大數據殺熟磨刀霍霍 拒當“韭菜”如何破題算法黑箱？

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因在央視315宣傳片中重點“露面”，外賣平臺大數據殺熟問題又一次成為全網熱議的話題。外賣屬于高頻消費，因此更易成為大數據殺熟的對象，很多消費者不知不覺中就被平臺割了韭菜?？v觀過去幾年的大數據殺熟，花樣繁多、手段多變，消費者可謂防不勝防，會員會被收割、老用戶會被收割，甚至使用iPhone/更貴的手機也會被收割。

踩著灰色邊界的互聯網平臺正構建著一個無處不在的大網，大肆消耗用戶的信任，對“熟人”伸出鐮刀。為了避免成為“冤大頭”，消費者也開始各種“土辦法”反大數據殺熟。比如說，有美團用戶開始在餓了么平臺，或肯德基、麥當勞等餐飲品牌自建APP上直接下單，通過減少對平臺的依賴性，以避免被“殺熟”。也有越來越多的用戶，通過換手機號注冊新賬戶的方式，來享受平臺更低價格的服務。

類似的反抗正在悄無聲息的發(fā)生著，我們在網絡上譴責平臺的“歪心思”，不斷呼吁行業(yè)、官方打擊該現象的同時，消費者們也思索如何逃脫被“割”的命運？從涉及大數據殺熟問題企業(yè)的相關回應敷衍言辭里，能明顯感到平臺和用戶的較量將是長期現象，面對算法鐮刀消費者或許也該行動起來了。

三大易中招“人群”

大數據殺熟對萬千網友來說已不是新鮮事。2019年初，北京市消費者協一份大數據殺熟調查顯示，有56.9%的被調查者表示有過被大數據殺熟的經歷，高達88.3%的人認為殺熟是普遍現象。大量電商平臺、生活服務、網約車、OTA在線差旅服務，甚至視頻、電影訂票類等互聯網平臺都被曝出存在疑似“大數據殺熟”的案例。通過對過往案例分析復盤后發(fā)現，被大數據收割的人群具備一定的共同屬性，目前來看有三大人群更容易被平臺收割。

1、高消費用戶； 一名復旦大學的教授在2019年，用一年的時間帶領團隊在全國多個城市實地調研，收集打車樣本。調查結果顯示，蘋果手機用戶更容易被專車、優(yōu)享這類更貴的車型接單，如果不是蘋果手機，則手機越貴，越容易被更貴的車型接單。

不僅是在出行方面存在價格差異，在酒旅方面也是一樣。有用戶在使用攜程訂酒店時，兩臺價位不同的手機，對于同一個房間，顯示的價格存在差異。經過驗證發(fā)現，3000+以上價位手機與千元機相比，價格高出100元左右。

出現這樣的情況，主要是因為這類使用iPhone或高價位手機的用戶被算法打上了“價格不敏感”的標簽，所以平臺趁機給用戶加價，或給這些用戶優(yōu)先推薦高消費服務。

2、活躍用戶； 隨著技術的進步，平臺利用大數據算法，對不同的消費用戶展示出不同的消費價格。正常情況下，平臺上那些重復購買的用戶，往往很少去“比價”，屬于對平臺信任感更強的人群，有的互聯網平臺會針對這種用戶進行“殺熟”。

2018年3月，經常使用某旅行網站預訂酒店的網友“廖師傅廖師傅”發(fā)現，他預訂的房間價格在380-400元之間，但很少用該軟件的朋友查詢到的同一房間價格僅300元。

3、會員用戶； 充會員本想是可以得到更大的優(yōu)惠，結果有時也會大相徑庭，各平臺的會員就像一種契約，意味著消費者會高頻消費，平臺則給予各種“增值服務”作為回報，而令人想不到的是，有時會員用戶會比非會員用戶承擔更高的價格。

2020年12月，自媒體“漂移神父”曾發(fā)表了一篇名為《我被美團會員割了韭菜》的文章，質疑美團“同一家外賣，同一個配送位置，同一個下單時間節(jié)點，在開通會員后，為什么配送費比非會員要高？”該網友在開通會員后，配送費由平時的2元變?yōu)榱?元，比非會員的配送費高出了一倍不止。

文章一出，閱讀量便迅速攀升，“美團被爆殺熟外賣會員”也就此成為熱門話題，不少網友紛紛表示自己也有過類似的經歷，非會員點餐比會員點餐便宜、充會員前后菜品價格不一樣等問題比比皆是。

對忠誠度更高的用戶進行“收割”，怎么看都像自掘墳墓的行為，這么多企業(yè)為何對此趨之若鶩，這般亂象緣何會頻繁出現？問題的根源，除了大數據技術提供了這種“消費歧視”策略實行的基礎，更多的源于市場競爭的復雜性。企業(yè)為了兼顧提高營收和吸引新用戶，不得不施行這種看起來并不明智的運營策略。

殺熟難短期消失，自防很重要

根據黑貓投訴相關數據顯示，鍵入關鍵詞“殺熟”后，美團、攜程、滴滴等均在投訴名單之上。幾乎所有互聯網巨頭們都難逃殺熟罪名。

消費者不禁會疑問，平臺及巨頭們?yōu)楹胃试副池撁u受損和股價狂跌的代價，也要把大數據殺熟進行到底呢？一切客觀存在的事物都有其內在的邏輯，對大數據殺熟泛濫的領域進行深入調查后發(fā)現，這種怪現象背后的原因有三。

首先，持續(xù)的燒錢擴張策略是罪魁禍首； 多數互聯網企業(yè)在初期以燒錢快速擴張，利用低價圈住消費者。長此以往，平臺逐漸成了領域的龍頭，并以此對喪失選擇權的用戶進行“收割”。從不為自己設限的美團，一直都在追逐業(yè)務的邊界，想要趕上每一個風口順勢騰飛，于是不惜燒錢拓展零售、社區(qū)團購、出行等新業(yè)務，但從美團最新發(fā)布的財報中來看，持續(xù)擴張的美團并不樂觀。根據其財報顯示，美團第四季度，新業(yè)務虧損由2019年的13億元，同比擴大至2020年的60億元。

美團雖然將新業(yè)務的虧損稱為“面向未來的投入”，但從現階段來看更像是臺“碎鈔機”。同時在燒錢擴張的還有滴滴，先是進軍跑腿市場，緊接投資1億元搞貨運，而后上線“橙心優(yōu)選”，宣布入局社區(qū)團購，每一項業(yè)務都是真金白銀砸出來的，因此2020年也被看作是滴滴燒錢最猛的一年。

正是各家巨頭持續(xù)的擴張策略，使平臺需要大量的資金支撐利潤和新業(yè)務拓展，于是就會想法設法回血資金，大數據殺熟也就成為各家的共同選擇。

其次，新用戶增速放緩是第二動因； 隨著互聯網紅利見頂，流量也逐漸觸摸到天花板，很多行業(yè)都進入了存量競爭的階段，許多領域獲客成本達到了幾百元甚至上千元，因此各平臺都會對新用戶贈送各種折扣和福利。大多數外賣、出行、OTA平臺已經渡過“創(chuàng)業(yè)時期”，用戶增長都開始減慢，融資渠道減少，對老用戶痛下殺手，并把其中一部分的錢補貼給新用戶，成了平臺保持對新用戶吸引力的一個妥協性的辦法。

新用戶增速放緩，讓各大平臺不得不將目光放回老用戶身上，薅老用戶、會員用戶的羊毛，成為大數據殺熟的第二動因，這也使殺“熟”保“新”將會長期存在。如日常購買外賣時，就可以看一看美團、餓了么兩家平臺同一個商家的同一商品定價，和各自配送費的定價，哪家更低選哪家，掌握主動權才是應對收割的正確做法。

最后，取證難、維權難助長亂象泛濫； 每次出現大數據殺熟的風波，企業(yè)都會以各種理由回應，過去大數據殺熟的拷問此起彼伏，面對外界的質疑，互聯網企業(yè)通常以商品型號或配置、享受套餐優(yōu)惠、時間點不同等為理由，進行自辯。

除非相關部門強制，互聯網企業(yè)大多時候不會也沒必要對外公布具體算法、規(guī)則和數據，每當消費者在遇到類似問題時都很難維護自己的權益。其原因在于取證難，維權更難。北京市匯佳律師事務所律師邱寶昌接受南都記者采訪時透露：“電商差異化定價是否構成法律意義上的大數據殺熟不能一概而論。實踐中要認定大數據殺熟存在一定難度。”

專業(yè)人士也曾分析，“殺熟”行為之所以如此肆無忌憚，很大一部分原因都是監(jiān)管和舉證的困難導致。究其背后是因為“大數據”的特性就決定了殺熟存在復雜性和隱蔽性，別說普通消費者，甚至機構也難以舉證，所以“大數據殺熟”如何界定就成為了一個類似“既有又沒有”的“薛定諤的貓”的長期問題。

為了填補虧空、應對增量放緩，加之殺熟的取證維權難，都成為平臺及巨頭們冒風險舉起鐮刀的背后推手，而這些原因不是一朝一夕間出現的，自然短期之內也不會消失?？晌覀兠鎸Σ还降?ldquo;大數據殺熟”就聽之任之，束手無策嗎？其實一切并不是無解的死局。

鐮刀之下并非毫無辦法

鐮刀之下，并不是只有束手就擒一條路可走，只要讀懂大數據殺熟背后的商業(yè)邏輯，就有了應對之策。根據專業(yè)人士總結，目前互聯網平臺存在的“殺熟”方式主要是平臺算法，基于對用戶的消費能力、消費意愿以及消費頻次所衍生的數據標簽來進行區(qū)別定價。

只需搞懂大數據殺熟背后的“運行邏輯”，很多消費者就可以從“殺熟”的包圍圈中突破出來。

點外賣、出行打車、下單酒旅時，要多“貨”比三家；在選擇同樣的商品時或服務時，不妨多瀏覽幾個平臺，雨露均沾的使用多個平臺進行貨比三家，不僅可以更實惠，還可以有效防止被殺熟。比如，美團給你高價，你就多去餓了么點外賣；攜程酒店價格高，就去途牛；滴滴打車價高，就去美團打車，不要過度依賴某個平臺形成一種慣性。

如果過度依賴于某個平臺，那平臺就會認為你是一個“價格不敏感”的用戶，可以放心大膽的進行“收割”了。相反如此若即若離、反復無常的疏離感，才會讓平臺算法沒有“安全感”，從而達到“馴服”它的目的，這樣大數據殺熟的鐮刀就會較少的落在你的頭上。

了解大數據技術也有“機器弱點”，“渣”一點或可破解；大數據技術雖然名頭很唬人，其實只是像數學公式一樣的“死邏輯”，你不符合平臺關于“韭菜”的定義，就能破解機器算法?？梢蕴峁└蓴_性數據，來模糊我們的用戶畫像。

打個比方，當你想買某款商品，不要一直搜索瀏覽，你可以再看看相差較大的品類，通過搜索行為來模糊平臺對你消費意圖的判斷，這樣算法就很難對你的真正意圖做出準確的判斷。另外，專家還呼吁要為大數據算法“立規(guī)矩”。據了解，今年2月7日，國務院反壟斷委員會發(fā)布關于平臺經濟領域的反壟斷指南，對消費者反映較多的“大數據殺熟”等問題作出專門規(guī)定，或會一定程度的將大數據技術關進“籠子”里，這對于消費者而言也是個好消息。

努力把自己“打造”成各種外賣、出行、OTA應用的非熟客；“殺熟、殺熟”，因為熟悉才成為大數據鐮刀下的待割之物，如果我們佯裝成并不熟悉的新用戶，那么平臺應該也會以厚禮相待。

遵從這樣的思路，我們可以從源頭下手，謹慎授權自己的信息給相關應用，對于APP的各種申請授權予以甄別的進行開放，尤其是關于麥克風、通話記錄以及存儲這些即會暴露購買傾向，又和大部分消費服務無關的信息，可以有選擇性的對相關應用開放，減少它們對自己的了解，會更好的保護你的消費權益。

又或者在某一段時間內刪除你常用的那些APP，以此來觸發(fā)該平臺的客戶流失預警。當平臺將你列為即將流失的用戶，這樣你在機器的“眼里”就不再是“熟人”，從而平臺會更加重視你的體驗，你也可以避免很多麻煩，少花掉很多“冤枉錢”。

雖然我們已經被大數據殺熟包圍，但好消息的是，全社會已加緊對大數據殺熟現象的重視，反壟斷法的出臺，法律界人士的發(fā)聲，消費者的反抗，都在加速大數據殺熟灰色現象進入退出歷史舞臺的倒計時。

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