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隨著雙十一的落幕和多項法規(guī)條例的實行，大數(shù)據(jù)“殺熟”再度被熱議。大數(shù)據(jù)“殺熟”的行為與方式往往具有隱蔽性，監(jiān)管和維權并不是一件容易的事。

對此，上海交通大學上海高級金融學院市場營銷學教授陳歆磊與北京大學匯豐商學院市場營銷學副教授曾小鏵共同撰文，分享觀點。文中指出，大數(shù)據(jù)“殺熟”的本質(zhì)是價格歧視。這種價格歧視的方式在傳統(tǒng)市場習空見慣，也沒什么法律風險。但是，在互聯(lián)網(wǎng)場景下，這種做法雖然表面上一樣，但是本質(zhì)卻發(fā)生了改變。

大數(shù)據(jù)“殺熟”的本質(zhì)是價格歧視。由于不同消費者對價格的敏感度不一樣，支付意愿不同，因此相比單一定價，差異化的定價能給賣家?guī)砀叩睦麧?，也能增加市場的交易量?/span>

單一價格下，如果價格過高，低端客戶不愿購買，公司將失去這個市場導致無謂損失。如果價格過低，高端客戶在遠低于自己支付意愿的價格買入，公司又將損失一筆利潤。因此，只有針對高端和低端顧客分別定價，兩個群體需求才能獲得滿足，公司也能因此提高利潤。

正因為價格歧視能提高利潤，因此商家總是希望在這方面想辦法，但是往往法律和公平性等社會準則的約束。例如線上購物興起后，商家都覺得這是一個實現(xiàn)完美的價格定制的機會。

早在2000年，電商平臺亞馬遜就開始了類似嘗試。當時亞馬遜選擇了68 張 DVD光盤進行所謂的價格差別測試，對不同顧客顯示不同價格。然而這個秘密很快就被亞馬遜的顧客發(fā)現(xiàn)了，老顧客在論壇上交換價格信息時才發(fā)現(xiàn)自己買貴了。其中一位顧客講述了購買名為“提圖斯” (Titus)的DVD時的經(jīng)歷，購買時為24.49 美元，但接下來的一周價格已升至 26.24 美元。之后他去除了電腦上的cookie標簽（因為這些標簽能將他識別為亞馬遜的?？停瑑r格便跌回 22.74 美元。

這意味著亞馬遜向首次訪問者提供更大的折扣以吸引他們前來，也就是現(xiàn)在我們談論的殺熟。

由于這種“殺熟”做法是同貨不同價，容易被發(fā)現(xiàn)，也違背公平性原則，因此一般不太容易實行。因此公司通常的做法是產(chǎn)品線定價，也就是說，針對不同的客群提供不同的產(chǎn)品。

例如對商務旅行客戶提供商務艙，而對家庭旅行客戶提供經(jīng)濟艙。由于顧客是自主選擇商品，這種定價中的關鍵點是建立防火墻，防止高端客戶購買低端產(chǎn)品。防火墻的設立可以依賴價格，也可以依賴產(chǎn)品特征。

從價格的角度，商家為了引導高端客戶購買高端產(chǎn)品，往往會給他們提供更大的補貼。這里的補貼是個經(jīng)濟學上的定義，即客戶支付意愿與價格之間的差距。也就是說，雖然高端產(chǎn)品價格很高，但是比起高端客戶實際的支付意愿，商家犧牲的部分要遠大于他們在低端產(chǎn)品上的折扣。

這種價格歧視的方式在傳統(tǒng)市場習空見慣，也沒什么法律風險。但是，在互聯(lián)網(wǎng)場景下，這種做法雖然表面上一樣，但是本質(zhì)卻發(fā)生了改變。這里的核心不同，就在于在互聯(lián)網(wǎng)上顧客看到的是由算法推送的。

在傳統(tǒng)市場，當商家推出不同產(chǎn)品時，顧客可以自己選擇。很多時候市場上產(chǎn)品琳瑯滿目，顧客不可能去一一考察，因此他們會去搜索。搜索會有成本，因此一個理性的消費者在每一步就會考慮給定現(xiàn)有的選項，還有沒有必要再搜索下去。如果搜索帶來的預期收獲大于成本，就進行下去，否則就停止搜索并在現(xiàn)有選項中做選擇。這個過程是消費者自主掌控的，商家可以通過提供信息（廣告）等方式來誘導消費者將自己的產(chǎn)品納入考量。

而在互聯(lián)網(wǎng)上，消費者看到的產(chǎn)品是由算法推薦的。即使他們主動去搜索，敲完關鍵詞，得到的搜索結(jié)果還是算法決定的，因此在這個過程中消費者失去了對選擇權的完全控制。如果算法給價格敏感度低的顧客只推薦高價產(chǎn)品，也許這些顧客也會購買。但是在傳統(tǒng)市場里，這些顧客是既看到了高端產(chǎn)品，也看到了低端產(chǎn)品，然后決定購買高端，因此這兩種情況是有本質(zhì)不同的。一旦算法并非完全站在顧客角度來考慮，顧客就會遭到損失。

2019年臉書（Facebook）曾被美國住房和城市發(fā)展部起訴，原因是它讓廣告商故意按種族、性別和宗教來定位他們的廣告。比如，待售房屋的廣告向更多白人用戶展示，而出租廣告則向更多少數(shù)族裔展示。原因是臉書的廣告工具允許房產(chǎn)廣告商從三個優(yōu)化目標中進行選擇：廣告的觀看次數(shù)、點擊次數(shù)和參與度以及銷售量。算法發(fā)現(xiàn)向更多白人用戶展示購買的房屋可以獲得更多參與度，而少數(shù)族裔會點擊更多的租賃廣告。

因此，算法并不會“殺熟”。算法只會根據(jù)顧客的數(shù)據(jù)去判斷顧客類型，并依據(jù)設定的優(yōu)化原則而采取行動。如果它猜出某個顧客對價格不敏感，而優(yōu)化的原則是最大化預期收益，那么算法就會建議高價或推送高價產(chǎn)品。

之所以造成殺熟的現(xiàn)象，只是因為對大部分市場來說，熟客的價格敏感度一般比生客要低，這是個統(tǒng)計上的現(xiàn)實。因此，一旦優(yōu)化原則與顧客利益，社會共識，甚至法律相違背，就會產(chǎn)生問題。例如上面臉書的例子，雖然廣告點擊上去了，交易轉(zhuǎn)化率提高了，臉書也把廣告費賺了，但是人人都應有的平等的住房選擇機會被犧牲了。

說到這里，如何解決殺熟至少在理論上很清楚了。首先，有些敏感信息不納入算法。其次，明確算法優(yōu)化原則不與道德和法律相違背。這兩件事在操作中都不容易。

首先關于信息。拿掉什么信息呢？如果單單拿掉購買次數(shù)是沒用的，其它的行為數(shù)據(jù)一樣能猜出價格敏感度。事實上，只要殘留的信息能夠猜出顧客的價格敏感度，那么給定熟客價格敏感度偏低這個統(tǒng)計事實，大概率還會存在殺熟。于是網(wǎng)上有人建議，既然算法是基于用戶的個人行為數(shù)據(jù)，那就干脆不讓商家使用任何的個人數(shù)據(jù)。然而這么做，意味著所有的個性化推薦將消失，這些公司一夜之間回到從前。而且并不是所有人都抵制個性化的推薦，比如音樂平臺的用戶仍然希望平臺能推送相關的歌曲，或者在買書時參考有相同興趣的其他買家的清單。

其次是優(yōu)化原則，這個可能是個更大的問題，而且各個市場的情況不一樣，要具體分析。但總的來說，公司的商業(yè)模式?jīng)Q定了其算法的優(yōu)化原則，而很多時候這種原則可能會與顧客價值相違背。例如社交媒體和視頻網(wǎng)站需要盡量延長客戶停留時間，因此爆出臉書給抑郁癥的用戶多發(fā)跟抑郁相關的內(nèi)容。同樣，如果電商平臺是靠賣流量掙廣告，那么它們的推薦算法就會傾向于增加市場競爭。對這些問題進行規(guī)范需要對其商業(yè)原理的深度了解。

不僅如此，在給定的優(yōu)化原則下，算法會利用一切數(shù)據(jù)來提高效率。算法不是人，沒有什么道德和法律的概念，只會從數(shù)據(jù)中學習規(guī)律。而問題是很多現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中本身可能包含偏見和歧視。例如在前述臉書的例子里，臉書并沒有故意要歧視少數(shù)族裔，只是因為在優(yōu)化廣告時的決策，正好發(fā)現(xiàn)展示量與種族相關。要糾正這樣的算法偏見，需要長期的優(yōu)化和規(guī)范。而且人類對偏見的認知也是與時俱進，因此算法的隨時更新迭代也是必不可少。

那么，11月1日施行的《個人信息保護法》能夠解決大數(shù)據(jù)殺熟的問題嗎？這個法案對大數(shù)據(jù)殺熟等一系列問題作了規(guī)范，其中第二十四條明確規(guī)定，個人信息處理者利用個人信息進行自動化決策，應當保證決策的透明度和結(jié)果公平、公正，不得對個人在交易價格等交易條件上實施不合理的差別待遇。

筆者認為，這個法案能夠有效規(guī)制同一產(chǎn)品服務的價格歧視，但是對于算法推送的產(chǎn)品線定價操作起來會比較復雜。

首先，是否允許公司在算法中采用一定的優(yōu)化原則，例如預期回報最大化？如果允許，那么算法就需要估測顧客的價格敏感度。因為預期回報等于價格乘上在此價格下的轉(zhuǎn)化率，而轉(zhuǎn)化率取決于價格敏感度。這樣我們又回到前面討論的問題了，算法拿什么來預測價格敏感度？不管用什么信息，只要算法能夠猜出價格敏感度，而在此市場中熟客又的確價格敏感度低，那么殺熟還是不可避免。

因此真要解決這個問題，除了信息上的控制，還需要規(guī)制公司的優(yōu)化原則。例如在日前剛剛發(fā)布的《上海市網(wǎng)絡交易平臺網(wǎng)絡營銷活動算法應用指引（試行）》中提到：“不得利用算法僅向消費者提供針對其個人特征選項的搜索結(jié)果。平臺經(jīng)營者應用算法根據(jù)消費者的興趣愛好、消費習慣等特征向其提供搜索結(jié)果的，應當同時向該消費者提供不針對其個人特征的選項?！?/span>

那么怎么做呢？比如是否可以強制公司推送的產(chǎn)品中一半是基于預期回報最大化，另一半則僅僅是轉(zhuǎn)化率（這種情況下低價產(chǎn)品可能勝出）？當然問題馬上就來了：這么強制合理嗎？對消費者一定有益嗎？所以這些都是需要在特定市場，特定商業(yè)模式下認真思考的問題，解決方案未必千篇一律。

實際上，商家希望利用用戶的歷史信息提供個性化推薦，是否真的討好用戶也是不一定的。日本的一個新聞閱讀應用程序“SmartNews”，在新聞推薦算法上不是一味推送用戶可能更感興趣的內(nèi)容，而是推薦他們更“應該看到”的內(nèi)容，幫助用戶沖破“信息繭房”。而且，它還會提醒顧客可以選擇不登錄閱讀，以免帶入自己的歷史閱讀數(shù)據(jù)。這家公司在今年9月的市場估值已經(jīng)達到20億美金。

進一步說，如果用戶在是否使用個性化推薦上的意愿不同，我們可否在目前的架構(gòu)上為用戶增加一個選項，讓他們在瀏覽某個網(wǎng)站時自我選擇是否被平臺“算”還是“不算”。

來源 |經(jīng)濟學家圈