20 年前,亚马逊就推出了大数据杀熟算法

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2020-09-23 01:09

By 超神经


内容提要:近年来,大数据「杀熟」已经成为互联网商家被公开的秘密,这一行为深受广大用户诟病。不过,根据文旅局最新发布的规定,大数据「杀熟」行为将于 10 月 1 日被明令禁止。


关键词:大数据杀熟 价格歧视 OTA 电商 



你有过被大数据「杀熟」的经历吗?


去年 3 月,北京市消费者协会关于大数据「杀熟」的调查显示,大多数被调查者都认为,大数据「杀熟」现象很普遍。


超过半数的被调查者有过被大数据「杀熟」的经历


在所有涉及大数据「杀熟」问题的商家中,在线旅游平台问题最多。


对此,文化和旅游部经过近一年的意见征求与审议,在今年 8 月 20 日,发布了《在线旅游经营服务管理暂行规定》,其中第十五条明确规定,在线旅游经营者不得利用大数据等技术手段,针对不同消费特征的旅游者,对同一产品或服务在相同条件下设置差异化的价格。


该规定将于 10 月 1 日起正式施行


如此看来,利用大数据「杀熟」的互联网商家,有望在今年 10 月 1 日之后得到规范。


 大数据「杀熟」套路有多深?


从 2017 年年底起,就陆续有消费者曝出自己被互联网平台「杀熟」的遭遇。


网友爆料飞猪平台预定机票时的杀熟现象

同一时段同一航班,不同用户价格相差 117 元


除了飞猪,携程、去哪儿等多家 OTA 平台,也都因大数据「杀熟」屡次被送上热搜。


有多位网友反映,在搜索机票或酒店过程中,其价格会随着搜索次数增多而涨价,「有种被欺骗的感觉,难以接受」。


此外,天猫、京东、滴滴、美团外卖、饿了么以及音乐平台,也都无一幸免地,被曝出存在大数据「杀熟」的问题。


网友晒出滴滴「杀熟」证据截图


滴滴「杀熟」套路:两个不同的账号,在同一时间段预约同一起始地点的快车,价格却相差 3 元。


天猫 88VIP 会员,价格并未得到优惠


天猫「杀熟」套路:天猫超市同一商品,88VIP 用户价格 74.63 元,普通用户价格 62.8 元,相差 11.83 元。


满满的都是套路。这些套路,最终都指向一个目标:商家利润最大化。但对于消费者来说,却是一个个一不小心就会踩进去的坑。


 「大数据杀熟」鼻祖:亚马逊


要说这些套路的开山鼻祖,当属电商巨头亚马逊。


大数据「杀熟」的第一个案例,可以追溯到 20 年前,亚马逊的一次「差别价格实验」。


2000 年 9 月,亚马逊选择了 68 种畅销 DVD 进行试验,根据潜在用户的人口统计资料、购物历史、上网行为等,对这些 DVD 光盘进行差别定价。


其中,亚马逊将名为《泰特斯》(Titus)的 DVD 光盘,对新用户的报价为 22.74 美元,而对那些对老用户的报价则为 26.24 美元。通过这一定价策略,这些实验品 DVD 的销售毛利率得到了有效提升。


亚马逊认为老用户购买意愿更强,因此给出更高价格


但是好景不长,亚马逊的秘密很快被发现。


就在实验进行还不到一个月的时候,一名亚马逊老用户在 DVDTalk 社区和网友讨论《Titus》。


不讨论不要紧,一讨论不得了,他发现自己竟然被坑了。作为亚马逊忠实用户,他买到《Titus》光盘的价格,反而比其他新用户的价格高了近 4 美元。


接着,更多的老用户也发现了此事,这还能坐得住?


于是,大家纷纷开始声讨亚马逊,有人甚至公开表示以后绝不会在亚马逊购买任何东西。


BBC 当时也对此事进行了题为

《亚马逊老顾客被「杀熟」》的报道


在广大用户的口诛笔伐之下,亚马逊 CEO 贝佐斯不得不亲自站出来道歉,对数千名没有以最低价格购得 DVD 的用户退还了差价。


彼时亚马逊已拥有 2000 万名用户,回头客也逐年攀升

用户流失方面的担忧减少,便做出了差别定价的尝试


但贝佐斯表示,亚马逊并没有「杀熟」,价格调整是随机的,与消费者没有关系,价格试验的目的仅仅是为测试消费者对不同折扣的反应。


亚马逊的差别定价实验以失败告终。但事实上,这一机智的定价策略,却为其它电商争相效仿。


 价格歧视:提高利润的利器


大数据「杀熟」,在经济学中被称为价格歧视。


价格歧视,通常指商品或服务的提供者,在向不同的接受者提供相同等级、相同质量的商品或服务时,在接受者之间实行不同的销售价格或收费标准。


所以,价格歧视实质上是一种价格差异。这里的「歧视」并不是贬义,在经济学中,「歧视」一词也经常被用作同类东西不同价格的现象。


商家对购买力不同的用户,同一商品会卖出不同价格


根据美国布兰戴斯大学经济学系助理教授 Benjamin Shiller,基于 Netflix 的研究发现,使用传统人口统计资料的个性化定价方法,可以使 Netflix 增加 0.3% 的利润,但根据用户网络浏览历史,使用机器学习技术,来估算用户愿意支付的最高价格,可以使 Netflix 的利润增加 14.55% 。


基于传统人口统计学,总利润只增加了 0.3%

基于大数据,总利润增加了 14.55%


作为商家,谁愿意放弃这 14.55% 甚至可能更高的利润呢?


 动态定价:一种不「杀熟」的定价策略


对于商家来说,提高利润的方式当然并不止价格歧视这一种。一种叫做「动态定价」的策略也能带来相当不错的成绩,而且对消费者来说,它比「价格歧视」显得更友好。


动态定价,是指企业根据市场需求和自身供应能力,对同一产品以不同价格销售,以实现收益最大化的策略,同时不降低消费体验。


在 2000 年的「差别价格实验」风波之后,亚马逊当然也不甘心就此放弃对大数据的利用,它很快又推出了一种新的方法,即动态定价。


2013 年价格调研机构 Profitero 的数据显示

亚马逊每天对产品价格调整,甚至多达 250 万次


据介绍,亚马逊的动态定价算法之下,其商品会根据需求,每天变动价格 250 万次,也就是平均每半个小时,商品价格都会变动 5 万多次。这些变动,都是基于用户的购物模式、竞争对手的价格、利润率、库存以及其它各种数据。


动态定价策略下,商家利润明显增加


比如亚马逊会抬高冷门的书籍的价格,降低畅销书的价格,以显示自家商品的物美价廉,从而吸引更多顾客。


亚马逊也因动态定价,将其利润提升了 25%。但与「杀熟」的定价策略相比,由于动态定价不针对老用户等用户群体,因此不仅在一定程度上消除了顾客被「杀熟」的体验,反而会常常让顾客觉得性价比高。


目前,在线旅游平台的大数据「杀熟」将被明令禁止,这也给其他电商敲响了警钟。商家应利用大数据,更好地为用户提供个性化服务、更合理的定价,让用户放心购买,而不是只一味地追求利润,最终失去用户的信任。

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