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          美團會員成“韭菜”,大數據殺熟是如何收割用戶的?(美團會員 割韭菜)

          來源:互聯網轉載 時間:2024-03-29 15:57:34

          來源:連線Insight

          要說今年的行業亂象,大數據殺熟榜上有名。

          OTA平臺上,兩部不一樣的手機同時預定酒店房間,經常使用該平臺的手機的房價高,另一部新號碼手機房價低;

          電商平臺上,購買一款kindle產品,瀏覽該產品次數更多的人顯示價格為998元,瀏覽次數少的用戶顯示的價格卻只有599元。

          像這樣的案例不勝枚舉,可以說國內各大互聯網平臺已經陷入了大數據殺熟的重災區。

          近日,美團大數據殺熟事件,再次引發輿論關注。

          12月14日,自媒體“漂移神父”發布了《我被美團會員割韭菜》,“漂移神父”表示在開通美團外賣會員之后,發現一家常點的店鋪,配送費從平時的2元變為了6元。

          “漂移神父”發布的文章截圖,圖源“漂移神父”公眾號

          多家媒體也實測,在美團外賣平臺上,不同的手機用戶,其配送費用確實不一樣,頻繁使用美團平臺的用戶,比新用戶費用更高。

          而在美團貼吧,網友也積怨已久,會員用戶不僅享受的津貼更少,配送費用還更高;黑貓投訴充斥對美團的不滿,“同一個地址,同樣的時間,不同賬號點外賣,別人點外賣都不要配送費,我的賬號只要是美團配送商家都多一兩塊配送費,是所有商家……”

          美團大數據殺熟可謂一石激起千層浪。

          對于此次引發的輿論,美團方面回應,原因在于軟件的定位錯誤,與會員身份無關。顯然這個理由很難令人信服,輿論還在繼續聲討美團。

          互聯網平臺殺熟已經不是什么新鮮事,在衣食住行各個領域,每隔一段時間都會爆出平臺殺熟事件。

          令人氣憤的是,即便面對千夫所指,互聯網平臺卻總是明里暗里地大數據殺熟,每次嚴正聲明、責令改正之后,又會死灰復燃。

          在今年9月,文旅部就發布新規,明令禁止大數據殺熟;11月,國家市場監督管理總局也下發《關于平臺經濟領域的反壟斷指南(征求意見稿)》,其中也將大數據殺熟歸為濫用市場支配地位的范疇。

          大數據殺熟究竟是怎么進行的,在新的法規下,未來會發生什么樣的變化?

          1

          “殺熟”愈演愈烈

          根據黑貓投訴相關數據,僅鍵入關鍵詞“殺熟”和“美團”,相關結果顯示就有65條,其中2018年1條,2019年9條,2020年55條;

          同樣的方法鍵入“殺熟”和“餓了么”,顯示結果49條,其中2019年13條,2020年36條。

          對此,連線Insight還分別鍵入了“殺熟”和“淘寶”、“攜程”、“去哪兒”等關鍵詞組合,均出現了2018年、2019年、2020年三年投訴明顯飆升的情況。

          黑貓投訴“殺熟”相關截圖,圖源黑貓投訴

          可見大數據殺熟一次次帶來的輿論聲討并沒有促使這一行為降溫,反而愈演愈烈。

          從2018年3月開始,大數據殺熟一詞進入公眾的視野,據《中國青年報》對2008名受訪者的調查,51.3%的受訪者表示自己遇到過互聯網企業大數據殺熟的情況,63.4%的受訪者認為互聯網企業利用大數據殺熟的情況普遍。

          2019年,北京市消費者協會發布的一份大數據殺熟調查結果顯示,56.9%的被調查者表示有過被大數據殺熟的經歷,88.3%的人表示大數據殺熟現象普遍。

          針對殺熟事件的泛濫,從2018年起,相關部門已經陸續制定了一些禁止殺熟的政策法規。

          但即便這樣,大數據殺熟的現象并沒有消失。

          其原因在于大數據殺熟難以界定,互聯網平臺多歸結為技術原因。去哪兒網副總裁勾志鵬曾回應,大數據殺熟等于自殺,價格體系源于技術原因。就像美團此次對外界的回應,配送費變動主要是技術上的定位誤差。

          這個技術原因,可以理解為,不同消費者面對不同的消費場景,在大數據平臺,會隨時進行供需要素的匹配,導致了價格的不同。

          比如一位需要出遠門的游客需要訂一趟航班,但是因為在線預定和取消的實時進行,導致機票庫存變化不一,由此導致游客定完機票立馬降價的情況出現;再比如美團配送,在同一高峰時間面對大量的訂單涌入,系統生成排隊機制,由此根據輕重緩急重新制定配送費用。

          不過解釋為技術問題,已經無法讓人相信。

          在“殺熟”的過程中,互聯網平臺既當裁判員,又當運動員,對這種價格體系的波動互聯網平臺不可能毫不知情,即便是大數據平臺產生的“錯殺”、“誤殺”,這種所謂的技術BUG也是平臺的責任,而不應轉由消費者背鍋。

          2

          “殺熟”是怎么進行的?

          說到大數據殺熟,人們的第一印象是算法的強大之處。但是如果揭露算法背后的邏輯,其實并不復雜。

          現在的算法,本質上是通過一系列互聯網編程語言構建起來的,比如市場上火熱的C、Java、Python,如果把算法比一棟高樓大廈,這些編程語言就是形形色色的建筑材料。

          但是也如同這棟高樓大廈一樣,目前的算法是“死”的,簡單地說就是高級的流水生產工。在算法面前,不同的用戶只是簡單地化成了多個數據維度,通過算法的流水化分工,打上特定的標簽。

          如果說有一套大數據殺熟的算法是針對外賣場景的話,它的運作邏輯是這樣的:

          首先人們會在外賣平臺注冊賬號,在平臺的數據庫里就會形成一個ID,隨著用戶在APP上的活躍行為增多,比如日常點餐,下單時間點,點菜的種類,在平臺就留下了種種數據痕跡,算法通過這種痕跡就可以計算出用戶的點餐均價,喜歡的菜品等各種標簽。

          在平臺的算法體系中,面對消費者就有一套標簽體系,比如標簽1“川菜”,標簽2“低消費人群”,標簽3“上海XX小區”,用戶點了一道毛血旺就可以歸類為標簽1,消費的價格在15元以下歸類標簽2,在XX小區訂餐歸類為標簽3。

          根據這些標簽,算法平臺再從商家供應的數據平臺進行匹配,篩選出合適的餐飲店。

          那些在平臺駐留時間長的,其留下的痕跡也越多,被打上的標簽也越多,平臺也可能會根據用戶的不同標簽進行差別定價。

          反而新注冊的用戶,沒有數據痕跡,平臺算法很難進行標簽界定。

          所以一幕幕大數據殺熟,總是以老用戶被坑,新用戶幸免的形式出演。

          從目前的算法來看,也并不高級,就像現在的人工智能也并不那么智能。

          算法體系的就像一個樹狀型的漏斗,每個人不同的行為模式最終去到了不同的地點,但是選擇路徑是消費者決定的而不是平臺決定的。就像用戶可以頻繁在平臺低價購買產品,偽裝成“低消費人群”,去鉆算法的漏洞。畢竟從目前的技術條件來看,算法的程式是固定的,用戶多使用幾次,就大致能摸清算法的規律所在。

          但在大數據殺熟中,起作用的不只是算法,還有用戶運營,如果把算法比作骨骼,用戶運營實則充當了血肉。

          一位互聯網運營崗的從業者也告訴連線Insight,“售賣一款互聯網產品,盡管只有點擊率和轉化率兩項指標,但是根據這兩個指標可以拆分成文案、地點、時間、機型等十幾個維度,通過這些不同維度的排序組合就可以輕松刻畫出消費者的特征?!?/p>

          可見一旦個人信息泄露,很快用戶數據就會被肢解成一個個獨立的符號,被平臺放在放大鏡下觀看。

          以美團為例,“人人都是產品經理”上就有對美團會員體系的一套拆解。

          美團的會員等級由成長值決定,從V0-V6分為7個等級,獲得成長值需要兩個條件,一個是購買金額1:1轉化為成長值,另一個是完成任務獲得相應成長值,從V0到V6共計需要166300點成長值。

          根據會員的等級不同,可以獲得身份銘牌、積分抵現、免費試吃、急速提款、客服優先接入,這些充滿誘惑的任務,已經讓用戶和平臺捆綁,也心甘情愿為平臺“獻身”各類個人數據。

          這些數據成了算法分析用戶的窗口,進而將不同用戶分類。

          在具體的細節上,“深燃”還對會員體系有過分析,焦點大致在于每一單的利潤是有限的,需要在平臺、騎手、商戶之間分配,為了平衡前三者的利潤,消費者往往成為成本轉嫁的對象。

          餐飲行業風險成本高,對應的毛利回報有限,美團除了維持自身的利潤還要小心試探其他三者的底線。

          所以平臺在搭建好了算法骨骼后,美團要對整個數據庫進行活血,就是通過精細化的用戶、商戶、騎手運營,去了解他們真實又多變的需求。

          因為平臺根據活躍程度已經收集到了足夠的信息,也對不同的群體打上足夠多的特征標簽,剩下的就是如何對這些特征標簽重新排序組合。

          但不論是算法還是用戶運營,難免出現疏漏,也存在對用戶群體定性不準的情況。

          所以隔三岔五就可以看到,不是美團商家在喊冤,就是騎手不滿,這次又是用戶投訴。

          不過可能美團也沒有想到,相比于過去用戶的小打小鬧,“漂移神父”除了發文,還緊追著美團不放。

          而大眾對美團殺熟也積怨已久,網上的社區論壇都有對美團殺熟的控訴,只是苦于維權無門。

          “漂移神父”恰巧成為這個情緒爆發的窗口,用戶的聲討浪潮已經將美團的殺熟現象從幕后拉到臺前。

          3

          美團的焦慮

          回顧國內的互聯網平臺,沒有一家會承認自己大數據殺熟,但盡管屢屢否認,殺熟卻真實在發生著。

          12月18日,“漂移神父”繼續追問美團,稱美團“欠全國人民一個交代”,這個交代是什么?相關法律法規有明確的規定,根據《反壟斷指南》第十二條規定,“經營者具有市場支配地位的,不得從事反壟斷法相關規定所禁止的濫用市場支配地位行為?!?/p>

          《反壟斷指南》也首次明確將“大數據殺熟”定義為濫用市場支配地位、實施差別待遇。

          今年針對壟斷的監管行動明顯加快了進程。11月份《反壟斷指南》出臺以來,國家監管部門就已經懲處了一批企業,前幾日對涉及“經營者集中”違規的阿里巴巴、閱文集團、豐巢網絡作出處罰。

          這一處罰也是首次針對國內具有較大影響力的互聯網平臺,在反壟斷方面作出的監管行動,釋放出重要的信號,外界普遍解讀為是要敲山震虎。

          這一次美團被控訴大數據殺熟,由此引發關于濫用市場支配地位的討論,讓它站在了風口浪尖上。

          在大數據殺熟的背后,是美團的焦慮。

          在美團的收入板塊,外賣的主營規模雖大,卻并不是一個掙錢的行業,2020年第三季度財務數據顯示,美團外賣的業務規模為206.9億元,但利潤率只有3.7%,僅比上一個季度提升了1.6個百分點。

          餓了么百億補貼常態化后也緊追美團,根據互聯網大數據公司QuestMobile統計,今年10月,餓了么月活躍用戶數甚至超過美團。

          為了避免單一業務的依賴,美團還在盡力開拓新的業務增長點,其中社區團購被認為是美團必須贏下的戰爭,而美團為了爭奪這一領域也是不惜血本,堅持自營,打造配送設施和供應鏈。

          不過巨頭之間的戰爭普遍是傷敵一千,自損八百,新業務的開展并沒有美團預想中那么順利。

          在此情況下,美團對內要護住外賣領域的基本盤,對外還要爭奪新業務,如今又要面臨監管的壓力,未來,美團將如何實現增長目標?它未來又能否做到一視同仁、價格公平?

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