「殺熟」臨身,大大數據期間的通俗人該如何攻與守?

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3月27日,北京市消協的一份報告在網上激起了軒然大波。

在一場採用問卷調查、輿情采集和體驗調查3種方式,涉及14個消費者常用的APP或網站,針對57個試驗樣本的調查中,有88.32%的被調查者認為「大數據殺熟」現象普遍或很普遍,有56.92%的被調查者表示有過被「大數據殺熟」的經歷。

過去1年中,在線旅遊行業的X程、電商行業的X東、外賣行業的餓XX、網約車行業的X滴、在線票務行業的X票票等玩家,均曾被曝出存在大數據殺熟行為。

不出意料,這些互聯網公司均抵死不認,找了許多好像有理的借口作為回應。然而,商家冠冕堂皇的說法和用戶日益惡劣的消費體驗之間的衝突,讓消費者疑慮難消。

大數據殺熟

那麼,什麼是大數據殺熟?到底存不存在大數據殺熟?如果存在,作為普通人,我們又該如何對抗大數據殺熟呢?

簡而言之,大數據殺熟就是指商家利用大數據技術,對自身積累或來自於第三方的用戶信息加以分類和處理,並對其中使用次數較多、對價格不敏感的客戶實施加價,以達到利益最大化的差別化價格策略。這是確確實實存在的。

在這個過程中,最重要的是海量的用戶數據和超強的算法。

過去的殺熟相對簡單,你天天去一家飯店吃飯,365天全年無休,飯店就可能認為你非自家不吃,從而提供一份「熟人」菜單。

而在大數據時代,商家的手段就高超多了。比如你的滑鼠在淘寶網上某幾個位置多停留了幾秒,或者你日常散步途中,在某個地方速度突然慢了下來,甚至是你在某個地方按熄了手機螢幕,都有可能成為分析你行為的數據基礎。

在過去,人腦算力不足,信息傳輸效率也不高,這些數據還無法被「充分」利用。但在當今世界,人腦被計算機算法取代,4G乃至5G網路讓用戶數據傳輸輕而易舉,大數據殺熟便適時登場。

前瞻網之前的文章曾提到,任何形式的數字內容輸入,包括鍵盤、滑鼠交互和觸摸屏、GPS定位數據、日常家用電器(物聯網)數據,都會成為大數據殺熟的基礎數據。

在算法的幫助下,通過這些基礎屬性數據,商家就能判斷你所在的用戶群體、所屬人群的特徵(如消費能力),判斷你的偏好和消費意願。綜合一系列的分析,為你繪制出一幅「畫像」。從而,商家可以對消費能力高、消費意願強烈的用戶展示更高的價格,賺取更多的利益。

普通人的生存之道

既然知道大數據殺熟的方法,那麼相應的,

第一種方法:保證數據絕對安全

大數據殺熟靠得是大數據,防禦大數據殺熟,最簡單也是最極端的方法是不提供任何數據。在前瞻網之前的文章中,小編曾經提到,用戶瀏覽網頁使產生的Cookies、GoogleAnalytics可以獲取的用戶行為以及終端設備的GPS、WiFi等功能,都會在用戶不知不覺中成為畫像的一部分。

此外,還有一些手機APP會在安裝時打著精準推送的幌子,主動向用戶索取數據調用權限,而大多數用戶一方面貪圖便利,另一方面懶得去看具體條款,一般都會應允。

對此我們需要做的是,盡可能地不要讓你的隱私數據(包括地理位置、通訊錄、相冊等)被獲取。關閉掉一切非必須的定位許可、照片讀取許可、通訊錄讀取許可,不要連接來路不明的Wi-Fi甚至一些看起來官方的Wi-Fi。

第二種方法:提供干擾性的數據

假如你想要網購某樣東西,第一件要做的事就是告訴平台,你其實沒有那麼迫切的需求。比如想要在淘寶買碗碟,不要一直在「碗碟」的搜尋目錄下閒逛,時不時瀏覽一些其他商品,才會模糊平台對你消費意圖的判斷。

另外,你還可以跨平台搜尋,表現出一種「不一定要在你這消費」的氣勢。這是有現實案例的,豆瓣用戶「大魔王·桶狗」就曾發文表示,他在A平台下單一桶油之前,發現B平台價格更低,於是轉而在B平台下單。回頭髮現,A平台給他發了一張糧油優惠券。

對於大數據殺熟,以上是2種比較簡便易行的手段,不過從效果上說,這只算是被動防守,而且還要付出無法享受精細化個性化服務的代價。如果消費者願意多花費一些功夫,不僅能達到更好的效果,甚至可以反守為攻,薅平台的羊毛。

第三種方法:偽裝自己

這里要理解一點:互聯網平台最看重用戶流量,有用戶才能變現。因此,普通消費者可以針對平台的引流策略做文章,最典型的方法有2種:

一是假裝新用戶。對於新用戶和流失的老用戶,大部分平台會有針對性的拉攏和召回策略,好好利用這一點,可以薅到不少樣貌。最典型的例子是陰陽師,用戶只要卸載一段時間在回來,就有很高幾率抽中SSR。

二是假裝價格敏感人群。以麥當勞為例,他們會用優惠券來區分用戶群體,價格敏感群體會尋找優惠券購餐,而對價格不敏感的群體,往往不會把時間耗在搜尋優惠券上。反過來,如果你頻頻領取優惠券,那麼就有很大機會被大數據平台認定是價格敏感者,為了吸引你繼續消費,平台可能會給予你更多優惠。

可能看到這里,很多讀者已經產生了試一試的念頭,但在付諸實踐之前,還請思考一下下面這個問題:

值得嗎?

首先要指出一點,對於大部分殺熟行為,用戶最多對其進行道德批判,無法在現實中通過法律手段解決。因為大數據平台用不同用戶行為區分用戶群體,再提供差異化的價格,這和麥當勞通過「領優惠券」的行為區分用戶群體是一樣的。

早前,法律領域也對這個問題進行過討論,得出的一致結論是:暫時沒法管。

《價格法》只要求商家「明碼標價」,沒說不能標不同的價;《消費者權益保護法》雖然規定消費者享有「知情權」,但只限於消費者對商品性質和服務內容的知情權,不包括商家與其他消費者已完成的交易;《反壟斷法》則禁止「具有市場支配地位的經營者」對消費者差別對待,「市場支配地位」難以判斷。

新《電商法》規定:「電子商務經營者根據消費者的興趣愛好、消費習慣等特徵向其提供商品或者服務的搜尋結果的,應當同時向該消費者提供不針對其個人特徵的選項,尊重和平等保護消費者合法權益。」

但在平台不公布算法的情況下,你根本無法證明商家是「根據消費者的興趣愛好、消費習慣等特徵」差異化定價,如果將限制範圍擴大到整個「大數據」系統,那麼想來不會再有商家願意發展相關技術了。

另外還需注意一點,消費者在消費時,往往會有一些像搜尋成本和選擇成本這樣的隱性成本,而大數據平台的精準推送,能讓這部分成本大幅下降。坦然接受被殺熟的消費者往往搜尋成本太高,接受這種準確提供信息的增值服務。

那麼,以中斷大數據技術發展、極大降低用戶消費便利性的代價換取消滅大數據殺熟,值得嗎?

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