19 sierpnia 2026 r. FTC ogłosiła propozycję, która według Associated Press wymagałaby od sprzedawców w USA jasnego ujawniania, kiedy cena albo rabat zależy od danych konkretnego klienta i jakie typy danych są do tego używane. To etap konsultacji otwarty na 30 dni, nie obowiązujące prawo. Propozycja nie nakłada też bezpośrednich obowiązków na polskie firmy.
Dla polskiego e-commerce i sprzedaży to jednak konkretny sygnał. Jeśli sklep różnicuje ofertę na podstawie historii zakupów, lokalizacji albo zachowania w serwisie, musi umieć odpowiedzieć na trzy pytania: co zmienia cenę, jakie dane za tym stoją i w którym miejscu klient może to zobaczyć.
Co dokładnie potwierdzono
Według AP FTC nie próbuje teraz zakazać personalizowanych cen w każdej sytuacji. Chce, by firma mówiła o tej praktyce wprost i ujawniała, jakie kategorie danych bierze pod uwagę przy ustalaniu ceny dla konkretnej osoby.
To ważne także dlatego, że FTC bada ten temat od dłuższego czasu. W styczniu 2025 r. urząd opisał w swoim badaniu rynku, że zindywidualizowane ceny mogą opierać się między innymi na lokalizacji, historii przeglądania, zachowaniu w koszyku czy innych sygnałach behawioralnych. Dzisiejsza propozycja dotyczy właśnie tego, czy klient ma prawo wiedzieć, że takie dane wpływają na jego ofertę.
W praktyce ten news nie dotyczy każdej zmiany ceny. Chodzi o sytuację, w której cena lub rabat są dopasowane do konkretnego klienta na podstawie jego danych, a nie tylko do popytu, sezonu czy stanu magazynu.
Co to oznacza dla polskiego e-commerce
Jeśli sprzedajesz do USA, temat przestaje być abstrakcją. Nawet zanim pojawi się finalna wersja zasad, warto wiedzieć, gdzie w sklepie, aplikacji albo CRM cena przestaje być wspólna dla wszystkich i zaczyna zależeć od profilu klienta.
Jeśli działasz tylko w Polsce, problem też jest realny, tylko z innego powodu. Klient może zapytać, dlaczego dostał inny rabat niż ktoś inny. Zespół obsługi może zapytać, skąd system bierze decyzję. Zarząd może zapytać, czy da się to obronić po stronie procesu i danych. To dobry moment, żeby sprawdzić, czy zarządzanie danymi w procesach AI i architektura danych obejmują także mechanizmy cenowe i rabatowe.
Co sprawdzić teraz
- Czy potrafisz wskazać wszystkie dane, które wpływają na cenę albo rabat dla konkretnego klienta.
- Czy wiesz, w którym miejscu system zmienia ofertę: w sklepie, w aplikacji, w kampanii, w programie lojalnościowym czy dopiero w CRM.
- Czy obsługa klienta i sprzedaż mają jedną prawdziwą odpowiedź na pytanie: "Dlaczego widzę taką cenę?"
- Czy odróżniasz zwykłe promocje i programy lojalnościowe od ukrytej personalizacji opartej na danych klienta.
To nie musi oznaczać dużego audytu. Wystarczy proste ćwiczenie: opisz logikę ceny w trzech zdaniach zrozumiałych dla handlowca, supportu i klienta. Jeśli to się nie udaje, problemem nie jest sam komunikat, tylko brak kontroli nad procesem.
Czego jeszcze nie wiemy
Na dziś nie ma potwierdzonej finalnej treści zasad. Nie wiadomo jeszcze, jak dokładnie miałoby wyglądać ujawnienie, jakie będą wyjątki, kogo obejmie obowiązek i kiedy ewentualnie wszedłby w życie.
Wiadomo też, że branża będzie spierać się o granice tej jawności. AP podała, że amerykańskie organizacje handlowe bronią programów lojalnościowych i twierdzą, że nie używają danych klientów do podnoszenia cen. To oznacza, że ostateczny kształt propozycji może jeszcze się zmienić.
Dlatego na tym etapie nie warto pisać, że FTC zakazała personalizowanych cen. Tego źródła nie potwierdzają. Potwierdzają coś innego: regulator wprost pyta już nie tylko o samą praktykę, ale też o to, czy klient wie, że jego dane wpływają na cenę.
Jeśli masz w firmie mechanizm rabatowy oparty na danych, sprawdź teraz jedną rzecz: czy potrafisz bez uniku wyjaśnić klientowi, skąd wzięła się jego oferta.
