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热文:大数据杀熟你怎么看

时间:2022-04-01 11:59:11

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大数据杀熟你怎么看

同样的商品或者服务,老客户看到的价格反而比新客户高,这在互联网行业被叫做“大数据杀熟”。

其实“杀熟”行为由来已久,在互联网行业也早有先例。20年前,亚马逊就尝试过对平台的68种畅销DVD,根据潜在用户的基本资料、购物历史、上网行为等差别定价,不过很快遭到抵制而作罢。

经济学上把这种行为称为“价格歧视”,指同样的商品或服务,在不同的市场面对不同的顾客,采用差异化定价。对企业来说,这是一种追求利润最大化的常用策略。

价格歧视存在的一大重要前提是,企业能够区分对商品需求程度不同的消费者群体。这在大数据时代很容易实现,互联网公司可以通过账户资料、搜索记录、购物历史等形成用户画像,对其消费能力和消费意愿作出较为准确的判断。

一定程度的垄断和没有套利的可能性,是另外两大前提。这也解释了为何在线旅游是“大数据杀熟”的重灾区。

目前国内在线旅游行业集中度很高。大多数平台采用代理商的商业模式,航空公司、酒店、景区等资源掌握在OTA(Online Travel Agency)平台手中。5家头部OTA平台(携程、去哪儿、飞猪、 同程艺龙、美团)市场份额超过九成,消费者并没有太多选择。

而在平台上预定酒店、机票或门票通常是实名制,无法再次出售。同时,出游行程本身就具有一定的私密性,不特意对比的话,用户很难发现自己的价格与别人不同。

薛定谔的“大数据杀熟”

但在中国政法大学传播法研究中心副主任朱巍看来,消费者主观感觉到的“大数据杀熟”,经济学意义上的价格歧视,和在法律意义上构成“利用大数据技术损害消费者权益的违法行为”,并不是一回事儿。

网经社电子商务研究中心生活服务电商分析师陈礼腾告诉亿欧, 对于大数据“杀熟”,此前公布的《电子商务法》就有相关规定。

《电子商务法》第十八条指出,电子商务经营者根据消费者的兴趣爱好、消费习惯等特征向其提供商品或者服务的搜索结果的,应当同时向该消费者提供不针对其个人特征的选项。

不过实际生活中,人们对“大数据杀熟”的理解和判断仍存在分歧。

经常使用网约车软件的小刘(化名)和小天(化名)曾发现,同样车程二人显示的价格有些许差别。小刘觉得,是因为两人使用的手机不同被平台“杀熟”。但小天认为,可能只是因为自己领到了一些优惠券。

小李(化名)则告诉亿欧,如果新客户是因为有优惠券所以比老客户便宜,虽然体验不太好但还是可以接受的。“我刚注册的时候也有特价活动,只不过我已经把这个优惠用掉了。”

但对于在浏览商品时多刷新几次价格就会提高,三人均表示不能接受。

新发布的《规定》,对在线旅游的”大数据杀熟”有了更明确的界定——“在线旅游经营者不得滥用大数据分析等技术手段,基于旅游者消费记录、旅游偏好等设置不公平的交易条件,侵犯旅游者合法权益”。

参与《规定》起草过程的朱巍告诉亿欧,因为“大数据杀熟”集中出现在旅游业,特别是在线预定机票、酒店、门票等情况,所以《规定》在《电子商务法》的基础上,明确了对这一问题的范围界定、监督方式和惩罚措施。

但问题的关键在于,很难证明平台是否存在“大数据杀熟”行为。

网经社电子商务研究中心特约研究员、北京德恒(广州)律师事务所律师黎智鹏认为,认定“大数据杀熟”本身存在证据收集难度。消费者的自行搜索和投诉是发现“大数据杀熟”的线索之一,但难以证明在线旅游经营者是否利用了大数据手段。

携程、飞猪等平台均辩称,价格由航空公司、酒店和景区制定,平台对所有用户报价一致不存在“大数据杀熟”,只是由于不同的优惠活动有不同的折扣,相关规则在活动界面有具体说明。

大数据杀熟案例

大数据杀熟这个词首次进入大众视野是2018年3月。当时有一名网友无意中发现,自己长期在某网站预订的酒店房间价格在380-400元之间,而用朋友的账号查看时,同一间的价格只有300元左右。

2019年3月,一位网友称自己疑似被携程“杀熟”。一开始他购买了一张价格为17548元的机票,由于忘记选择报销凭证取消订单重选,但随后发现系统显示无票,再次搜索时价格就变成了18987元。

2020年3月,有网友爆料,天猫超市88VIP看到的商品价格居然比普通会员还高。同一款豆奶,88VIP显示的价格为73.3元,非88VIP显示的价格才62.8元。

这几件案例在网络上引起热议,许多网友都表示曾有过相似经历。

央视新闻总结, 常见的“杀熟”套路主要有三种:

根据不同设备进行差别定价,比如针对苹果用户与安卓用户制定的价格不同;

根据用户消费时所处的不同场所,比如对距离商场远的用户制定的价格更高;

根据用户的消费频率差异,一般来说消费频率越高的用户对价格承受能力也越强。

北京市消费者协会2019年7月公布的调查结果显示, 88.32%的被调查者认为大数据“杀熟”现象普遍或很普遍,56.92%的被调查者表示有过被“大数据杀熟”的经历,网购、在线旅游、网约车领域问题较为突出。

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