回顾过去，零售商的改变速度很慢。即使其他企业职能，包括物流和销售团队管理，在世纪之初凭借强大的预测软件获得了明显的改善，但零售定价仍更多地是一种艺术，而非科学。在一定程度上，这是公司内部层级的反映。以往，定价权掌握在零售组织二号人物，即经销负责人的手中。该人士凭直觉去确定销售什么商品，价格是多少，而这在外界看来往往很神秘。

然而，两方面的改变削弱了经销负责人的权力。

首先是数据的增长。80年代初，托马斯·纳戈尔(Thomas Nagle)曾在芝加哥大学教经济学。根据他的回忆，学校当时从连锁店Jewel新安装的结账扫描仪获取数据。纳戈尔目前是德勤的定价高级顾问。他表示：“所有人都很激动。我们以往依赖于人工调查：‘如果这些商品是这个价格，你会怎么做?’然而现实世界并不是一场受控的试验。”

来自Jewel的数据颠覆了纳戈尔的教学内容。例如他曾经认为，相对于凑个整数，商品定价以0.99或0.98美元结尾不会带来销量的提升。他认为，这样的做法只是耍了个花招。以往许多商店这样做的原因是，店主用这种方式迫使收银员打开收银机去找零，避免收银员藏匿收到的现金。然而情况并非如此。他表示：“结果表明，在购买汽车或其他大件商品时，价格以0.99美元结尾并没有什么影响。然而在便利店，这样做的效果很明显。”

这种效应目前被称作“左位偏见”，并未出现在实验室试验中。这是因为，试验参与者通常只有有限的决策，他们对待每笔假想购物的态度就像是数学问题。而在真实世界中，人们不会这样做。

到本世纪初，零售商服务器收集到的数据变得越来越多，从而开始发挥出自身的“万有引力”。这也带来了第二点改变：“阴暗科学实践者”的大规模到来。

从某种方式来看，这是个很有趣的趋势。过去几十年中，学院派经济学家通常对企业漠不关心。(实际上，他们建立的大部分模型都几乎都不提企业在经济活动的存在。)

然而到2001年，情况发生了改变。当时加州大学伯克利分校的经济学家哈尔·瓦里安(Hal Varian)遇到了埃里克·施密特(Eric Schmidt)。瓦里安1999年出版的著作《信息规则》很有名。瓦里安知道施密特这个人，但他不知道施密特是一家小公司谷歌的CEO。瓦里安答应在谷歌花上一年时间，写一本关于创业经历的书。

当时，极少数工作在产业界的严肃经济学家专注于宏观经济问题，例如，对消费类耐用品的需求在未来一年中将会如何变化。然而，瓦里安当时被邀请关注谷歌一个“或许能赚点钱”的项目：这是个拍卖系统，也是谷歌AdWords的前身。在这之后，瓦里安再也没有离开谷歌。

其他经济学家也在这样做。伯克利的经济学家史蒂夫·塔德利斯(Steve Tadelis)表示：“eBay就像是个迪士尼乐园。”他于2011年加入eBay，而目前则供职于亚马逊。这些公司有经济学家关心的所有元素，包括定价、消费者、行为、声誉。此外，在这里还有机会“以前所未有的规模展开试验”。

最初，新到来的经济学家主要依靠分析现有数据去获取信息。例如在eBay，塔德利斯利用买家点击记录去估计，在一小时内，淘便宜货的行为总共给消费者省了多少钱。(答案是大约15美元。)

随后，经济学家们意识到可以更进一步，设计特定的试验来获取数据。这些经过谨慎设计的试验一方面是为了获得需求曲线，即随着价格上涨消费者购买商品的数量，零售商凭借这类信息来实现利润的最大化。另一方面，他们也试图弄清楚曲线每小时变化的情况。(网购高峰出现在工作日上班时间，因此零售商通常会在上午涨价，并在傍晚时降价。)

到00年代中期，一些经济学家开始关注，大数据技术是否能识别单个消费者的需求曲线，从而将理论中的“完美价格歧视”(即通过谨慎定价，导致个体消费者支付最高的价格)变为现实。