这个假期,又被“大数据杀熟”了

大数据
大数据本身只是一个工具,是“向恶”杀熟还是“向善”服务,需要平台、消费者和监管部门的共同监督。

                  [[344990]]

 本文核心观点

1、根据不同设备、不同场所、消费频率差别定价,在网购、在线旅游、网约车等领域高发;

2、虽然法律上对“大数据杀熟”已经有较为明确的界定,但现实中很难证明平台存在这类行为;

3、近两年OTA平台有所改观,一方面是由于监管部门和媒体的关注,另一方面是因为市场竞争重新变得激烈。

人们对这个十一假期期盼已久。

这是7月国内跨省旅游开放后的第一个节假日,又遇上国庆中秋连休8天。携程数据显示,预计今年国庆中秋8天长假旅游人次可能达到6亿。

这个数字超过2020年上半年国内旅游总人次(11.6亿)的一半,相比去年国庆7天假期的7.82亿恢复程度达到了76.7%。因疫情积压的出游需求,在十一期间集中释放。

各大在线旅游平台也纷纷推出巨额补贴计划,争夺客源。

但不久前文旅部突然发布《在线旅游经营服务管理暂行规定》(以下简称《规定》),在线旅游经营者不得滥用大数据分析等技术手段侵犯旅游者合法权益,从10月1日起开始施行。0

今年最热闹的旅行黄金周,你被“大数据杀熟”了吗?长假临近结束,是时候复盘合计一下了。

OTA平台高发

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”。

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,同一房间的价格只有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。

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。

“所以说‘大数据杀熟’的例子很多,但案子一个也没有,好像变成了一个伪命题。”朱巍说。

解决问题靠竞争

在朱巍看来,想要解决或改善“大数据杀熟”的问题,不仅要靠监管,更多要靠竞争。

从1999年艺龙、携程成立算起,中国的在线旅游行业经历了20多年的发展。2018年后,行业格局基本稳定,携程、去哪儿、途牛、同程艺龙组成的“携程系”,前身为阿里旅行的飞猪,从“吃”出发延伸到酒旅业务的美团,是市场上现存的三股主要势力。

同时,流量增长红利期已过,整个市场进入存量精细运营的阶段。各大平台获取新客户越来越难,只能尽力挖掘老用户的单客价值,因此2018年之后不断被曝出“大数据杀熟”。

“其实这两年OTA平台已经有很多改观,媒体曝光是一方面,另一方面就是竞争变得更激烈了。老客户也需要用最多的优惠来留住,不然就跑了。”朱巍说。

原本,在吞并去哪儿、整合了同程艺龙后,携程已稳坐OTA平台第一把交椅。但没想到的是,美团的无边界扩张,阿里联手飞猪的反击,给这个市场重新带来了变数。

2018年,美团就宣称酒店间夜量(入住房间数*入住天数)已经超过携程系(携程、去哪儿、同程艺龙)的总和。2019年,美团酒店间夜量占比继续扩大,全年持续超过携程系总和,接近市场总量的5成。这是美团毛利率最高的业务,为其2019年实现盈利立下汗马功劳。

2020年,美团继续发力酒旅业务。7月底,美团重启酒店团购,并推出“超级团购日”、“一千零一夜”活动,直指携程的高星酒店领域。十一假期前,还上线了超级补贴、国庆早订6折起等活动。

阿里其实原本对在线旅游领域兴趣不大,因为与其电商业务之间的关联性并不强。但9月8日飞猪突然宣布推出针对酒店产品的“百亿补贴计划”,9月26日又联手聚划算上线“双百亿补贴计划”。业内普遍认为,这是在有意针对美团,阻止其在生活服务市场继续做大。

携程也于9月23日启动大规模假日旅游促销补贴,发放立减最高1800多元的优惠券,可适用于平台上4000多家旅行社线路、超1万家景区门票以及2000多家租车公司车辆等产品。

新规靴子落地,补贴大战又起。按理说,这个十一假期,消费者应该是不用担心“大数据杀熟”的问题了。但真实的情况是怎样呢?

结语

《新未来简史》一书中曾提出“大数据悖论”的概念——“当大数据被少数人掌握并使用时,能产生奇效,但是在竞争性领域,大数据被众人分享或使用后,其效用将大打折扣,甚至引发破坏作用”。

其实大数据本身只是一个工具,是“向恶”杀熟还是“向善”服务,需要平台、消费者和监管部门的共同监督。

网经社电子商务研究中心法律权益部分析师蒙慧欣提醒道,消费者可以货比三家,与其他情况相同的消费者对比,以及留意近期商品价格是否有明显变动,来分辨自己是否“被杀熟”。

如若发现确实存在价格不同的情况,应当在及时保存证据的基础上与平台沟通了解情况,并将真实情况向有关部门反映维护自身的合法权益。

 

责任编辑:姜华 来源: 投资界
相关推荐

2020-09-20 17:50:24

大数据IT互联网

2021-05-14 09:57:44

大数据IT互联网

2018-03-19 14:43:28

2020-11-06 11:37:42

大数据技术电商

2021-08-05 11:13:47

大数据杀熟大数据分析大数据应用

2021-08-29 23:37:18

大数据电商购物

2021-08-13 22:38:36

大数据互联网技术

2021-03-16 10:07:08

大数据互联网经济

2018-03-19 22:51:24

大数据技术大数据杀熟

2020-12-23 16:15:54

大数据美团网络

2018-10-10 20:20:14

2018-03-28 17:16:09

大数据

2021-07-19 22:45:10

大数据消费监管

2021-07-05 09:52:05

大数据大数据“杀熟”数据监管

2021-08-31 22:49:50

大数据互联网技术

2020-12-18 10:21:16

大数据互联网商业

2021-03-18 19:11:42

大数据数据分析

2021-03-15 11:03:58

大数据 “杀熟”“算计”

2018-03-27 09:41:48

2021-05-16 15:42:52

大数据医疗隐私
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号