【深度】差異化營銷外衣之下,“大資料殺熟”該如何破解? 面對網際網路平臺的強勢地位,依靠法律法規和市場的力量,才有可能在一定程度上降低“大資料殺熟”出現的概率,充分保障消費者的知情權和選擇權。



看到發票與實付價格相差1500元,胡女士既困惑又憤怒。身為某預定平臺貴賓級會員的她,不但沒有享受到“訂酒店8.5折起”等優惠,反而還多支付了一倍的房價。

由於懷疑遭遇了“大資料殺熟”,胡女士將平臺告上了法庭。但不利因素在於,她很難拿出確鑿的證據證明自己遭遇了“大資料殺熟”,要知道,技術及使用者資料都掌握在平臺手中。

今年7月,法院一審法官認為,存在一定客觀情形,使得原告疑慮被告“大資料殺熟”。但法院最終判定平臺的過錯是“虛假宣傳、價格欺詐和欺騙行為”,支援原告退一賠三。

胡女士的遭遇不是個例。網際網路時代的使用者在享受便利的同時,也在虛擬世界中到處留下足跡。網際網路平臺通過收集和利用這些與使用者相關的資料,一方面可以通過差異化營銷滿足使用者的個性化需求,但另一方面,也不斷引發“大資料殺熟”的質疑,涉及場景包括外賣、網購、酒店、出行等。可以說,只要有交易發生,就會存在關於“殺熟”的討論。

就在11月1日,《中華人民共和國個人資訊保護法》正式實施。其中明確規定:個人資訊處理者利用個人資訊進行自動化決策,應當保證決策的透明度和結果公平、公正,不得對個人在交易價格等交易條件上實行不合理的差別待遇。


這意味著,“大資料殺熟”被明令禁止,如果實施該行為涉嫌違法。但難點在於,這種“殺熟”行為往往披著差異化營銷的外衣,如何進行有效判定將是擺在監管機構和消費者面前的一道難題。

當你下載一款App後,需要點選同意“使用者使用協議”才能正常使用。此後,你授權的資料會被軟體開發者一一記錄下來,並處於持續被收集狀態,直至賬號登出為止。從裝置ID到手機號碼,甚至包括你的姓名、性別、身份證號碼、瀏覽行為等產生的所有資料,都可以被收集並儲存,最終通過分析利用,反過來應用到你身上。

曾在網際網路公司做過資料分析師的張宇介紹,以電商平臺為例,“使用者在App裡的所有資料(自身的瀏覽、點選以及商品的曝光等資訊)都可以被收集,基本處於‘裸奔’狀態。”不過收集到的個人資訊,通常會被加密,並且以類程式碼的形式來代替明文進行記錄,只有擁有許可權的人才能檢視該許可權範圍內對應的資訊,以避免個人資料洩露 。

從前端開發人員到資料分析崗位,再到產品及運營等,網際網路公司對使用者資料的收集和處理涉及多部門多工種。通過收集、儲存、脫敏、分析等資料處理環節,網際網路公司利用演算法和大資料,對使用者打標籤並進行畫像,進而推薦資訊、商品,提供個性化服務。

資料儼然成為新經濟環境下最為重要的生產要素。對於網際網路公司而言,收集的資料多少,往往與服務效果直接掛鉤。電商平臺演算法工程師李雲表示,“假如我只知道你的年齡、性別,推薦的服務會很廣泛,不一定能準確滿足你的需求。如果獲取的特徵資訊越多,提供的個性化服務效果相對會更好。”

在此背景下,網際網路公司都希望充分獲得使用者相關資料,通過差異化營銷提供精準服務,從而獲取更多利潤。這也成為消費者質疑網際網路平臺“大資料殺熟”的誘因,他們擔心個人資料被濫用,損害自身權益。

所謂“大資料殺熟”,指的是社會公眾對網際網路平臺利用大資料和演算法對使用者進行“畫像”分析,從而收取不同價格等行為的概括性說法。

在公安部第三研究所網路安全法律研究中心主任、研究員黃道麗看來,常見的“大資料殺熟”方式包括:根據不同裝置進行差別定價,例如針對高配置裝置使用者的定價高於低配置裝置使用者;根據使用者消費頻率進行差別定價,例如會員價格高於非會員價格,老使用者價格高於新使用者價格;根據使用者消費時所處的不同位置進行差別定價,例如周邊商場少的定價高於附近商場多的,使用者周邊人群購買力高的定價高於購買力低的等等。

2019年3月,北京市消協釋出的“大資料殺熟”問題調查結果顯示,88.32%的被調查者認為“大資料殺熟”現象普遍或很普遍,沒有被調查者認為“大資料殺熟”現象不存在。此外,還有56.92%的被調查者表示有過被“大資料殺熟”的經歷。

曾有網友提到,因為在入住酒店時偶然問了下價格,才發現自己通過旅行網站訂的出差常住酒店,要比朋友的賬號顯示的預定價格貴了80元左右。而通過翻看自己的打車記錄,他發現身為白金卡使用者,此前有一段時間叫不到普通型網約車時,平臺會幫其免費升級車型,且不會額外收費,但是之後,基本都是按照升級後的車型來收費。

今年2月,復旦大學管理學院孫金雲副教授團隊釋出的《2020打車軟體出行現狀調研報告》顯示,通過打車軟體實測,可以發現打車軟體平臺會利用已有的使用者特徵大資料提供差異化服務、定價並進行價格歧視。不過該報告也強調,這並不代表平臺真實採用了這一策略對使用者進行某種篩選和操縱,可能和其真實的演算法及策略存在一定的偏差。

網際網路平臺具備零邊際成本的特點,容易通過馬太效應形成規模經濟,最終掌握較強的定價權。而技術的成熟,使得演算法在網際網路行業得到大規模應用成為現實,也讓擁有大量使用者資料的網際網路公司有了提供個性化服務的資本。但在國內上網人數突破10億之後,網際網路公司在使用者增長方面遭遇天花板,市場對其運營能力提出更高的要求。

“使用者畫像是網際網路公司實施差異化營銷的基礎。其實現過程是網際網路公司從多方渠道獲取使用者資料,利用演算法對使用者資料分析,進而形成包含性別、年齡、受教育程度、消費及行為習慣等多個標籤在內的使用者畫像,最終根據企業的需要實施某項具體的差異化營銷。”在黃道麗看來,差異化營銷的核心思想是“關注並致力於滿足不同目標消費群體的個性化需求”。平臺根據不同使用者消費偏好、消費水平、價格敏感程度、收入水平等進行推薦,將同一商品或是服務以不同的價格賣給不同的消費者,都是差異化營銷。

據張宇介紹,網際網路公司可以根據使用者的行為,將其分流到不同的使用者池中,演算法模型則可以對不同的使用者池設定不同的引數,從而實現差異化定價;而營銷手段的制定,更多是通過人工和智慧結合的方式,對不同地區實施不同的營銷策略。

在實際操作中,為了提高使用者基數及活躍度,優惠券往往是網際網路公司實現差異化營銷的重要手段。通過使用者註冊、活躍情況、使用頻率等一系列指標,網際網路公司可以將使用者區分為新老及活躍與非活躍使用者等,從而有針對性地發放不同的優惠券。

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一家人工智慧公司的研發主管向介面新聞介紹,不同場景對新老使用者的差異化也不同,比如外賣行業,如果你只是偶爾使用,可能會收到滿減紅包;而電商行業,可能只會讓指定使用者參與到某些促銷活動中。

通過合理的差異化營銷,部分使用者享受到了一定的優惠,也有助於網際網路公司增加日活及使用者的黏性,進一步提升自身的商業價值。不過這樣的優惠活動,極易導致不同使用者在同一時間和地點購買同一商品或服務時,出現價格上的差異,從而引發“大資料殺熟”的質疑。

事實上,差異化營銷和“大資料殺熟”往往容易混為一談。多位網際網路公司演算法或資料相關的人士表示,網際網路公司可以通過差異化營銷達到“大資料殺熟”的效果,很難分清兩者之間的關係。

“網際網路公司會通過類似的手段,避免自己被認為實施了“大資料殺熟”,讓消費者以為只是一種營銷手段,而且活動的解釋權通常歸他們所有。”李雲表示,如果網際網路公司實施“大資料殺熟”,以前可能是直接調高商品或服務的價格,現在則可以通過發優惠券進行差異化營銷,最終達到不同使用者之間存在價格差異這樣的“大資料殺熟”效果。

在黃道麗看來,“大資料殺熟”實質上是平臺實施差異化營銷所產生的結果,指向的是一種價格欺詐的行為。只有當企業的差異化定價不具備正當理由,侵犯消費者的知情權、自由選擇權與公平交易權,構成不合理的價格歧視時,才會在實質上構成“大資料殺熟”。

北京師範大學網際網路發展研究院研究員馮賀霞則表示,如果平臺在消費者不知情的情況下,對同一地點的同一商品或服務制定了差異化定價,那麼就是“大資料殺熟”。

“大資料殺熟和差異化營銷的真實關係是一體兩面,站在企業的角度是差異化營銷,站在使用者的角度就是被殺熟。”上海申倫律師事務所律師夏海龍認為,這個爭論其實是大資料技術本身所固有的,只能通過促進市場競爭、科學監管等方式平衡好雙方的正當利益,除非禁用相關技術,否則類似爭論不可能消除。

網際網路平臺擁有大量使用者資訊、資料和技術優勢,通過實施“大資料殺熟”,確實能夠帶來額外的利潤。

2015年美國白宮的報告《大資料和差別定價(Big Data and Differential Pricing)》提到,美國布蘭戴斯大學經濟學系助理教授Benjamin Shiller基於Netfilx的研究發現,如果將使用者行為資料用於個性化定價,那麼會多增加12.2%的利潤。

為了平衡供需關係,保證使用者能打到車,Uber推出了動態定價機制。當同一區域內有很多使用者同時叫車時,系統就會採用動態定價,吸引更多司機前往高需求區域,從而使所有乘客都有車可乘,這也意味著使用者在打車時車費會高一些。由於通過抽成獲利,使用者付費越高,打車平臺獲得的利潤也就越高。有研究表明,經過粗略計算,可以得出2015年Uber通過動態定價在美國產生的總體消費者剩餘為68億美元。

在電商、出行、旅遊等行業,動態定價相當普遍。《演算法的陷阱 : 超級平臺、演算法壟斷與場景欺騙》一書中提到,當賣方採取了更加複雜的營銷手段時,動態定價與價格歧視的邊界開始變得模糊。此外,也許表面上看似有效的動態定價,實則卻是經營者有意根據消費者的價格敏感度而對他們做出的區分。

不過演算法在滿足使用者個性化需求時,也容易產生“資訊繭房”。張宇表示,演算法會根據獲取到的使用者資料作出反饋,如果發現該使用者對價格不敏感,可能會不斷試探其價格底線,最終實現自身利益最大化,“只要資本市場存在,就一直會有價格歧視,因為公司也是為了逐利。”

對於消費能力較強的使用者,可能會較多推薦價格區間處於較高位置的商品或服務,這在一定程度上節約了消費者的時間,但是會讓其誤以為所需的商品或服務僅有這樣的價格區間。如果該平臺的市場份額價高,加上消費者對價格不敏感,那麼就會在不知不覺中多花不少錢。

“精準、高效的差異化營銷手段的確能夠幫助企業提升經營效益,也能幫助使用者提高供需匹配效率、節省購物成本。”夏海龍認為,這一營銷利器有可能被惡意使用以牟取不當利益。

也就是說,消費能力更強且對價格不敏感的熟客,往往容易成為“被宰”的物件。亞馬遜就曾在2000年對部分碟片實施過差異化定價實驗,當新老使用者在該平臺購買同一種碟片時,老使用者會比新使用者貴4美元左右。後迫於輿論壓力,亞馬遜最終道歉,並承諾不會再利用使用者資料進行差異化定價。

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事實上,除了金錢上的損失,“大資料殺熟”在給消費者帶來心理傷害的同時,也會影響平臺和品牌的聲譽度。當老客戶發現自己不僅沒有享受到額外的福利,反倒成了“被宰”的物件時,往往會產生憤怒情緒,轉而選擇其他品牌。因此,網際網路公司可能客觀上具備實施“大資料殺熟”的條件,但在實際運營中並不一定會使用該手段。

值得注意的是,為了驗證是否遭遇“大資料殺熟”,消費者需要通過登陸不同裝置、賬號,在同一時間、地點購買同一商品或服務,但考慮到賬號的註冊時間、動態的優惠策略、難以解析的演算法模型、偶爾出現的bug等因素,很難留下確鑿的證據。加上缺乏有效的第三方監督,事情往往陷入各執一詞的“羅生門”。

以往當消費者認為自己遭遇“大資料殺熟”後,主要依靠的是消費者保護法、電子商務法等法律法規,通常難有確鑿的證據證明確實遭遇了“大資料殺熟”,並以此成功維權。

面對如何避免被“大資料殺熟”,多位網際網路公司從事演算法或資料相關的人士建議,儘量少依賴單一軟體,同時多比較不同賬號、軟體間同一商品或服務的價格差異。只是這樣操作起來相對麻煩,消費者也難以徹底擺脫對佔據主導地位公司的依賴。

而在企業層面,主動規避“大資料殺熟”的意識並不強。比如,業務部門的人很少會討論某個行為是差異化營銷,亦或是“大資料殺熟”,上級提需求後便會按照要求去執行。

前述人工智慧公司研發主管表示,企業有很多辦法可以去規避“殺熟”被發現。“比如,可以將消費者不同型別的資料用不同程式碼儲存在不同的地方,不是設計者很難將這些資料聯絡在一起;甚至可以設定記憶體伺服器儲存資料,那麼在硬碟和磁碟裡都發現不了該資料。當然,這個成本會很高。”

但隨著反壟斷加強,以及國務院反壟斷委員會關於平臺經濟領域的反壟斷指南、資料安全法、個人資訊保護法、禁止網路不正當競爭行為規定(公開徵求意見稿)、網際網路資訊服務演算法推薦管理規定(徵求意見稿)等一系列法律法規的出臺,“大資料殺熟”現象有望得到遏制。

“資料安全法和個人資訊保護法全面確立了資料安全保障、資料利用及個人資訊保護的基本原則及規則,並針對企業差異化營銷所依賴的自動化決策技術做出了明確規範,將對平臺資料及演算法權力濫用形成有力規制。”黃道麗認為,相關法律法規表明,具體到利用資料及演算法進行差異化營銷場景,企業應當通過不斷優化的演算法和不斷提升的算力向消費者提供更為高效、豐富、精準的優質服務,而不是利用資訊優勢,違背商業道德、誠信原則進行“大資料殺熟”。

這也得到了夏海龍的認同,“在如何平衡企業自主經營權和消費者訴求這一問題上,法律在保護企業自主定價、經營權的同時禁止企業濫用權利,因此相關規定並不會妨礙企業通過大資料手段進行差異化營銷,可以說這些規定既約束網際網路企業守法合規經營,也從側面說明,消費者享受福利歸根結底要靠創新企業來創造。”

需要注意的是,《網際網路資訊服務演算法推薦管理規定(徵求意見稿)》強調,網際網路公司要以適當方式公示演算法推薦服務的基本原理、目的意圖、執行機制等。但事實上,目前一些人工智慧模型的場景,其實算是一個黑盒子,最後的輸出結果甚至無法進行解釋。

張宇也表示,“最常見的人工神經網路的演算法,如果中間層特別多,程式設計師也不知道最後會輸出怎樣的結果。”

對此,馮賀霞給出了自己的建議,“通過法律法規,避免網際網路平臺出現壟斷行為;可以通過讓更多企業參與競爭,縮小平臺討價還價的空間;建立智慧化監管平臺,利用技術有效識別差異化營銷和“大資料殺熟”;發揮第三方評價機制,對網際網路平臺社會責任進行評價。”

《個人資訊法》也提到,通過自動化決策方式作出對個人權益有重大影響的決定,個人有權要求個人資訊處理者予以說明,並有權拒絕個人資訊處理者僅通過自動化決策的方式作出決定。這意味著,隨著該法的正式實施,使用者的自主選擇權得到進一步保障,“資訊繭房”有望被打破。

此外,《個人資訊保護法》也加大了對違法的懲處。該法強調,違反本法規定處理個人資訊,或者處理個人資訊未履行本法規定的個人資訊保護義務的,如果情節嚴重,由省級以上履行個人資訊保護職責的部門責令改正,沒收違法所得,並處五千萬元以下或者上一年度營業額5%以下罰款,並可以責令暫停相關業務或者停業整頓、通報有關主管部門吊銷相關業務許可或者吊銷營業執照。

面對網際網路平臺的強勢地位,依靠法律法規和市場的力量,才有可能在一定程度上降低“大資料殺熟”出現的概率,充分保障消費者的知情權和選擇權。

(應受訪者要求,張宇、李云為化名。金依寧對本文亦有貢獻。)

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