10月19日,浙江省发布了2020年第三季度受理投诉情况分析,点名了美团、飞猪等网络订房平台存在退订难、虚假宣传、承诺优惠不兑现、大数据杀熟等情况。
其中前三种情况,对于经常使用美团、飞猪的用户来说并不陌生,因为这些是台面之上的问题。唯独“大数据杀熟”是如此隐蔽,即使是老用户被宰了也浑然不知。
所谓大数据杀熟,就是对新老用户采取不同的标价和优惠。比如你和第一次使用飞猪的朋友一起预定酒店,却发现同样的房间你要比她贵10块钱,还少了5块钱的优惠券。这个价格是系统通过大数据自动给出的,因此称为大数据杀熟。
按照道理来说,作为老顾客应该有更多的优惠才对,但这些平台不仅没给优惠,反而将“屠刀”挥向老顾客,痛宰一通,简直是现代版的农夫与蛇,令人好生气愤!
其实,不止是美团、飞猪,大数据杀熟在电商领域极为普遍,甚至衍生出了很多变种:
1、根据你的地理位置定价,如果你附近的商场少,就会认为你买东西不方便,然后给你看到的商品加价;
2、根据你的消费记录定价,如果你买过东西普遍价格较高,则认为你“不差钱,”然后给你加价;
3、根据你的搜索频率定价,如果一件商品短时间内搜索过很多次,就会认为你急需这件商品,然后给你加价;
4、控制商品的可见性,直接把价格低的商品屏蔽掉,逼你买价格高的。
明明可以以适中的价格一视同仁,却硬要把消费者分出个三六九等,还把忠实的老顾客列为“人下人”。大数据杀熟,实在可恨!
从本质上讲,大数据杀熟是一种价格歧视。实行价格歧视,需要满足三个条件:信息不对等、区分用户、一定的垄断。我们一个个说。
首先是信息不对等。信息不对等可以分为两种类型:对商品价值不了解,和对购买渠道不了解。
要知道,并不是所有的商品都适用于大数据杀熟的。比如超市里2块钱一瓶的矿泉水,卖三块钱顾客马上就会察觉,因为一瓶水值多少钱大家都心里有数。但对于不太好估价的商品,提价就很难发现了。
这也是为什么酒店旅行行业是大数据杀熟的高发地带了。比如深圳到上海的机票,便宜的时候三四百,贵的时候一两千,上下波动很大,其中的规律并不好掌握。像这类价格不透明的商品,操作空间就很大,即使区别对待消费者,也可以找到诸多托词。
至于另一种类型就更简单了。最典型的例子就是买电影票,一般是线下买最贵,官网买次之,一些第三方网站最便宜。如果一位顾客长期都在官网买,不知道还有其他渠道,那么即使是偏高的价格在他看来也是正常的,可谓“没有对比就没有伤害”。
接下来是区分用户。既然是大数据杀熟,那么“大数据”就很关键了,它的作用便是高效地区分用户。
杀熟,从商业形成开始就已经存在,但实行起来并非一件易事。因为区分用户的成本太高,卖家很难判断用户对其产品的熟悉程度,一旦“翻车”就会影响信誉。
但有了大数据,这个区分成本就大大降低了。通过系统收集的年龄、性别、所在地、婚姻状况、行业、消费记录等个人信息,能轻松地得出用户画像,从而对症下药,逐个击破。
因此,大数据杀熟的盛行和国内用户信息获取成本太低脱不开干系。很多APP可谓“流氓软件”,不开通权限就不给用,开通了就会偷偷收集个人信息,这都是在为他们杀熟“递刀”。
最后,则是一定的垄断能力。经过十余年的厮杀,互联网企业的寡头化趋势愈发明显,有些行业甚至是一家独大,消费者选择的余地很小。
平台垄断的后果就是消费者议价能力过小,从而使平台杀熟起来肆无忌惮。倘若行业本身竞争激烈,那么这些公司拉拢用户都来不及,哪还敢干这种有损声誉的事?
总之,大数据杀熟的盛行,是商品类型、个人信息泄露和大环境共同作用的结果。
面对猖獗的大数据杀熟,有没有办法与之对抗呢?笔者在此收集了三种方法供大家参考。
第一种:伪装。这些APP判断我们属于哪种类型的用户,无外乎是通过我们的具体操作。换言之,在操作上做伪装,就会干扰系统对我们的判断。
比如你可以伪装成价格敏感型用户,只在收到优惠券后下单,这样你收到优惠券的概率就比其他用户大一些。如果你觉得这样太麻烦,也可以直接卸载重装APP,伪装成新用户或者流失用户,骗取系统的优惠。
第二种:干扰。对于一些较为智能的系统,仅仅靠伪装是不够的,必要的时候还要进行一些干扰。比如你在搜索商品的时候,可以故意搜索一些不相干的其他商品,掩盖你的真实意图,从而让系统对你作出误判。
第三种:保护。如果你并不想和系统斗智斗勇,那么最好的方法就是保护自己的信息。关掉定位许可、关掉相册访问权限、关掉通讯录获取权限,凡是不影响使用的统统关掉,能不连公共WIFI尽量不连,如此一来系统能获取的信息就有限制,没那么容易生成用户画像了。
当然,个人的力量是有限的,不足以和某些大厂的APP矩阵对抗。因此想要根除大数据杀熟,仍需官方出手。
2020年8月20日,文化和旅游部发布了《在线旅游经营服务管理暂行规定》,明确要求在线旅游企业不得滥用大数据分析侵犯旅游者的合法权益,违者将处以最高50万元的罚款,从10月1日开始实行。
再加上近期消保委对美团、飞猪的点名,说明官方对大数据杀熟越来越重视了,这对消费者无疑是一个好消息。
但愿未来,大数据技术能朝积极的方向发展,而不是成为奸商杀熟的帮凶。
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