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App訂酒店黃金會員比普通會員貴211元?大數據殺熟調查

2024-01-25 07:53 法治日報閱讀 (938585) 掃描到手機

近年來,大數據殺熟時有發生,嚴重侵害消費者合法權益。而隨著2024年春運將至,出行旅游迎來高峰,人們將更頻繁使用網絡平臺購票、訂票、訂酒店等,對平臺是否存在大數據殺熟也格外關注。

當下,大數據殺熟現象是否仍然存在?怎樣的情形算大數據殺熟?如何整治大數據殺熟?帶著問題,記者進行了調查采訪。

黃金會員賬號顯示的價格為2910元一晚,普通會員賬號顯示的價格為2699元一晚……這是《法治日報》記者近日在某款App上,用兩個賬號分別搜索三亞某度假酒店同時間同房型的價格。兩個賬號都沒有使用任何優惠券。

隨后,記者就此問題電話咨詢該旅行App客服,對方回復,這是由于平臺會給新注冊用戶一定的優惠。但記者發現這種優惠政策并不透明,在費用明細中,只有用戶需要支付的總價,并無詳細的優惠說明。

在與上述客服的進一步溝通中,對方解釋平臺是按照優惠后的價格進行直接展示,如果有疊加優惠券會在明細中展示出來,如果沒有,則會按照會員等級展示最終價格。

這到底是大數據殺熟還是差異化營銷?

多位業內專家接受記者采訪時說,面對大數據殺熟,消費者天然處于劣勢地位,面臨著辨別難、舉證不易、維權困難的困境。由于大數據殺熟的即時性、隱蔽性、模糊性和復雜性,進一步健全有關法律法規和創新監管方式方法,成為解決這一問題的當務之急,建議監管部門對互聯網平臺的數據使用規則進行評估和監測,對存在大數據殺熟行為的平臺嚴令整改。

等級越低價格越低

客服回應含糊不清

河南鄭州一網友近日爆料稱,在某平臺訂機票時發現,用3部手機在同一時間看同一航班,價格各不相同,且差異巨大——搜索某日鄭州飛往珠海的南航航班時,3臺手機上所顯示的價格分別為400元、481元、1330元。

在評論區,有網友懷疑價格或與手機型號有關,也有網友稱訂的機票越多就越貴。平臺客服回應稱,每位旅客隨機的優惠不一樣,并非平臺殺熟,建議使用家人、朋友的不同賬號比較一下,選一張最便宜的下單。

類似的經歷并不鮮見。

“離譜!”對于今年1月上旬的一次機票搜索結果,北京市民林雅(化名)如此評價。她在1分鐘內接連登錄了某款App的兩個不同賬號,同樣時間、同樣地點、同一航班,兩個賬號顯示的價格分別為930元和600元,“930元的是常用的高等級賬號,600元的是低等級賬號但并非新注冊賬號”。

林雅說,她當時立即致電客服,對方稱是網絡波動、系統異常或設備差異等原因造成的。林雅對這樣的解釋無法接受。

1月21日,記者嘗試用兩臺手機在某平臺上查詢杭州到昆明的機票價格。通過對比發現,用兩個不同的身份證購買同一時間、同一班次的機票,價格會有5元至10元的差別,其中等級高的賬號價格高于新注冊等級賬號。

對此,平臺客服回復,由于機票價格分屬不同的航空公司投放在平臺上,航空公司的銷售采取的是全國聯網隨訂隨售模式,所以機票價格會根據市場銷售情況變動是正常現象。客服稱,造成最終價格不同的原因是使用了“驚喜特惠”,這是平臺隨機投放的優惠政策。

記者進一步詢問,系統隨機投放的依據是什么?客服稱,所有用戶都有可能接到特惠金額。此外,平臺會根據用戶所購買的產品進行里程累積,從而升級用戶的會員等級,用戶可以兌換等級相應的優惠券或福利。等級越高,可兌換的福利就越多,與價格沒有關系。

記者在另外3個旅行平臺中進行搜索,將出發地統一設置為杭州,分別用新舊兩個賬號搜索同一時間、同一目的地的機票,通過對比同一班次的價格發現,這3個平臺的價格均呈現出一些航段新用戶價格低于老用戶的情況,差價在5元至10元。

“大數據殺熟是一種嚴重背信行為,不符合道德要求,更違反法律要求。”中國人民大學法學院教授劉俊海認為,消費者與網絡平臺之間的“熟”即“用戶黏性”,消費者基于信任使用平臺,不再貨比三家;平臺企業為了追求利潤最大化,對熟悉的顧客提供相對較高的價格,甚至歧視性待遇,屬于典型的不誠信行為。

存在多種殺熟模式

侵害群眾合法權益

近年來,有關平臺大數據殺熟的質疑聲不絕于耳,成為公眾熱議的焦點。記者在某第三方投訴平臺搜索“大數據殺熟”,顯示有超過6000條投訴。

曾有學者針對網約車的一項調研結論顯示:“熟人”打車比“新人”貴;打車人越多,打車費越貴;手機越貴,越容易被更貴車型接單……

重慶的陳女士告訴記者,她實習期間和同學拼車時就發現了網約車平臺“同時同地不同價”的問題。“我們4個人坐一輛車,每天大家分別用4個不同的網約車服務平臺換著打車,誰出來的價格低就由誰來打。如果某個同學是第一次用該平臺打車,上面顯示的價格基本都會比我們幾個老用戶便宜好幾元”。

據公開報道,近年來從旅行、電商、打車到外賣,多家大型互聯網企業都曾被曝出利用大數據分析對不同群體進行差別定價。

有網友舉報在電商平臺遭遇大數據殺熟:購買家電時遇到了非會員價格比會員價格還要低、不常用的賬戶會被贈送更低折扣的優惠券等情況。

北京陽光消費大數據研究院通過輿情監測手段梳理出8種大數據殺熟形式,分別為:新老用戶打折優惠信息不同;廣告聯盟分享用戶數據;針對用戶特點提供特定服務;多次瀏覽后價格自動上漲;瀏覽過程遭遇“花式”催買;老用戶比新用戶價格高;默認勾選之前購買過的產品;不消費時送優惠券,消費時卻沒有。

根據此前北京消協發布的調查報告顯示,61.21%受訪者認為大數據殺熟主要體現為不同用戶享有不同的折扣或優惠,45.76%受訪者認為體現為多次瀏覽后價格自動上漲,36.92%受訪者認為體現為同一時間不同用戶價格不同。

中國消費者權益保護法學研究會副秘書長陳音江告訴記者,從表面上看,大數據殺熟是電商經營者利用大數據技術根據消費者的消費偏好或習慣推送特定的商品或服務,或為了“獲客”“拉新”針對新人或特殊群體,推行損害其他消費者合法權益的優惠營銷策略。從深層次看,大數據殺熟實際上反映了部分電商經營者對消費者個人信息的過度采集和隨意使用,在電商交易過程中導致消費者的知情權、選擇權、公平交易權和個人信息受保護的權利沒有得到尊重和平等保障。

是否殺熟難以判定

需要衡量各種因素

近年來,不少平臺被質疑大數據殺熟,而隨著各部門對消費者權益保護的重視,相關規定與法律也相繼出臺。但在現實中,幾乎沒有一個平臺承認存在大數據殺熟行為。比如有平臺稱,這并不是大數據殺熟,而是針對不同用戶所進行的差異化營銷。

曾在某大型購物網站從事營銷工作的陳凱(化名)告訴記者,大數據殺熟常見的套路分為借助大數據進行“用戶畫像”、通過地理位置信息實現殺熟以及通過用戶與移動端應用交互的行為細節實現殺熟等。

“根據用戶的收入水平與消費習慣實現殺熟,這是最常見的套路。還有一種便是商家通過用戶與應用交互的行為細節,如鍵入信息頻率、搜索關鍵詞等,能夠在一定程度上反映這一時點用戶對于商品或服務需求的迫切程度,一些商家會基于這些信息進行動態浮動加價。”陳凱說,一些商家還會通過移動端應用后臺收集用戶的地理位置信息并進行實時分析,若用戶所處的位置附近潛在的競爭對手較少,則進行一定幅度的加價。此外,用戶的住址、辦公地點、常去消費的場所等地理位置信息也可以用于判斷用戶的收入水平及消費能力,使得“用戶畫像”更為精準。

對此,浙江大學國際聯合商學院數字經濟與金融創新研究中心聯席主任盤和林提到,判斷是否構成大數據殺熟,需要認定平臺是否對交易相對人在價格上進行差別對待,以及認定交易相對人是否“條件相同”。但實際情況是,消費者缺乏必要的技術條件,難以辨別商家是否存在大數據殺熟行為。而當前大數據殺熟的很多案例,大部分是處于質疑階段,即便是訴訟也很難有結果。

在陳音江看來,造成這一差異的主要原因是目前關于大數據殺熟沒有明確的法律定義,其概念具有模糊性和主觀性。例如,企業認為是為了精準推送更適合消費者的商品或服務,或者是以新人紅包、新人專享或新人優惠等“獲客”營銷。而消費者認為,同時在同一平臺購買同一商品或服務時,實際成交價不同就是不公平,就是大數據殺熟。

他告訴記者,目前可以從兩方面判定企業是否構成大數據殺熟。第一是差別化推送,即企業通過大數據的技術手段,根據用戶特征形成精準的“用戶畫像”,只推送給用戶符合其特征的信息或產品;第二是明顯的價格歧視,但需要看它是否有公平合理的依據,并非成交價不一樣就是大數據殺熟,這其中還包含是否存在企業正常營銷規制等各種復雜因素的衡量。

明確歸誰管怎么管

提高企業違法成本

業內專家分析認為,互聯網平臺大數據殺熟問題之所以屢禁不止,一是算法的隱蔽性和其技術的相對領先,消費者很難察覺;二是頭部平臺通過“燒錢”獲取市場優勢之后,需要通過“收割”來盡快實現其資本收益。

也有從業者認為,對于大數據殺熟問題的處理切忌“一刀切”,應正確對待促銷等正常的商業行為,重點關注是否因消費者身份進而提供差別服務和價格,基于用戶身份進行的服務差別定價,存在主觀故意。

針對治理大數據殺熟現象,受訪專家認為應該雙管齊下,從企業和監管部門兩方面細化責任與約束手段。

陳音江認為,企業應當合理使用大數據技術,不能通過大數據技術損害消費者的知情權、選擇權和公平交易權。

“具體來說,首先企業要依法采集和使用消費者的個人信息;其次企業可以根據消費者的興趣愛好、消費習慣等特征,更有針對性地提供商品或者服務,但同時要有不完全針對其特征的選項供消費者選擇。”陳音江說,企業可以根據自身發展需要,制定“拉新”“獲客”等營銷規則,但這些規則要兼顧公平合理性,而且要做到公開透明。在交易規則上,電子商務經營者則應當全面、真實、準確、及時披露商品或者服務信息,保障消費者的知情權和選擇權。

在劉俊海看來,大數據殺熟一事牽涉面較廣,頭緒也較多,一方面要明確“歸誰管”,可考慮由國家市場監管部門作為主體監管部門,牽頭組織商務、工信、網信、文旅等有關部委一道,形成監管合力,消除監管盲區;另一方面要明確“怎么管”,引入外在的制裁與約束機制,嚴懲失信行為,提高企業違法成本;同時,應使用大數據分析技術對殺熟行為進行自動偵測和預警,提高執法效率和力度。

由于大數據殺熟具有即時性、隱蔽性、模糊性和復雜性,消費者很難發現也很難舉證維權,監管部門也很難查證和處罰。陳音江從消費者的角度建議:“消費者應當客觀、理性地看待這一問題。如果發現它明顯存在差異化推送、明顯的價格歧視、過度采集和使用個人信息等情況,那么消費者應當依法依規來維護自己的合法權益。”

“對于新用戶和流失的老用戶,大部分平臺會有針對性地拉攏和召回策略。針對一些平臺,可以先卸載一段時間,再重新安裝。平臺對于價格敏感人群,也會有一些優惠措施。”陳凱說,如果用戶在平臺上頻頻領取優惠券,很可能會被大數據判定為“價格敏感者”,平臺也會向其發放更多優惠。

“總之,大數據殺熟是一種基于‘用戶畫像’、地理位置信息、消費頻率、購買歷史等因素的價格策略。”陳凱說,作為消費者,要保持警惕和理性,了解自己的權益和商家的義務。同時,監管部門也應加強監管和規范,保護消費者的合法權益。

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