春節假期要開端了，良多人在線上平臺買機票、訂飯店，為防止“年夜數據殺熟”等情形，不少人會選擇多平臺比價，甚至有人選擇“反向馴化”年夜數據，即試圖經由過程各類方式，轉變本身的“用戶畫像”攪擾年夜數據算法。
可是，年夜數據真能被“反向馴化”嗎？
01
“見人下菜”的平臺價錢
近日，記者約請了15位分歧年紀、個人工作佈景、花費習氣的平臺用戶，在統一個時光段，對4家著名線上游玩預訂平臺停止測試(分辨以平臺A\B\C\D指代)。
記者依據春節假期的出行習氣，隨機選擇了7趟航班和6家飯店，讓這15位用戶統一時光段下單，發明分歧人之間，價錢確切存在差別。
起首，在雷同平臺上，分歧賬號的預定價格分歧。以正月初二某趟航班的經濟艙票價為例，在平臺B上預訂，最低價為1428元，最低價為1840元；分歧平臺間也有價錢差別。測試者們在平臺A上預訂異樣的航班，最低價為1522元，最低價為1888元。這意味著，這一趟航班，分歧人和分歧平臺之間的價差是460元。
為盤算返程票價，測試者們在預勘誤月初七的統一航班劃一艙位時，發明有人在平臺C的預定價格為1260元，平臺B則為1387元，差額達127元。
飯店預訂異樣這般。好比選擇在平臺D上預訂大年節當早晨海某高端飯店的年夜床房，最低價與最低價之間相差681元；統一個用戶在預勘誤月初四某家位于景區旁的連鎖飯店時，平臺B戰爭臺D之間的差價到達189元。
從上述測試看，光是往返機票和兩晚住宿，“用對”賬號戰爭臺就能省下1457元。
02
價錢差別是怎么形成的？
測試發明，分歧用戶的價差，重要是以下原因形成的：
1、優惠券分歧
好比，平臺A重要靠“賬戶券包”拉開價錢差距，此中新客賬戶分辨有10元及20元優惠券的差異，有的賬戶還有面值200元確當地文旅花費券；
在平臺D中，分歧用戶的“賬戶券包”的多少數字及金額分歧，從20余張優惠券至50余張優惠券不等；
而平臺B有早鳥價、春節補助、抹零卡等分歧優惠運動，分歧人享用的運動分歧，補助金額也分歧。
2、高頻次搜刮
高頻次的搜刮能夠會帶念頭票、飯店等價錢呈現升沉。
起首是，在測試平臺B經過歷程中，多位用戶同時搜刮，“舉措慢”、搜刮時光靠后的人，預定價格會呈現下跌；比及當天晚些再搜刮，價錢又呈現分歧水平的下降。
不外，高頻搜刮帶來的影響并不斷定。有的產物不會呈現這一景象，有的價錢動搖是因優惠券的調劑惹起的。
3、商家分歧
除了以上緣由包養外，也會呈現因平臺推舉排名靠前的分銷店展紛歧致，或許產物供給商分歧，有的是官方店展、有的是代表商家而招致的價錢差別。
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什么樣的用戶更能拿優惠？
在15名測試職員中，有愛好“貨比三家”的感性花費者，有習氣宅家少少出門游玩的平臺新用戶，成分上有仍在年夜學就讀的先生、常常出行的游玩達人、愛好家庭出游的寶媽等。
從測試成果來看，價錢敏感、出行頻次較少人群，更不難被平臺“重視”。
比擬之下，常常出行的人，賬戶券包金額凡是較小或沒有優惠券；出行頻次較少的用戶，在預訂時界面會頻仍顯示航司冷遇、春節年夜額補助等運動。
對于價錢敏感的用戶，在主打性價比的平臺B，預訂機票會更高頻次彈出早鳥價及春節補助。
有人煩惱，手機分歧也有能夠影響預定價格。記者留意到，在測試經過歷程中，數千元至上萬元的分歧型號手機，在平臺預訂時沒有顯明差異。
04
這些方式能“壓價”？
有些用戶會采用撥打客服德律風、反復評論留言、轉變花費習氣等方法，來影響年夜數據對本身的判定。在本次測試中，記者對部門罕見方式加以求證。
1、先下單不付款有用嗎？
有用。
用戶未付款時，平臺會隨機為賬號發放優惠券，且限時較短，敦促用戶下單。此外，平臺包養網排名B還會在閱讀階段添加“以後有XX多少數字的人也在看該航班”的信息，給用戶預訂增添緊急感。
2、撥打平臺客服德律風反應題目有用嗎？包養
有用。
在呈現價錢分歧時，撥打德律風供給相干截圖給平臺客服，有的平臺會予以退差價或贈予必定金額的優惠券，以打消用戶預訂時的掛念。有的平臺還會停止數次德律風回訪，以確保用戶的題目曾經被處理。
3、價錢會越搜越廉價嗎？
有時會。
測試后的第三天，當介入測試的職員再次搜刮統一飯店產物時，在平臺D上，一家高端飯店客房價錢降了百元，重要是年夜額優惠券的數額增添所致。但這種景象并沒有呈現在一切平臺中。
05
“反向馴化年夜數據”
技巧職員：感化不會很年夜
“平臺經由過程算法對用戶的大批數據停止剖析，得出用戶對價錢敏感度、購置意愿等與優惠券發放相干的模子。”中國國民年夜學lawyer 學院院長助理楊洪浦剖析。
在技巧層面上，用戶的閱讀汗青、搜刮偏好、預訂頻率、花費才能，以及能否是新用戶、比價用戶，以及市場需求、產物庫存等原因，城市影響平臺算法的判定。
至于可否“反向馴化年夜數據”，有技巧職員告知記者，報酬攪擾的感化并不會很年夜。由於年夜數據依托的維度非常普遍，平臺的用戶賬戶年夜大都是實名制，應用虛擬賬戶的能夠性很小，所以很難經由過程一些簡略假裝行動困惑年夜數據模子，並且年夜數據模子自己就有較強的進修才能。
06
“年夜數據殺熟”符合法規嗎？
在采訪中，多名lawyer 表現，“針對分歧用戶發放分歧優惠券自己并紛歧定違規，需求分情形對待。”
楊洪浦以為，假如平包養網臺的優惠券發放規定是公然通明的，并且用戶可以或許清楚知曉取得優惠券的前提，那么這種行動是合規的。
從法令層面來說，年夜數據算法與年夜數據殺熟有著實質差別。楊洪浦先容，年夜數據算法自己是一種技巧手腕，可以高效運營、精準營銷、晉陞用戶體驗；而年夜數據殺熟指平臺應用年夜數據剖析，對老客戶或許花費才能較高的用戶，在雷同產物或辦事上設置比新用戶或其他用戶更高的價錢，以此獲取不合法利潤。
“年夜數據殺熟”的焦點在于，應用信息不合錯誤稱，對特定用戶群體停止價錢輕視。《花費者權益維護法實行條例》中規則，運營者不得在花費者不知情的情形下，對統一商品或許辦事在劃一買賣前提下設置分歧的價錢或許免費尺度。
也就是說，假如只是針抵消費者特色，展現分歧的商品和辦事，法令是答應的。
可是，“假如運營者應用年夜數據算法，經由過程抓取和剖析花費者的花費習氣、價錢偏好，在花費者不知情的情形下，設定分歧的價錢、增添額定的所需支出，就涉嫌守法。”北京市法學會游玩法學研討會副會長李廣說。