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大数据杀熟卷土重来?必须知道:如何避免杀熟小妙招

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近日,天猫超市大数据杀熟引起热议。一些网友声称,不同账号在购买同一款商品时出现了价格差异,购买了88vip账号的老用户价格甚至高于新用户。之后,天猫对此问题进行回应称,这是“新人专享价”标识在商品页面上没有被正常显示,导致一部分用户产生了同一款商品价格不同的误解。目前该问题已经修复。天猫超市88vip用户始终可以在结算时获得95折优惠,绝对不存在所谓大数据杀熟

然而,网友却不接受该解释,对天猫超市感到不信任,认为天猫客服在敷衍,却不能解决问题,认为天猫超市存在大数据杀熟。

网友评论

用户截图

所谓的大数据杀熟是指订房、打车等互联网平台利用收集的大量用户数据信息,对个别用户进行歧视性提价从中获利。此外,大数据杀熟当选为2018年度社会生活类十大流行语。

其实大数据杀熟现象并不是第一次出现了,这一现象已经持续很多年了。企业使用大数据杀熟无外乎就是为了盈利,但是大数据杀熟的使用会使得用户对商家变得不信任,这将影响企业的发展。那么,国内外曾经发生过哪些大数据杀熟事件呢?

1 亚马逊事件

亚马逊是大数据杀熟事件的鼻祖,成立于1995年,其在2000年对大数据杀熟进行测试——著名的差别定价试验。亚马逊对68种DVD碟片进行动态定价试验。试验当中,亚马逊根据潜在客户的人口统计资料、购物历史、上网行为以及上网使用的软件系统确定报价水平。通过这一定价策略,部分顾客付出了比其他顾客更高的价格,亚马逊因此提高了销售的毛利率。但是在这个试验实施不到一个月的时候,用户发现了这一秘密,并且使得价格事件与用户隐私相关联,亚马逊试验以失败告终,向消费者进行道歉并退还差价。

2 优步事件

作为打车软件,优步曾经采用一种相对单一的逻辑来调整价格,即当某个地区的供给不足时大幅调整价格。这种逻辑其实是可以接受的,但在伦敦发生恐怖袭击后它价格大幅暴涨,引发道德争议,事后它才在其调价算法逻辑中考虑到此类因素。

3 携程事件

用户曾在携程上面购买机票,由于没有选择报销凭证而退出重进,却发现机票价格贵了近1500元。因而有不少用户反应,携程存在大数据杀熟现象。携程回应绝不存在大数据杀熟现象,该问题是由于新版本在机票预订程序中存在Bug,会影响到在票量紧张情况下的少数用户。之后携程道歉并逐一主动与客户联系,承担用户因此产生的损失。承诺平台绝无“大数据杀熟”现象,如有因产品设计原因导致的用户误解,携程愿意随时倾听用户的反馈并认真改进。

入境大数据杀熟现象众多,下面基于大数据杀熟的特征、套路以及如何避免角度来让我们更好的了解大数据杀熟现象。

大数据杀熟特征

1)同样的商品/服务,在同样的交易场景下,不同的价格;

2)定价差异和变化的基础是大数据,基于互联网技术获取的数据,而不是传统的市场调研方式;

3)侵犯用户知情权,对于可能出现的价格差异,平台没有进行告知,甚至提供误导信息来实现杀熟目标,比如只展示部分商品评价。

大数据杀熟套路

1)借助大数据进行“用户画像”

最常见的套路:根据用户的收入水平与消费习惯实现“杀熟”。

2)通过地理位置信息实现“杀熟”

商家通过移动端应用后台收集用户的地理位置信息并进行实时分析,若用户所处的位置附近潜在的竞争对手较少,则进行一定幅度的加价。

3)通过用户与移动端应用交互的行为细节实现“杀熟”

用户与应用交互的行为细节,如键入信息频率、搜索关键词等,能够在一定程度上反映这一时点用户对于商品或服务需求的迫切程度,一些商家会基于这些信息进行动态浮动加价。

如何避免大数据杀熟?

1)APP设置

手机上在设置里面关闭各APP访问短信、通信录、地理位置等访问权限;能用浏览器就不用App;关闭Cookie追踪等。

2)交叉比价

购买东西多查询,在不同平台中比价;或用比价软件,甚至通过不断清空购物车等行为来“伪装”。

3)重装APP

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