财讯：抱歉，“大数据杀熟”无药可救

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产品|虎嗅科技集团

作者张雪

|宇多田

头图|视觉中国

“大数据杀熟”并不新鲜，但它引起的重视不够。

我们希望通过采访专业的程序员、算法工程师、法律专家等，找到少量招聘的妙招和方法，避免所谓的“大数据杀熟”。 可悲的是，得到的回答大多是“没办法”“不可能”“看运气”“维权薄”。

这只是个结论。 我们在深入研究了“大数据杀熟”过程、维权方法和路径后，产生了“人为刀俎，我是鱼肉”的无力感，压迫了大数据“杀熟”的所有身体。

大数据背后的技术路径怎么样？ 这种方法背后隐藏的商业逻辑会是谁的“富经”？

大数据就是这样杀的。

“大数据杀熟”对生活在网络世界上的所有人来说不是未知的语言，根据公开资料，“大数据杀熟”每年都受到广泛关注和报道。

但是我的程序员朋友告诉我，他早就在年中滴滴杀了大数据。 “比如我和媳妇打车，在同一个起点，我的价格每次都有点高。 我每天打这条路线的车，我媳妇有时一打，就有分解熟客吃的感觉。 ”。

没有独特的东西。

我周围的同事也分享了她被大数据杀死的经历。 碰巧，她也同样采用滴滴。

“大约一年前，我家住在丰台区的怡人中心，每天到海淀的通勤距离是固定的，那时，第一辆出租车每次只花了20元以上，但几乎三个月就50元以上了。 ”。

关于滴下的状况，滴下总裁自己明确表示“滴下旅行没有杀死大数据的行为”。

但是，确实存在的大数据的杀熟比我们知道的出现时间要早。

现在市面上的报道没有这样的例子，甚至过去的双十一销售节也上演了这样的代码。

据央视报道，北京的韩国女性在使用手机的电子商务平台上购物时，中途用别的手机结账出错，但意外的是，同行业的同一商品，至今12年间经常被录用，共计近26万元的高级会员帐户

仔细一看，原来普通的账户页面上增加了一张“69减25”的优惠券。 韩先生认为用大数据“杀熟”了。

大数据背后的杀熟原理到底是什么样的呢？ 总结起来，简单的流程如下图所示。

如果必须定义“大数据杀熟”，那就是“老顾客看到比新顾客高的价格”。 公司这样做的目的首先是提高新顾客的粘性。

事实上，我们遇到大数据的移动应用程序只有两个。

一个是采用网上旅行系的app，比如手机套餐，去哪里，放猪等。 另一个是采用淘宝、京东、美团等电商类app。 另一方面，在ECapp中，必须具体分为什么时候杀你，以及平时的费用和假日的促销两种情况。

在这里，请注意，在任何场景中，大数据的杀熟一定会根据你的行动方式进行分解。

所以，我们通过app进行的大部分行为都是实时取得的，它们变成了小标签，标志着我们，成为商家计算我们的工具。

以ota软件为例，这些标签除了有没有使用基本的男女、地区、苹果手机之外，还包括几点阅览了什么样的商品、看了多久、价格带怎么样等。

简单来说，影响你的大部分行为都被标记了。

但是一位程序员告诉我电子商务的场景还有一个“杀熟”现象。

她举个例子，如果我平时阅读服装和宠物用品的时间很多，某宝在向我推荐这样的产品时，需要推荐相似但性价比高的产品。 消耗很多时间，会产生“价格敏感”。 因为经常使用，所以我更了解这些商品的价格区间。

相反，当我突然开始浏览机器键盘、男鞋等平时不怎么看的产品时，如果浏览时间不长，算法倾向于推荐昂贵的产品。

原因也在叫——我不知道。

几年前，在一次采访中，AlibabaCloud (阿里巴巴云)的程序员骄傲地说:“我们现在实现中国全体数亿人口的淘宝界面不同，几乎可以更新秒级。”

那个阶段是蚂蚁发力的“千人千面”新零售高潮，这里的“千人千面”可以简单理解为每个人的淘宝界面不同，是根据算法“根据需求定制”的。

因为是所谓的“千人千面”的存在，所以在这次采访中，我们问了用什么样的行动关键词诱发大数据的杀熟机制，没有得到唯一的答案。

因为我们各自都被特定的算法“操纵”。

一位多年领域的工作人员说:“首先，行动关键词是算法的一部分，算法对企业来说是商业秘密。 其次，具体的推算方法并不唯一，每个人的行为被无数次分解、个性化推荐、最有效地使用。 ”。

为了更形象地说明，他还举出了假设我们每个人的数据是面积不同的正方形，在正方形中找到特定的最佳面积值的例子。

我们需要在这个正方形中从各自的立场画无数条线，直到找到那个最佳解。 带来这个最佳解的线是“只有你的算法”。

客户a中紫色线可能是最佳解，客户b中黄色线可能是最佳解。

但是，最近也出现了有趣的特殊例子，“大数据杀熟”表示不能完全判定为“不利于顾客的涨价行为”。

今年11月，电影《中国海派》上映了。 出于娱乐的心情，我的朋友买了电影票，但刷完后，她被剧本鼓励了。 于是在接下来的一周里，她又在同一个电影院刷了三次。

这期间发生了戏剧性的场面，她意识到自己每次买票都比上次便宜。 第一次价格接近100元，但4刷电影票只需要26元。

当然，被大数据杀害减价的事件并不少见。 因为也不能评价电影院是否是为了市场变暖而采取的特别降价措施。

但是，对商家来说，降低客单价，提高客户粘性，也是生意之路。

价格低，收益高

知道这样一系列的操作流程后，大家是否和我一样，考虑了大数据杀熟的价格问题，毕竟看起来这么多，杂多变了，个性化操作显然是一天的工作啊。

于是，我又把这个问题扔给了算法工程师们，期待大数据技术在操作难度和价格方面锁定我们的权益。

但是，我天真的想法再次落入了空。

“构建公司大数据系统的后台当然需要消耗一定的时间和金钱，但构建系统的目的是为了app的正常采用，“杀熟”正是可以携带的能力。 ”。 在多个ota平台上运行的算法工程师告诉了我真相。

换句话说，“我们被杀了”只不过是随着数据、系统、产品越来越丰富而出现的附加能力，但没想到给公司带来了意想不到的效果。

“没有你想象的那么难。 贴标签的事业不需要付出很多价格。 而且，怎么来杀人只不过是用样本验证模型的事件。 ”。 另一位产品负责人补充了。

这么便宜，那个回报怎么样呢？

很遗憾我们没有从国内公司方面得到这样的相关估算，但是有人为netflix计算了这样的账目，也许会给我们一些启发。

美国布兰迪斯大学经济系副教授benjamin shiller表示，根据netflix的研究，通过采用以前传递的人口统计资料的个性化定价方法，netflix的利润将增加0.3% 根据顾客的网络阅览历史采用机器学习技术，通过估算顾客支付的最高价格，可以使netflix的利润增加14.55%。

当然这也只是冰山的一角。

虽然不想承认，但我国的数据隐私保护意识从网络时代一开始就非常难以言说。 所以，越来越多的数据训练的中国式推荐算法有理由推测给公司带来的收益增幅远远超过netflix。

另外，也有最近成为话题的“带头盔”的看家人。 据报道，现在很多卖场都设置了类似监视设备的面部识别系统。

该系统主要用于收集潜在买家的面部新闻，买家是自己进入销售楼部，还是受中介邀请进入销售楼部，第二是记录购买者进入的次数。

记录这些消息的理由是，被中介邀请进入门口的购买者和第一次进入卖场订购的购买者可以享受到越来越多的优惠。

所以，大数据的杀熟从商业层面也给公司带来了稳定可靠的收入，这也可能是这些app无法阻止大数据杀熟的根本原因。 结果，在商谈中，谁不想装满钵？

维权更难

大数据的杀熟导致了网络费用中的顽固疾病，除了引起国民的关注外，大数据杀熟事件的多发也引起了司法部门的关注。

根据公开资料，为了管理大数据的杀熟行为，司法部门立即制定了法律条文。 这包括但不限于以下副本。

当普通大众拥有这样的维权武器时。 站在上帝角度的公司也傲慢地低下头，在发现对顾客大规模数据的杀熟行为后，他们相继发表了否定声明。

当然，他们也不是光在口头上下功夫。 据知情人士透露，在制定大数据杀熟相关法律后，各大app将产品的实际价格显示给顾客，但这样的实际价格基本上藏在十几页到几十页之后。

擦这种边缘球的方法也不知不觉增加了顾客维权的难度。

遗憾的是，看看10月份刚发布的网上旅行的解决方案，顾客的维权是公司最多只支付50万美元的赔偿金。 这样的处罚程度，动起来对几十亿、几百亿市值的公司来说，简直是九牛一毛。

另外，现实中真的很少有人能耗费时间，精力去维权，其他大部分人都选择摇头无力，自认倒霉。

上海市新明律师事务所高级合伙人庄帆律师的真实体验也正好证实了我们的看法。 他根据他的经验说，由于被大数据杀害，维权的样品市场实际上很少。

他说，例如，由于律师是经常出差的职业，他和他的同事必须经常决定机票和酒店，不仅如此，或多或少也有被“杀熟”的经验。

“大家把自己的经验发给小组，抱怨，很少有人去真正的维权。 那样的话，取证太难了，第二，我明白需要付出很多价值成本。 ”庄帆说。

另外，他指出了另一个坏事实。 “即使是知道我们这样法律的人，也放弃了维权，表示普通人的维权意志也不太强烈，就这样，助长了这种坏风气”。

我学习了算法，失去了信任

现在，在商业上的好处和顾客的信任之间，国内精明的商人们肯定会选择前者。 但是到目前为止，这样聪明的算法真的算了谁呢？

幸运的是，现在在国家监督管理水平上已经开始在互联网行业制定反垄断法。

11月10日上午，国家市场监督管理总局发布了《关于平台经济行业的反垄断指导方针(征求意见稿)》，公开征求意见。

其中，网络平台必须基于大数据和算法技术特征执行的一些交易行为，警惕是否“无正当理由对交易条件相同的交易对手实施差别待遇，排除、限制市场竞争”

其中，分析是否构成差别待遇时可以考虑的要素是，基于交易对方的支付能力、费用偏好、习性等，执行差别交易价格和其他交易条件等。 也就是说，“二选一和大数据杀熟，被承认垄断。 ”。

我们一直知道技术有两面性，但“黑暗面”似乎在国内尽了力。 究其理由，公司趋利性、法律无视、个人默认，免除责任，无人能置身。

水可以载舟，水可以复舟。

没有人会永远有领域垄断的势头。 商家失去顾客的信任就像顾客流失一样。 我相信中国数亿读者尝到甜头的互联网和技术巨头们总有一天会为我们的信任付出代价。