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監管出手,“反殺”大數據殺熟

發布時間:2021-07-03 08:55:58來源:豹變

  
 

  自古以來,做買賣都暗含兩條路徑,“欺生”或“殺熟”。

  進入到互聯網時代,獲客成本一步步高企,商家們都要先拿補貼搶奪新用戶,培養用戶習慣,“欺生”的情況倒不多見。

  但是通過大數據摸清客戶底線,利用信息優勢“殺熟”的現象越來越多。

  用戶恨“大數據殺熟”深矣。今年以來,互聯網監管大幕拉開,對“大數據殺熟”也逐漸收緊。

  6月29日,《深圳經濟特區數據條例》獲市七屆人大常委會第二次會議通過,其中明確大數據“殺熟”將被重罰。

  條例規定:市場主體不得以非法手段獲取其他市場主體的數據;市場主體不得通過數據分析,無正當理由對交易條件相同的交易相對人實施差別待遇。違法者情節嚴重的,處上一年度營業額5%以下罰款,最高不超過5000萬元。

  這一條例擬自2022年1月1日起實施。

  無獨有偶,日前廣東省市場監督管理局在答復廣東省人大代表相關建議時,明確了下一步工作,將加大對以打擊競爭對手、獨占市場為目的顯性排除和限制競爭行為的執法力度,重點加強對大型互聯網平臺“二選一”“大數據殺熟”“封禁”等行為的執法規制,規范行業競爭秩序。

  
 

  7月2日,國家市場監督管理總局起草了《價格違法行為行政處罰規定(修訂征求意見稿)》,有關電商平臺“大數據殺熟”的相關處罰規定也出現在了《意見稿》中。在處罰方面,大數據殺熟最多可能被處以“上一年度銷售總額1‰以上5‰以下”的罰款。

  這些消息在資本市場進一步醞釀,7月2日港股收盤,港股恒生科技指數大跌超3%,阿里巴巴跌3.64%,美團跌5.12%,京東集團跌1.51%,騰訊控股跌1.63%。

  加強執法力度,巨額罰款,能不能對平臺起到震懾的作用,剎一剎“大數據殺熟”之風?

  1、殺熟與大數據殺熟

  用戶痛恨的不是“大數據”,而是“殺熟”。

  自商業活動誕生之日,特別是跨區域的貿易活動愈發頻繁,“殺熟”便廣泛存在,加之中國歷來是“熟人社會”,人們從事交易活動時,往往下意識地首選在熟人之間展開,因為熟人之間的信任基礎,能在一定程度上降低交易成本。

  而“殺熟”作為一個詞組,最早見于20世紀90年代,當時的中國正處于“全民經商”的火熱氣氛中。有的商販沒什么經商頭腦,壞心思倒是有一肚子,他們利用熟人之間的信任進行欺詐交易,這便是最樸素的“殺熟”。

  最經典的“殺熟”當屬傳銷,包括后來的保險推銷、朋友圈微商,也是殺熟的高發領域,而大數據殺熟與普通的殺熟有著根本的不同,“大數據殺熟”的“熟”,是交易平臺對用戶單方面的“熟”。

  根據已知的媒體報道,大數據殺熟的“始作俑者”是美國電商巨頭亞馬遜。

  2000年,美國電商巨頭亞馬遜以68種碟片進行動態定價測試。亞馬遜通過分析用戶多項個人數據,對不同用戶采取不同定價。如果你是新用戶,價格則較低,但如果你被分析認為是有較強購買欲望的老用戶,你看到的價格則相對較高。

  結果亞馬遜遭到老用戶們投訴,只好終止測試并致以歉意。不得不說,亞馬遜帶了一個壞頭,后來的效仿者層出不窮。

  在中國,大數據殺熟引發社會關注的時間實際上比較晚。2017年底,微博用戶@廖師傅廖師傅發帖稱,自己被某在線旅游平臺和某網約車平臺大數據殺熟。@廖師傅廖師傅是中國目前可以查到的曝光大數據殺熟的第一人,但在當時并沒有引起媒體的廣泛關注。

  
 

  直到3個月后,也就是2018年2月28日,《科技日報》以@廖師傅廖師傅的遭遇,刊發報道《大數據殺熟:300元的酒店房價,老客戶卻要380元!》,事態進一步發酵。

  此后,被曝光涉嫌大數據殺熟的公司越來越多,業界、法律界、用戶層面關于大數據殺熟的討論漸成鼎沸之勢。

  “大數據殺熟”不僅當選為2018年度社會生活類十大流行語,同時在2018年十大消費侵權事件中占據一席。這一年,被稱為中國的大數據殺熟討論元年。

  而根據北京市消協在2019年3月進行的一次有關大數據殺熟的調查,接近6成的受訪者表示自己有過被“殺熟”的經歷,超過8成的人認為大數據殺熟的現象很普遍。

  2、你感受過大數據殺熟的威力嗎?

  在描述經營者的大數據殺熟行為時,人們普遍會使用兩個關鍵詞——用戶畫像和差別對待。

  在經濟學領域,這種基于用戶畫像的差別對待被稱為“一級價格歧視”,又叫“完全價格歧視”,屬于最高級的類別。

  傳統的線下交易市場中,經營者很難了解每個消費者的購買行為,所以一級價格歧視很難實現,但在大數據時代,用戶對自己的了解,可能遠遠不如算法。

  美國布蘭戴斯大學經濟學系助理教授本杰明·希勒(Benjamin Shiller),曾經對在線視頻平臺奈飛展開過一項研究,他發現,如果奈飛采用傳統人口統計資料的個性化定價方法,能夠增加0.3%的利潤,但如果奈飛根據用戶在平臺上的瀏覽歷史,通過機器學習技術來估算用戶愿意支付的最高價格,利潤可以增加14.55%。

  也就是說,有了用戶提供的數據,加上機器貢獻的算法,平臺就能針對不同用戶進行差異化定價,從而獲得更多的商業收入。

  在黑貓投訴平臺,關于大數據殺熟的投訴有1252條,主流的電商、在線旅游、外賣和網約車平臺無一例外都有“案底”。

  社交媒體上關于大數據殺熟的吐槽更是此起彼伏、不絕于耳。自大數據殺熟進入公眾視野以來,有過幾次輿論反響比較強烈的事件:

  2019年3月,網友“陳利人”爆料稱,自己在攜程旅行網購買機票,原本總價17548元,因為漏選報銷憑證返回重新操作,但再次支付時發現無票,其他航班則高出1500元。

  2020年12月,網友“漂移神夫”發文稱美團會員是“割韭菜”,同一家外賣,同一個配送位置,同一個下單時間節點,在開通會員后配送費竟然比非會員更高。

  2021年3月,復旦大學一名教授通過在多個城市、多個網約車平臺實地調研,發布《2020打車軟件出行狀態調研報告》,報告指出蘋果手機用戶更容易被更貴的車型接單,非蘋果手機用戶,則手機價位越高越容易被更貴的車型接單。此外,蘋果手機用戶的優惠力度明顯低于非蘋果手機用戶。

  上述三起案例,反映了不同的大數據殺熟目標用戶,分別是老用戶、活躍用戶、會員用戶和使用更貴操作設備的用戶。

  除此之外,還有一種比較隱蔽的大數據殺熟方式,那就是根據用戶的定位“下殺手”,比如你附近的商場較少,或者你住在房價較高的區域,平臺給到你的價格可能較高。

  所以,平臺們想方設法獲取消費者的信息,給消費者做畫像,然后利用信息優勢,個性化殺熟。

  不過,迄今為止,沒有一家平臺承認存在所謂的大數據殺熟。

  比如,針對網友“漂移神夫”的說法,美團給出的回應是,預估配送費差異與會員身份無關,是定位緩存偏差導致。用戶實際下單的配送費,會按照真實配送地址準確計算,不受影響。

  
 

  分析經營者們對大數據殺熟的回應,有一個關鍵點經常被提及,那就是“價格是根據情況不同而實時地、動態地波動”,這也是大數據殺熟很難被判定的原因之一。

  3、為什么維權那么難?

  《豹變》搜索裁判文書網,僅有兩起關于大數據殺熟的案件。

  2018年7月,劉某通過美團購買了一份套餐,配送費為4.1元。13分鐘后,另一位用戶向同一商家訂購了同樣的套餐,且收貨地址也一樣,但該用戶的配送費為3.1元。劉某認為美團對其多收取的1元配送費是“大數據殺熟”的區別定價,侵犯了其知情權、公平交易權。

  2018年8月,鄭某先是在攜程購買一張機票,支付2376元,因故需要改簽其他航班,鄭某發現該航班價格為1864元,當鄭某退票后再次查詢,發現1864元變為2387元。鄭某認為攜程擅自更改操縱機票價格,通過大數據對原告的機票需求進行分析而定價。

  劉某與鄭某的主張都沒有得到法院的支持,法院認為價格不一致,是因為時間不同,而經營者依據時間不同采取不同的定價,不構成大數據殺熟。

  北京中聞律師事務所律師閆創表示,大數據殺熟不但違規,而且違法,我國《民法典》規定用戶個人信息受法律保護,人格權篇特別規定:“處理個人信息的,應當遵循合法、正當、必要原則,不得過度處理。”

  針對平臺方,《反壟斷法》也明確規定,“沒有正當理由,對條件相同的交易相對人在交易價格等交易條件上實行差別待遇”,屬于禁止的濫用市場支配地位的行為。

  其他的法律如《消費者權益保護法》《電子商務法》《侵權責任法》,也從不同的方面,明確了大數據“殺熟”對消費者權利的侵犯,包括個人信息權、知情權、自主選擇權和公平交易權等。

  閆創認為,上述兩起敗訴案例,說明消費者舉證比較困難。

  “消費者遭遇大數據殺熟,如果選擇適用《消費者權益保護法》,存在消費者舉證目的難以實現的困境;如果要求適用《電子商務法》進行處罰,發現處罰事項難以明確;如果消費者通過主張平臺侵權,適用《侵權責任法》,那么關于平臺的過錯責任難以舉證,法院難以認定平臺主觀上有過錯;如果適用《反壟斷法》,則又存在壟斷主體難以界定的問題。”

  難道大數據殺熟就無法被制裁了嗎?

  閆創表示,對于大數據“殺熟”行為的規則,首先要制定明確而具體的法律,期待《個人信息保護法》早日通過并實施。

  另外,在相應侵犯消費者權益的事件上,舉證規則上實行對消費者適度傾斜,即實施舉證責任倒置,這樣才能有效保護消費者的合法權益不受侵害。

  2021年4月,為探索解決“大數據殺熟”問題,規范線上市場數據監管,廣州市市場監管局聯合市商務局召開平臺“大數據殺熟”專項調研和規范公平競爭市場秩序行政指導會。

  在指導會上,包括唯品會、京東、美團、餓了么、每日優鮮、盒馬鮮生、攜程、去哪兒網、如祺出行、滴滴出行,共10家互聯網平臺代表簽署《平臺企業維護公平競爭市場秩序承諾書》,承諾不利用大數據“殺熟”。

  而《深圳經濟特區數據條例》的通過,也有助于探索地方性法規在遏制大數據“殺熟”方面的作用。

  商業歷史中各種案例告訴我們,“殺熟”的模式不可持久,只有真正贏得消費者的信任才能保證生意永續。

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