Você pagará mais por esses sapatos até as sete da noite? O custo dos produtos seria diferente para você se morasse nos subúrbios? Preços padrão e descontos simples dão lugar a estratégias mais exóticas, projetadas para atrair o último dinheiro de um cliente.
Quando o Natal se aproximava de 2015, o custo de um conjunto de especiarias para a torta de abóbora começou a se comportar de maneira estranha. Não decolou, como recomendaria um livro de economia. Ela não entrou em colapso. Ela começou a oscilar entre dois estados quânticos. O custo de um pacote de onça na Amazon era de US $ 4,49 ou US $ 8,99, dependendo de quando você o analisou. Quase um ano depois, no Dia de Ação de Graças de 2016, o preço voltou a subir entre dois pontos - desta vez entre US $ 3,36 e US $ 4,69.
Vivemos em tempos de preços variáveis de ingressos e
viagens de táxi , auto-seleção do preço do álbum Radiohead e outros jogos modernos com preços. Mas o que aconteceu com as especiarias? Erro de computador estranho? Mais como uma falha intencional. "Provavelmente, essa é uma estratégia para obter dados e o preço certo", explicou Guru Hariharan quando descrevi esse diagrama no quadro.
O preço ideal - aquele que pode maximizar os lucros das carteiras dos consumidores - tornou-se o objetivo de um número crescente de pessoas calculistas, muitas das quais são economistas que abandonam a escola por causa do Vale do Silício. Ela também está envolvida na startup de cinco anos Boomerang Commerce, fundada por Hariharan, um graduado da Amazon. Ele diz que essas experiências de preços se tornaram uma prática comum para encontrar o preço perfeito - e repetir a pesquisa, porque o preço ideal varia de acordo com o dia e até a hora. A Amazon argumenta que as mudanças de preço não são uma tentativa de coletar dados sobre os hábitos de compra do cliente, mas uma tentativa de oferecer ao cliente o preço mais baixo.
Você pode se surpreender ao comprar ingredientes para um bolo sazonal, participar de um experimento sociológico cuidadosamente planejado. Mas foi exatamente isso que levou ao hábito de comparar preços online. Nossa capacidade de descobrir o preço de qualquer produto a qualquer momento e em qualquer lugar nos deu aos consumidores tantas oportunidades que os vendedores, em tentativas desesperadas de recuperar sua vantagem ou pelo menos evitar a extinção, agora estão nos observando desse lado da tela. Agora eles estão comparando compradores.
E, para isso, eles têm oportunidades ricas: um enorme loop de dados chegando quando você adiciona um item à cesta ou passa um cartão de desconto pelo terminal da loja. Os melhores economistas e especialistas em processamento de dados podem transformar esses dados em estratégias úteis de preços. Um economista chama isso de "uma oportunidade de experimentar em uma escala sem precedentes ao longo da história da economia". Em meados de março, a Amazon possuía 59 vagas para economistas e um site dedicado a contratá-las.
Não é por acaso que esquemas de preços antiquados - descontos em publicidade a partir do preço normal, dois pelo preço de um, "preços baixos diários" - dão lugar a estratégias muito mais exóticas.
"Não acho que alguém possa ter previsto o quão complicado esses algoritmos seriam", diz Robert Dolan, professor de marketing em Harvard. "Eu não podia." O custo de uma lata de refrigerante em uma máquina de venda automática pode variar dependendo da temperatura externa. Um estudo descobriu que o custo de um fone de ouvido recomendado pelo Google pode depender se o seu histórico de pesquisa oferece uma atitude reverente em relação ao orçamento. Para os compradores, isso significa que o preço - não o que lhe é oferecido agora, mas o que é oferecido em 20 minutos, ou o que é oferecido a mim ou ao seu vizinho - pode se tornar cada vez mais incerto. "Muitas luas atrás, havia um preço por item", observa Dolan. Agora, a pergunta mais simples - qual é o preço real de um conjunto de temperos para torta de abóbora - já está sujeita a um nível de incerteza comparável ao de Heisenberg.
Isso levanta a questão: a Internet, cuja transparência deveria ter beneficiado os consumidores, pode fazer o contrário?
Se o mercado é uma guerra entre compradores e vendedores, como escreveu o sociólogo francês do século XIX Gabriel Tarde, o preço é uma trégua. E a política de estabelecer um preço fixo para um bem ou serviço - enraizada na década de 1860 - significa a suspensão de um estado hostil eterno conhecido como comércio.
Como em qualquer trégua, cada lado sacrifica algo. Os compradores foram forçados a concordar ou discordar do preço indicado no preço (essa inovação é atribuída ao pioneiro do varejo e marketing
John Wanameiker ). O que os vendedores sacrificaram - a capacidade de usar graus variados do desejo dos compradores de pagar - foi talvez um sacrifício maior, já que os valores que alguns dos compradores concordariam em pagar em excesso pelos produtos não poderiam mais ser transformados em lucro. Mas todos fizeram o mesmo, a partir de uma combinação de razões morais e práticas.
Quakers - incluindo o comerciante de Nova York Rowland Macy - nunca acreditaram nos benefícios de preços diferentes para pessoas diferentes. Vanameaker,
presbiteriano que trabalhava na Quaker Philadelphia, abriu sua loja Grand Depot com o princípio de "um preço para todos, sem favoritismo". Outros traders viram as vantagens práticas dos esquemas de preço fixo da Macy e da Vanameaker. Eles enchiam suas novas lojas de departamento com mercadorias, e era muito caro ensinar a centenas de funcionários a arte de negociar. Os preços fixos adicionaram previsibilidade à contabilidade, aceleraram as vendas e serviram como uma abundância de anúncios impressos anunciando um determinado preço para determinados produtos.
Empresas como a General Motors criaram uma maneira relativamente honesta de retornar parte de seus lucros perdidos. Na década de 1920, a GM colocou suas várias marcas automotivas em uma hierarquia de preços. "Um Chevrolet para gado", como escreveu a loja Fortune, "Pontiac para os pobres, mas orgulhosos, Oldsmobile para amantes de conforto inteligente, Buick para os motivados, Cadillac para os ricos". Essa política de preços, "uma máquina para todas as carteiras e para todos os fins", como a GM a chamava, era necessária para classificar os consumidores, mas os próprios consumidores os classificavam. A trégua continuou.
Os consumidores, por outro lado, poderiam recuperar suas vantagens coletando cupons de desconto - sua chance de fazer um acordo inacessível aos clientes típicos. Novas redes de supermercados na década de 1940 transformaram os cupons em itens básicos do estilo de vida americano. Os grandes vendedores entendiam - os
behavioristas provariam isso mais tarde em detalhes - que os consumidores precisavam não apenas da garantia de um cessar-fogo e que não seriam roubados, mas também da oportunidade de obter vantagem sobre seus vizinhos. Eles gostaram tanto de negócios que os economistas tiveram que distinguir entre dois tipos de valor do produto: valor de aquisição (a utilidade do carro novo sentida pelo comprador) e valor da transação (o comprador sente que perdeu ou venceu o comércio).
Os termos do cessar-fogo consistiam na disponibilidade de "preços de tabela" e descontos periódicos a partir desse preço. E essa trégua foi geralmente mantida até o início deste século. O gigante do varejo Walmart insistia em "preços baixos diários", não pulando para frente e para trás.
Mas, nos anos 90, a Internet começou a corroer as condições de uma longa paz. Consumidores habilidosos poderiam ir à Best Buy e olhar para o produto que comprariam em outro lugar mais barato - esse exercício ficou conhecido como "showrooming". Em 1999, o vendedor de livros digitais de Seattle, Amazon.com, começou a se expandir para se tornar o novo Grand Depot.
Chegou a era das vendas online, e as hostilidades voltaram com ela.
Olhando para trás, fica claro que os varejistas se mobilizaram lentamente. Enquanto outros processos corporativos - logística, gerenciamento de vendas - começaram no início de 2000 a ajudar software poderoso que pode fazer previsões (e mesmo que as companhias aéreas tenham passagens aéreas variáveis), a indicação dos preços no varejo permaneceu mais uma arte do que uma ciência. Em particular, dependia da hierarquia interna das empresas. Os preços continuaram sendo o domínio da segunda figura mais importante da organização: o diretor de vendas, cujo conhecimento intuitivo de como e como vender, era uma fonte de mitos que ele não tinha pressa de dissipar.
Mas dois eventos enfraqueceram o alcance do diretor de vendas.
O primeiro é a chegada de dados. Thomas Nagle ensinou economia na Universidade de Chicago na década de 1980 e lembra que a universidade adquiriu dados da cadeia de supermercados Jewel de novos scanners de caixa registradora. "Todo mundo estava empolgado", diz Nagle, agora consultor sênior de preços da Deloitte. - Antes disso, contávamos com questionários absurdos como: “O que você faria se lhe oferecessem opções de preço?” Mas o mundo real não é um experimento controlado.
Os dados de jóias viraram de cabeça para baixo muito do que ele ensinou. Por exemplo, ele disse que os preços que terminam em 99 ou 98 em vez de arredondamento não aumentam as vendas. Os livros didáticos alegavam que esses preços continuavam sendo um artefato daqueles tempos em que os donos das lojas queriam forçar os caixas a abrir uma caixa registradora para conseguir troco, e não embolsar o dinheiro das vendas. “Acabou”, lembra Nigel, “que os preços que terminam em 0,99 não funcionam com carros ou outras compras caras que você está olhando seriamente. Mas nas mercearias o efeito foi enorme! "
O efeito, agora conhecido como “distorção do dígito esquerdo”, não funcionou em experimentos de laboratório, pois os sujeitos, encontrando um número limitado de opções de solução, abordaram cada uma das compras hipotéticas como um problema matemático. Mas na vida real, Nagle admite, "se você fizesse isso, teria que passar o dia inteiro na loja". Soltando os números à direita da vírgula, você pode voltar rapidamente para casa e preparar o jantar.
No início dos anos 2000, a quantidade de dados coletados em lojas on-line de varejo se tornou tão grande que começou a mostrar atração gravitacional. Isso levou ao segundo evento: a chegada de especialistas no campo da "ciência triste" [historiador vitoriano
Thomas Carlyle ironicamente chamou a economia em contraste com o termo "ciência alegre", que significava escrever canções e poemas - aprox. transl.].
Foi uma invasão bastante estranha. Durante décadas, os teóricos da economia não prestaram atenção às corporações, e as corporações aos teóricos. De fato, a maioria dos modelos teóricos geralmente não levou em consideração a existência de corporações.
Mas as coisas começaram a mudar em 2001, quando
Hal Varian , economista de Berkeley, autor do livro de 1999, aprovou o Information Rules, conheceu
Eric Schmidt . Varian o conhecia, mas, como ele diz, não sabia que Schmidt havia se tornado CEO de uma pequena empresa do Google. Varian concordou em passar um ano acadêmico no Google, decidindo que escreveria um livro sobre como as pessoas fazem startups.
Naquela época, poucos economistas sérios do setor prestavam atenção a problemas macroeconômicos como, por exemplo, mudanças na demanda por bens de consumo duráveis. Varian foi imediatamente convidado a dar uma olhada no projeto, que, como Schmidt disse a ele, "pode nos ajudar a ganhar dinheiro": o sistema de leilão, que se transformou no Google AdWords. Como resultado, a Varian permaneceu na empresa.
Outros os seguiram. "O eBay era um parque de diversões para nós", diz Steve Tadelis, economista de Berkeley que trabalhou lá em 2011 e agora trabalha na Amazon. "Ou seja, preços, pessoas, comportamento, reputação - tudo o que agrada os economistas - mais a chance de experimentar em uma escala sem precedentes."
A princípio, eles processavam principalmente os dados em busca de inspiração. No eBay, Tadelis, por exemplo, usou listas de cliques de clientes para descobrir quanto dinheiro economizava aos visitantes uma hora em busca de um bom preço (resultando em US $ 15).
Os economistas perceberam que poderiam ir ainda mais longe e desenvolver experimentos que pudessem produzir dados. Experimentos cuidadosamente controlados não apenas tentaram prever o formato da curva de demanda - mostrando quanto produto as pessoas comprariam se aumentassem o preço e ajudando os vendedores a encontrar o valor ideal que maximizasse os lucros. Eles tentaram construir gráficos das mudanças de curva pelo relógio. Os pedidos on-line costumam ser feitos durante o horário comercial nos dias úteis, por isso os vendedores costumam aumentar os preços pela manhã e abaixá-los no final da tarde.
Em meados da década de 2000, alguns economistas começaram a se perguntar se o big data ajudaria a reconhecer uma curva de demanda pessoal para cada pessoa - transformando uma hipotética "discriminação ideal de preço" (um preço precisamente definido para o valor máximo que você está disposto a pagar) em uma oportunidade real.
O novo mundo começou a tomar forma, e a experiência inicial do usuário nas compras on-line - tão simples e lucrativa - começou a perder o brilho.
Não que não fosse lucrativo para os consumidores comprar on-line a preços baixos. Eles se beneficiaram. Mas alguns negócios não foram tão lucrativos quanto pareciam. E alguns deles começaram a suspeitar que estavam sendo arrancados. Em 2007, o californiano Marc Ekenbarger decidiu ter sorte ao encontrar um kit de gazebo com preço de catálogo de US $ 999, vendido no Overstock.com por US $ 449,99. Ele comprou dois para si, desempacotou e encontrou o preço restante na caixa, o que indicava que o Walmart vendia esses kits por US $ 247. Ele ficou furioso. Ele reclamou com a Overstock e a loja pediu que ele devolvesse o custo dos móveis.
Mas sua experiência se tornou evidência no caso de defensores dos consumidores contra a Overstock, acusados de propaganda enganosa. Outra evidência foram os e-mails internos nos quais os funcionários alegavam que a empresa era conhecida pelo hábito de preços de catálogo extremamente altos.
Em 2014, um juiz da Califórnia decidiu que a Overstock pagaria multas de US $ 6,8 milhões e a empresa interpôs um recurso. No ano anterior, uma onda de reivindicações semelhantes foi contra os preços fictícios de catálogos, diz Bonnie Paten, diretora executiva da TruthinAdvertising.org. Em 2016, a Amazon começou a remover todas as referências a "preços de tabela" e, em alguns casos, a adicionar uma nova referência: seu próprio preço anterior para o produto.
Este pode ser o último estágio do colapso do sistema antigo com um preço único. É substituído pelo que mais lembra o comércio de alta frequência em Wall Street. No novo mundo, os preços não são fixos. Eles podem flutuar de hora em hora e até de minuto a minuto - esse fenômeno é familiar a todos que colocam mercadorias na Amazon na cesta e recebem uma notificação sobre uma alteração no preço. O site camelcamelcamel.com monitora os preços da Amazon para produtos específicos e alerta os consumidores quando o preço cai abaixo da barra definida. O histórico de preços de qualquer produto - por exemplo, Classic Twister -
parece um gráfico de preços de ações típico .
E, como nos mercados de ações, ocorrem saltos rápidos. Em 2011, o livro de Peter Lawrence,
How the Fly Works, foi vendido por algum tempo a um preço de US $ 23.698.655,93, devido à guerra de algoritmos de preços entre dois vendedores externos. Para entender o que aconteceu, é aconselhável conversar com a pessoa que desenvolveu o software que eles usam.
O Guru Hariharan removeu a tampa do marcador na sala de reuniões do bumerangue em Mountain View, Califórnia. Ele falou sobre o que levou os varejistas a uma situação tão desesperadora que eles precisavam mudar os preços várias vezes ao dia. No quadro, ele desenhou várias linhas indicando a crescente participação das vendas on-line de vários produtos (livros, DVDs, eletrônicos) ao longo do tempo e depois observou os anos em que os principais varejistas "físicos" (Borders, Blockbuster, Circuit City e RadioShack) faliram. A princípio, esses anos pareciam aleatórios. Mas as falências estavam agrupadas em torno de uma faixa, indicando o período em que as vendas on-line variavam de 20% a 25%. "O ponto de colapso estava nesta lacuna", disse Hariharan, batendo palmas para aumentar o efeito. "Lá o massacre sangrento aconteceu."
Após esse ponto, os varejistas tradicionais, possuindo lojas físicas e on-line, sentiram que eram obrigados a competir apenas no campo dos preços. Hariharan falou ansiosamente sobre os dias em que ele poderia entrar no RadioShack, e o vendedor o direcionou exatamente para o cabo de conexão correto. Mas quando os varejistas caíram em uma zona de colapso, começaram a se livrar de despesas como pessoal, treinamento e suporte ao usuário. E o lucro continuou a cair - por que ir à loja se ninguém te ajuda? - e o fracasso se tornou inevitável. O RadioShack foi assim antes de declarar falência em 2015.
"Isso pode não ter acontecido", diz Hariharan. Hoje, ele está ajudando os varejistas a lidar com isso.
Não podemos processar todos os preços que vemos. Portanto, julgamos os preços das lojas com base em vários produtos conhecidos. Os vendedores sabem disso há muitas décadas, portanto mantêm os preços de ovos e leite no mínimo, ganhando produtos para os quais não estamos familiarizados com a margem comercial.
Na Amazon, o Hariharan, formado em aprendizado de máquina, ajudou a inventar e patentear o Amazon Selling Coach, um sistema que ajuda vendedores terceirizados a otimizar sua lista de preços.
Ele e sua equipe do Boomerang construíram um enorme sistema de rastreamento de preços e já emitiram bilhões de recomendações de preços para uma variedade de clientes, da Office Depot à GNC e US Auto Parts . Mas seu software não tenta corresponder ao menor preço disponível. Este seria um algoritmo muito simples. Ele está tentando controlar a sensação de preço do consumidor. Ele identifica os bens que são mais importantes aos olhos dos consumidores e mantém seu valor no nível dos concorrentes, ou até menor. E o custo de tudo o resto pode ser mais.Segundo ele, a Amazon há muito domina essas táticas. A certa altura, o Boomerang monitorava as alterações de preços da popular TV da Samsung por um período de seis meses antes da Black Friday. Então, nesta sexta-feira, a Amazon reduziu o preço da TV de US $ 350 para US $ 250, superando drasticamente seus concorrentes. Os boomerang também descobriram que a Amazon aumentou o preço de alguns cabos HDMI necessários para conectar a uma TV em 60% em outubro, provavelmente sabendo, de acordo com Hariharan, que os compradores on-line não são tão zelosos na comparação de preços de produtos baratos.Gostaria de saber como outros varejistas começam a se adaptar. Um funcionário do Boomerang me mostrou o painel de controle que seus clientes veem. Ele percorreu o menu de algoritmos predefinidos até o item "ignorar o concorrente em 10%", definido para produtos que atendiam aos seguintes critérios:If (comp_price>cost) and (promo_flag = false) then set price = comp_price*0.90
Ou seja: se o preço do concorrente for superior ao custo do item e este não for o resultado de uma promoção, será necessário definir um preço 10% menor que o dele. A regra foi aplicada com um clique e, na tela, vi uma queda significativa no índice de preço percebido pelo consumidor.
Mas isso não é tudo. Quedas de preço afetarão os radares dos concorrentes. Se eles respondem da mesma forma ou não, depende de como seus algoritmos interpretam o sinal. É o primeiro tiro em uma guerra de preços? Ou o vendedor está apenas tentando se livrar de produtos obsoletos? Na prática, isso é difícil de dizer. Portanto, uma redução inofensiva e temporária nos preços pode desencadear uma guerra de preços entre carros, que, sem o devido controle, pode prejudicar bastante o vendedor. Os clientes do Boomerang são incentivados a estabelecer uma "grade de segurança" - regras adicionais que testam a operação de outras regras - e não negligenciam a supervisão humana. Faisal Masoud, diretor de tecnologia da Staples, um dos primeiros clientes do Boomerang, acredita que a intervenção humana é rara. "Queremos que o software tome decisões, não as pessoas", diz ele. - Tudo é automatizado. Caso contrário, você vai perder.
A complexidade dos preços de varejo levou pelo menos um cliente do Boomerang ao campo da teoria dos jogos, um ramo da matemática que raramente era usado nas vitrines antes. Hariharan diz com um sorriso: “Ela permite que você raciocine:“ Como o principal concorrente reagirá a mim? E se eu souber a reação, qual será a minha melhor resposta? ”E esta é a equação de Nash. Sim, o mesmo
John Nash , dos
Jogos da Mente , cuja contribuição engenhosa para a matemática já havia se espalhado mesmo antes do preço dos esfregões.
Como tudo isso vai acabar?
Uma opção: simplicidade.
A Everlane, uma startup de roupas, por exemplo, monetiza as reações dos consumidores a táticas de vendas ainda mais raras. A empresa anuncia o preço de fabricação de cada produto e o lucro que obtém dele.
Ela notificou recentemente os clientes de que os preços da caxemira da Mongólia Interior haviam caído. E ela reduziu o preço dos suéteres de cashmere em US $ 25, quando a fabricação começou a custar menos. "Transparência radical" - esse é o nome do fundador e do gênero da empresa Michael Preisman.
Outra vez, a Everlane decidiu vender alguns modelos de sapatos e roupas, oferecendo aos usuários uma escolha de três opções. O menor preço cobriu o custo de fabricação e envio de itens. A média cobriu os custos de vendas. O mais alto foi rentável.
Se alguém está interessado em saber se o dilema moral se tornou uma maneira ideal de estabelecer preços, não. 87% dos compradores escolheram o preço mais baixo, diz Preisman. 8% escolheram médio, 5% - alto. O ponto principal, diz Preisman, é contar aos clientes como tudo acontece, como os trabalhadores são pagos e tudo o mais que você normalmente não vê em uma caixa de sapatos ou etiqueta de suéter.
"Acho que a teoria da Everlane ainda não foi comprovada", diz Preisman. As empresas nos Estados Unidos "treinaram os clientes para se acostumarem às vendas. Eles se tornaram a base das vendas no varejo, e essa tendência é muito difícil de reverter. Esse tipo de educação do cliente é difícil de lidar se você trabalha no mercado". onde as pessoas jogam esses jogos todos os dias. "
Mas outra possibilidade surge da possibilidade de os consumidores não precisarem de transparência. Eles tendem a cair no engano e pagam mais se acham que pagam menos. Que eles sejam ágeis o suficiente para encontrar as melhores ofertas especiais, projetadas especificamente para eles. Isso rejeita os princípios da nova trégua promovida pela Everlane. E isso abrirá oportunidades para vendedores e economistas receberem o Santo Graal.
O preço ideal deve existir apenas em um experimento de pensamento teórico. Mas a ideia afirma que o vendedor sabe o preço máximo aceitável para cada comprador; portanto, oferecendo-lhe um preço logo abaixo disso, o vendedor pode agitar todos os lucros até o último centavo.
No passado, os vendedores usavam dados demográficos para calcular o preço mais acessível. Em 2000, algumas pessoas decidiram que a Amazon estava fazendo exatamente isso quando os clientes perceberam que os mesmos DVDs foram para eles a preços diferentes. A Amazon negou isso. Foi o resultado de testes aleatórios de preços, como Jeff Bezos explicou em um comunicado à imprensa. "Nós nunca e nunca iremos verificar preços com base na demografia do consumidor."
Mas a demografia é uma maneira grosseira de personalizar os preços, de acordo com o economista da Universidade Brandeis, Benjamin Schiller, em seu trabalho recente, Discriminação de preço de primeira classe usando big data. Se a Netflix usasse apenas fatores demográficos, como raça, renda familiar e código postal, para personalizar os preços das assinaturas, este modelo previa um aumento de 0,3% nos lucros da empresa. Mas se a Netflix pudesse usar o histórico de navegadores das pessoas - a porcentagem de uso da Web às terças-feiras, o número de visitas ao RottenTomatoes.com e 5.000 outros fatores - isso poderia aumentar os lucros em 14,6%.
Mas a Netflix não faz isso. Ele nem sequer forneceu a Schiller os dados que ele usou (ele os recebeu de terceiros). Mas Schiller demonstrou que personalizar preços é uma realidade.
Outras empresas estão fazendo isso? Quatro pesquisadores da Catalunha tentaram responder a essa pergunta usando computadores como compradores falsos, imitando o comportamento de clientes ricos e econômicos por uma semana. Quando esses computadores foram às compras, não foram mostrados preços diferentes para os mesmos produtos. Eles foram mostrados bens diferentes. O preço médio dos fones de ouvido mostrados como "ricos" foi 4 vezes superior ao preço dos fones de ouvido oferecidos como "econômico". Outro experimento mostrou uma discriminação mais direta dos preços: computadores com endereços de Boston tiveram preços mais baixos do que computadores de partes remotas de Massachusetts.
No trabalho "Determinando a discriminação de preços e pesquisas na Internet", os pesquisadores sugeriram que seria benéfico para os clientes usar um sistema que rastreia determinados preços (embora não esteja claro quem criará e manterá esse sistema). Em outro trabalho - no qual Hal Varian, do Google, participou -, argumenta-se que, com uma personalização muito agressiva dos preços, os compradores se comportarão de maneira mais estratégica, ocultando ou exibindo seletivamente informações pessoais para obter melhores preços.
Bonnie Patten, da TruthinAdvertising.org, acha que tudo isso é muito complicado. "Desconto de 50% em tudo, mas com exceção de alguns produtos, e por isso, todo mundo está tentando calcular 20% de 50% em suas mentes". E ela já tem um emprego em período integral e três filhos.
“Em geral, acho tão difícil determinar o preço real dos produtos que, quando vou às compras com crianças, tomo uma decisão de compra na bilheteria. "Ignoro os preços ao escolher, então chego ao caixa e, se algo é muito caro, eu o recuso."
Pareceu-me sanidade à beira do extremo. Mas como ela compra para si mesma?
"Mas eu não compro para mim", disse Patten.
"Em que sentido?" Eu perguntei confusa.
“Eu simplesmente desisti. Eu parei de fazer compras.
No final da conversa, pensei sobre isso. Talvez isso se devesse ao seu trabalho, no qual ela via demais. Talvez ela pertencesse ao tipo de "compradores-sobreviventes", como ela os chama, sem sentir alegria, tendo encontrado mocassins de US $ 30 à venda à venda. Esses pensamentos nos permitiram identificar uma explicação alternativa - o que
Gabriel Tarde chamou de “loucura da dúvida”: podemos perceber apenas uma quantidade limitada de incerteza, estamos prontos para verificar a flutuação dos preços dos produtos até um certo ponto. Em algum lugar dentro de nós, há um ponto de desconexão para esse processo, e Patten o atravessou.