京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据岂能成“杀熟”利器
最近,微博网友“廖师傅廖师傅”自述了被大数据“杀熟”的经历。据了解,他经常通过某旅行服务网站订某个特定酒店的房间,长年价格在380元到400元左右。偶然一次,通过前台他了解到,淡季的价格在300元上下。他用朋友的账号查询后发现,果然是300元;但用自己的账号去查,还是380元。北京邮电大学网络空间安全学院教授杨义先坦言,现在部分网络公司利用大数据“杀熟”的行为很普遍,很多企业难以抗拒价格差的诱惑。
你看到的,未必是真实的,而是商家为你量身定制的信息。大数据时代,精准推送变得容易起来,但消费习惯等“准隐私信息”也可能被无良商家利用,成为“坑你没商量”的利器。
所谓大数据技术,是相对于单一信息的“小数据”而言,通过对海量数据的深入挖掘、分析,用户的上网轨迹和日常消费习惯变成了可感知的立体画像,从而为精准营销、个性化推荐提供了帮助。这一点,在很多资讯类APP上已十分普遍,正所谓“你喜欢什么就给你什么”,在迅速满足用户需求的同时,也可以降低商家的营销成本,提升消费体验,从而实现双赢。
科技是把双刃剑,如果掌握技术的人丧失道德底线,又不会因此而受到惩罚,其结果只会跑偏,毕竟损人利己的诱惑比双赢要大得多。正如这位网友的经历,当商家利用大数据发现,他已经建立起了“选择自己”的消费习惯,而对价格又不那么敏感,便在黑暗中露出了獠牙,开始加价销售。至于加价的幅度和持续性,很可能也取决于大数据提供的信息:加价过高影响选择,那么下次就少加点;加价后好久都不来,那么下次就不加价。总之一个原则,就是要榨取消费者尽可能多的油水。
在过去,这样的价格歧视很少出现,因为老客户是需要重点维系关系的对象,消费越多就优惠越多。如今却大不相同,因为市场占有率较高的平台类APP就那么几家,一旦消费者建立起信任,便很少再去相互比较,所以客观上也助长了某些商家店大欺客。
出于以最小代价稳固存量、扩大增量的逻辑考量,商家对新老客户区别对待很正常,但千万不能越界。譬如,可以用更多的“甜头”吸引新用户,但不能侵害老用户基本的权益;同时,可以对信息进行截取,但不能随意加工,甚至牺牲信息的真实性;最重要的是,这些小动作要放在明面上,让消费者自己选择,而不是“用你的数据欺负你”。因此,利用大数据“杀熟”比某些运营商“老用户和狗不得办理”的潜规则还要卑劣,至少后者是正大光明地区别对待,忍不了还可以走。
对于这一近乎行业潜规则的做法,监管部门不应失声,既要规范商家肆意收集使用消费习惯等“准隐私”信息的行为,也要对滥用信息者给予严厉打击。按照《消费者权益保护法》,经营者与消费者进行交易,应当遵循自愿、平等、公平、诚实信用的原则,消费者有知悉真实情况权、自主选择权、公平交易权,显然利用大数据“杀熟”已经不是道德问题,而是涉嫌违法了。
科技让生活更美好,前提是科技不会被滥用。当作恶已成潜规则时,单个消费者也许不会为了几十元站出来,但监管部门责无旁贷,是时候让这些尝到甜头的无良商家吃点苦头了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26表格结构数据以“行存样本、列储属性”的规范形态,成为CDA数据分析师最核心的工作载体。从零售门店的销售明细表到电商平台的用 ...
2025-11-26在pandas数据处理工作流中,“列标签”(Column Labels)是连接数据与操作的核心桥梁——它不仅是DataFrame数据结构的“索引标识 ...
2025-11-25Anaconda作为数据科学领域的“瑞士军刀”,集成了Python解释器、conda包管理工具及海量科学计算库,是科研人员、开发者的必备工 ...
2025-11-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,表格结构数据是最常接触的“数据形态”——从CRM系统导出的用户信息表 ...
2025-11-25在大数据营销从“粗放投放”向“精准运营”转型的过程中,企业常面临“数据维度繁杂,核心影响因素模糊”的困境——动辄上百个用 ...
2025-11-24当流量红利逐渐消退,“精准触达、高效转化、长效留存”成为企业营销的核心命题。大数据技术的突破,让营销从“广撒网”的粗放模 ...
2025-11-24在商业数据分析的全链路中,报告呈现是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师传递价值的“最后一公里”,也是最容易被忽视的 ...
2025-11-24在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20