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對手機"喊窮",商品價格能便宜一半?

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近段時間,一些年輕消費者發現,通過在手機應用上反復評論表達不滿,如抱怨商品價格過高、自己負擔不起等,竟然能促使平台算法調整價格,使得原本昂貴的商品價格大幅下降。例如,有消費者通過反復評論機票太貴,成功讓機票的價格從4309元降至1903元,降幅高達56%。

這種利用算法機制來“反向馴化”大數據、規避“大數據殺熟”以獲取更優惠價格的行為,在網絡上迅速傳播開來,引發廣泛關注。


但另一邊,多家旅游出行平台官方客服表示,機票價格實時變動且受多種因素影響,即便這名消費者有反復評論的行為,也無法證明最終降價是由用戶的評論內容所決定的。

對著手機抱怨或者在評論區“喊窮”,真能反向馴化“大數據殺熟”嗎?

普遍存在的“大數據殺熟”

隨著互聯網技術的發展,尤其是大數據和算法推薦技術的應用,個性化服務成為可能,消費者享受到前所未有的便利。

這種便利的背後隱藏著一個令人擔憂的現象——大數據殺熟。它指的是互聯網企業通過分析用戶的瀏覽記錄、消費習慣等信息,為每位用戶提供定制化的價格體系,使得相同商品或服務對於不同用戶呈現出不同的價格標簽。


從經濟學角度來看,大數據殺熟是一種新型的一級價格歧視。傳統意義上的一級價格歧視難以實現,因為商家很難確切知道每一位顧客願意支付的最高金額;但在數字時代,借助於先進的數據分析工具和技術手段,企業能夠更加精准地了解消費者的偏好和支付意願,從而實施個性化的定價策略。例如,某些在線旅游平台會根據用戶的訪問頻率調整房間報價,向頻繁使用的忠實客戶提供較高的價格。此外,電商平台也可能基於用戶的購物車內容來決定是否提供額外折扣。

2022年,北京市消協發布互聯網消費大數據“殺熟”調查報告,結果顯示有88.32%的被調查者認為大數據“殺熟”現象普遍或很普遍,沒有被調查者認為大數據“殺熟”現象不存在。此外,有56.92%的被調查者表示有過被大數據 “殺熟”的經歷。


不只是中國,世界其他地區也出現了類似案例,顯示出大數據殺熟具有普遍性。

早在2000年,美國電商巨頭亞馬遜就曾進行過一次頗具爭議的價格實驗。當時,用戶發現同一款《泰特斯》(Titus)電影DVD對老顧客的報價高達26.24美元,而新用戶卻只需支付10.49美元。盡管亞馬遜隨後對此事作出解釋並道歉,但這一事件揭開了個性化定價策略背後的冰山一角。此後,類似的情況不斷湧現,涉及多個行業和地區,包括但不限於在線旅游、打車服務、外賣配送等領域。

歐洲,對於大數據殺熟的討論同樣熱烈。例如,某些航空公司被指根據乘客的地理位置或設備類型調整機票價格;在英國,酒店預訂平台會向回頭客收取更高的費用。

大數據殺熟令消費者深惡痛絕,它破壞了人們對於公平交易的基本期待。當消費者發現,在同一平台上購買相同商品或服務時,自己作為忠實用戶反而需要支付更高的價格,這種感覺就像是被背叛了一樣。原本期望從長期合作中獲得優惠和更好服務的老客戶,突然發現自己成為商家牟取額外利潤的對象,這無疑是對信任關系的巨大打擊。

在現代社會,消費者與企業之間的信息不對稱已經是一個普遍存在的問題,大數據殺熟進一步加劇了這種不平衡。通過收集和分析用戶的瀏覽歷史、消費習慣等個人數據,企業能構建出詳細的用戶畫像,並據此實施個性化定價策略。這意味著,即使是微小的行為差異也可能導致最終價格的不同。對於普通消費者而言,他們很難意識到自己的每一次點擊、每一次搜索都被記錄下來,並轉化為影響價格的因素;即便有所察覺,也往往難以找到確鑿證據來證明自己遭遇了不公平待遇。
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