線(xiàn)下商業(yè)中有欺生殺熟,線(xiàn)上商業(yè)也不排除有欺生殺熟?？傮w而言,充分競爭的市場(chǎng)環(huán)境可以很大程度上抑制這種損害發(fā)生。
網(wǎng)上購物遭遇大數據“殺熟”的話(huà)題,有一段時(shí)間很熱鬧,但無(wú)果而終。日前,北京市消協(xié)給出調查結果,再次引熱該話(huà)題。
北京市消協(xié)選取部分網(wǎng)商進(jìn)行消費體驗,確認“僅有部分的商家涉嫌存在大數據‘殺熟’行為”。但問(wèn)卷調查方面,數據就很不相同,65.05%的被調查者認為大數據“殺熟”很普遍,有56.92%的被調查者表示有過(guò)被“殺熟”經(jīng)歷。
幾家被點(diǎn)名的電商在調查報告公布后,發(fā)表了“不會(huì )運用大數據殺熟”或“絕不存在大數據殺熟”的回應。
雖然北京市消協(xié)對何為大數據“殺熟”給出了定義,大略是經(jīng)營(yíng)者利用大數據技術(shù)建立用戶(hù)“畫(huà)像”,根據畫(huà)像提供特定商品或服務(wù),損害消費者權益的行為。但實(shí)話(huà)說(shuō),這個(gè)定義仍然是不盡令人滿(mǎn)意的。
利用大數據分析用戶(hù)行為,建立用戶(hù)“畫(huà)像”,這應該是一種普遍做法。商家用這樣的用戶(hù)數據畫(huà)像去幫助自己做生意,謀取利益,不能說(shuō)有什么問(wèn)題。根據用戶(hù)畫(huà)像對不同用戶(hù)提供特定商品或服務(wù),這也很難說(shuō)就不好,“個(gè)性化服務(wù)”過(guò)去做不到,現在則很容易就做到了。那么殺熟不殺熟,就只能用是否損害消費者權益來(lái)區別。
那么什么是損害,什么不是損害呢?認定起來(lái)可能有些難。我們知道,傳統上,商家開(kāi)店,策略各不同,有的對熟客打折,培育死忠粉;有的優(yōu)惠新客戶(hù),拉攏路人變成顧客。這些一般都算是正常的,不算欺生或殺熟。如果商家把這樣的策略搬到網(wǎng)上,有的愿意為新客戶(hù)提供優(yōu)惠,搞“注冊有獎”“首單送券”,有的愿意鞏固老客戶(hù),會(huì )搞相應的優(yōu)惠,應該也是正常的。一個(gè)消費者可以投訴自己受到歧視,但不能投訴自己未得到優(yōu)惠。
傳統商家尤其是大商家,很難做到個(gè)別化對待,電商則數據全有,要是對用戶(hù)搞個(gè)別化對待一點(diǎn)也不難,這可能加劇人們的擔心,自己是否被精準歧視和損害了。而且電商時(shí)代,基于供需信息的即時(shí)變化而發(fā)生價(jià)格和服務(wù)的即時(shí)改變,這也是經(jīng)常的,這與欺生或殺熟應該也無(wú)關(guān)。
北京市消協(xié)關(guān)于大數據“殺熟”的調查中,體驗調查與問(wèn)卷調查出現很大的差異,可能表明了人們對大數據“殺熟”的感受遠遠高于它的實(shí)際發(fā)生。這說(shuō)明人們已對大數據條件下自身權益可能遭受到的損害高度敏感。這種高敏感狀況,值得重視。人們在大數據條件下已是充分暴露的,大數據可能產(chǎn)生對普通人不利的結果,人們對是否遭遇了電商殺熟以及殺熟是否普遍的一些認識,實(shí)際上是對大數據可能導致自身權益受損表示擔心。
當然,線(xiàn)下商業(yè)中有欺生殺熟,線(xiàn)上商業(yè)也不排除有欺生殺熟?？傮w而言,充分競爭的市場(chǎng)環(huán)境可以很大程度上抑制這種損害發(fā)生。殺熟即便是一個(gè)“自我感受大于實(shí)際發(fā)生”的問(wèn)題,提出來(lái)也是有價(jià)值的,那就是有利于在監管上早做預案。
(劉洪波 系知名媒體評論人)