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脑极体|OTA频发的“大数据杀熟”，想要治你不容易？


九月初的时候 ， 因为对国庆假期比较期待 ， 一来本着“假期机票紧张”的想法 ， 一来有着机票“越早定越便宜”的心理 ， 便早早地在某宝旗下的某猪预定了全家往返的机票 ， 后面就是一心等着假期到来 ， 合家欢出游了 。
正好最近看到了文旅部出台了《在线旅游经营服务管理暂行规定》 ， 预计在10月1日正式执行 ， 其中第十五条的规定就是“不得滥用大数据分析侵犯旅游者的合法权益” 。 这一条也就是剑指我们常说的“大数据杀熟” 。
脑极体|OTA频发的“大数据杀熟”，想要治你不容易？
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“大数据杀熟” ， 可能我们都并不陌生 ， 我们自己就可能亲身经验或者身边有人经历 。 比如 ， 自己打开的商品页面的价格要比别人贵 ， 自己叫的车比朋友叫的车多出几块钱 ， 自己经常订的机票、酒店的价格要比新手高出不少 。
为什么称为“杀熟” ， 就是这些互联网电商、OTA平台对你越了解 ， 就越知道你的价格承受度和是否有比价习惯 ， 一旦认定你是价格不敏感用户 ， 就会很容易对你下手 ， 反而是新用户 ， 这些平台为了留存还会给予一定的优惠 ， 当然也留出一段“养熟期” 。
在这条规定的启发之下 ， 我又打开某猪的机票订单 ， 发现返程的机票已经大幅下降20% ， 但刚刚我的退票手续费也是20% 。 即便我退票再买 ， 还是花一样的钱 ， 真是让人情何以堪 。
至于这一“跳价” ， 是否属于航空公司的正常降价 ， 还是平台方的“大数据杀熟” ， 我还需要再去咨询 ， 我们需要先说回这一规定 。
很多人认为规定一出 ， 就能对“大数据杀熟”进行有效的遏制 。 但显然 ， 对于“大数据杀熟”仍然存在着诸多争论 ， 一面是众多互联网用户亲身体验到的“大数据杀熟” ， 一边是各大平台纷纷坚定地否认自己存在“大数据杀熟” 。
由于平台和用户之间有着巨大的信息不对称优势 ， 并且声称遭遇“杀熟”的用户难以举证 ， “大数据杀熟”其实处在一种难以名状的“薛定谔的猫”的状态 ， 到底有没有“大数据杀熟” ， 《规定》能否遏制这一乱象 ， 我们又该如何应对？这些需要我们认真地聊一聊 。
“薛定谔”的大数据杀熟
国人真正开始关注“大数据杀熟”是在2018年 。 大量电商平台、生活服务、网约车、OTA在线差旅服务、视频、电影订票类互联网平台都纷纷被曝出存在疑似“大数据杀熟”的案例 ， 其中OTA平台问题最为严重 。 因为事关无数互联网消费者的钱袋子 ， 一时间在互联网上引发人们的强烈关注和质疑 。
这时人们才惊觉 ， 原来大数据不仅能造福社会 ， 还非常善于“作恶” ， 而这些互联网平台对于这些“忠心耿耿”的老用户 ， 不仅没有给予更多的福利和优惠 ， 反而是利用用户的信任和信息不对称去“薅羊毛” 。
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当时的一个典型案例就是 ， 一个平台用户长期在该网站预订价格在380—400元之间的酒店房间 ， 而用朋友账号查询 ， 同一房间却显示为300元左右 。 也就是该用户属于网站的老客户 ， 可能被网站标记为“价格不敏感”的粘性客户 ， 那么自然就不享有平台的任何价格优惠 ， 甚至可能还承受了涨价后的价格 。 而他的朋友则属于低频预定甚至是新注册的用户 ， 平台则给出了一定的优惠价格 。
也有媒体报道 ， 一位北京的周女士准备带家人去海南度假 ， 为节约路费 ， 从一个月前就在某OTA平台开始关注机票价格 ， 结果多次搜索后 ， 机票价格比最初价格贵了1000元 ， 而朋友去预定同天同一趟航班的价格却比自己低几百元 。 除去考虑机票数量减少而导致的价格变动 ， 那么这位女士也很可能因为平台发现她的强出行需求后被“套路”了 。
这些经历被外界认为是典型的“大数据杀熟” ， 更多消费者也纷纷表示 ， 自己在酒店预订、机票预订和打车出行都遭遇过同样的问题 。
根据北京市消费者协会2019年3月发布的“大数据杀熟”问题调查结果 ， 88.32%被调查者认为“大数据杀熟”现象普遍或很普遍 ， 且56.92% 被调查者表示有过被“大数据杀熟”的经历 。
但可能这只是消费者们的“主观”感受 ， 北京消协根据这些反馈 ， 随后做过一次实际的调查 ， 发现调查结果与网友的反馈感受大相径庭 ， 也就是“大数据杀熟”问题并不明显 ， 只是点名了个别平台的个别价格存在“大数据杀熟”的“嫌疑” 。
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尽管这一调研是权威机构给出 ， 但是调查结果仍然值得商榷 。 一来是调查样本过小 ， 二是调查的手段没有公布 ， 机构的取样调查可能并没有找到足够的差异化比价的方法 。
“大数据杀熟”本身肯定不是任何一家平台的大规模的主流行为 ， 肯定难以通过小样本调查就能轻而易举发现 ， 此外 ， “大数据”的特性就决定了其存在的复杂性和隐蔽性 ， 别说普通消费者 ， 甚至机构也难以举证 ， 平台可以用AB用户享受不同的平台优惠等理由来推脱 。
那么 ， “大数据杀熟”到底存不存在？居然成为一个类似“既有又没有”的“薛定谔的猫”的问题 。 一些支持不存在“杀熟”的观点认为 ， 是那些价格敏感型用户出于对大数据的恐惧而产生的先入为主的“偏见” ， 是个人用户共同情绪构想出来的“非理性”产物 。 由于用户在实际上难以举证 ， 基本都是单方面的宣判 ， 使得这些互联网平台处在“欲加之罪何患无辞”的百口莫辩的地步 。 实际上是用户冤枉了互联网平台 ， 而这些互联网平台是不敢拿着商业信誉来冒险的 。
这些理由确实是有一定道理 ， 但是这些互联网平台真的纯洁如“白莲花”一样 ， 不会因为利益驱使去做这种暗中“薅羊毛”的事情吗？
在我看来 ， 由于平台方始终处在占据信息优势和解释主动权的一方 ， 我们必须以“有罪推定”和“阴谋论”动机的方式设定其存在“大数据杀熟”的可能 。 为什么？因为平台掌握的大数据确实可以做到“杀熟” ， 而且可以做到非常隐蔽 。
大数据的“杀熟”力
互联网平台最重要的资产之一就是用户的行为大数据 。 通过对用户的搜索、浏览以及消费交易行为等数据的记录和分析 ， 平台可以掌握用户的兴趣爱好、消费习惯和消费能力 ， 更进一步 ， 平台甚至可以通过对用户的手机设备的特点、搜索产品、价格比较的频次 ， 以及下单到支付的决策时间等细微数据来推断用户的典型消费特征 。
原本通过大数据分析 ， 平台可以做到更精准的广告推送、更符合用户喜好的产品推荐 ， 更优惠的价格呈现 ， 为消费者提供一准更省时、省钱的精准服务 。 大数据的应用也是很多主流电商平台所擅长的“个性化推荐”和“猜你喜欢”等功能的原因 ， 能够使得企业提高交易成功率 ， 提高销售量 。
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但是企业对大数据的利用再“轻松”向前一步 ， 就可能会演变成“杀熟”的机制 ， 针对那些价格不敏感、或者决策时间短的“人傻钱多”的用户 ， 进行“杀熟”营销 。
根据专业人士的总结 ， 目前互联网平台主要存在的“杀熟”方式有基于用户特征（主要是消费能力）、消费意愿、紧急程度以及消费频次来进行区别定价 。
1、用户特征：比如 ， 不同平台可能对不同类型的手机推送不同价格 ， 比如苹果和安卓手机的区别；比如 ， 针对不同配送地址 ， 住在“富人区”的用户可能会被加价；在平台购买的商品在附近难以买到 ， 也可能被加价 。
2、消费意愿：比如在一段时间内 ， 你多次搜索某类商品 ， 频繁比价 ， 平台会给你推荐同等价位的类似产品 ， 但是可能在你看到该产品之前 ， 它已经人为“涨价” ， 但仍然在你承受范围之内 。
3、紧急程度：对于有时效性的产品 ， 平台可能会根据你的紧急程度给出高于平时或别人的价格 。 像上面的周女士 ， 因为国庆期间的机票是稀缺资源 ， 所以当平台发现该用户的强烈购买意愿 ， 就借机涨价 。
4、消费频率：消费频率越高代表用户是该平台的忠实用户 ， 一般来说对价格有相对固定的承受能力 。 如果之前一直以某种价格进行消费 ， 那么平台此后会始终以该价格进行推荐 ， 反而是从其他平台过来的新用户 ， 平台会给出更高的优惠券 。
此外 ， 平台甚至于可以基于用户的地域、社交关系等因素 ， 针对不同人群给予不同的价格 ， 或者极为微小的价格差异 ， 但无论如何 ， 大数据都可以轻易做到对不用消费的区别对待和“强行溢价” 。
不管这种行为 ， 是否称之为“大数据杀熟” ， 还是企业所谓的“千人千面”的动态价格调整 ， 其实质都是一种利用大数据进行的“隐形”价格策略 ， 为企业赚取额外的利润 ， 但平台方对外是绝不可能公开承认这一点的 。
那为什么OTA平台更容易成为“大数据杀熟”的重灾区 ， 成为此次《规定》重点治理的行业？
因为相比较于电商场景 ， 差旅出行是一个高价、中低频的消费场景 ， 各平台方往往都是在存量市场中进行竞争 ， 一旦发现平台存在价格不敏感用户 ， 平台往往更容易倾向于加价 。 另外一方面 ， 由于机票、酒店这种产品由于供需、日期等原因 ， 价格可以进行大幅调整 ， 因此在这些价格中做文章其实是很难举证的 。
那么 ， 此次《规定》的出台能够有效地禁止这些OTA平台的“大数据杀熟”行为吗？或者说 ， 这些OTA平台可以很好的遵循规定 ， 不去约这个雷池吗？
《规定》之后 ， 如何真正惩治“大数据杀熟”？
事实上 ， 应该很难做到 。 最根本的原因 ， 在于规定只是给出了指导性的意见 ， 但并未给出具体的判断标准 ， 也为设置相应的惩罚措施 。 这个用户如何判定遭遇OTA平台的“大数据杀熟”增加了相当高的难度 。
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就以机票和酒店价格为例 。 按照携程、飞猪等平台的说法 ， 飞机票的价格是实时变动的 ， 而机票价格是航空公司制定的 ， 不依靠收取机票差价而赚钱 ， 而是收取平台上机票代理公司的佣金来赚钱 。 而酒店价格也是通过酒店给出的价格和优惠来进行 ， 而平台只是根据新老用户的不同 ， 给予一定的优惠力度 ， 才可能造成价格的差异 。
对于平台方给出的这些说法 ， 我这里还没有做专门的考证 ， 希望OTA平台方或者专业人士能给予一个明确的回答 。 但是从《规定》所针对的情况来看 ， 这两个非标准品仍然存在着巨大的操作空间 ， 特别是对于酒店方来说 ， 预订平台显然有着非常高的话语权 。
当然 ， 用户也并非没有办法 。 用户可以通过比价的方式来收集“证据” ， 比如针对同一个产品或服务 ， 在不同平台进行相应的比价 ， 这仅仅可以锁定价格最优的平台；第二邀请不同手机终端、不同消费习惯和使用频次的亲友同时下单同一产品 ， 如出现价格不一致情况下锁定证据；第三 ， 不同用户在不同时间段以不同的频次进行搜索和预订 ， 查看价格是否有变动 ， 并随时锁定证据 。 最后 ， 如出现价格不一致的情况 ， 可以用最高价格的订单来进行支付 ， 并保留最低价格的证据 。
这样用户就可以在支付订单后以“滥用大数据分析侵犯消费者合法权益”的名义 ， 要求相关平台进行赔偿或道歉 。
对此 ， 相关部门应该补充明确违法《规定》的具体认定标准 ， 并给出相应的处罚规定 。 而且我们更建议给出的是带有惩罚性的惩处措施 ， 通过一两起案例的巨额罚款来真正警示这些平台 ， 避免这些平台心存侥幸 ， 通过大量小额的“薅羊毛”的方式来弥补可能发生的投诉赔偿 。
对于平台而言 ， 我们可以理解为何有“大数据杀熟”的冲动 。 一来整个行业存在着激烈的价格竞争 ， 吸引广大用户的最好方式就是通过大量优惠和低价产品来实现 。 这也是各个平台对拉新给予很大优惠的原因 。 但是低价竞争导致的是则是平台的微利甚至亏损 ， 而平台必然要从其他渠道把这些投入的成本和利润赚回来 。
当年OTA平台使用的默认搭配销售的方式就是这一乱象的原因 ， 这一搭载销售的方式也是利用很多人价格不敏感、没留意订单明细等心理才大行其道 。 当时由于名人的曝光和政府的监管 ， 这些平台才把默认搭配销售改为推荐用户勾选 。
大数据杀熟 ， 从本质上来说其实是一个双输的表现 。 这些OTA平台在明面上要依靠低价竞争来维持经营 ， 在背地里要靠隐性加价来赚取利润 ， 这一方式只会让整个行业处在恶性循环的竞争当中 。 这些互联网平台始终要蒙受“原罪”的名声 ， 消费者同样付出高昂的代价 。
想要根治“大数据杀熟” ， 除了上面提到的惩罚性措施之外 ， 应该开始尝试建立正向的循环 。 也就是政府和用户应该给予合法合规经营的平台以正向的奖励 。 比如 ， 违规平台的巨额罚款应该倾向性地补贴给合规经营的平台 ， 平台可以从明面上向用户收取会员费或者等比例服务费 ， 用户也应该有主动支付服务费的方式来享受更优质的服务 。 而不是双方在相互的套路和提防中耗费时间 。
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实际上 ， 对于很多用户来说 ， 花费时间进行比价、搜索是一件非常浪费时间成本的事情 。 至于我的机票价格过高的问题 ， 在我刚刚抽空咨询过后 ， 也只得到是航空公司主动调价的结果 。 显然 ， 我去退票再订只会徒增烦恼 ， 也并不会节省多少费用 。
希望这些平台不要利用这些用户怕麻烦的心理去“心机”地多收一点费用 ， 而是通过更好的服务来挣得你该得的服务费 。 而我更希望 ， 经过这次十一 ， 能够有一起非常典型的“大数据杀熟”的案例出现 ， 能够真正引起行业重视 ， 并且推动正向的行业变革 。
如果你还没有开始规划行程 ， 那么 ， 请从打开这些订票网站的一刻起 ， 就开始收集证据吧 。
本文为***作者原创 ， 未经授权不得转载


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