해 구매 이력을 활용하면서 이 분야에 뛰어들었다. 그리고 인공지능의 발전은 이 모든 것을 더 빠르게 진행할 수 있다.

인터넷의 다른 모든 것과 마찬가지로, 목표는 사용자를 중독시키는 것이다. 플렉셔와 다른 디지털 마케터들은 타겟팅된 거래를 통해 얻을 수 있는 '도파민 러시'에 대해 공개적으로 이야기한다. 그리고 이러한 거래가 그토록 스마트한 이유는 플렉셔가 앱 내에서 데이터를 추적하는 것뿐만 아니라 디지털, 심지어 디지털이 아닌 다른 모든 생활과 데이터를 통합하는 것과도 관련이 있다.

맥도날드는 개인과 관련된 여러 수준의 데이터를 결합하는 라이브램프(LiveRamp)라는 회사에서 제공하는 "신원 그래프(identity graph)"를 사용한다. 여기에는 이메일, 소셜 미디어 및 브라우저 활동, 스트리밍 비디오 사이트 또는 기타 스마트 기기에서의 행동, 구독 및 앱 다운로드, 여행, 소매, 금융, 자동차, 심지어 의료 파트너의 기록이 포함된다.

인간의 두뇌를 훨씬 능가하는 예측 기능을 갖춘 앱이 얼마나 강력한 힘을 발휘할 수 있는지 말로 표현하기 어렵다. "개별화된 가격 책정은 분명 감시 자본주의의 정보 비대칭성을 보여주는 한 가지 표현이다."라고 2019년 저서 <감시 자본주의 시대(The Age of Surveillance Capitalism)>'의 저자 쇼샤나 주보프는 말한다. "기업이 고객을 파악하고 예측할 수 있는 거의 무한한 추론 기회를 가지고 있다는 것을 쉽게 알 수 있다."

뒤베는 디지털 판매 광고가 "폭발적으로 증가하고 있다"고 인정했지만, 그는 이를 판매자와 소비자 간의 거래에 지나지 않는다고 생각한다. "[판매자가] 말하길, '내가 당신에게 돈을 지불하겠다. 어떻게 지불할 것이냐면, 할인 혜택을 줄 것이다"라고 그는 말한다. "하지만 그 할인 혜택의 대가로, 나는 당신을 추적할 수 있는 권한을 가진다." 그는 이를 "공정하고 합리적인 동의 형태"로 간주한다

하지만 체스터에게 중요한 것은 기업들이 가격을 책정하기 위해 만연한 스파이 활동을 사용하는 아키텍처를 설정하고 있다는 점이다. 이 프레임워크는 데이터의 대부분이 기업이 직접 수집한 '자사' 데이터이기 때문에 데이터 프라이버시 보호를 우회할 수 있으며, 이는 온라인 프로모션에 필요한 동의를 제공한다고 뒤베는 주장한다.

"그들은 [고객이] '당연히 할인과 로열티 포인트를 원합니다'라고 말하기를 원한다. 그래서 고객이 동의하는 것이다"라고 체스터는 설명한다. "그리고 그들은 지리적 위치 및 기타 정보를 가지고 있을 뿐만 아니라 ... 하지만 동의를 받았기 때문에 해당 데이터를 활용할 수 있다. ... 그들은 자유롭게 계속해서 사용자를 타겟팅할 수 있도록 사용자의 허락을 받고 싶어 한다."

비밀을 지킬 수 있는가?

휴대폰 앱은 공개 상점이 아니다. 회원이 받는 쿠폰은 다른 사람이 볼 수 없다. 쿠폰은 다른 사람과 동일하지 않을 수 있으며 사용자의 행동과 습관에 따라 달라질 수 있다. 이것이 바로 기업이 가격을 개인화할 수 있는 방법이다.

또 다른 방법은 스트리밍 회사, TV 제조업체 및 광고주에게 큰 인기를 끌고 있는 스마트 TV를 이용하는 것이다.

지난 1월, 라스베이거스에서 열린 국제전자제품박람회(CES)에서 디즈니는 디즈니의 방대한 온라인 라이브러리에서 장면을 읽어내어 광고와 분위기를 맞출 수 있는 기술을 비롯한 다양한 신기술로 '엔터테인먼트와 광고의 미래'를 발표했다. 가장 강력한 기능 중 하나인 게이트웨이 샵(Gateway Shop)은 "소비자가 시청 환경을 벗어나지 않고도 소매업체의 맞춤화된 구매 제안에 액세스할 수 있게 해줍니다." 즉, 시청자는 곧 프로그램에서 방금 본 제품에 대한 개별화된 제안을 볼 수 있으며, 이를 컴퓨터나 휴대폰으로 전송하여 원활하게 구매할 수 있다.

아마존도 비슷한 개념을 가지고 있다: "동적 광고 삽입." 스트리밍 방송의 특정 마커에 아마존 웹 서비스는 특별 혜택과 함께 해당 가구에 맞는 맞춤형 광고를 게재할 수 있다. 이 기능을 활용하면 길 아래층 집과는 다른 맛의 탄산음료 광고를 시청자가 좋아할 것으로 예상되는 광고를 게재할 수 있다.

대부분의 스트리밍 미디어 및 기술 회사들이 이러한 실험에 동참하고 있다. 월마트와 NBC유니버설의 피콕(Peacock) 스트리밍 플랫폼은 "쇼핑 가능한 광고"를 표시하는 계약을 체결하여, 브라보 쇼 <블로우 덱 메디터래니언(Below Deck Mediterranean)>에 등장하는 아이템을 리모컨이나 QR 코드를 통해 구매할 수 있도록 했다. 로쿠(Roku, 미국 스트리밍 장치 및 플랫폼 개발 회사)는 스마트 TV를 통해 구매할 수 있는 광고에 대해 쇼피파이(Shopify, 전자 상거래 플랫폼)와 유사한 거래를 하고 있다.

방대한 자사 데이터 파이프라인을 보유하고 있는 크로거 및 기타 식료품 업체는 스트리밍 업체와 연동 거래를 체결했다. 크로거(Kroge, 미국 대형 슈퍼마켓 체인)가 2015년에 인수한 미디어 회사 84.51°(크로거는 신시내티에 있는 본사 좌표를 기준으로 회사명을 변경했다)는 "미국 내 6200만 가구 이상의 데이터를 활용"하는 것을 자랑으로 내세운다. 앨버트슨은 비슷한 데이터 도달 범위와 기술 기업과의 파트너십을 보유하고 있다. 이것이 바로 체스터가 두 미디어 회사의 데이터를 결합하여 게시된 가격에 신경 쓰지 않아도 되는 새롭고 좁은 시장에 데이터 세트를 제공하는 크로거와 앨버트슨의 합병에 반대하는 이유이다.

월마트와 스마트 TV 제조업체인 비지오(Vizio)의 합병 제안은 사람들이 TV를 통해 직접 구매할 수 있는 타겟팅 광고를 제공할 수 있다는 점에서 더욱 의미가 있다. 비지오의 스마트캐스트(SmartCast) 시스템은 스트리밍 미디어 사이트의 기능을 갖추고 있으며, 시청자의 데이터 프로필을 기반으로 시청자에게 광고를 제공한다. 비지오는 현재 동의 없이 사용자 시청 이력을 수집하는 것에 대해 연방 동의 법령에 따라 제재를 받고 있다.

월마트가 스마트 TV를 통한 소비자 대상 직접 광고를 목적으로 소매 미디어 부문인 월마트 커넥트(Walmart Connect)와 비지오의 역량을 연결하려는 것은 매우 분명하다. 합병에 반대하는 19개 그룹의 서한은 "비지오 인수를 통해 월마트는 소비자 데이터의 추출, 수익화 및 활용에 의존하는 사업 부문을 더욱 성장시킬 수 있을 것"이라고 언급하고 있다.

앱의 가격이 비밀에 싸여 있다고 생각했다면, 가정에서 TV 세트, 알렉사 스피커, 스마트 냉장고를 통해 지불하는 가격은 훨씬 더 이해하기 어려울 것이다. "우리는 플랫폼, 브랜드, 광고 대행사, 리테일러 간의 원활한 연결에 대해 이야기하고 있다"라고 체스터는 설명한다. "사람들은 미디어 시스템에서 광고와 마케팅의 역할을 과소평가해 왔다. 광고와 마케팅은 미디어 시스템의 핵심 기반이다."

감시 가격 책정을 위한 정책 도입

감시 가격 책정은 한 가지 가격의 제품이 갑자기 3억 3,000만 원이 되면 어느 정도 분노가 일어날 것이라는 것을 기업들이 알고 있기 때문에 은밀하게 이루어진다. 모든 종류의 차별은 너무 많은 사람들이 그 의미를 이해하기 전에 은밀하게 이루어질 때만 효과적이다. 헤프너는 "사람들이 근본적으로 공공 정책의 목표로 원하는 것은 예측 가능한 가격 책정이다"라고 말한다. "사람들이 자신이 다른 요금을 지불하고 있다는 사실을 알게 된다면 화를 낼 것이다."

뒤베는 광고 프로모션에 대한 우려는 잘못된 생각이라고 생각한다. "말 그대로 6팩의 가격이 1.99달러라고 말한 다음 다른 사람에게 6팩의 가격이 3.99달러라고 말한다면, 투명성이 너무 낮다면 매우 불공정한 것으로 간주할 것이다"라고 그는 말한다. "하지만 대신 모든 사람에게 6팩의 가격이 3.99달러라고 말한다면 이는 공평하다. 하지만 2달러 할인 쿠폰을 주면서 다른 사람에게는 쿠폰을 주지 않는다면 다른 가격을 목표로 삼은 것만큼 불공평하지 않다."

하지만 한 사람은 쿠폰을 받을 수 있고 다른 사람은 받을 수 없다는 사실이 중요하다. 사람들이 이 사실을 이해한다면 이를 일종의 차별이라고 생각할 것이다. 기업이 이러한 차별에 관여하는 것을 막는 한 가지 방법은 차별을 공개적으로 드러내는 것이다. 여러 학술 논문에서는 기업이 개인화를 너무 과도하게 진행하여 반발을 일으킬 수 있다고 경고한다. 그러나 햇빛만 보는 접근법의 문제점은 기업들이 이러한 경고에 귀를 기울여 가격 전략을 중립적이거나 소비자 친화적인 언어로 감추고 공적인 영역에서 멀리하는 방법을 배웠다는 것이다.

티치아웃 교수는 기업들이 감시 가격 책정 방식을 광범위하게 도입하는 것을 주저하는 것이 정책 입안자들에게 기회를 제공한다고 생각한다. "이는 공개 오픈 마켓을 사적 영역으로 바꾸고 사람들을 알고리즘의 변덕에 맡기게 된다"라고 말한다. "다음 세대의 우버들이 가격 결정권을 차지하기 위한 중요한 싸움이 될 것이다. 하지만 지금이 바로 모든 가격 상호작용에 가격 결정권이 포함되기 전에 이를 도입해야 할 때다."

한 가지 의문이 제기되는 것은 실제로 감시 가격 책정을 금지하는 방법인데, 여기에는 개인 정보 수집과 해당 정보를 악용하여 차등 가격을 책정하는 두 가지 고려 사항이 포함된다. 전자를 방지하려면 데이터 개인정보 보호 규칙이 필요하고, 후자를 방지하려면 보다 일반적인 가격 규제가 필요하다. 티치아웃은 이 두 가지를 혼합해야 한다고 생각한다.

특히 어린이를 대상으로 하는 일부 타겟팅 광고는 이미 금지되어 있으며, FTC는 이와 관련하여 메타에 대한 소송을 진행 중이다. 그리고 개인 건강 정보 보호와 같은 일부 개인정보 보호 규정은 이미 시행되고 있다. 기업이 소비자에게 개인 데이터가 어떻게 사용되는지 알려야 하는 정보 공개 제도가 있으며, 이는 가격 차별에까지 확대될 수 있다.

하지만 지금까지의 정책 결정은 고르지 못했다. 지난달 발표된 연방 데이터 프라이버시 표준에 관한 초당적 합의에 따르면 개인화된 가격을 제공하기 위해 악용되고 있는 바로 그 프로세스인 퍼스트 파티 광고는 면제된다. 한편, 미국 교통부는 판매하거나 수익을 창출할 수 있는 중요한 데이터에 액세스할 수 있는 또 다른 산업인 미국 주요 항공사에 대한 개인정보 보호 검토를 발표했다. 항공사가 승객의 좌석 등받이 동영상 화면에 신원 그래프를 기반으로 한 광고나 제안을 삽입할 계획이라면 이 검토에서 이를 포착해야 한다.

칸 위원장은 데이터 브로커의 데이터 수집 및 판매를 불공정 관행으로 규정하기 위해 혁신적으로 노력해왔다. 물론 데이터 브로커는 서로 데이터를 공유하는 여러 주체 중 하나에 불과하지만, 이러한 노력은 공정성을 이유로 신원 그래프를 관리, 제한, 심지어 금지할 수 있는 여지를 열어준다.

체스터는 "리나 칸이 이끄는 FTC는 이 새로운 시스템을 잘 이해하고 있다"고 한다. "상업적 감시를 규제하려고 한다는 사실은 소비자 피해의 잠재력을 이해하고 있다는 것을 보여준다." 하지만 데이터 흐름을 규제하는 것만으로는 부족하다고 한다. "NBC와 크로거, 월마트가 협력하여 소비자를 조작할 수 있는 오퍼와 서비스, 도구를 제공하는 것은 안 된다고 말해야 한다."

신용 점수는 시작에 불과하다

감시 가격 책정의 전망에는 거의 실존적인 무언가가 있다. 판매자가 여러분의 임금 인상 시기를 안다면, 더 나은 일자리를 얻기 위해 노력할 가치가 거의 없으며, 현명한 가격 책정을 통해 돈을 빼앗길 것이다. 구매를 결정할 때마다 친구나 친척보다 더 많은 금액을 지불한 것은 아닌지, 아니면 판매자가 파악한 시간대나 개인적인 일과 때문에 더 많은 금액을 지불한 것은 아닌지 의심이 든다면, 자신의 선택을 다시 생각해보는 데 많은 시간을 소비하게 될 것이다. 그리고 마케터가 사용자의 모든 습관을 너무 잘 파악하고 있다면, 어떤 대행사를 이용하고 있는지 의문이 들 수 있다.

우리는 이미 금융 생활을 탐색할 때 사용자를 따라다니는 고유 식별자를 가지고 있다. 바로 평생의 구매 이력이 집약된 신용점수다. 기원은 19세기에 상거래 기관이라는 회사가 특파원 네트워크를 고용하여 신용을 원하는 사람들에 대한 지극히 주관적이고 편향된 정보를 수집하여 결국 숫자로 증류하여 대출 기관에서 사용했던 높은 수준의 가십으로 거슬러 올라간다. 신용 점수가 소문을 사실로 바꾸는 과정은 무심코 웹을 스크롤하고 소셜 미디어에 '좋아요'를 누르는 행위가 신용 그래프로 변환되어 가격을 결정할 수 있는 것과 유사하다.

그 이면의 감정, 즉 주홍글씨 FICO 점수가 붙은 재무 상황의 굴욕감은 아마도 소설에서 가장 잘 표현될 것이다. 가까운 미래의 뉴욕을 배경으로 한 게리 슈타인가르트(Gary Shteyngart)의 소설 <정말 슬픈 진짜 사랑 이야기(Super Sad True Love Story)>는 가로등 기둥과 같은 구조물인 크레딧 폴이 지나가는 모든 사람의 재정적 가치를 표시하는 세상을 상상한다. 대기업과 완전히 합쳐진 억압적인 정부를 묘사하고, 사람들의 가장 깊은 비밀을 모두가 볼 수 있도록 공개적으로 드러내는 데 내재된 권력 역학 관계를 표현한다.

슈타인가르트는 이러한 점을 잘 파악하고 있으며, 크레딧 폴의 기반이 되는 기술이 여러분의 가까운 휴대폰이나 TV에 적용될지도 모른다. 하지만 정말 슬픈 진짜 사랑 이야기는 혁명으로 끝난다. 미국 기업들은 모든 것이 공개되어야 하는 것은 아니라는 사실을 알고 있다. 그들의 방식대로라면 알고리즘만 신용 평가 점수를 볼 수 있고, 개인 가격에 무엇이 들어가는지는 알고리즘만 알 수 있다. 이것이 현실이 될지는 정책 입안자들이 백룸의 문을 열고 내부에서 벌어지는 소용돌이 같은 활동을 공개할지 여부에 달려 있다.

[출처] The Emerging Danger of Surveillance Pricing (jacobin.com)

[번역] 하주영

덧붙이는 말

데이비드 데이엔(David Dayen)은 아메리칸 프로스펙트의 편집장이다. 저서로 , <기업 권력의 시대에서의 삶>(2020), <사슬: 세 명의 평범한 미국인은 어떻게 월스트리트의 거대한 압류 사기를 밝혀냈나>(2016)가 있다. 2021년 힐만상 잡지 저널리즘 부문 우수상을 수상했다. 참세상은 이 글을 공동 게재한다.