多次浏览后涨价?大数据杀熟调查 你被 “Z宰” 了吗?
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原标题:多次浏览后涨价?大数据杀熟调查 你被 “Z宰” 了吗?
“你有没有发现,你经常看的一些商品变得越来越贵?”
这可并非信口胡诹,而是根据官方调查数据显示,一旦你经常在网上浏览某类商品的时候,大数据会自动的将一些“溢价”的商品推上首页。
这也导致最后的商品最后的差价甚至可能会达到近40%,但是也正因为有了大数据,你才能够便捷的搜到自己的喜欢的产品。
那么,你认为大数据这种“杀熟”是利大于弊,还是弊大于利呢?
探讨“大数据歧视”现象背后的原因
“大数据杀熟”,一个被越来越多人提及的词汇,揭示了大数据技术应用的阴暗面。它不再是少数人的偶然遭遇,而是潜藏在互联网消费中的普遍现象。
从机票价格的离奇波动,到外卖平台“神券”的缩水,再到电商平台“现金大转盘”的套路,这些看似随机的事件背后,隐藏着平台精密的算法设计。
消费者好像被关在一个信息小圈子里面,不容易发现自己正被利用。技术层面来看,平台通过收集用户的浏览记录、搜索关键词、停留时间等数据,构建用户画像,判断其经济状况、消费偏好、价格敏感度等信息。
这些数据被输入到复杂的算法模型中,最终生成针对不同用户的差异化定价策略。算法的奥妙让咱们消费者很难看出自己是不是被特别对待了。另外,像“价格缓存”这样的技术问题也可能导致价格变动,这会让人更难看清“杀熟”的真面目。
市场层面,“大数据杀熟”的滋生与平台的市场支配地位密切相关。一些平台在特定行业里,手里攥着大量用户信息和超强的算法技术,说话分量很重。这种市场垄断,为“杀熟”行为提供了温床。
有些平台利用信息不对等,偷偷用数据和算法为自己谋利,这往往让消费者吃了亏。监管层面,由于涉及多个部门,监管主体不明确,职权划分不清,监管难度较大。同时,平台算法的复杂性,也给监管部门带来了巨大的挑战。
监管部门缺乏对平台算法的有效监管手段,难以判断是否存在“杀熟”行为。这种监管滞后,进一步助长了“杀熟”现象的蔓延。
差异化营销的界限与消费者感知
现在,个性化营销变得越来越常见。但消费者感觉,“差异化营销”和“大数据杀熟”这两者之间的差别挺不明显。很多人觉得“差异化营销”就是给老客户“不公平”的定价,感觉老顾客没理由就比新顾客交更多的钱,新顾客却能享受到更多优惠。
这种感知差异,源于消费者对平台定价策略的不透明性和不信任感。以在线外卖平台为例,一份标价相同的商品,由于优惠券、满减活动等因素,最终结算价格可能存在较大差异。
消费者很难判断这些价格差异是基于合理的市场策略,还是针对个人数据的“杀熟”行为。类似的情况也出现在电商和在线民宿平台。
体验调查显示,不同用户在购买相同商品或预订相同房型时,结算价格存在明显波动。新用户通常能拿到更实惠的结账价,这主要是因为平台会给新用户送特别优惠和好处。用户等级、会员特权、支付方式等也会对最终价格有影响。
区分合理的差异化营销和“大数据杀熟”,关键在于考察企业的出发点和是否实施了价格歧视。如果价格差异是基于产品质量、市场供需、促销活动等客观因素,则属于正常的市场行为。
但如果价格差异仅仅是基于用户个人数据,例如浏览记录、购买历史等,则涉嫌“大数据杀熟”。这种价格差异做法,不公平地侵害了顾客的购物权益。
应对策略与未来展望
面对日益严峻的“大数据杀熟”问题,需要政府、企业和消费者共同努力,构建多方参与的消费者权益保护机制。
首先,企业应当承担起主体责任。加强内部管理和制度建设,是企业规范大数据应用的关键。建立健全数据使用规范,明确数据收集、处理、使用的合法性和透明度,是企业赢得消费者信任的基础。
在使用用户信息时,我们要遵守合法、合理、必需的原则,清楚告诉用户我们收集信息的目的、方法和范围,并且必须得到用户的同意。企业要自设监管关卡,常做内部检查,及时改正问题,坚决保护消费者的权益,不能让大数据变成涨价工具。
其次,政府监管是规范大数据应用的重要保障。要有效对付“大数据杀熟”,健全的法规和监管是关键武器。明确界定“大数据杀熟”和差异化营销的定义和判定标准,是规范企业行为的前提。
得加强保护咱们的个人隐私信息,管好企业怎么收集和使用这些资料,别让信息被不当使用。严厉打击“大数据杀熟”,增加违法代价和声誉风险,才能有效吓阻这种不良行为。专门成立个监管部门,这样就能快速应对大家的投诉,及时解决问题。
除了加强监管和处罚力度外,政府还应当鼓励技术创新,推动信息公开,创造公平的市场竞争环境。开发更智能、更公平的定价算法,是解决“大数据杀熟”问题的技术路径。
推动大数据应用技术的信息公开,提高大数据应用的透明度,可以让消费者更好地了解平台的定价策略,增强信任感。“大数据杀熟”问题,不仅关乎消费者的切身利益,也关系到数字经济的健康发展,甚至对社会公平正义都带来一 定的挑战。
解决这个问题,并非一蹴而就,需要政府、企业、消费者、学术界、媒体等多方共同努力,构建一个公平、透明、可持续发展的大数据生态环境。
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