A 18 de outubro, a Associated Press publicou um artigo extenso sobre o crescente desagrado dos consumidores norte-americanos com a definição "inteligente" de preços no retalho. Não se trata apenas do já conhecido preço dinâmico (como na Uber ou nas companhias aéreas, onde o preço sobe com a procura), mas também das etiquetas digitais que a Walmart e a Whole Foods estão a instalar em vez das etiquetas de papel, e da definição "algorítmica" e "personalizada" de preço (também chamada surveillance pricing) com base na localização, rendimento ou histórico de compras de cada pessoa. Segundo a Conferência Nacional das Assembleias Legislativas Estaduais (NCSL), em 2026 legisladores de pelo menos 30 estados discutiram projetos de lei sobre estas práticas, e Maryland, Nova Jérsia e Connecticut já aprovaram restrições ao uso de dados pessoais dos clientes na definição de preços.
A tecnologia avança mais rápido do que a confiança do consumidor
O principal paradoxo da situação é que a tecnologia das etiquetas digitais é, em si, quase neutra: segundo a AP, um dos retalhistas consultados não registou um aumento percetível de picos de preço do tipo "surge" após a transição para etiquetas eletrónicas — os preços continuam a ser atualizados num calendário fixo, normalmente semanal. O problema não está nas etiquetas, mas no facto de os consumidores já não entenderem a lógica por trás da formação do preço, e tenderem a imaginar o pior cenário. A AP dá um exemplo revelador: circularam nas redes sociais publicações a afirmar que as etiquetas eletrónicas da Walmart escaneavam rostos ou telemóveis dos clientes — algo nunca confirmado, mas que obrigou a empresa a desmentir publicamente o rumor no blogue do CEO John Furner, que escreveu que os preços não mudam "com o tempo, a hora do dia ou o cliente individual". Katie Thomas, da consultora Kearney, descreve o momento como uma "tensão importante" sobre quem, no final, vai controlar a formação de preços — a empresa ou o cliente.
Onde está a linha legal depois dos processos contra a Target e a Amazon
A história tem também um pano de fundo jurídico duro. A Target chegou a acordo em 2022 num processo de 5 milhões de dólares, depois de ser acusada de que a sua aplicação mostrava preços diferentes dentro e fora das lojas através de geolocalização, e afirma agora oficialmente que não personaliza preços. A FTC está em tribunal contra a Amazon por causa do algoritmo interno "Project Nessie", que, segundo o regulador, ajudava a prever quando os concorrentes subiriam os preços a seguir, gerando mais de mil milhões de dólares em lucro excedente — a Amazon chama às acusações uma "grosseira distorção" e diz que a ferramenta não funcionou como previsto e foi abandonada. Em paralelo, a própria FTC propôs uma política segundo a qual não avisar o consumidor de que o preço foi calculado com base nos seus dados pessoais pode, por si só, violar a lei de proteção do consumidor.
Imaginemos uma pequena cadeia de três supermercados na região de Lisboa que pondera introduzir preços dinâmicos em produtos perecíveis — como pão fresco ou peixe — para reduzir o desperdício ao final do dia. Tecnicamente, é uma ideia sensata: o preço desce perto do fecho, deita-se menos comida fora. Mas se os clientes descobrirem que a aplicação da loja usa os seus dados de fidelização ou o histórico de compras, e não apenas a hora do dia, para calcular o desconto, o risco reputacional pode anular toda a economia obtida com a redução de desperdício — especialmente em Portugal, onde o RGPD e a sensibilidade à vigilância de dados são mais elevados do que a média dos EUA. A diferença entre "o preço muda com a hora" e "o preço muda segundo quem é você" é a diferença entre uma promoção de rotina e uma potencial crise reputacional e legal.
Honestamente, não há aqui uma resposta simples do tipo "automatize os preços e ganhe". O benefício do preço dinâmico é real (menos desperdício, margem mais precisa), mas depende de forma não linear da transparência com que a empresa explica ao cliente a lógica da mudança de preço, e da regulação concreta de cada país. Uma empresa que pense em automatizar preços deve planear antecipadamente a comunicação — o que muda, porquê, e se é igual para todos — em vez de simplesmente ativar o algoritmo e esperar pelas reclamações.
Na Dayava ajudamos as empresas a implementar automação — incluindo preços dinâmicos e personalização — de forma transparente para o cliente e segura em termos de dados, em vez de se tornar uma fonte de risco reputacional.
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