Entre los parámetros que influyen en la generación, por algoritmo, de precios personalizados se encuentran el lugar de residencia o un determinado comportamiento de compra. Según Halms, hasta ahora estos solo se han constatado en casos aislados, pero así y todo se considera que esta discriminación de precios es un problema.
Por ejemplo, un servicio de traslado de pasajeros podría vincular sus precios al estado de la batería del teléfono móvil: cuanto más bajo sea el nivel de la batería, más probable es que el cliente esté dispuesto a pagar un precio más alto.
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Para evitar precios más altos en las compras online, se recomienda a los consumidores que sean moderados con sus datos en general y que eliminen regularmente las cookies en la configuración del navegador. El modo privado del navegador de internet también oculta, rastros adicionales en la red.
Cuantos menos datos tenga una empresa, menos base tendrá para fijar los precios.
Quien esté planeando una compra importante debería tomarse tiempo y comparar precios durante varios días.
