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飞猪涉嫌“大数据杀熟”   老客户订房比新客户贵14元

2019-04-01 06:47:02 来源:长江商报

    长江商报 江楚雅

    同样的商品或者服务,老客户看到的价格反而比新客户要贵很多,这在互联网行业被叫做“大数据杀熟”。

    3月27日,北京市消协召开大数据“杀熟”问题调查结果新闻发布会。调查结果显示,过半被调查者表示有过被“杀熟”的经历,而网购平台、在线旅游和网约车等消费大数据“杀熟”问题最多。

    ?#28304;耍?#38271;江商报记者分别联系到被点名的多家企业,去哪儿网称,绝对不存在“大数据杀熟”行为,对所有用户报价均一致。针对新用户以发放优惠券的?#38382;?#36827;行拉新活动,同时也会对?#23244;?#25143;发放不同等级的优惠券。所有的优惠活动,均向用户明确展示。飞猪方面回应称,这些情况往往是由于促销红包、新人优惠、?#39057;?#21644;航班库存变化带来实时价格变动等原因造成,并非大数据杀熟。首汽约车相关工作人员?#19981;?#24212;,并非大数据“杀熟”。

    OTA、电商平台成重灾区

    “今年过年度假,我跟朋友同一天在飞猪上订了某一?#39057;?#30340;高级大床房,我是?#23244;?#25143;,朋友是新用户,本以为?#23244;?#25143;还可?#28304;?#20010;折,结果付款发现,?#23244;?#25143;的房费229元1间,而新用户的房费220元1间,另享受5元买立减优惠,实际215元1间。”消费者王女士疑惑同一房间新?#23244;?#25143;标价不同,优惠也不同,?#23244;?#25143;价格高且不享受优惠。

    王女士的遭遇并不是个案,本次调查报告对多家在线旅游APP(含网站)进行体验,结果显示,在5次飞猪旅游体验调查过程中,有2次新?#23244;?#25143;体验时间、产品、价格一致,有2次新?#23244;?#25143;价格不一致,2次推送?#39057;?#19981;一致。价格不一致表现为:新?#23244;?#25143;标价不同,优惠也不同。新?#23244;?#25143;推送?#39057;?#19981;一致表现为:平台根据用户之前浏览过的价位推荐价格接近的?#39057;輳?#26032;用户第一次登录,推荐的?#39057;?#20215;格低,比?#23244;?#25143;都低。但体验人?#21464;?#35272;一次五星级?#39057;?#21518;,页面推送的基本都是高价?#39057;輟?/p>

    5次同程旅游体验调查过程中,有3次新?#23244;?#25143;体验时间、产品、价格一致,有2次体验因为新?#23244;?#25143;因优惠券导致的最后的支付价格不一致:一?#38382;?#26032;用户有10元优惠券,所以比?#23244;?#25143;便宜10元;另一?#38382;搶嫌?#25143;有会员特权优惠券,而新用户没有,所以?#23244;?#25143;比新用户便宜13元。

    首汽约车新客户打车比老客户贵

    而在针对首汽约车的3次体验调查样本中,有2次?#23244;?#25143;打车费用比新用户高。其中一次同样时间从地铁长阳站到中国人民抗日战争纪念馆,?#23244;?#25143;花费了74.86元,新用户仅需46.94元。导致打车费不同的原因,最主要是优惠券力度不同。?#27604;?#39318;汽约车相关工作人员?#19981;?#24212;,这并非大数据“杀熟”。

    调查结果显示,网购平台、网约车等消费也是大数据“杀熟”的高发区。此外,还有不少被调查者经历过外卖类App、视频类App、电影类App或网站大数据“杀熟”。

    上海金融与法律研究院研究员刘远举在?#37038;?#38271;江商报记者采访?#21271;?#31034;,价格差异的来源很多。新客户优惠,老客户激活,大客户优惠。此外,机票的价格机制也会产生误会。比如去哪儿这一次就是新客户的优惠。我们知?#32769;?#22312;企业获得一个新客户的?#26432;?#24456;高,?#34892;?#29978;至达到几百上千元,比如拼多多就给购买苹果手机的新客户补贴上几百到一千元。所以,企业出现新客户优惠是正常的。这并不是大数据杀熟。

    如何解决大数据杀熟一问题?产业时评人张书乐认为,这个问题颇为无解,商业规律上,线?#26053;?#24215;也同样有类似的杀熟生态,只是没有引入大数据,而更多的呈现为新?#21046;?#20445;护和优惠的形态。本质上,“大数据杀熟?#20445;?#20854;最终的落点,应该是在用户刚性需求上的“杀熟”和用户不稳定需求上的“补贴”孵化,从而形成一种互补,而不是简单地分为生客熟客,毕竟简单贴标签来杀熟,和大数据所提倡的千人千面的精准画像是相背离的。

    网经社电子商务研究?#34892;?#20027;任曹磊曹磊认为,大数据杀熟的行为涉及面比较广,需要很多政府部门参与监管,比如工商、商务、交通运管、旅游、工信、网信办等,牵扯到多个监管部门,权责很不清。目前看来,首先要明确归谁管,其次才是怎么管。此外,由于数据掌握在平台手中,对于数据的处理方式外人不得而知,对于“杀熟”现象的规避还要依靠企业的自觉,只有平台正视大数据的价值,对其进行合理的管理与应用,才能更好地服务消费者。


责编:ZB

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