Considerando las características de diferentes tipos de usuarios en sistemas de carsharing híbridos, en los que coexisten vehículos autónomos compartidos (SAVs) y coches compartidos convencionales (CSCs), se propone una estrategia de precios personalizada (TPS) para maximizar la ganancia del operador y minimizar los costos de todos los usuarios. Los tamaños de flota y de estaciones de SAVs también se determinan simultáneamente. Se establece un modelo de programación no lineal biobjetivo y se aplica un algoritmo genético para resolverlo. Basándose en los datos operativos en Lanzhou, China, los usuarios de carsharing se agrupan en tres tipos. Son usuarios leales, usuarios perdedores y usuarios potenciales, respectivamente. Los resultados muestran que la aplicación de la TPS puede ayudar al operador a aumentar la ganancia y atraer a más usuarios. Los usuarios leales tienen el precio más alto, aunque siguen contribuyendo más a la ganancia del operador con el mayor número de viajes de carsharing. Los usuarios perdedores y potenciales son comparables en términos de número de viajes, aunque estos últimos aún generan más ganancias.