Цифровая дискриминация. Почему онлайн-заказы с iPhone обходятся дороже

Замечали, что иногда один и тот же номер в отеле или подписка на цифровой сервис может стоить дороже при поиске с iPhone? Не стоит искать здесь теорию заговора – скорее всего, ваши действия попали под влияние цифровых алгоритмов. Речь идет о динамическом ценообразовании, при котором стоимость может меняться в зависимости от характеристик устройства: от геолокации до типа используемого смартфона.

Персонализация цен в цифровой среде уже стала стандартной практикой для крупных онлайн-платформ. По данным исследований в области цифровой экономики, такие модели позволяют компаниям увеличивать выручку за счет более точного разделения аудитории и приспособления маркетинговых предложений под разные группы пользователей.

Практика показывает, что интенсивность использования мобильных сервисов и уровень дохода их владельцев часто взаимосвязаны: чем выше доход, тем активнее пользователь взаимодействует с цифровыми платформами. При низком уровне дохода люди реже пользуются онлайн-сервисами, при среднем – делают это наиболее активно, а при высоком – заходят реже, но действуют более осознанно. При этом с ростом дохода увеличивается и глубина взаимодействия: пользователи дольше изучают предложения, просматривают больше страниц и чаще принимают решения о покупке.

На этом фоне тип устройства может использоваться онлайн-агрегаторами как один из косвенных индикаторов при формировании цены. Платформы необязательно повышают цену напрямую – чаще речь идет о том, какие предложения и в какой ценовой категории выдавать пользователю при запросе. В результате владельцы iPhone (как наиболее дорогих устройств среди новых моделей смартфонов) могут видеть варианты с более высокой стоимостью или менее выгодными условиями, поскольку система предполагает их готовность платить больше.

Сильнее всего эта логика работает на развивающихся рынках, где марка смартфона по-прежнему воспринимается как показатель статуса его владельца. Разберем это «неравенство» на примере пользователей операционных систем iOS (смартфоны Apple) и Android (практически все остальные пользователи). В 2025 году суммарно на них приходится 99,72% от всего глобального рынка смартфонов.

Притом что Android доминирует в странах с более низким уровнем доходов – таких как Китай (69%) или Индия (92%), – iPhone чаще встречается в более обеспеченных государствах. Например, в США доля устройств на платформе iOS составляет 55%, в Китае эта цифра равна 14%, а в Индии всего лишь 8%. В результате сам факт владения устройством Apple в таких регионах становится не просто вопросом выбора, а определенным социальным маркером.

Согласно исследованиям, пользователи iPhone зарабатывают больше – порядка 50–85 тыс. долларов в год, тогда как у владельцев Android этот показатель составляет до 60 тыс. долларов. При этом, несмотря на меньшую долю клиентов, экосистема Apple получает большую часть денег на рынке: в 2024 году из более чем 160 млрд долларов дохода от мобильных приложений около 65% пришлось именно на владельцев iOS.

Эксперты подтверждают, что пользователи iOS в среднем действительно тратят больше: на них приходится около 68–69% всей выручки мобильных приложений, несмотря на меньшую долю самих устройств. Более того, средние расходы на технологии у владельцев iPhone примерно вдвое выше, чем у пользователей Android. В итоге эти различия формируют устойчивую модель: iPhone стойко ассоциируется с более платежеспособной аудиторией, даже когда в конкретном случае это не так.

Здесь возникает эффект, который можно описать как «ловушка статуса». В отличие от стран «золотого миллиарда», на развивающихся рынках часть пользователей покупает iPhone на пределе своих финансовых возможностей – как символ уровня жизни. Например, если обычная цена смартфона на базе Android остается в диапазоне 250–400 долларов, то средняя стоимость новой модели iPhone сегодня стабильно превышает 900–1000 долларов. В странах с низким душевым доходом это может составлять несколько месячных зарплат.

Однако и после покупки устройство Apple начинает «работать» против них: алгоритмы онлайн-сервисов воспринимают такого пользователя как более состоятельного и по умолчанию предлагают ему менее выгодные варианты в более дорогих категориях товаров и услуг. И это необязательно прямая наценка. Чаще речь идет о косвенном влиянии: изменении структуры выдачи рекламных предложений, подборе товаров и услуг, приоритете в рекомендациях.

То есть сами цены остаются одинаковыми, но пользователь чаще сталкивается с более дорогими вариантами по своему запросу. В ряде пользовательских тестов разница в итоговой стоимости может достигать 10–15% именно за счет такой «смещенной» выдачи.

В совокупности это приводит к систематической переплате. При одинаковых исходных данных пользователь с iPhone может чаще видеть более дорогие тарифы или меньше скидок просто потому, что система автоматически относит его к «премиальному» сегменту аудитории. Особенно это заметно в тех небогатых странах, где сам факт владения iPhone призван подчеркнуть статус своего владельца. В результате персонализация цен начинает усиливать социальные различия, в том числе за счет тех, кто стремится этот статус продемонстрировать.

Один из наиболее известных примеров ценового разделения в этой области – кейс американской онлайн-платформы для поиска и бронирования путешествий Orbitz. При соответствующем запросе агрегатор стабильно предлагал пользователям устройств Apple более дорогие отели. Компания позже пояснила, что речь шла не о прямом изменении цены, а о различиях в выдаче.

В исследовании за 2024 год были выявлены массовые случаи на азиатском рынке маркетплейсов. Пользователи iPhone там чаще получали более высокие ценовые предложения по сравнению с владельцами устройств на базе Android – такая разница наблюдалась примерно в 14% эпизодов. Подобные приемы встречаются как на сайтах интернет-магазинов, так и в сервисах быстрой доставки, бронирования и онлайн-играх. Особенно активно они используются во время «сезонных распродаж»: в такие моменты платформы создают у покупателей ощущение срочности и подбирают предложения на основе данных пользователя, чтобы подтолкнуть его к более дорогой покупке.

Похожая ситуация была зафиксирована в 2025 году в Индии. Речь идет о динамическом формировании цен на местном рынке агрегатором заказа такси Uber. По словам пользователей, разрыв в скидках для разных моделей смартфонов с одного и того же аккаунта доходил до 37%. Ценовая дискриминация встречается и на российском рынке. Чаще всего ее применяют маркетплейсы (например Яндекс-маркет, Ozon или Wildberries) или агрегаторы такси.

Для бизнеса подобная экономическая модель выглядит рациональной только на первый взгляд. Конечно, она позволяет увеличивать выручку за счет более точного соответствия цены готовности платить, но в случае обнародования подобных схем компании рискуют резко потерять лояльность своих клиентов. Так, по данным опросов, до 87% пользователей считают персональные цены проблемой, а более половины готовы отказаться от сервиса, если узнают, что цена зависит от их профиля или устройства.

Из приведенных примеров видно, что в ценовой дискриминации речь уже идет не о единичных «сбоях», а о системной модели работы цифрового рынка. Исследования показывают, что в последние годы персонализация данных стала широко использоваться в онлайн-сервисах и влиять как на цены, так и выдачу предложений. Алгоритмы все активнее используют персональные данные, включая тип используемого устройства. С учетом того, что в 2024 году мировой рынок электронной коммерции превысил 6,3 трлн долларов, продолжая расти почти на 9% в год, даже небольшие различия в цене (на уровне 10–15%) превращаются в значимый фактор перераспределения денег между пользователями и платформами.

С этической точки зрения главная проблема – отсутствие прозрачности. Большинство пользователей не понимают, какие данные о них собираются и как именно влияют на цену. При этом речь идет о базовых вещах: история покупок, просмотры, местоположение, устройство. Формально компании обязаны об этом сообщать, но на практике согласие часто дается автоматически, без понимания последствий.

Вторая проблема – потенциальная несправедливость. Алгоритмы могут считать пользователя iPhone более платежеспособным, даже если это не так. В России этот фактор особенно чувствителен: по данным Росстата, разрыв доходов между наиболее обеспеченными и наименее обеспеченными группами превышает 15 раз. В такой ситуации даже разница в 10–15% становится ощутимой и может затрагивать тех, кто просто купил дорогой смартфон, но не имеет высокого дохода.

С юридической точки зрения прямого запрета на такие практики нет, но действуют общие нормы. Например, российский закон «О защите прав потребителей» требует, чтобы информация о товаре и условиях покупки была полной и достоверной, а Федеральная антимонопольная служба следит за тем, чтобы компании не создавали дискриминационные условия. Проблема еще и в том, что доказать преднамеренную «ценовую дискриминацию» довольно сложно – компании обычно объясняют разницу в цене динамическими алгоритмами при ее формировании.

В конечном счете вопрос сводится к доверию. Бизнес должен учитывать: когда пользователь не понимает, как формируется онлайн-цена, это вызывает сомнения в добросовестности платформы. И по мере расширения использования персональных данных (включая тип устройства) проблема будет только усиливаться. В этой ситуации вряд ли разброс цен на один и тот же товар на разных устройствах поможет повысить доверие к продавцу в будущем.

Чтобы понять, насколько описанные механизмы соответствуют реальному пользовательскому опыту, Просто. провел опрос на тему: считаете ли вы, что продавцы в интернете искусственно завышают цены для владельцев iPhone? Это позволило взглянуть на ситуацию глазами обычных пользователей – тех, кто каждый день совершает покупки онлайн.

10% респондентов считают, что завышение цен для владельцев iPhone – распространенная практика. То есть каждый десятый пользователь не верит, что онлайн-платформы работают честно, и почти не сомневается, что такие механизмы ценообразования действительно существуют. Более трети опрошенных (35%) выбрали более сдержанную формулировку – «скорее да, но не везде». Это самая крупная группа респондентов, которая допускает, что такие алгоритмы есть, но считает, что механизмы работают по-разному в зависимости от каждой конкретной ситуации.

23% опрошенных не исключают, что такие механизмы могут существовать, но не уверены в этом до конца. Обычно это происходит, когда человек не понимает, как именно формируется цена и что на нее могут влиять скрытые факторы, например тип используемого устройства. 4% опрошенных не верят, что цены специально завышают. Если разница в стоимости и появляется, то это связано с работой алгоритмов – например, с тем, как сервис подбирает предложения под поведение пользователя, а не с чьим-то намерением.

7% опрошенных считают, что цены для всех одинаковые. На фоне остальных ответов видно, что в полную «нейтральность» онлайн-платформ сегодня верят все реже – такая точка зрения скорее исключение, чем правило. Еще 10% думают, что разница в ценах все-таки есть, но из-за других причин – например, включенной геолокации или истории поиска. Не смогли выбрать ни одного из предложенных вариантов ответа 11% респондентов.

По сути, речь идет о новой норме цифровой экономики, где цена все чаще зависит не столько от товара, сколько от поведения самого пользователя. Проблема при этом не в существовании таких механизмов, а в том, что они остаются непонятными для людей. Пока алгоритмы работают в режиме «черного ящика», у пользователей будет сохраняться ощущение несправедливости – даже если разница в цене на самом деле небольшая. В этих условиях главным ресурсом для онлайн-платформ становится доверие пользователей: чем понятнее и прозрачнее формируются цены, тем больше шансов, что человек продолжит пользоваться сервисом. В противном случае даже самые эффективные с точки зрения бизнеса модели рискуют обернуться потерей аудитории.