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大数据

“同货不同价”频发,大数据被电商平台用歪了?
作者:   来源:网易号   日期:2020-10-27

   10月19日,浙江省发布了2020年第三季度受理投诉情况分析,点名批评了飞猪、美团等网络订房平台存在承诺优惠不兑现、虚假宣传、退订难以及大数据杀熟等情况。

   前三者对经常使用这两个App的用户来说并不陌生,这些都是台面上的问题。唯独大数据杀熟相对更隐秘一些,即便是老用户,有时候被坑了也很难发觉。

   如果大数据被歪曲了,被使用坏了,那真是一件不幸的事情。


 

   因为懂你才坑你

   在大数据时代下,很多数据算法都可以推测出用户的喜好,如何利用好数据算法让用户有更好的使用体验,是很多平台一直都在尝试的。然而,包括美团在内的众多平台,同样会利用大数据算法来杀熟。

   近两年,消费者在电商平台上购物时,逐渐发现了猫腻。同一件商品,经常购物的账号要比新账号贵。随着类似的现象在各大平台被越来越多的人发现,大数据杀熟终于浮出水面。

   所谓杀熟,就是利用熟人的信任狠狠宰熟人一笔。在互联网时代,杀熟的场景更多集中于线上。你的信息、行为和习惯都被平台大数据掌握了,又对它们有依赖性,不宰你宰谁呢?

   那么在系统中,什么样的人会被定义为熟客呢?所谓熟客,实际上就是消费意愿更高的人,他们很可能被“幸运”地分配到更高的价格和更低的优惠当中,各大平台的会员用户首当其冲。

   比如飞猪可以透过大数据判断你是不是有钱人,乘这趟飞机急不急,然后通过分析再给你一个价位。判断你是有钱人就给高价,判断你是没钱人就给正常价,这就是大数据!

   从电影票、打车、酒旅到外卖,都会出现“同货不同价”的现象。去年3月,北京市消协曾做过一项调查,近九成被调查者认为大数据杀熟的现象普遍存在,56.92%被调查者表示有过被大数据杀熟的经历。

   随意打开一个社交软件,搜索杀熟两个字,我们能发现杀熟的现象几乎到处都是,囊括了衣食住行等所有方面。

   平台在用户毫不知情的情况下,利用技术优势,搞价格差异甚至是价格歧视,这已经涉嫌消费欺瞒、欺诈行为。


 

   美团是“杀熟”典型?

   马云曾经说,阿里巴巴本质上是一家数据公司:我们做淘宝的目的不是为了卖货,而是获得所有零售的数据和制造业的数据;我们做物流也不是为了送包裹,而是把这些数据合在一起。

   互联网经济的发展,离不开大数据的支持。但由于个人信息安全问题越来越突出,目前社会上的舆论也基本处于一边倒的状况,平台方在个人信息安全的责任边界尚面临着极大的压力。

   近三年以来,美团一直被曝光存在大数据杀熟的现象,但是屡禁不止。早在2018年,新华社就曾爆料美团酒店存在不同账号不同价格的现象;2019年的大数据杀熟风波中,科技日报点名美团存在大数据杀熟现象。直到现在,大数据杀熟依旧在美团酒店、旅游等平台普遍存在着。

   如某对夫妇在同一房间用同一品牌的两部手机,连接同一Wifi后打开美团App,查询同一时间同一酒店的价格时,发现同一房型最低价相差四十多元,又对比了好几家发现价格普遍相差二三十元。

   其实如果不仔细对比,这些细节都很难被发现。从本质上看,大数据杀熟主要是通过平台收集的海量用户信息及数据,对用户进行精准识别,对消费意愿强、消费能力高的用户展示更高的价格,来赚取更多的利润。

   一般来说,买东西买的越多优惠往往更多,或者是一视同仁不管新老顾客都是统一优惠价格。但在大数据时代下却未必是这样。比如在美团上,越是不使用美团的人,获得的优惠券金额往往越高。

   其实不论是在饿了么还是在美团上,对价格敏感的用户都会发现,购买会员后与开通会员前相比,满减优惠更低,使用会员红包后的实际订单价格与普通用户的价格相同,甚至更高。

   就外卖业务而言,美团的增长趋势渐渐缓慢,而且因为多地餐饮商家联名地址高引进,也难以在商家佣金上做文章。正因为如此,美团只能一边想办法让商家投入更多广告来保证订单,一遍又对用户变相涨价,这就推动了“一客一价”的杀熟套路出现。

   平台的责任边界在哪?

   用户自己的心态往往处于矛盾之中,一方面对自己的个人信息安全充满焦虑,另一方面又希望得到性价比最高甚至免费的服务。

   消费者的隐私期待如果无法得到满足,长此以往将直接影响到企业对于个人信息的获取和利用。平台应该把用户的隐私感知置于首要位置,满足其合理的期望。

   自2018年4月起,消费者投诉平台“黑猫投诉”上关于大数据杀熟的投诉明显上升,截至9月21日,已经多达456条,其中旅行和电商类的投诉量最大。“千人千价”的策略,扩散到了方方面面,杀熟算法也占据了我们的日常生活。

   不止是美团和飞猪,此前滴滴和携程都曾出现过杀熟的现象,尽管各自的官方都极力否认类似事件的存在。大数据杀熟在互联网时代,并不是只有哪一家存在问题,这是一个普遍的现象。只不过随着规则更加透明化,更加简化,这个现象最终会被淡化。

   在实体店消费,人人都可以看见商品旁的统一标价。但在电商平台上购物时,我们只能看到自己手机屏幕上显示的价格。信息不对称的存在,刚好为商家针对不同用户的消费习惯制定不同价格提供了便利,这就是大数据杀熟的根本原因。

   不过当几个人在一起比对价格时,平台很容易就露出了马脚。在各种投诉样本中,通过对比不同账号的价格差,而找到大数据杀熟证据的,占一半左右。

   有网友在投诉中写到:“我用某平台超过三年,一直用它订酒店、火车票、机票,是白金卡会员,我爱人基本不用。但是订同一家酒店,我要付出的总金额却比他高出不少。原来这么多年我一直在用会员的名义多花钱。”

   互联网企业手握广大用户的使用数据,它们毫无疑问是承担保护用户数据责任的第一对象。但企业责任的边界到底在哪里呢?


 

   结语

   在日常生活中,当遇到大数据杀熟的现象,我们该如何做呢?如果是同一产品存在价格差异,我们应事先与平台商家联系,了解真实情况,并及时保留并截图产品消费的相关在线支付凭证,向有关部门投诉,为后续的弥补差价做准备。

   10月1日起,文化和旅游部发布的《在线旅游经营服务管理暂行规定》开始实行,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。

   但愿未来,大数据技术能朝积极的方向发展,而不是成为平台杀熟的帮凶。