다이내믹 프라이싱의 확산 과정 및 배경

○ 다이내믹 프라이싱은 2010년대 중반 이후 차량 공유업·식품 배달업 등이 주도하는 ‘긱 이코노미(gig economy)’⁴ 성장과 함께 다양한 산업으로 급속히 확산

• 다이내믹 프라이싱의 시작은 1980년대 시간과 좌석에 따라 차등 가격을 적용한 미국 항공업계로 거슬러 올라가며 이후 숙박업·렌터카업 등으로 점차 확산
  
  
• 아마존과 같은 전자상거래 플랫폼은 판매 최적화를 위해 수요와 경쟁사 활동을 기반으로 수시로 제품 및 서비스 가격을 조정
  
  - 아마존은 이러한 전략을 활용하여 ‘아마존에서는 최저가를 찾을 수 있다’는 인식을 확산하고 고객이 유입되는 효과를 거둠
  
  
• 다이내믹 프라이싱은 코로나19 이후 비대면 문화 확산에 따른 플랫폼 경제 확대, 온·오프라인 연계(O2O, Online-to-Offline) 서비스 등장 등으로 식품 배달, 택시·대리운전, 주차장 등 일상 서비스업계에서 경험하게 됨에 따라 많은 사람이 친숙하게 여기기 시작
  
  
• 최근 인공지능(AI)·빅데이터 등을 접목하여 과거보다 정교한 가격 책정이 가능해짐에 따라 영화관, 골프장, 콘서트장, 야구장, 식당 등 전통적인 오프라인 업종으로 적용 범위를 확장
  
  
• 금융권에서는 보험업에서 활용 범위를 넓혀 나가고 있으며, 데이터 기반 리스크 측정을 통해 가입자별 맞춤 가격을 제시하는 방식으로 진화
  
  - 텔레매틱스⁵를 이용하여 주행거리·운전 행태 등의 데이터를 가격에 반영하는 ‘자동차 주행정보연동보험(Usage-based Insurance, UBI)’, 앱 또는 웨어러블 기기와 연동하여 건강 노력 정도에 따라 할인율을 변동하는 ‘건강증진형 건강보험’이 대표적 사례
  
  - 반면 은행·카드사 등은 가격 책정 시 고객의 신용도·소득과 같은 리스크를 기반으로 하는 ‘위험기반가격(risk-based pricing)’, 거래 이력과 같은 충성도를 기반으로 하는 ‘관계기반가격(relationship-based pricing)’ 등 전통적 가격 책정 방식에 의존하고 있으며 동적 데이터 활용에는 상대적으로 소극적

○ 일상 속 확산 과정에서 다이내믹 프라이싱에 대한 소비자 인식과 수용도 역시 변화를 거듭

• 여러 논란과 우려에도 불구하고 소비자와 기업 모두에게 ‘윈윈’이라는 반응이 점차 확산
  
  - 소비자 입장에서는 가격 변동 추이를 추적 관찰한 뒤 최적가에 원하는 제품 및 서비스를 구매하는 등 합리적 소비가 가능
  
  - 기업 역시 시장 상황에 보다 민첩하게 대응함으로써 효율적 수요 관리 및 매출 극대화 가능