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如何看待大数据“杀熟”

2021 / 03 / 09
阅读:8339
来源:数策公众号

动态定价是一种进步,但需要明确地提醒并做好与消费者的沟通,避免产生误解,政府也应该有相应的立法来规范数据使用和价格行为。


大数据杀熟会时不时在网上爆一下,大概意思是消费者在某些订票APP上订票,同样的票,老会员花的钱比新用户还要多;或者,在打车软件上,同样的线路在同一时刻不同的手机叫车都是给老用户的价格更高。人们惊呼“商家奸诈”“大数据杀熟”,上升到道德高度来批判一番,并且主管部门也会约谈,约谈之后,平台会说我们将优化内部定价算法云云。

言外之意就是这个大数据杀熟的本质是算法导致的,而不是有意为之,但消费者却认为平台很奸诈,是奸商黑商。


我们知道,在大众传播领域,一件事被爆出来单独看待的时候,就被“放大”了,并且媒体又习惯用一个比较刺激的结论来引导大家的注意力。于是,很少有人会去看这件事的本质是什么。


确实,订票平台和打车平台在估算价格的时候,都是通过算法来完成的,算法里有规则,也有自动学习获得的一些模型。在本文中,我们就来客观地看看这种动态定价的行为。


商业社会中,定价的基本原则是供给和需求的动态关系。而在实际的商品购买过程中,人们其实更多关注优惠,比如打折、抵扣等等。消费者其实没有能力去判断这个价格是否合理。以天价茅台来说,人们从来不质疑定价是否合理,也就是说消费者不会去质疑一个商品本身定价到底合不合理,因为我们天然地认为商品定价基本上是稳定不变的。


但是,服务定价与商品定价是不同的,尤其是服务提供方的数量和质量随时可能发生变化,或随着时间、空间和用户需求的组合,服务又会是差异化的,那么,该服务定价就是随时变化的,比如酒店价格、机票价格,就有非常明显的淡旺季之分。


同样的房型在不同的季节价格不同,我们能接受;一样的航线在不同的出行季节价格也不同,我们能接受;在平台上订票提前一定的周期可以有很好的折扣,最后剩一两张票的时候价格就会很高,我们也能接受;很多互联网电商平台为了吸引新客户提出新用户首单大额优惠,我们同样可以接受。



我们在4S店的用户维系过程中,也发现两种不同的思路。比如有的店为了吸引许久未进店的用户进店,会给出一个大礼包或者大额的维修保养优惠或者积分政策,给到的是那些“非熟客”,而对于那些高频进店的熟客,却没有这样的刺激性政策。


另一种思路是对这种不熟的客人压根不理,只把优惠和福利给到总是来店的熟客。这两种思路的本质区别是,第一种思路缺客户,第二种思路不缺客户。第一种思路要集客,要培养用户进店的习惯;第二种思路是要维系好自己的老客户,并且是把握住头部客户来做运营,他们想清楚了用户的分群。

第一种思路就可以认为是“杀熟”,对熟客反而没有优惠;第二种策略是拼命对熟客好。不同的定价策略一定是服务于整体运营策略,是人定的。


如果我们把这些在不同条件下进行动态定价以实现不同的目标这件事交给程序和机器来自动实现,我们的定价就可以称为 “算法定价”,也可以高大上一点而叫做“AI定价”。我们来分解一下打车软件“大数据杀熟”这个认知的形成过程。


打车软件上有两类群体,一类是服务提供者即司机,一类是服务使用者即乘客。让乘客与司机最好的匹配,是该平台要实现的功能。



我们假设,打车软件为了更好地运行,他们设定了几个常规的规则植入到定价算法中,比如要最大限度地吸引新用户使用,培养使用频率低的用户提高使用频次,给多次使用的老用户匹配高质量的司机,或者给多次使用的老用户大量的优惠券并激发他们转发获得更多的优惠券。


我们再假设,平台对于高峰期和非高峰期的定价策略采用调度定价模式,比如高峰期车少的时候,所有车辆定价都要加高峰期调度费,但是可以优先安排老用户插队,或者在排队的时候鼓励乘客加价优先插队。


从商业角度来说,这种规则非常合理。如果乘客的行为符合了规则并且多次进行了强化选择,算法会记录你是一个对价格不敏感的用户,并且会记录你是一个可以为了获得优先用车愿意付出更多成本的用户。


而此时,如果该乘客用另一个手机登陆,并且是一个新的手机号,平台对该手机代表的用户没有任何判断的情况下,启动了吸引新用户使用的规则,那么平台给新用户定价肯定是低的,但是能不能匹配到车辆,排队排多久,也是一个动态过程,无法确切的预测。而此时,就从价格角度来说,就会形成熟客的定价竟然比新客要高,称为大数据“杀熟”。


同样的情况也可能出现在出行订票软件,这取决于该系统是如何实现动态定价策略的规则,以及是否使用行为学习的方式来强化这种定价规则。


由此,当我们了解了这种定价策略背后的依据的时候,我们会对此作出自己的评价和判断,杀熟的现象是存在的。然而,是不是故意杀熟,要不要上升到奸商或者恶意的程度,还是得谨慎一些。



同样,我们也会反思一下这种规则的合理性。一定程度上,平台的策略也很明显,早期为了获得用户,或者为了强化用户使用形成习惯一定会付出优惠,比如补贴,平台会在用户使用习惯之后赚回来。


当然,决定我们是否使用这个平台的理由是我们长期使用时是否获得了整体优惠,如果没有获得,用户就会离开这个平台,如果获得了整体优惠,他们就会继续留着。这里最关键的一点,就是普通消费者,往往没有精力也没有意识更没有能力,去核算他在平台上享受的服务是否付出了超额的成本。


我们建议,平台在动态定价的时候要有非常明确的消费者告知和提醒,同时,提供相同路线的历史价格做参考,让消费者在使用时知晓本次价格和以往同样路线的价格差异。


同时,有关部门要进行相应的监管,尤其是针对动态定价模式的规则,以及这些规则模拟条件下企业是否会获得不合理利润或者超额利润,在此基础上,调整算法模型规则和参数,保证动态定价确实能够实现将最佳的服务提供给最适合的消费者。


动态定价是一种进步,但需要明确地提醒并做好与消费者的沟通,避免产生误解,政府也应该有相应的立法来规范数据使用和价格行为。




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