美国联邦贸易委员会（FTC）于2026年8月19日提出一项针对“个性化定价”的执法政策。该政策并不寻求禁止个性化定价——FTC表示其并无此权限，而是计划依据《联邦贸易委员会法》第5条关于禁止不公平或欺骗性行为的规定，要求企业在使用个性化定价时提高透明度，明确说明价格何时被个性化、为何被个性化，以及计算价格时使用了哪些类型的数据。
个性化定价指利用客户数据为特定消费者设定价格。FTC提出的政策核心在于信息披露：卖家需向消费者声明某价格系基于其购买历史等数据进行个性化生成。若企业从其他公司获取数据，FTC指出，仅假设消费者已同意将其数据用于定价可能并不充分，企业有责任核实消费者是否确实同意以该方式使用其信息。
这一政策对营销人员的影响直接体现在第一方数据的使用上。过去数年，营销行业被建议通过收集第一方数据来应对第三方Cookie的衰退，以打造个性化体验。但在部分场景中，个性化已从体验延伸至商品和服务的价格。例如，零售商可调取客户过往购买记录，判断该客户整体上愿意支付更高价格，从而对特定商品给出高于其他客户的定价。FTC拟议政策要求此类场景附带免责声明，说明价格是基于购买历史个性化生成。
实现FTC所要求的透明度，将迫使部分卖家面对数据治理与数据集成这一长期难题。用于个性化体验乃至潜在个性化定价的客户数据，分散在客户数据平台（CDP）、忠诚度平台、个性化引擎和AI智能体中。商户能否信任这些数据并加以运营——无论是用于个性化定价，还是在合规要求落地时满足FTC规定——都将构成挑战。
In-Store Marketplace全球零售媒体与合作高级副总裁Paul Brenner向MarTech表示，在其与零售媒体网络及商户的合作中，几乎看不到具备相应系统、透明度和编排能力来执行这一要求的企业。他指出，可用数据与不可用数据之间存在明显界限，企业对如何落地执行仍缺乏清晰路径。
FTC同时区分了动态定价与个性化定价。动态定价更接近供需法则驱动的价格调整，而个性化定价则基于特定消费者数据。该执法政策的提出，意味着个性化定价在营销与零售媒体领域的应用将面临更明确的合规审视，企业需在数据整合、同意验证与信息披露方面提前布局。
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