因為懂你所以坑你?什麼是「大數據殺熟」?

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原文出自「大數據殺熟」不是什麼新鮮事,十幾年前這家大公司就幹過,本文獲 少數派 授權轉載,未經同意請勿轉載。

隨著微博用戶 @廖師傅廖師傅 的一條控訴微博,指出某旅行網站和某叫車平台會針對老用戶選擇性提價,一石激起千層浪,大家也都紛紛曬出各個網絡平台的產品和服務價格,發現對於同一時間、同一地點、同一產品服務,兩台不同的手機上顯示不同的價格,這樣的情況不在少數。

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一時間,「大數據殺熟」成了人人憤慨的對像。為什麼一向強調透明公開的互聯網,反而使用了小商家的殺熟手段?是因為有了大數據,互聯網公司才開始殺熟的嗎?在今天網民的一片控訴之下,這些互聯網公司未來會如何調整?

這一篇文章,我們就一起來回顧一下大數據殺熟的昨天、今天和明天。

昨天:太陽底下沒有新鮮事

正所謂大陽底下沒有新鮮事,其實,互聯網公司試圖對用戶差別定價的行徑,早在大數據之前就出現了。而商業公司試圖對消費者差異定價的行徑,早在互聯網出現之前,就廣泛地存在著。

價格歧視符合商業公司的最終目標

同樣的服務和產品,用不同的價格賣給不同的用戶,在經濟學上這叫做「價格歧視」。本質上,它迎合了商業公司的最終目標:利潤的最大化。

我們都知道,對於一般的商品而言,價格越高,願意買單的消費者就越少。因此,企業要找到一個定價的平衡點,使得在這個價位上,企業的利潤最大化。(為了簡單起見,我們的討論會簡化成收入最大化)

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例如,對於這樣一條需求曲線,當企業只能選擇一個統一定價時,只有在 200 元時,可以賣出 100 份,這時候最大化的收入就是 20000 元。那麼,如果企業想進一步再多賺一點,只有實行差異化的定價,比如,一部分賣 200 元,一部分賣 300 元,這時候總收入就可以變成藍色區域部分,即 25000 元。

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可想而知,對於商業公司來說,最終的目標,就是實行這樣的差異化定價:不同的消費者有不同的價格,直到覆蓋掉整個三角形區域,這時候最大化收入就是 40000 元。

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價格歧視在生活中無處不在

可想而知,如果企業要實現終極版的價格歧視,即把藍色區域填滿整個三角形,幾乎相當於是要實現千人千價。這在實體的商業社會裡是沒有可能實現的。

於是,商業公司只能退而求其次,因此,我們在日常生活中大多數見到的價格歧視,都是以區域、購買量、消費者類別來劃分的。你在路邊購買一支冰棒需要支付原價,然而,如果你去批發 100 支冰棒,往往就會有折扣。你在北京霧霾最嚴重的時候購買口罩,價格肯定比在三亞賣的口罩貴。景區的門票,如果你能拿出學生證,就能享受折扣。

這些價格歧視我們之所以覺得習以為常,往往是因為他們的規則是透明的,而且針對的一類群體,而不是單單的個人。然而,互聯網把價格歧視的可能性向前推了一步。

互聯網使得完全的價格歧視成為了可能

完全的價格歧視,即像淘寶的千人千面一樣,如果要實現千人千價,有兩個必不可少的先決條件:

  • 商家有能力了解每個消費者的購買意願和能力,從而針對每個人單獨定價;
  • 消費者之間彼此是區隔的,它們在購買前無從得知或很難得知標準定價;

互聯網恰恰有能力做到這兩點。

如果你走進一家傳統的超市,所有的價格標籤都是統一的,消費者感知到的是統一的定價,並且所有消費者的購買意願和能力,超市是無從知曉的。

而在互聯網上就不一樣了,每個人單獨面對著自己的電腦或手機螢幕,每一塊螢幕將消費者區分開來。如果你不特意去找另一個人拿著他的手機比價,你根本無從得知,顯示在這個螢幕上的價格,到底是一個標準定價,還是針對你個人的定價。其次,互聯網公司根據用戶的屬性、歷史行為可以收集大量的數據,從而分析出用戶的畫像,使得有能力了解不同消費者的購買能力和偏好,從而做到千人千價。

事實上,在大數據概念興起之前,許多互聯網公司就已經有過相關的嘗試。早在 2000 年,全球最大的電商平台亞馬遜就小範圍嘗試了價格歧視的定價手段。同樣的 DVD 片,如果你是新用戶,價格是 22 美元,而如果你是一名被認為有購買意願的老用戶,價格就會動態調整到 26 美元。不過,這一嘗試在遭到用戶發現並投訴後,亞馬遜很快下架了這一嘗試,並承諾不再進行價格歧視。

今天:為什麼我們感到憤怒

在討論近來對「大數據殺熟」的大規模聲討之前,我們不妨先變換角度,站在商業公司的立場上來看看。

商業公司的苦衷:規模越大,處境越尷尬

以電商平台為例,我們在上面看到售賣的寶潔產品都是同一價格,然而,寶潔自己在線下的不同渠道,價格往往並不是統一的。華南和華北區不一樣,大型超市和便利店不一樣,甚至超市和超市之間,價格都可能不一樣。

這其實就是我們前面說的區域性價格歧視。然而,綜合性的電商平台,其對外的品牌形象是整體的,我們的概念裡,京東就是京東,不存在華北京東、華南京東,因此,我們期待無論從任何地方訪問京東,得到的商品售價都是統一的。

這也符合互聯網公司對於規模的追求,但代價就是,定價空間的進一步收窄。既然要面向全國實行統一定價,這就使得它們陷入了一個兩難的境地

  • 那麼如果選擇統一實行最低價,則意味著盈利空間很小,甚至在部分區域還面臨著虧損。
  • 如果選擇把價格瞄定在中間位置,則給了部分垂直平台或地方平台以存活的空間,畢竟他們可以只服務於某一特定區域,從而只針對這一塊區域把價格拉到更低。但這樣一來,又違背了互聯網公司對規模的追求。

消費者的憤怒:來源於殺熟

單純這樣看來,互聯網公司實行價格歧視,也有自己的苦衷。不過,真正讓消費者感到憤怒的,其實並不是價格歧視本身,而是殺熟這件事。

最首當其衝的,就是忠誠用戶被背叛的感覺。許多人認為,大數據殺熟的本質並不是價格歧視,而是對用戶的欺騙。這樣的看法也有一定的道理,畢竟價格歧視的初衷,是針對不同消費者的購買意願和能力,給出使企業利潤最大化的價格。然而,殺熟的出發點並不是基於用戶真實的購買需求,而僅僅是利用了忠誠用戶的路徑依賴和信息不對稱

其次,是商業公司實行殺熟的手段。前文也提到了,線下的線下價格歧視並沒有激起我們極度的反感,主要在於它依舊維持了標準定價。即使區域不同價,但在同一個區域內還是有一個標準定價;即使批發有折扣,但也是基於一個標準定價的折扣。

其實,就算互聯網公司非要殺熟,也有兩種措施:

  • 在標準定價的基礎上,向部分用戶通過優惠券、返利等手段來變相降價;
  • 直接向老用戶提價;

這兩種手段雖然最終的結果是一致的,但是在給用戶的心理感受上是完全不同的。只要標準定價還存在,用戶在一定程度上會更加認可定價是公平、有規則的。

不過,用手段的區別來蒙蔽用戶,蒙得了一時,蒙不了一世。問題的核心原因還是在於老用戶被欺騙的感覺,就像某電商平台上,同樣一件商品,經常出現普通用戶可以領券,付費的 Plus 會員卻只能原價購買的手段,久而久之,這樣的套路大家知道後,自然也就心涼了。

明天:如何皆大歡喜

其實,如果仔細想想,大家對於「大數據殺熟」的憤怒裡,大數據挺冤枉的。

無論是判別是不是老用戶,還是區分用戶的手機型號,或者記錄用戶的搜索次數,這些事情還真算不上大數據。如果大數據真的用到如火純青的地步,你拿兩台手機比價時,就不應該讓人發現破綻了。這一點來看,大數據真的只是躺槍了。

我們對於技術本身的信心,和我們對於商業公司如何使用技術的信心,其實是兩件完全不同的事。在技術前進的過程中,總體的趨勢,還是個人出讓越來越多的數據和隱私,換來更好的服務和體驗。關鍵在於,商業公司如何作為?它們敢於像亞馬遜一樣承諾,摒棄現在這樣簡單粗暴的殺熟手段嗎?

用大數據定價,而不是用大數據殺熟

大數據殺熟是簡單粗暴的,甚至沒大數據什麼事,真正需要大數據的,是大數據定價。

哪些用戶可以接受更高的價格,哪些用戶應該適當地予以降價?商業公司在試圖使用大數據定價時,不應該只關心於哪些用戶是提價的對像,同樣應該關注哪些用戶是降價的對像。

同時,在對價格進行調整時,很重要的一件事情是,保持透明、公開的標準定價。就如同滴滴、Uber 會有高峰時段動態加價一樣,消費者本身對這樣的行為並不會有強烈的反感,我們可以接受大數據定價,前提是擁有明確的知情權。

使用默認的力量,尊重用戶的選擇權

亞馬遜在承諾不使用價格歧視之後,是不是大數據就一無是處了呢?當然不是,亞馬遜自那以後,專心於將大數據運用在整個網站的推薦系統上。

推薦系統影響著商品的展示和曝光率,決定了排序的優先級,從根本上來說,它使用的是「默認」的力量,同時保留了用戶的選擇權

想像一下,叫車平台完全可以根據用戶的消費能力和意願,默認展示不同的打車方案。對價格相對不敏感的用戶,默認顯示專車服務,用戶可以手動切換到快車。而針對價格敏感型用戶,則默認顯示快車服務。

最後,每家公司在追求利潤最大化的同時,應該更進一步地把這個問題拆解成兩部分:如何追求短期利潤最大化?如何追求長期利潤最大化?要做到後者,消費者的滿意度和忠誠度無疑是至關重要的,而殺熟恰恰是殺雞取卵的行徑。

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