别把大数据用来“杀熟”
来源: 区发展和改革局 发布时间: 2020-11-19 17:08 点击率:

    “双11”前一天,国家市场监管总局起草发布了《关于平台经济领域的反垄断指南(征求意见稿)》,对饱受争议的“二选一”“大数据杀熟”“搭售”等概念进行了界定。 

  2019年3月,有一起大型“翻车事故”。有消费者发现,同样的机票,在某旅游平台第二次搜索时,居然比第一次搜索贵了1500元,而航空公司并没有提高票价,这让“大数据杀熟”浮出水面,引起轩然大波。虽经公众口诛笔伐,但“杀手”似乎不为所动,此类现象仍时有发生。今年“双11”前,北京一位女士发现,自己购买的一件商品,用不同的手机登录账号购买,价格居然不一样。相比较而言,用消费比较少的账号购买,要比消费较多的账号便宜整整25元! 

  对此类现象,经济学统称为价格歧视,或者叫差别定价,就是卖方将同一种产品以不同价格卖给不同客户。理论上,“杀生”应该是价格歧视的主要形态,卖家对陌生人下手往往比较狠,比如人们外出旅游购物时容易成为冤大头。熟人之间的交易,除了买卖还有情义,价格应该比较优惠才是,事实并非如此,有些人反其道而行之,如粤语歇后语“黄皮树了哥——唔熟唔食”所言,专门“杀熟”。如此反常看似不可理喻,细想也不出奇,在势利眼中,亲情、友情也有“价码”,可以转化为“生产力”。很多时候,就算被“杀熟”,碍于情面,亲人、熟人对卖家也不会太过计较,所以“杀熟”成本并不高。 

  线下“杀熟”比较容易操作,因为中国是一个熟人社会,线上交易买卖双方互不熟悉,“杀熟”又是如何进行?电商要收集消费者的信息,分析出每个消费者的地理位置、性别、年龄、喜好、消费习惯、经济能力等信息,然后精准实施价格歧视,非得靠大数据不可。是故,线上“杀熟”有个专用名词叫“大数据杀熟”。若大数据分析结果显示,消费者收入水平较高且价格敏感度较低,那么商品就不必给折扣,甚至可以上浮价格。好端端的大数据,居然被某些人用来“杀熟”,可谓明珠暗投。 

  不论“杀熟”与“杀生”,不管线上与线下,其实都不正常,都应该唾弃。道理很简单,做人要有诚信,人无信而不立,做生意更是如此,业无信则不兴。实施价格歧视,不管手法多高明、结果多完美,都是缺乏商业诚信的表现。一旦小伎俩被识破,消费者以脚投票,想把生意做大就是痴人说梦。对企业如此,对个人又何尝不是呢?蝇头小利赚到了,人情透支了,万一日后你有难处,谁还愿意伸出援手? 

  “大数据杀熟”进入管理者法眼,开了一个好头,下一步就看能否拿出有效办法来,刹刹这股歪风邪气。

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别把大数据用来“杀熟”
发布时间: 2020-11-19
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    “双11”前一天,国家市场监管总局起草发布了《关于平台经济领域的反垄断指南(征求意见稿)》,对饱受争议的“二选一”“大数据杀熟”“搭售”等概念进行了界定。 

  2019年3月,有一起大型“翻车事故”。有消费者发现,同样的机票,在某旅游平台第二次搜索时,居然比第一次搜索贵了1500元,而航空公司并没有提高票价,这让“大数据杀熟”浮出水面,引起轩然大波。虽经公众口诛笔伐,但“杀手”似乎不为所动,此类现象仍时有发生。今年“双11”前,北京一位女士发现,自己购买的一件商品,用不同的手机登录账号购买,价格居然不一样。相比较而言,用消费比较少的账号购买,要比消费较多的账号便宜整整25元! 

  对此类现象,经济学统称为价格歧视,或者叫差别定价,就是卖方将同一种产品以不同价格卖给不同客户。理论上,“杀生”应该是价格歧视的主要形态,卖家对陌生人下手往往比较狠,比如人们外出旅游购物时容易成为冤大头。熟人之间的交易,除了买卖还有情义,价格应该比较优惠才是,事实并非如此,有些人反其道而行之,如粤语歇后语“黄皮树了哥——唔熟唔食”所言,专门“杀熟”。如此反常看似不可理喻,细想也不出奇,在势利眼中,亲情、友情也有“价码”,可以转化为“生产力”。很多时候,就算被“杀熟”,碍于情面,亲人、熟人对卖家也不会太过计较,所以“杀熟”成本并不高。 

  线下“杀熟”比较容易操作,因为中国是一个熟人社会,线上交易买卖双方互不熟悉,“杀熟”又是如何进行?电商要收集消费者的信息,分析出每个消费者的地理位置、性别、年龄、喜好、消费习惯、经济能力等信息,然后精准实施价格歧视,非得靠大数据不可。是故,线上“杀熟”有个专用名词叫“大数据杀熟”。若大数据分析结果显示,消费者收入水平较高且价格敏感度较低,那么商品就不必给折扣,甚至可以上浮价格。好端端的大数据,居然被某些人用来“杀熟”,可谓明珠暗投。 

  不论“杀熟”与“杀生”,不管线上与线下,其实都不正常,都应该唾弃。道理很简单,做人要有诚信,人无信而不立,做生意更是如此,业无信则不兴。实施价格歧视,不管手法多高明、结果多完美,都是缺乏商业诚信的表现。一旦小伎俩被识破,消费者以脚投票,想把生意做大就是痴人说梦。对企业如此,对个人又何尝不是呢?蝇头小利赚到了,人情透支了,万一日后你有难处,谁还愿意伸出援手? 

  “大数据杀熟”进入管理者法眼,开了一个好头,下一步就看能否拿出有效办法来,刹刹这股歪风邪气。

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