Такую модель в тексте называют surveillance pricing: продавец берёт один и тот же товар, закупленный по фиксированной оптовой цене, и показывает разным людям разную стоимость в зависимости от их профиля данных. Калифорния уже проверяет, не нарушает ли это CCPA, поскольку использование персональных данных для расчёта цены может выходить за пределы разумных ожиданий потребителя и создавать риски дискриминации по косвенным признакам вроде почтового индекса.

На федеральном уровне внимание к теме усилилось после истории с Instacart. По данным Consumer Reports, в отдельных случаях покупатели могли платить до 23% больше за тот же товар в том же магазине и в то же время; Instacart объяснила это тестами разных цен у партнёров и позже объявила об остановке таких тестов. Параллельно FTC изучает более широкую инфраструктуру таких практик: в её предварительном отчёте фигурируют восемь посредников, работающих как минимум с 250 клиентами и использующих для ценообразования данные от местоположения и демографии до движений мыши на странице.

Нью-Йорк пошёл дальше и ввёл требование прямо помечать цену, если она рассчитана алгоритмом с использованием личных данных покупателя. Причём закон распространяется не только на surveillance pricing, а на всё алгоритмическое ценообразование. Ритейлеры через NRF пытались оспорить это, настаивая, что алгоритмы помогают быстрее подстраивать цены под спрос и предложение, но иск был отклонён.