天猫也“杀熟”? 大数据时代下的网购常客们只能吃闷亏?
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天猫也“杀熟”? 大数据时代下的网购常客们只能吃闷亏?

随着“数据信息采集手段”的逐渐成熟,互联网巨头想要捕捉普通民众的线上消费习惯已不再是一件难事。

在一年一度的 3·15 消费者权益保护日来临之际,一条关于天猫“杀熟” 88Vip 用户的消息在各大论坛社区不胫而走。

2020 年 3 月 6 日晚 22 点,有网友在豆瓣社区发帖反映,自己和朋友同时在天猫超市下单一款豆奶礼盒,

结果在同一商品页面,不同用户的差价竟高达 11.39 元。

令人意想不到的是,该网友此前还购买了天猫 88 Vip 会员,按常理应享受商品单价 9.5 折的价格优惠,但结账时才发现,自己的商品不仅比非 88vip 会员贵,还需额外支付运费。

而另一位非 88vip 消费者,在同一时间下单却并不需要支付运费,两者的最终订单价差竟高达 15.5 元!

受疫情影响,今年春节以来,大部分中国消费者都通过网上购物的方式来满足自己对日用商品的消费需求。天猫超市作为中国最大电商平台淘宝旗下的直属超市,成为了不少人的第一选择。

如此直接的“恶意杀熟”证据,彻底引燃了豆瓣社区。

经过网民们自发查证,天猫超市里的“杀熟”商品被逐一曝光,其中奶制品和婴儿用品成为了“杀熟”的重灾区。 包括维他奶原味豆奶 6 盒 (15.9 元/11.9 元)、蒙牛低脂高钙奶 250*16 (49.9 元/45 元券后 43 元)、露安适夜用纸尿裤 NB30 (89 元/99 元)、唯甄豆奶直播专属特惠(69.9 元/ 39.9 元+运费 20 元)、好奇铂金拉拉裤XL136 (255 元/325 元)等

商品都一度存在过“同时同物不同价”的情况。

迫于舆论压力,天猫超市不得不于 3 月 8 日在官方微博账号发布致歉声明。强调是“新人专享价”导致了价格差异,已修复该价格漏洞,并直接否认了利用大数据对 88vip 会员“杀熟”的行为。

看似合理的解释,却并没有获得公众的谅解。 一波未平,一波又起。 在该条微博的评论区,一则关于旁氏米粹洗面奶有三个不同价格的截图收获了 2.7 万个赞,被置于评论首条。

根据评论截图及调查发现,该洗面奶曾在同一时间内出现了至少三种不同价格,分别为 24.9 元、21.9 元、16.3元。这一现象显然违背了天猫超市在微博回应里给出的“新人专享价”解释。但此后,天猫超市及阿里巴巴对于相关问题再未做出回应。

无独有偶,创始人系阿里巴巴前员工的滴滴打车,也在 2018 年中旬爆出过疑似“杀熟”事件。 2018 年 5 月,有不少网友反应,在 iPhone、iPad 等苹果设备上通过滴滴打车软件打车时,

所需支付的费用要明显高于在 Android 设备上预估的打车费用。

针对这一情况,苹果公司立刻回应称,所有定价权 100 % 由软件开发商掌握,至此,滴滴出行被推上了风口浪尖。 随着调查地进一步深入,又有用户发现,在同一起点与终点的情况下,老用户的打车费用要比新用户贵很多,

而且 ios 系统高于 Android 系统打车费用的情况也会一同出现。

针对该舆论,滴滴出行总裁柳青在微博上做出正面的回应,她表示:

滴滴出行不存在大数据杀熟的行为。在起点与终点相同的情况下,不同用户出现打车费用不一的情况是正常的。打车的费用是由路程、每公里的单价、行车速度以及是否有优惠券所共同决定的。而且,根据用户规划的路径差异,打车费用也会不一样。

由于打车价格的浮动机制,消费者很难以自身条件证明滴滴出行是否存在恶意“杀熟”情况,这一事件也就此不了了之。 但无论是滴滴出行,还是天猫超市,两起事件在发生之时都引起了网民们的广泛热议,公众对于互联网企业“杀熟”的“零容忍”态度一览无余。 对于大数据杀熟这一价格策略是否触犯相关法律,我们采访了一位电商行业的资深人士。她表示,

“杀熟”行为在一定程度上侵犯了消费者的知情权,但从经济学角度来看,本质上并不会损害社会公共利益,法律上也较难界定。

记者查阅了相关资料,其中《中华人民共和国反垄断法》第 17 条明确规定,

“禁止具有市场支配地位的经营者在没有正当理由的情况下,对条件相同的交易相对人在交易价格等交易条件上实行差别待遇。”

但可惜的是,对于该条例中“条件相同”的定义,商家平台可以依据自身处境,做出不同解释以逃避追责。 用户只要有不同的消费级别,消费时段存在差异,就能被判定为“条件不相同”,商家的“杀熟行为”就不能被定义为“交易条件上的差别对待”。

而消费者眼中的“杀熟”也可被商家归类为自主经营行为,很难纳入“违法”范畴。

太阳底下无新事。 其实早在 2000 年,目前全球最大的电商平台亚马逊就曾小范围地尝试过著名的差别定价实验。 亚马逊将顾客过往的消费浏览记录作为参考,选择了 68 种 DVD 碟片,对不同消费者实行不同定价策略。以其中某一碟片为例,如果你是新用户,DVD 的租赁价格是 22 美元,而如果你是一名被认为有购物意愿的老用户,价格就会调整为 26 美元。

不过,这一尝试在被用户发现并投诉后,就很快下线了,亚马逊对此还发布了道歉声明,并将差价退给了老用户们。

如今亚马逊依然有强大的数据处理团队,其大数据资源也被应用到商品零售,人工智能设备的多项研发中。

但其始终保持着透明公开的定价策略,保护了用户的知情权与选择权,也承诺不再进行此类“价格歧视”以赚取利润。

在奢侈品领域,利用大数据来提升品牌业绩数据的例子也是屡见不鲜。 其中,法国奢侈珠宝品牌宝诗龙在 2018 年初邀请周冬雨作为代言人,就是中国本土市场极具代表性的一则案例。

周冬雨作为 90 后实力派女演员,在普通公众眼中粉丝多为年轻一代消费群体。而宝诗龙作为知名珠宝奢侈品牌,拥有客单价高昂,消费者年龄层次较高的特点,选择周冬雨作为代言人的一度不被行业理解。

但是,宝诗龙的这个选择事实上正是通过大数据分析所产生的结果。

不同于其他流量明星粉丝多为年轻人,周冬雨的粉丝群体其实分为两类,在年龄分布上呈现了一个 M 的趋势。一群是和她年龄相仿的 Z 世代消费群,但还有一部分粉丝年龄则分布于 35-45 这一阶段。

事实上,这群 35+ 粉丝的消费数据与宝诗龙目标消费者数据产生了重叠,

购买力十分惊人,这场此前不被大众理解的代言也因此持续至今,合作超过了两年。

(注:2018 年 1 月 26 日,周冬雨宣布成为宝诗龙大中华区代言人)

利用大数据在中国市场实现逆袭的还有意大利运动品牌 Fila。 近两年来,Fila 于时尚界的存在感正变得越来越强,其中一款名为 disruptor2 的白色“老爹鞋”更是成为网红爆款,出现于各大高校球场。

而这一转变即可归功于 Fila 对大数据的精准分析与运用。

根据天猫平台提供的大数据,Fila 洞察到品牌消费者集中在 25-35 岁之间,其中 18-25 岁的消费占比正逐年增高。 因此,

Fila 调整了此前的市场推广策略,用潮牌运动路线替代了精品运动路线

,具体方式包括邀请 00 后偶像明星王源为代言人、推出子品牌 FILA FUSION、以及扩容了 T 恤、帽衫、老爹鞋等休闲单品的设计研发。

据财报显示,2018 年 Fila 全年销售达到 100 亿元人民币,增速超过 80%,

其中于 2019 年推出的 RAY老爹鞋销售额更是较同一时期环比增长了 4800 %,大数据帮助品牌提升业绩的功力可见一斑。

可见,数据分析有其双面性,可以用来改善消费者认知,提升品牌关注度,也可以用来“作恶”,谋求不正当的利益。

错不在数据,而在于使用数据的方式。在大数据环境下,如何保护弱势消费者的权益,亟待相关部门的进一步完善法律规定,还市场一份公平与保障。 同时,大型互联网企业的社会责任意识也有待加强,切勿因一时之疏而失去消费者的信任。

若平台一再使用这样的经营模式获取利润,无异于杀鸡取卵,对互联网生态和平台形象都将产生极大的负面影响。

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