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怎样逃出“被宰”的魔爪吗?如何破解”大数据杀熟“?

2020-03-12 10:53:29  来源:太平洋电脑网

2020年了,“大数据杀熟”还是来了。有人说,拿过的折扣、抢过的满减津贴,最后都要被“大数据杀熟”而吐出来。难道真没人能逃出“被宰”的魔爪吗?

当你网购第一天,平台它又发红包还送津贴,到手价格它不到八毛八

当你网购第二天,红包没到只好满减,99减50,总算薅到了羊毛也不亏

当你网购第三天,办好了会员拿到了折扣,怎么就比普通会员还多出了998?

这波操作,听起来是不是很熟悉?

大数据杀熟,在经济学上,也叫价格歧视,没想到有性别歧视,地域歧视,怎么连买个东西也搞歧视?

有某88VIP网友就在刚过去不久的三八节就被价格歧视,然后给“杀熟”了。

这网友本想买箱豆奶补补身子,结果88VIP要花73.3元,但普通用户只要62.91元,这多花的10块三毛九,就欺负人平时穷大方?这身子没补倒先给气坏了。

尽管平台很快就官宣“这都是误会一场”,62.91是新用户有“优惠券”的价格,只是系统有BUG优惠券没给标出来,绝对不是故意要“价格歧视”你的。

显然这样的说法,并没有让网友买账。随后有网友晒出更多新证据,就算是两个不同的普通用户,同一订单的价格还是有差距。

网友怒了,这种“看人下菜碟”的勾当,究竟是怎么一回事!

杀熟之前,大数据是如何窥探到你的隐私?

所谓的“大数据杀熟”就是利用掌控一切的数据,对消费能力高、消费意愿强的用户展示更高的价格,来赚取更多的利润。

数据从何而来?当我们打开手机,使用一个个APP时,它就无时无刻不在试图了解和定义我们。

从填写个人信息完成APP注册,再到我们同意被获取定位、通讯录、照片、麦克风等等权限,我们就在大数据面前扯下了最后一块遮羞布。

有人说,大数据比你妈还了解你,毕竟你妈只能看到你安静地坐着,但是大数据却能推测出你正在想什么,下一步打算干什么,把你里里外外都看了个精光。而残忍的是,大数据很懂你,却并不爱你。

事实上,优秀的算法光靠GPS定位就能完整分析出一个人的数字画像。

比如根据你早高峰移动的距离、时间还有路线,就能分析出你每天上班习惯坐公交,骑自行车还是打车。

还能通过你午饭时间在公司停留的时长,分析你是自己带饭吃,还是出去餐厅吃。

数据分析还远不止这些,通常大点儿的互联网公司,它的用户量级都是亿级以上的,它掌控着无数个人的设备数据。

如果算上平时和你一起吃午饭的同事的设备路线,还能细致的分析出和你一块儿吃饭的同事是男的女的。

根据你和女饭友一起同行的次数、时长和频率,还有下班时间后的同行位置,还能分析出你俩是暧昧期,还是确立关系开始同居了。

而这所有的一切,都仅仅是因为你忘了关定位。更细思极恐的是,GPS定位只是手机收集数据最基础的手段。

56.92%的被调查者曾有过被大数据“杀熟”的经历

除此之外,手机还可以根据你的消费记录和搜索习惯,判断你的收入水平、性格爱好和消费习惯,甚至是心理弱点。

对你的基础数据、行为数据等进行分析之后,更完整、更鲜活的的个人数字画像就逐渐清晰了。

基于这些数字画像再对你进行精准识别、归类,并通过推荐算法开启个性化推荐。

比如从你的消费记录发现,同个色号的80块口红你看也不看,但是只要是肖战代言的,就算是三四百,你也通通果断下单了。

于是系统就会疯狂给你推肖战的各种周边,还顺便提前让你的5块钱红包给过期了。

在大数据面前,可以说我们没有任何隐私可言。可能你觉得并不在乎谁可以访问你的数据,访问什么数据,因为个人信息早就在互联网时代没有什么可隐藏的。但如果有公司正在使用这些数据来控制你的决策呢?你能忍受成为那只待宰的羔羊吗?

根据2019年北京消费者协会公布的《“大数据杀熟”问题调查结果》,88.32%的被调查者认为“杀熟”现象普遍或很普遍,其中56.92%的被调查者曾有过被大数据“杀熟”的经历。

而OTA平台订酒店、订机票、买电影票,以及网购、打车出行、外卖都是“大数据杀熟”的重灾区。

其中新增客户享受专属优惠、广告联盟分享用户数据、依据用户特点“定制服务”、多次浏览后价格自动上涨、浏览中遭遇“花式”催单、“默认勾选”隐藏优惠券、手机配置不同收费不同等,都是“大数据杀熟”里的惯用伎俩。

用它越久宰你越狠?反击“大数据杀熟”不是没办法

目前我国消费者权益保护法还未明确将大数据杀熟行为纳入规制范围,那么在大数据面前,我们如何隐藏自己,免受“被宰”呢?

自救式反击这三招绝对够用:主动出走、伪装穷逼、巧用比价插件。

这里面最简单粗暴的方式就是卸载重装,伪装成新用户或者流失用户。

比如我公司楼下有家瑞幸咖啡店,平时天天在瑞幸APP上买咖啡,都不见它发一张九八折的优惠券。

但只要是我卸载一个星期,再重新装回来,打开的那一刻,就绝对会遇到店里各种2.8折、3.8折的优惠活动。

或者是我在瑞幸APP上的购物车选了好几款咖啡,但是一直没有结算购物车,那么退出来再重新登录,它时不时也会发个七折优惠券。

留存和回流通常是门店业绩的重要参数,那么为了留住回归用户,很可能会专门对这类容易流失或者已经流失的用户,发放一些高福利。

但这种形式比较初级,只要给算法多设置一些参数,很容易就能识别出你是不是真正的流失用户。

除了耍小心思假装流失用户,再高级一点的,就是把自己的搜索和消费习惯“伪装”起来,让大数据无法对你做出正确判断。

大数据之所以能“杀熟”,前提是建立对你的高度了解上。根据你的搜索、消费记录,把你定位成“高消费人群”,那么我们就要学会反向操作,撕掉这些固有的标签,比如男生没事就别瞎瞅什么iPhone11ProMax、AJ球鞋之类的,搜个9.9包邮啥的,女生就少看点LV、GUCCI、CHANEL,搜个蓝白红编织袋就行了,学会把自己伪装成“穷困人群”,打乱自己的消费习惯,自然就会影响大数据的判断。

最后讲讲每个人使用频次最多的网购,怎么反击“大数据杀熟”。

其实,网购平台的“杀熟”,利用的就是我们对价格的不敏感。

买卖交易的本质就是这种信息不对称,在面对互联网公司掌握的海量信息面前,我们是处于绝对弱势的,但是也别紧张,应对办法很简单。

初级一些的就是多找朋友或者父母的手机作对比,这样的话往往因为父母是新用户或者流失用户,也能得到更低的价格。

但如果你想进一步拉低信息差,就可以使用比价网站。网购平台价格一天一个样,真的想让人记住都难。但好在早就有了比价插件可以帮助我们掌握电商历史价格,还能通过货币三家抹平这里面的信息不对称。

只要你能清楚的知道这件商品可以卖到多便宜,我们就可以等到价格便宜的时候再买,不会被一直“摇摆不定”的价格歧视、欺骗。

大数据只是工具,若没有监管,问题永远都在

现有的大数据技术和手段,想要看清一个人的隐私扒个精光,简直就是小菜一碟。

但在宰客这件事上,线上线下是没什么差别的,如果监管不到位,肯定是会出问题的。所以在互联网巨头垄断大数据的情况下,我们也呼吁对“大数据杀熟”的反制能够通过法制来不断完善。

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