同一個商品，為什麼價格一直變？AI正在重新決定「你該付多少錢」

晚上八點，你查了台北飛東京的機票，價格是8,200元。兩小時後再查，變成了9,100元；隔天早上只剩幾個座位，價格已經破萬元。你可能會懷疑：「是不是因為我一直在搜尋，所以票價愈看愈貴？」

答案未必如此。票價變動可能同時受到需求、剩餘座位、訂位速度、季節、競爭者價格，甚至特殊事件所影響。AI做的事情，就是把這些瞬息萬變的眾多訊號放在一起，判斷「現在賣多少最適合」。因此，價格不再一成不變，而是隨市場見機行事。

之前我們分享過一篇發表在《大數據與認知運算》（Big Data and Cognitive Computing）中的文章〈數位行銷中消費者行為的大數據分析與AI：應用、合成資料與暗資料，以及未來方向〉（Big Data Analytics and AI for Consumer Behavior in Digital Marketing: Applications, Synthetic and Dark Data, and Future Directions）。其中，就特別探討大數據與AI如何改變企業定價，以及價格變動如何進一步影響消費者的認知與信任。

所謂「動態定價」（Dynamic Pricing），簡單來說，就是價格會根據市場狀況不斷地調整。

企業可以同時分析交易紀錄、庫存、訂位狀況、競爭者價格、個人瀏覽行為與會員狀態……。

舉例來說：電商公司可能在商品供不應求時提高價格，對滯銷品降價出清；航空公司、飯店則會依剩餘量、淡旺季假期、訂購時間等因素調整價格；叫車平台更可能根據附近司機數量、叫車需求與塞車情況，即時改變車資。

換句話說，價格已經從「固定數字」，變成了「即時決策」。而這種改變，對行銷人來說，有以下重點：

第一個是「價格彈性」（Price Elasticity）：價格漲10%，需求會掉多少？不同顧客、商品與情境，答案可能天差地遠。

第二個是「收益管理」（Revenue Management）。飛機只有這些座位、飯店只有這些房間，企業要思考的不是「全部賣同一個價格」，而是如何在有限數量下，將不同時間的價格安排得恰到好處。

如今，再加上機器學習（Machine Learning），企業可以把競爭者價格、促銷活動、裝置類型與顧客歷史行為等資料放進模型，預測不同價格可能帶來多少銷售，並在最低利潤率、庫存限制和明確的業務規則等約束條件下，選擇定價策略，以最大化預期收入或利潤。

更進一步的強化學習（Reinforcement Learning），還可以從每次定價結果中持續學習，逐漸找出不同市場狀況下更好的定價方式。

只是，看起來萬事俱備，只要讓AI找出「最賺錢的價格」就好了。但事情並沒有那麼簡單。該文章特別提醒，預測得準、營收最高，不代表行銷成功。因為消費者心中通常都有自己的參考價格（Reference Price）。

例如，一杯咖啡平常80元，突然變成了160元，如果顧客不知道原因，很容易產生被「趁火打劫」的感覺。尤其在天然災害、緊急事件時大幅提高票價或叫車費，即使演算法完全按照供需運作，也可能引發強烈的反感。

相反地，早鳥優惠、離峰票價、平假日不同價格、會員分級優惠，消費者通常比較能接受。差別就在於，價格變動有沒有道理，而且顧客看不看得懂。

如果價格忽高忽低、規則不明，消費者就可能貨比三家、等待促銷，甚至轉投競爭對手。企業短期可能多賺了一點，長期卻賠上了信任、口碑與顧客終身價值，可謂得不償失。

所以，「動態定價」不是把每一位顧客的價格「榨到最高」，而是在營收與信任之間找到平衡。

AI可以告訴企業：「這個價格可能賺最多。」但行銷人還必須思考「顧客是否願意接受？」畢竟算得準只是技術，讓顧客信任，才是行銷。

羅凱揚（台科大企管系兼任助理教授）、鍾皓軒（臺灣行銷研究有限公司創辦人）

資料來源：Theodorakopoulos, L., Theodoropoulou, A., & Klavdianos, C. (2026). Big data analytics and AI for consumer behavior in digital marketing: Applications, synthetic and dark data, and future directions. Big Data and Cognitive Computing, 10(2), 46. https://doi.org/10.3390/bdcc10020046

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