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北京消協:飛豬和去哪網涉嫌大數據“殺熟”

2019-03-27 14:24:01    北京青年報        點擊:

  3月27日,北京市消協發布大數據“殺熟”問題調查結果。根據本次問卷調查結果顯示,88.32%的被調查者認為大數據“殺熟”現象普遍或很普遍,過半被調查者表示有過被大數據“殺熟”的經歷。輿情采集信息顯示,有關大數據“殺熟”的形式非常多樣,但由于事后很難舉證而無法核實。同時體驗調查發現,只有去哪網、飛豬旅行等少數個別涉嫌存在大數據“殺熟”行為。

  調查

  近九成被訪者認為大數據“殺熟”普遍 購物、打車、旅游最常見

  本次調查,北京市消協通過北京陽光消費大數據技術研究院,開展大數據“殺熟”問題調查,通過問卷調查、輿情監測和體驗調查三種方式。

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  問卷調查結果顯示,65.05%的被調查者認為大數據“殺熟”現象很普遍,23.27%的被調查者認為大數據“殺熟”現象普遍存在,認為大數據“殺熟”現象存在一般或不普遍的被調查者占比分別為7.03%和4.65%。沒有被調查者認為大數據“殺熟”現象不存在。

  調查結果顯示,56.92%的被調查者表示有過被大數據“殺熟”的經歷。 

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  調查結果顯示,被調查者在購物類、在線旅游類和打車類APP或網站經歷大數據“殺熟”最為常見,其他依次為外賣類、視頻類和電影類APP或網站。其中,44.14%的被調查者經歷過購物類APP或網站大數據“殺熟”,39.5%的被調查者經歷過在線旅游類APP或網站大數據“殺熟”,37.17%的被調查者經歷過打車類APP或網站大數據“殺熟”,19.84%的被調查者經歷過其他類型的大數據“殺熟”,16.26%的被調查者經歷過外賣類APP或網站大數據“殺熟”,15.10%的被調查者經歷過視頻類APP或網站大數據“殺熟”,13.94%的被調查者經歷過電影類APP或網站大數據“殺熟”。

  關注

  大數據“殺熟”的十種形態

  本次大數據“殺熟”問題調查,通過輿情監測技術對有關主流媒體(網媒、紙媒)、論壇、博客、微博、微信、新聞客戶端上,關于大數據“殺熟”的報道、評論和網友吐槽等輿情資料進行全面采集,并對采集到的大數據“殺熟”輿情資料進行匯總分析,歸納出以下十種形式:

  新客戶享有專屬優惠、廣告聯盟分享用戶數據、根據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、隱藏老用戶優惠券、老用戶比新用戶價格高、手機配置不同收費不同、默認勾選之前購買過的服務、不消費時送優惠券,需要時卻沒有。

  體驗

  去哪和飛豬出現老用戶比新用戶價高情況

  本次體驗調查共選取14個消費者常用的APP或網站作為體驗對象。體驗人員分別使用一個經常使用的老用戶賬號和一個剛開通的新用戶賬號,同時模擬消費者購買同一種產品或服務,詳細體驗其新老用戶價格及推送特定商品或服務情況。

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  調查結果顯示,在對14個APP或網站進行的57組模擬消費體驗樣本中,有35組樣本新老賬戶的價格完全一致,占比61.40%;23組樣本新老賬戶的價格不完全一致,占比40.35%。其中有11組樣本老用戶比新用戶價格便宜,11組老用戶比新用戶的價格高,另有1組由于平臺對不同新用戶的價格不同,一次老用戶比老用戶價格高,一次老用戶比老用戶價格低。

  在老用戶比新用戶價格低的情況中,在去哪兒旅行體驗調查中出現預定同一酒店價位一致,但不同用戶享受優惠項目不一致,導致最終新用戶比老用戶訂酒店價格便宜10元。而在飛豬旅游體驗調查中,同一酒店新老用戶標價不同,優惠也不同。2名體驗人員同時通過飛豬旅行網預訂麗楓酒店•昌平體育館店的同一天高級大床房,老用戶的房費不含早餐291元1間,而新用戶的房費不含早餐286元1間,另享受4元買立減優惠,實際282元1間。而體驗人員瀏覽一次五星級酒店后,頁面推送的基本都是高價酒店。

  聚焦

  發現大數據“殺熟” 維權舉證卻比較困難

  從表面上看,大數據“殺熟”通常指經營者利用大數據技術針對消費者的消費特征推送特定的商品或服務,以達到其獲取更多利益而非提升消費者服務體驗的行為。從深層次看,大數據“殺熟”其本質則反映了部分經營者對消費者個人信息的過度采集和隨意使用,消費者的知情權、選擇權、公平交易權、個人信息受保護的權利未得到充分尊重和有效保障。

  《電子商務法》第十八條規定,只向消費者提供與其個人特征相符的選項;另一方面也說明,由于大數據“殺熟”的概念具有主觀性和模糊性,形式具有多樣性和隱蔽性,消費者越來越難發現大數據“殺熟”問題,即使發現被大數據“殺熟”了,維權舉證也往往比較困難。

  商家利用大數據技術精準定位描摹消費者,為其“量身定制”商品或服務,原本是件好事。但如果商家只顧謀取私利,而不惜損害消費者的合法利益,就應該依法受到應有的規制。

  北京市消費者協會結合本次調查結果提出以下幾點建議:健全相關法律法規、加大監管力度和創新監管方法、提高大數據運營監管技術、強化運營商和企業誠信自律、提高消費者自我保護意識、呼吁社會各界繼續共同關注大數據“殺熟”問題。

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