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由大數據“殺熟”引發的思考     李興緒    2018年08月27日09:27

 

       面向萬物互聯的未來,大數據深度利用與廣泛共享是無法扭轉的趨勢。無論是通過大數據營銷快速撮合交易,還是依靠大數據分析完善社會治理,數據正在極大地改變我們的生活。但換個角度說,當大數據無孔不入時,也要謹防數據規則遠遠落后於數字生活,尤其要避免一些“數據王國”濫用數據權力。隻有保証普通用戶數據權利與平台數據權力間的大致平衡,才能為大數據的長足發展贏得更多彼此信任的空間。

大數據“殺熟”亂象

  前些日子,在受到熱議的滴滴利用大數據“殺熟”事件中,一些消費者發現:在通過網絡平台打車時,在同樣的出發點和目的地,價格卻不一樣﹔不怎麼用打車軟件的朋友同一時間同一地點打開軟件,很容易打到,而且價格相對便宜﹔擁有很多優惠券,出門卻經常打不到車﹔熟客們在同一個消費平台購買產品或服務所花費的錢比新客戶更多﹔等等。此后,許多網友更是發現大數據“殺熟”不止於滴滴此類的出行APP,還發現線上購買的比線下購買的花費還多,如去電影院看電影,上某網站買的電影票比前台買票還要貴﹔預定酒店,最后發現線上價格比線下還貴,並且限制條件更多,如不能退票﹔在某特定平台上,假如搜索某件商品的人突然多了起來,那麼價格會悄無聲息地漲起來﹔同樣的商品VIP賬戶看起來似乎擁有更多的優惠和特權,但其實,算法可能會根據你的購買力推薦更貴、更符合你口味的商品和服務……

  這些現象均被稱為大數據“殺熟”。大數據“殺熟”固然可以說是網絡平台企業的定價策略,是一個營銷問題,但最終形成的所謂“最懂你的人傷你最深”的局面,確與人們習以為常的生活經驗和固有的商業倫理形成了一種沖突。在市場經濟下,平台大數據化是一種正在發展的商業趨勢,而現在這個趨勢卻在偏離正軌,成為了損害消費者權益的捷徑。這顯然背離了一種朴素的誠信原則,也是對老客戶信賴的一種直接辜負,由此可能引發的對文明商業倫理的扭曲,應該警惕。

症之結

  大數據“殺熟”現象的出現,問題並不在於大數據本身,而在於企業的逐利動機。判斷是否是大數據“殺熟”行為的關鍵在於,企業是否通過利用大數據來蓄意隱瞞價格信息、在消費者與企業間信息嚴重不對稱的情況下做出定價的決策。在此,需要指出的是,企業制定具有歧視性的價格並無不妥,價格歧視本身也是一種常見的市場經濟現象,是企業通過對消費者消費行為來進行差別化的定價。但是,“殺熟”現象之所以會受到如此熱議,主要原因並不在於企業的價格歧視行為,而是其利用信息不對稱來進行“欺騙性”的歧視定價。造成企業通過大數據進行“欺騙性”歧視定價的動機與原因,筆者認為有以下幾點:

  首先,企業的壟斷屬性所導致。平台企業(如滴滴、攜程)在所處行業本身具有壟斷性質,特別地,與傳統壟斷企業不同的是,消費者在擁有大數據的平台企業面前,處於絕對劣勢的地位,企業擁有的巨大的用戶個人數據,與消費者的信息佔有之間已經出現了極端不對稱的信息差。正是因為這個信息鴻溝,基於大數據分析的商家們,開始在營銷上廣泛地對消費者進行赤裸裸地歧視。比如用蘋果手機的網絡支付,往往高於安卓手機的用戶,因為用蘋果手機的用戶對價格更不敏感。在旅游平台上訂酒店,如果你連續查幾次某個地方的酒店,平台的價格就會變高,因為數據分析認為此類用戶很迫切,因此該用戶對價格波動忍受的閥值就更高。

  其次,市場趨於飽和。近年來,平台企業迅速崛起,對於市場份額的競爭也是愈發劇烈。當市場趨於飽和,用戶增量放慢時,從用戶存量上深挖利潤就成了可選項。對於一家企業來講,需要以至少是公平的價格來吸引新用戶,但當新用戶變成老用戶時,利用大數據殺熟可以創造更多利益,因為老用戶往往會對經常使用的服務有信任,而且大數據殺熟漲價隱蔽。比如,你常用某APP點外賣,過一段時間價格悄悄漲了一兩元,你也可能並不知道。

  最后,企業大數據的傾斜性優勢。由於企業相對於消費者掌握了更多的大數據信息和技術的優勢,因此在兩者進行交易時,消費者往往是價格和商品的接受者,而不是制定者。在網絡平台上,不僅企業在利用大數據對消費者行為進行分析,而且消費者對於某類商品有自己的選擇權,以及對已發生交易中的均價等信息有知情權。如出行打車時,可以給消費者提供幾條線路進行選擇,並給出每條路線中以往交易的均價趨勢等信息,為消費者選擇路線進行消費,而不是以結果的形式給消費者一個預估價。尤其,在此類事件發生后,由於無法像傳統交易那樣面對面地了解產品,網絡平台存在的“距離感”會導致買家和賣家之間的信息差加劇。因為產品信息不對稱的存在,使得買家關於產品的支付意願減少,從而導致整個市場收益受損。如果消費者能夠在網絡平台上獲得質量有保証的產品,對於平台的認可度也會有所提高。

啟示與對策

  毫無疑問,“殺熟”行為是很明顯的短視行為,屬於殺雞取卵,丟失的是消費者的信任。“殺熟”賺取的是眼前的利益,殺掉的是企業的未來。要想徹底解決這一現象,我們不能只是反對使用大數據,保護個人隱私,而是需要多方的共同合作。

  政府監管首當其沖。加強監管力度,嚴令禁止企業在消費者不知情的情況下進行價格歧視,尤其要嚴禁將用戶數據出售給第三方實施違法行為,保証消費者的知情權﹔同時積極引導廣大網絡商家誠信經營,強化法律意識,妥善用好大數據,產生更多的積極效應。

  強化行業自律也不可或缺。大數據的收集和利用沒有規范,並不是平台企業能力或技術的問題,而是缺乏規范化的動力機制。隨著平台企業的市場競爭逐漸加強,大數據已經被看作是一種具有創新力表現的核心資產和商業模式。由此,企業應形成良好的自律意識以應對一系列復雜的挑戰。

  雖然政府要做好監管,行業要強化自律,但網絡平台利用大數據進行平台企業建設是一個市場行為。如果單純依靠政府來進行管控,大數據技術應用的交易成本將會非常高昂。治理“殺熟”本質上是效率與公平的平衡,相關部門在引入平台競爭來約束平台及其商家定價的同時,需要重新設計平台定價的監管模式。而針對平台定價的監管模式的設計,既要對大數據技術應用的規則和程序中的風險予以防控,還要保障企業能夠充分發揮大數據技術的優勢,真正做到精准促銷,提升回頭客體驗和忠誠度。

  以上只是針對大數據“殺熟”現象而提出的對策。事實上,大數據“殺熟”只是大數據應用過程中產生的問題之一。在大數據的應用中,還有其他的一些問題值得注意,比如個人數據的泄露、失真和非法利用等問題。對此,一定要加以注意,防范於未來。

  第一,建立大數據平台系統。在參與大數據形成的企業、消費和政府等社會行為主體之間共同形成動態系統整體,這不僅可以保証企業對消費者行為的了解,有利於企業對不同消費者制定出差異化的產品以滿足消費者的需要,而且還能夠使消費者在網絡平台消費時有更多的知情權和選擇權,保証網絡平台市場的公平與效率。

  第二,規范數據提取及交易程序。一方面,明確收集大數據主體。大數據的產生包括兩個渠道,一是來自法律授權收集,二是公民使用網絡設備自動形成的信息記錄。兩個信息源頭的信息混雜在一起,形成更為精准、私密的信息。針對此類信息的收集要做到利益原則和知情與許可原則。另一方面,明晰數據交易主體。大數據是靜態的提取與存儲過程,也是動態的交易過程。在網絡平台中,不論是個人信息、企業信息還是政府信息都非常重要,應嚴格審查參與大數據交易的主體及掌握的信息,從信息供給層面予以規范。

  大數據風險的防控雖說需要技術與監管共同發力,但是對於絕大多數信息安全企業來說,更為現實的方式是通過某種方式獲得大數據服務,結合自己的技術特色領域,對外提供安全服務。大數據“殺熟”,到底是不是價格歧視、是否違背了相關法律,或者說,需不需要進一步完善法律以對這一現象加以明確限制等,不管最終如何定性,技術如何進步,一個誠信、透明、公平的市場交易環境抑或對應的市場倫理——無論是線下還是線上,都應該是一個成熟的商業社會所應該追求和呵護的。一種未來的發展前景是,以底層大數據服務為基礎,各個企業之間組成相互依賴、相互支撐的信息安全服務體系,總體上形成信息安全產業界的良好生態環境。■

  (李興緒,雲南財經大學雲南省經濟社會大數據研究院院長/責編 劉玉霞)

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