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“大数据杀熟”,原来是这样子

前几天老狐和朋友一起看电影,票是各自买的,买了票后老狐发现,自己的票价比朋友的贵。

一问才知道,朋友是新注册的账号,价格比老狐要便宜不少。

老狐就纳闷了,老会员怎么比新会员要多花钱?高级别账号的价格,不是应该更便宜么,怎么反而越来越贵了?

其实,不仅看电影,你去坐车,去坐飞机,即使是同一公司同一线路,价格之间也有差别。

其实,价格不一样的原因是,你被大数据“杀熟”了。

所谓“大数据杀熟”,是指同样的商品或服务,老客户看到的价格,要比新客户要贵。

看起来很不合理啊,商家通常不都是宰“生客”吗?怎么现在反过来了?

在线下,很多商家会把商品以更高的价格卖给“外乡人”,本地人的价格,往往会比较便宜。

这种价格差异,其实和线上的“大数据杀熟”有异曲同工之妙,只不过一个“杀生”,一个“杀熟”。

平台会搜集很多的用户信息,然后根据这些用户信息,给出不同的价格和优惠。

这种策略的目的,其实是为了留着新客户——以“杀熟”的方式“惠新”。

用更有竞争力的价格,吸引新客户,至于吸引新客户的成本,就转移到老客户身上。

羊毛出在羊身上嘛。

“大数据杀熟”可谓源远流长,第一起“杀熟”事件,还要追溯到 2000 年的美国。

那时候,有一名用户在检查浏览器 Cookies 时,发现之前在亚马逊浏览过的一款 DVD 售价,价格比之前下降了。

这名用户立刻就怀疑,这个定价是不是根据他的浏览记录而更改的,在向亚马逊咨询过后,亚马逊没有隐瞒,直接承认此事。

亚马逊 CEO 贝索斯更是公开表示,这只是一个实验,目的是根据不同顾客的浏览体现,展示不同的定价。

这件事情并没有引起大众的注意,因为在那个时候,AI 算法还是很不成熟的东西。

但随着算法的不断更新,AI 能根据用户隐私而调整数据,变得越发“智能”。

现在的大数据,杀起熟来得心应手,用户的数据,被把握得死死的。

大数据杀熟,首先要计算用户的数据特征,主要有两种计算方法:

1.用户信息采集 。平台在积累了用户的各种数据,包括性别、年龄、职业、地理位置、浏览历史等数据后,可以准确预测用户的个体特征。

2.用户数据分析 。平台通过深度学习,分析每个用户的消费习惯、消费能力和价格敏感度,从而判定用户购买喜好和购买决策。

通过以上两种方法,平台获得用户的数据和喜好,接下来就是套路了,有以下这么几种:

1.提高价钱 。对部分价格不太感冒的用户,平台会在适当时候来一点点提价,如果用户没有注意,很容易会比之前要多花一些钱。

2.花样变现 。部分充了 VIP 的用户,会以为自己能享受优惠待遇,但平台会针对这些用户,变着法子逼他们花更多钱充高级 VIP。

3.自动续费 。平台把取消自动续费的功能隐藏得很深,如果用户没有特别留意,会被一直扣钱而不自知。

4.控制优惠券发放 。优惠券往往只作用于新用户,因为老用户往往已经养成使用习惯,平台会因此判定老用户“不需要”优惠券。

5.区别定价 。紧接之前的优惠券,新用户往往会享受更多的福利,老用户则是被狠狠提价,越是“熟人”,坑得越狠。

可以看出,以上的套路,就是逮着老客户的羊毛来薅,果然是“杀熟”。

这种方式,很容易让老用户产生抵触情绪,从而选择离开。

然后新用户变成老用户,成为下一批被“杀熟”的对象,如此反复循环,用户量的上升其实也有限。

既然“大数据杀熟”伤害用户权益,就不能管管吗?

有专家表示,大数据“杀熟”的监管难点,在于平台掌握数据和算法规则,外部较难监管到位,也难以建立开放的监督机制。

不过,难管就等于不管吗?当然不是。

今年 3 月 1 日,全国首部公共数据领域的地方性法规《浙江省公共数据条例》正式实施,对“大数据杀熟”的限制,可以起到很大作用。

另外,作为普通用户,其实也有一些办法去对付“杀熟”。

1.多账号对比分析 。通过备用手机,连上无线网络后不注册账号,在目标平台上进行商品价格监测,与正常的搜索价格进行对比。

2.注册多个账号 。能在一定程度上避免平台采用信息拼接方式,获取用户的更多信息。

3.线上线下比对 。去实体店,或在不同平台、不同 APP 之间进行价格比对。

老狐认为,无论是线下的“杀生”还是线上的“杀熟”,本质都是对用户权益的侵犯。

不仅如此,平台收集用户数据,用户的隐私泄露,就是一个不可避免的问题。在大数据面前,任何人都是“裸奔”的。

“杀熟”既关乎用户的权益,更关乎用户的隐私,这个问题,必须要得到妥善的解决。

参考资料:

人民网:"大数据杀熟"刷屏,网友亲测后气炸!你中招了吗?

中国新闻周刊:大数据杀熟:没什么意外,你或许已被全网跟踪

一点财经:“大数据杀熟”谁之祸?

知乎:大数据杀熟是什么?

编辑: 陈展翔

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