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“大數據殺熟”突圍

|原發: 前瞻網

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"已經是最低價!"


"再低一點我就買了!"


"看您是老顧客,再給您個優惠價!"


有來有回的砍價、無處不在的人情,這是線下銷售中常常能看到的"殺價"場景。


但越是交流,越是充斥著人情味,線下"殺熟"完成得也越發悄無聲息。坊間常有"老用戶不如狗"的抱怨,畢竟,老用戶已經養成了品牌依賴性,偶爾"殺一刀"也無妨。


而隨著移動互聯網的普及,衣、食、住、行等日常消費已轉移線上,且都是明碼標價,似乎能有效規避"殺熟"。


但是,相關調查顯示,我們錯了。


北京市消費者協會3月27日發布"大數據殺熟"調查報告,高達56.92%的被調查者表示有過被"大數據殺熟"的經歷。其中,打車、購物以及酒旅住宿都是重災區。


酒旅住宿:明知被坑 還是要住


"如果不是基于信任,早就覺察被平臺殺熟了。"


吳湘軍是一位"空中飛人",在深圳從事電子配件生意的他,經常出差到青島、武漢等地,因為方便,吳先生已經習慣在OTA平臺(在線酒旅平臺)上預訂這幾個城市的同一家酒店。


在OTA平臺上,吳先生常住青島的一家酒店,平日里價格一直都是360元/晚,遇到黃金周、節假日也不會超過420元/晚。


然而,半個月前他出差入住該酒店后,隨意瞄了一眼大堂上顯示的價格牌,卻驚訝地發現,他在OTA平臺上所預訂的標間,如果電話預定僅需300元/晚。


"問了前臺值班,對方說價格已經調整了好幾個月。"而過去這幾個月里,吳先生依舊稀里糊涂以360元/晚的價格,住著同樣的房間。


吳先生懷疑這是OTA平臺在殺熟,為此,他換了愛人的賬號,嘗試在該平臺上預訂該酒店客房,發現價格僅為298元/晚。


吳先生是這家OTA平臺的老會員,從2012年注冊開始,就一直使用該平臺預訂機票、酒店、景點門票以及餐廳。"可以說是信任,也可以說是依賴或者習慣了,大概平臺就是吃定了老用戶的信任和依賴。"


有類似經歷的并不在少數,根據北京消協的調查報告,39.5%的被調查者在旅游平臺上被"大數據殺熟"。而根據"前瞻經濟學人APP"針對核心用戶發布的調查問卷,在被"殺熟"的用戶中,高達64.29%的用戶曾在OTA平臺上中招。


電商購物:千人千面or特別針對


電商是大數據產生的"黃金之地",涉及到金錢、用戶信息,且購買頻率意味著用戶數據能夠自我更新與豐富。因而,電商平臺上的"大數據殺熟"來得也就愈發自然。


微博用戶"胖胖與壯壯"習慣在某貓超市上購買牛奶,一段時間后,發現同款牛奶價格已然上漲,而退出賬號后查閱到同一款牛奶的價格比登陸時要低。


早在2018年,一名網友就在水木社區發帖稱:"我已經是某電商平臺的老客戶了,一時心血來潮,再注冊一個小號,發現一款自營的電腦椅,名稱是多功能人體工學轉椅,用老號是顯示1399的價格,但無貨,不可以加入購物車。用小號顯示是預售,可以加入購物車,還可以打八折。"


關于網購,某貓、某東、某寶,都采用了"千人千面"的展現方式,打開APP,每個人看到的商品都不盡相同,價格自然不好比對。平臺方均表示這是利用大數據,給用戶個性化定制,以期更好地服務客戶。


但"千人千面"的背后,難免會出現給新用戶顯示低價、給老用戶甚至付費用戶顯示高價、對經常購買、購買力強的消費者調高價格等"價格歧視"行為,間接實現"大數據殺熟"。


出行打車:同一終點 不同收費


同時同地打車到同一目的地,滴滴信任值"極高"的張女士比"信任值"只有初始分數的丈夫要多出13.5元。


張女士每年花在打車上面的錢有上萬元,是標準的"熟客"。當著<<中國質量報>>記者的面,張女士同時打開了自己和愛人的手機,在微信滴滴出行頁面隨意選擇了同樣的出發和到達地址  --- "從北京市朝陽區的北苑6號院東門到首都國際機場T2航站樓",然后選擇各種打車類型進行對比。


選擇滴滴專車時,張女士手機顯示102.8元,愛人手機顯示100.5元;


選擇滴滴快車時,張女士手機顯示79.7元,愛人手機顯示76.8元;


選擇滴滴快車拼車"一口價"時,張女士手機顯示64.6元,愛人手機顯示61.5元;


選擇滴滴快車優享時,張女士手機顯示93元,其愛人手機顯示89.6元。


同時同地出發至同樣的目的地,卻每次都能給到新用戶以低價、老用戶以"殺熟價","大數據殺熟"的"精準打擊"可見一斑。


根據北京消協的統計數據,被網約車平臺"大數據殺熟"的用戶占比37.17%,而在"前瞻經濟學人APP"核心用戶群的調查問卷中,遭遇過"大數據殺熟"的用戶中有42.86%表示被網約車平臺"殺熟"。


大數據殺熟:你將就 我就不講究


"大數據殺熟"如此之普遍,除了上述所說的酒旅住宿、電商購物和出行打車外,部分依賴平臺的用戶甚至連看場電影、叫頓外賣都有被殺熟的經歷。


早在今年三月份,<<人民日報>>就曾將一些互聯網平臺看人下菜碟的"殺熟"行為,定性為"價格欺詐"。然而,時至今日,各類"大數據殺熟"事件依舊層出不窮。


或許,還是我們的用戶太善良。


在多家媒體的采訪中,面對來勢洶洶的"大數據殺熟",都有不少"忠實用戶"表示,"殺就殺吧,反正也用著習慣了,至少不會騙你"。有的用戶即便懷疑平臺存在殺熟行為,也苦于缺少替代性的產品,不得不睜一只眼閉一只眼,甘愿挨平臺的"小刀"。


"前瞻經濟學人APP"核心用戶群的調查問卷也充分證實了這一現象。


高達46.67%的用戶肯定自己曾遭遇過"大數據殺熟",但僅有28.57%的用戶表示"寧愿不用此類服務,也要卸載掉APP",約一半用戶表示"會與客服溝通,沒有替代品還會繼續使用,可能會減少使用頻率",另外35.71%的用戶表示"感覺被侵犯,但使用習慣不會有太大改變"。


我們常說,"顧客就是上帝",但在"大數據時代",上帝不再全知全能,或者過于善良,縱容這些已經掌握大量數據的互聯網企業,一次次冒險走上"殺熟"的歪路。


只是,面對沒有防備的"上帝",平臺在"下刀子"時,就沒有一絲顧慮嗎?


早前,法律領域也對這個問題進行過討論:現有監管手段能否遏制"大數據殺熟"?得出的一致結論是:暫時沒法管。


<<價格法>>只要求商家"明碼標價",沒說不能標不同的價;


<<消費者權益保護法>>雖然規定消費者享有"知情權",但只限于消費者對商品性質和服務內容的知情權,不包括商家與其他消費者已完成的交易;


<<反壟斷法>>則禁止"具有市場支配地位的經營者"對消費者差別對待,但"市場支配地位"難以判斷;


新<<電商法>>規定:"電子商務經營者根據消費者的興趣愛好、消費習慣等特征向其提供商品或者服務的搜索結果的,應當同時向該消費者提供不針對其個人特征的選項,尊重和平等保護消費者合法權益。"


但在平臺不公布算法的情況下,我們根本無法證明商家是否是"根據消費者的興趣愛好、消費習慣等特征"進行了差異化定價。


看看這些平臺的回應把,在現有的監管體系下,游刃有余:


屢次被用戶質疑"大數據殺熟"的攜程,在3月份再次被用戶爆料"重搜機票貴了近1500元",而后攜程道歉申明稱,二次支付顯示無票是因為APP  Bug;


而早前滴滴殺熟被曝光后,滴滴總裁柳青發文表示,滴滴是根據實時路況預測預估價的,即便起終點一樣,預估價也會存在差異。


為何要殺熟:羊毛最終還是出在羊身上


"我就是想站著,把錢給掙了!"


姜文這句話,想必也是很多企業家的向往。但現實是,絕大部分互聯網企業都沒有谷歌那樣的盈利能力,能夠挺直腰桿說:"Do not be evil"。


在互聯網紅利見頂的大背景下,絕大多數互聯網企業都要面臨行業競爭壓力、上市盈利壓力、融資壓力等等,故而只能從存量市場尋求盈利方式,曾經給消費者許下的"羊毛出在豬身上",終究還是無法違背經濟規律,"羊毛還是出在羊身上"。


"平臺也是商業機構,不是做慈善,殺熟只是將最初優惠過的利潤再拿回來罷了。"


在廣州創立了旅游尾單在線搶訂平臺的高先生如此說道。以網上旅行預訂行業為例,雖然知名的頭部OTA平臺就那幾家,但細分領域的中小規模OTA平臺,數量卻十分龐大,有專注尾單拼購的,有專注某地域風土人情的,有專注短途汽旅的等等。


無論是頭部巨頭,還是創業公司,都需要搶用戶、搶市場,因此折扣優惠、紅包補貼,就成了各大平臺鼓勵用戶注冊的慣用伎倆。而用戶也在近幾年的平臺補貼大戰中,逐漸認可了這樣的推廣方式,因"打折優惠"進門,逐漸養成消費時首先選擇價格優惠的平臺。


"航司、旅行社、酒店給予平臺的價格,都是特定的。如果想比別的平臺更優惠,新創企業就要放棄利潤,甚至自掏腰包補貼。"高先生以自家平臺的機票產品為例,代理公司給到的價格,利潤空間都在5%以內。


"于是,在最初的這部分優惠,日后總是要慢慢從用戶那里拿回來的。"他認為不管是旅行預訂還是電商消費,任何互聯網平臺的補貼優惠,都不是毫無限度。


當注冊用戶達到一定數量時,平臺收割期也就到來了。所謂的"大數據殺熟",往往只是"取舊補新"的一個過程。通過在原有用戶身上多賺取的收入,補貼新注冊的用戶,同時支付平臺運營成本。


從一開始的大優惠,到減少、取消優惠,再到浮動價格,逐步試探用戶的消費心理。若用戶完全相信平臺產品,無論顯示什么樣的價格都照樣買單時,便可以把鈍刀子磨快"殺熟"了。


誠如高先生所說,任何電商平臺上的優惠,只不過是向平臺暫時"借"的錢,遲早要還回去的。所有的紅包補貼,最終也都是羊毛出在羊身上。


如何避免被殺熟:三種方法 從規避到反制


"前瞻經濟學人APP"總結了一些適合普通人用來規避"被殺熟"的方法:


方法一:保證數據絕對安全


"大數據殺熟"靠的是大數據,因此防御"大數據殺熟",最簡單也是最極端的方法就是不提供任何數據。


一般來說,用戶瀏覽網頁使產生的Cookies、谷歌Analytics獲取的用戶行為以及終端設備的GPS、Wi-Fi等功能,都會成為用戶大數據中的一部分。


此外,一些手機APP會在安裝時打著精準推送的幌子,主動向用戶索取數據調用權限,而大多數用戶一方面貪圖便利,另一方面懶得去看具體條款,一般都會應允。


對此我們需要做的是,盡可能地不要讓你的隱私數據(包括地理位置、通訊錄、相冊等)被獲取。關閉掉一切非必須的定位許可、照片讀取許可、通訊錄讀取許可,不要連接來路不明甚至一些看起來官方的Wi-Fi。


方法二:提供干擾性數據


假如你想要網購某種商品,第一件要做的事就是告訴平臺,你其實沒有那么迫切的需求。比如想要在淘寶買碗碟,不要一直在"碗碟"的搜索目錄下閑逛,時不時瀏覽一些其他商品,模糊平臺對你消費意圖的判斷。


此外,還可以跨平臺搜索,表現出一種"不一定要在你這消費"的氣勢。這是有現實案例的,豆瓣用戶"大魔王·桶狗"就曾發文表示,他在A平臺下單一桶油之前,發現B平臺價格更低,于是轉而在B平臺下單?;仡^發現,A平臺給他發了一張糧油優惠券。


上述兩種方法都比較簡便易行,但從效果上說,只能算是被動防守,而且還要付出無法享受精細化、個性化服務的代價。如果愿意多花費一些功夫,有些方法不僅能達到更好效果,甚至可以反守為攻,薅平臺的羊毛。


方法三:偽裝自己


互聯網平臺最看重用戶流量,有用戶才能變現。因此,普通消費者可針對平臺的引流策略做文章,最典型的方法有2種:


一是假裝新用戶。對于新用戶和流失的老用戶,大部分平臺會有針對性的拉攏和召回策略,好好利用這一點,可以薅到不少羊毛。最典型的例子是<<陰陽師>>,用戶只要卸載一段時間再回來,就有很高幾率抽中SSR。


二是假裝價格敏感人群。以麥當勞為例,他們會用優惠券來區分用戶群體,價格敏感群體會尋找優惠券購餐,而對價格不敏感的群體,往往不會把時間耗在搜索優惠券上。反過來,如果你頻頻領取優惠券,那么就有很大機會被大數據平臺認定是價格敏感者,為了吸引你繼續消費,平臺可能會給予你更多優惠。


以上是反制"大數據殺熟"的一些方法,雖然部分方法實施起來并不簡單,但的確行之有效。


根據前瞻產業研究院發布的<<中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告>>統計數據,截至2017年,我國大數據產業規模增長至4700億,預測到2020年我國大數據產業規模將突破萬億。


"大數據"本來是一項能夠實現技術變革,給社會帶來經濟和社會效益的創新型技術,但如今頻頻登上熱搜,為人們所熱議的,卻是類似"大數據殺熟"這樣的種種弊病。


問題究竟出在哪兒?這或許是全行業需要探討的重大課題 。


(編輯:于思洋


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