2021年3月24日,一名匿名用户在黑猫投诉“飞猪APP大数据杀熟”。他是飞猪F3会员,他的同类房型价格比朋友高出60%,差价超过100元。此前有人称,iPhone手机收税更高,苹果用户成为韭菜。但在王先生身上,事实恰好相反:他使用的是<e
2021-05-26 19:31:52
大資料殺熟,一場技術作惡的狂歡,如今仍在網際網路的隱祕角落不斷上演。
2021年3月24日,一名匿名使用者在黑貓投訴「飛豬APP大資料殺熟」。他是飛豬F3會員,他的同類房型價格比朋友高出60%,差價超過100元。
此前有人稱,iPhone手機收稅更高,蘋果使用者成為韭菜。但在王先生身上,事實恰好相反:他使用的是安卓手機,而飛豬標價更低的朋友,反而用的是iPhone。
從去年至今,從《電子商務法》到《線上旅遊經營服務管理暫行規定》,相關法律持續出臺,但平臺價格演算法仍是黑箱,無論價格差異如何,都可以用優惠措施解釋。
也正是這個原因,大資料殺熟也便難以由監管鑑定,成為一場無限迴圈的貓鼠遊戲。
困在其中的使用者,不知何時能逃離迴圈。
作者 | 方遠
01
一場價格實驗
黑貓投訴中,「飛豬大資料殺熟」案例不只一則。
如使用者@桃子味的Elio計劃週末去上海迪士尼遊玩,為了獲取門票優惠,她購買了飛豬推出的省錢卡,沒想到購買省錢卡後價格比原來還貴了8元。
為驗證飛豬是否存在殺熟操作,未來商業觀察隨機選取了北京的5家酒店觀察價格差異,邀請4位實驗者參與了此次測試。
測試中,實驗者在同一天選擇同一家酒店的同一房型,記錄各自預訂費用:
其中,前三家均為阿里巴巴飛豬旗下會員制酒店品牌「菲住酒店聯盟」旗下酒店,顯示的均為會員價格。A、B、C此前未辦菲住會員,作為新使用者,比老會員D享有20元新客優惠。而北京泉谷酒店並非菲住聯盟, 四人價格一致。
相比之下,時光漫步S酒店的價格呈現出明顯差異:飛豬平臺給予了A和B更大優惠,對C和D卻一視同仁,價格最大差值達到35元。
從四名實驗者的使用者屬性來看,殺熟標準並非依靠頻率而定:A和C是飛豬的低頻使用者,B和D是高頻使用者。
而預訂價格更高的C、D組合,唯一共性是,二者都在旅遊方面有過較貴的消費:C曾多次預定過境外遊的機票,但超過半年未使用飛豬平臺;D則是菲住會員,不久前在剛剛另一平臺下單過高階民宿。在網際網路規則下,他們很容易被標記為價格不敏感使用者。
或許,這才是最安全的薅羊毛辦法:那些比較富裕的人,更容易為溢價付費。
這一現象並非孤例。目前,飛豬在黑貓投訴平臺的投訴量累計超過3萬條,同為線上旅遊平臺的攜程這一資料為1萬7千多條,飛豬資料已超過OTA元老。
在大量投訴從何而來?在飛豬當下的處境中,或許可以找到答案。
02
一場生存大考
從誕生之初,飛豬就承擔著巨大的戰略期待。
飛豬源自於2010年開始運營的淘寶旅行,2014年淘寶旅行更名為「阿里旅行·去啊」,並將其設為阿里集團旗下事業群。2016年,阿里旅行品牌升級,誕生了飛豬。
2017年的天下網商大會上,馬雲表示,阿里巴巴要做到五個全球,即全球買、全球賣、全球付、全球運、全球遊,而承擔全球遊這一戰略任務的正是飛豬。
與此同時,攜程收購去哪兒網後開始佈局二三線城市,落地了5500家體驗店,美團國內酒店間夜量超過兩億,與攜程分庭抗禮。兩大巨頭擠壓之下,剛剛誕生一年的飛豬,只能另闢蹊徑。
飛豬選擇將境外遊作為戰略切口,以求突圍。時任飛豬掌門李少華開始推進出境遊業務,2018年飛豬的機票預訂服務覆蓋全球200多個國家和地區,酒店/公寓/客棧超過25萬家、全球旅遊商品200多萬個、景區景點8000多家。
雖然境外遊成績不錯,但在攜程系龐大市佔率面前,飛豬仍任重道遠。根據前瞻產業研究院資料顯示,2019年線上旅遊市場上,攜程與去哪兒佔據了線上旅遊69.47%的市場份額,而飛豬僅佔6.87%。
2020年整個旅遊行業遭到重創,但對飛豬來說,還有一件更緊迫的壓力。2020年三季度,阿里月活增長率交出多年最差答卷。對於阿里來說,流量正在變得越來越貴,造血成為亟待解決的難題。
此次疫情來襲,原本在阿里系中並不突出的釘釘搖身成為流量新貴。而缺乏造血能力的飛豬,仍然要靠集團流量維持戰略上的佈局。
外部壁壘未破,內部壓力不減,飛豬的生存能力經歷考驗。而這不應該,也一定不能成為大資料殺熟的理由。
03
不信任的關係
人們懷疑平臺大資料殺熟,是因為平臺天然掌握殺熟的快捷通道。
在傳統的街邊服裝店中,人們還能看到一種現象:一件標價100元的衣服,因為購買者議價能力的不同,最後的售價有可能是90元、80元,甚至50元。
網際網路平臺的出現一定程度消弭了這種價格歧視,但在幾乎的另一面,網際網路替代老闆掌控的定價權,而且有更多運營許可權,解釋價格的變動和差異。
2019年3月27日,北京市消協釋出大資料殺熟調查報告。在該份報告中,去哪兒網、飛豬被指有1家酒店的體驗中發現不同使用者享受的優惠不同,且均為新使用者比老使用者價格便宜。
飛豬迴應稱,「大資料殺熟」並不存在,出現這類情況是由於促銷紅包、新人優惠、酒店和航班庫存變化帶來實時價格變動等原因造成的,並非「大資料殺熟」。
去哪兒網也釋出了類似迴應,並提到,這類行為對於網際網路企業而言是完全合理合法的自主經營行為。
這一行業口徑道出了大資料殺熟和正常運營的過渡區:平臺的拉新、促活與召回手段,讓價格變得模糊不清,留有空間。
但通過對開篇提到的投訴截圖進行比較,可以看到價格的不同,不完全是因為優惠券,就連刪除線下的原價也不一樣:同樣的房型,王先生的價格為332元,其好友價格為209元。
在優惠券背後,平臺仍然欠使用者一個合理解釋。
04
監管難解之題
大資料殺熟引起關注後,人們開始嘗試反制技術,逃出這場無限迴圈的價格遊戲。
有反制貼建議,可反覆解除安裝App,偽裝成「流失使用者」,並在多個軟體中欲擒故縱,貨比多家,以此模糊平臺對使用者的判斷,將其定位為價格敏感使用者。
同時,消費者最好不要主動續費會員,等平臺來「召回」。如此一來,有很大機率獲得會員優惠。
與此同時,法律也在為平臺的大資料殺熟劃定界限。
《電子商務法》第十八條對於大資料的利用做出了相關規定:「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。」
可以看到,該規定只規定了不向消費者推動針對其個人特徵的選擇,並沒有具體提及大資料殺熟。
而在文化和旅遊部2020年9月1日印發的《線上旅遊經營服務管理暫行規定》中,明確要求線上旅遊經營者不得濫用大資料分析等技術手段,基於旅遊者消費記錄、旅遊偏好等設定不公平的交易條件,侵犯旅遊者合法權益。
隨後的11月,市場監管總局在《關於平臺經濟領域的反壟斷指南(徵求意見稿)》中首次將大資料殺熟進行明確:基於大資料和演算法,根據交易相對人的支付能力、消費偏好、使用習慣等,實行差異性交易價格或者其他交易條件,構成差別待遇。
不過,最終釋出的《網路平臺反壟斷指南》還是取消了這部分內容,並且提到「針對新使用者在合理期限內開展的優惠活動」是「平臺經濟領域經營者實施差別待遇行為」的正當理由。
大資料殺熟能否加入反壟斷指南,確實有可商榷之處。但一進一退間,也側面反映了監管判定大資料殺熟的難度,如何排除優惠力度,對切實的殺熟行為進行判斷,仍是難以破解的難題。
北京第二外國語學院原旅遊研究所所長王興斌在接受北京商報採訪時表示:相關部門對於這類問題的界定與監管,仍然面臨著諸多挑戰,而且酒店、機票本身就對市場供需變化較為敏感,如何界定價格變化的原因,目前尚無統一的標準和結論。
2021年初,中消協提出經營者應加強自律,同時呼籲各部門採取行動加強演算法應用的有效規制。但對於經營者是否能自律停下「優惠券引發的大資料殺熟」,這需要畫上一個問號。
一篇名為《萬維之籠》的文章曾提到:科技答應過要讓我們得自由,但結果它卻訓練我們從現實世界抽離,一頭扎進紛亂干擾與依賴性裡。
所有人都知道,這本不是網際網路該有的終局。這些將生活託付給技術的人,不應被關進數字之籠。
注:部分圖片來源於網路
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