深圳大数据杀熟最高罚5000万,大数据杀熟有几种表现形式,普通用户如何反“杀熟”

    来源: 互联网 作者:佚名

    摘要:  现如今,大数据广泛应用于多个领域,很多互联网商家会利用大数据杀熟,而针对这一行为,《深圳经济特区数据条例》有相关的出发规定,深圳大数据杀熟最高罚5000万的消息也因此登上了热搜榜单,这是怎么回事呢?

          深圳大数据杀熟最高罚5000万,是怎么回事呢?

      所谓“大数据杀熟”,就是互联网商家利用“大数据”对自己的用户进行深度分析,对自己的消费习惯进行分类,然后对老用户进行“价格歧视”,导致“买的越多,越贵”。

    深圳大数据杀熟最高罚5000万.jpg

      7月6日《深圳经济特区数据条例》将在人大常委协会网站公布,明年1月1日起实施。

      《深圳经济特区数据条例》涵盖个人数据、公共数据、数据要素市场、数据安全等领域。其中条例旨在“大数据杀熟”用重罚管理平台利用大数据分析,对交易条件相同的人实行差别待遇。这一违规行为最高罚款5000万元。

    大数据杀熟.jpg

      大数据杀熟有几种表现形式?

      大数据“杀熟”有多种形式,主要包括三种表现形式:

      一是根据用户使用的设备不同,定价也不同。比如苹果用户和安卓用户的价格设定不同;

      二是根据用户消费的地方不同,定价也不同,比如为远离商场的用户设定的价格更高;

      三是根据用户不同的消费频率进行差异化定价。一般来说,消费频率越高,用户的价格承受能力越强。

      巨头大数据杀熟屡试不爽,普通用户如何反“杀熟”?

      从经济学的角度来看,在资源供给固定的情况下,随着价格的上涨,购买者的数量减少,而高价购买的人很少,而低价购买的人不赚钱。在传统行业,赚钱和定高价是非常困难的。

      但互联网平台的优势在于其大数据,根据用户的画像进行分类,根据用户的消费行为、价格敏感度、消费意愿,允许愿意高价购买的人高价购买,愿意低价购买的人低价购买。因此,在这样的情况下,我们可以赚钱并设定一个高价格。经济学中有二八定律。一个社会,20%的人占有80%的财富。在一个平台或行业,20%的人贡献了80%的利润。

      对于很多互联网平台来说,新用户的增加是KPI的关键指标,20%的会员用户是贡献利润的主要来源。如何将用户转化为平台内20%的用户,如何扩大20%的基数,是很多平台都在思考的问题。

      因此,从平台利益的角度来看,对用户进行“大数据杀熟”屡试不爽的重要原因是信息不对称,通过大数据,平台可以利用用户的信息不对称,每个用户被推荐到不同的产品。在某个已经杀熟的产品和服务中,并不是针对所有的用户,而是针对特定的用户。只要这些特定用户没有意识到,或者这些用户意识到但无法证明,并且没有大的舆论,平台“杀熟”是安全的。

    大数据杀熟情况.jpg

      因此,对于平台而言,大数据杀熟的风险成本较低。事实上,早在10月1日生效的《在线旅游经营服务管理暂行规定》第15条已明确规定,在线旅游经营者不得滥用大数据分析等技术手段,根据游客的消费记录和出行偏好设置不公平的交易条件,侵犯游客的合法权益。

      虽然大数据的杀熟行为已经被法律明令禁止,但与旅游平台不同的酒店、机票预订商品的定价相对稳定,外卖、出租车app的定价可以基于用餐或乘车高峰时段,这几乎给了这些平台动态定价的完美理由:高峰时段带来的资源和服务稀缺性不同,因此可以用动态定价机制来解释其杀熟行为。此外,这些平台的用户基数非常大,所以这种大数据杀其实可以带来巨大的利润。

      所以要防止这些平台被杀,唯一的应对之道就是成为平台的“非忠诚用户”。安装APP时,谨慎授权相关隐私权,尽量避免获取私人数据(包括地理位置,通讯录、相册等)尽可能,并关闭所有不必要的定位权限、照片阅读权限和通讯录阅读权限。

      要知道稳定的用户习惯是可怕的,可能平台会判断你是“优质用户”,而烧钱起家的平台一般都是想着低价吸引用户,用户形成粘性后高价收割。

      所以,无论是电商、外卖、出行还是打车APP,最好手机里有两个以上的替代品,或者卸载软件一定时间后再安装,这样会时不时触发平台上流失客户的预警和恢复策略,让平台系统认为你已经从重度用户变成了流失用户。

      对于用户来说,可能需要学会积极培养平台间的竞争意识,这在目前可能是不得已而为之。

      对于平台来说,当增量达到峰值时,业务价值和利润是KPI的核心。在短期内,它可以损害用户的利益,实现创造利润的空间。但长期产品价值的增减最终会落入平台对用户真正的价值赋能。如果长期把用户当韭菜,用户最终会用脚投票,自己做选择。

          深圳大数据杀熟最高罚5000万,目前针对大数据杀熟的相关政策已经公布,大家可以多了解看看。大数据概念股涨跌排行榜

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    关键词:

    大数据杀熟,表现形式

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