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杀熟屡禁不止 如何与大数据斗智

发布时间:2024-7-27 15:08:57    信息来源:广州日报   

正是暑期游高峰期,旅游平台“大数据杀熟”的案例却频频冲上热搜。不同账号搜索同一张机票相差几百甚至上千元,旅游平台高端黑钻会员买机票却比航空公司官网更贵,还有以“余票少量”“即将售罄”等方式诱导消费者提前购入高价机票,之后机票价格却大降价,消费者想退高价票却还需承担高额手续费的现象……

 

  “我应该是被‘大数据杀熟’了!”当“后知后觉”的消费者发现这一现象时,机票已买、酒店已订,损失已造成。面对屡禁不止的类似现象,消费者该如何和大数据“斗智斗勇”?消费者又该如何保障合法权益、挽回损失?

 

大数据杀熟新套路:高级会员更易中招?

 

  近日,亿欧EqualOcean的联合创始人黄渊普在个人社交媒体上发布了一封公开信,表达了对于某旅游平台大数据杀熟现象的不满。他尝试通过平台APP预订7月22日从北京飞往哈萨克斯坦阿斯塔纳的机票时,最初显示的国航早班机票价为3868元,但在填写完乘客信息准备下单的瞬间,页面显示机票售罄,价格随即调整为4408元。对比后,国航官网同一航班的总费用仅为4328元,比平台便宜了80元。尽管黄渊普最终还是以更高的价格在惯用平台上完成了购票,但购票后不久,他就发现该航班在平台的价格又回落到了3868元。身为平台最高级别“黑钻会员”,黄渊普质疑:“为何最高等级的会员享受不到价格优惠,反而可能支付更多?平台价格是否真的没有优势?”

 

  记者登录黑猫投诉平台,检索“大数据杀熟”关键词后,跳出了7200多条相关投诉,主要涉及旅游、出行、餐饮等平台,而机票、酒店预订是“重灾区”。其中不少是来自平台会员的投诉,诸如“黑钻”“金卡”等高级别会员的投诉也不在少数。“平台黑钻用户权益里有专门写了针对部分酒店有折扣的权益,但是实际使用中发现,黑钻用户的价格与普通会员相比不但不便宜,反倒更贵。”有网友在投诉中留言。

 

  另一些投诉案例是集中在“不同设备不同价”上。有网友用两台不一样的手机订相同酒店,买过机票的手机平均每晚贵二分之一的价格,这一案例也在当日冲上全国微博热搜榜第一。

 

  新规剑指“杀熟”行为 为何屡禁不止?

 

  “大数据杀熟”并非新鲜事,尤其是在暑期、春节这样的出行高峰期,由于机票、酒店的预订量增加,类似“杀熟”的投诉也比平日会更多。在消费领域的“大数据杀熟”主要有两种方式:一是不同设备不同价,例如苹果用户与安卓用户搜索同一个商品时价格会有不同;二是根据用户消费频率的不同而差别定价,消费频率越高的“熟客”,被大数据判定为价格承受能力较强,因此定价也更高。

 

  大数据工程师唐宇表示:“数据的关键点是用户的消费行为,比如购买记录、浏览历史、关键词、点击频率、停留时间等关键数据,由此判定用户的偏好、支付能力、价格敏感度,再根据这些预测结果,制定差异化的定价策略。”

 

  为何平台的杀熟行为屡禁不止?北京市京师(长沙)律师事务所业务指导委员会副主任姚焱峰认为,平台的定价算法是通过极隐蔽手段实现差别定价的,对于消费者而言,在此类案件当中常常会遭遇举证困难、维权成本高的问题。更多被“杀熟”的损失很可能只有几十元,对于消费者来说,投诉甚至起诉都是得不偿失。

 

  今年7月1日,《中华人民共和国消费者权益保护法实施条例》(以下简称《条例》)正式施行,对大数据“杀熟”“自动续费”等问题进行了治理规范。这是我国首次在行政法规中对差异化定价进行规范。然而,由于不少消费者尚未知晓可依据《条例》直接向市场监督管理局等部门申请维权,而不必民事诉讼,导致《条例》的震慑力尚未充分发挥。

 

  业内支招如何避免被“杀熟”

 

  北京阳光消费大数据研究院曾通过舆情监测手段梳理出8种大数据杀熟形式,其中包括“新老用户打折优惠信息不同”“多次浏览后价格自动上涨”“花式催买”“老用户比新用户价格高”等。

 

  记者在采访中了解到,“大数据杀熟”背后的运作机制,主要是基于对用户消费方式的信息搜集。因此,对于用户来说,避免被杀熟,其实还是有对策。

 

  第一招:保护个人信息数据

 

  尽量不要让APP获取到隐私数据,如地理位置、通讯录、相册等,可通过关闭定位许可、照片读取许可、通讯录读取许可等实现。如果真想购买,不妨换一个账号搜索,可以避免大数据通过此前的消费习惯来进行判断。

 

  第二招:为APP提供“假”信息

 

  所谓的“假信息”,就是类似于放“烟幕弹”。比如想买机票去北京,可以多搜一下去上海、西安等其他地方的机票,让大数据判定你并不是很想去北京,反而在最终购买时,获取到更高性价比的选择。

 

  第三招: 频繁领取优惠券

 

  大数据对于价格敏感型用户更加“友好”,因为价格敏感型客户“哪里便宜去哪里”,平台需要竭力通过提供优惠争取这部分人群。基于此,用户不妨多领取优惠券,这样大数据很可能会判定这个用户是“价格敏感者”,反而可能会提供更多的优惠。

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