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大数据算法下的我们,而我们不自知

时间:2020-09-18 12:48:32  来源:  作者:

前段时间,算法下的外卖员闹的沸沸扬扬,在算法的笼罩下,外卖员完全沦为生产机器,毫无人性的压榨外卖员的极致劳动力,没有一丝的怜悯和理解外卖员的实际操作情况和情感上的基本需求。

更加扎心的是,算法下的外卖员只是社会的一个缩影,其实我们无时无刻都处于算法中,而习以为常,甚至不知道。

最近流行一词“大数据杀熟”,大数据杀熟现象在生活中比比皆是,不熟都不敢杀,怕新的消费者跑了,老客能杀多少就杀多少,专业杀熟五十年。

大数据算法下的我们,而我们不自知

 

很多平台通过不同的渠道收集用户浏览数据和购买数据,根据这些数据归纳总结出,用户的喜好和购买力。

比如,我们喜欢看小姐姐妖娆的舞动身姿,系统认为我们喜欢小姐姐,那满屏刷到都是小姐姐的婀娜多姿。

我们计划去旅游,老是看五星级酒店,系统认为我们有钱购买五星酒店客房,下次你再次看酒店几乎都是五星级。

最可恶的是,如果在某平台,经常购买一家酒店客房或是这家酒店VIP,你这个账号购买这家客房价格远高于第一次购买这家客房的账号。

在某猫超市,同是买箱牛奶VIP88元,有优惠券价格68元,没有优惠券的64元。深藏不露的杀熟,和你越熟杀得越重,或许是因为爱你才伤害你吧。

不知道大家有没有这样的经历,在平台上关注飞机票,你越刷飞机票价格越高,系统判定你着急买机票或购买机票的概率较大,吃定你了。

大数据算法下的我们,而我们不自知

 

说下里面商业逻辑,了解里面逻辑,我们才有武器和平台抗衡,避免掉坑。

商家希望吃光消费者剩余,消费者剩余=消费者愿意出的最高价-商家愿意出的最低价,比如机票底价100元,我们最高愿意出150买这趟机票,剩余就是50元,商家绞尽脑汁吃光这50元。

价格歧视,歧视不是一个贬义词,是区别定价的意思。

价格歧视常在我们身边,只是太过于稀松平常了,以至于没有发现它的存在。

价格歧视分三级:

第一级歧视,让每个人付出他能付出的最高价格。像移动电信拍卖手机靓号,拍卖古玩字画等。

第二级歧视,销量歧视,买的越多越便宜,生活中极其常见,麦当劳炫迈第二件半价等

第三个歧视,区隔歧视,这种特殊的价格歧视充满套路。

地域歧视。鞋子、衣服,甚至汽车,常在商品上做记号,给不同地域,用不同价格,发不同的货,然后监督,发现串货了,就是特供欠发达区域的便宜商品,被卖到发达区域,就对相关代理商严厉惩罚。

人群歧视,老人票、儿童票,是一种典型的人群歧视,本质是向掌握支配权的成年收取更多费用。优惠券也是,让低收入阶层通过收集、保存、携带使用优惠券,让低收入人群付出低价格,而让高收入人群因为怕麻烦,而付出高价。

大数据算法下的我们,而我们不自知

 

本来价格歧视初衷是好的,根据不同人的不同需求,提供不同的价格,提供不同的服务。

大部分人坐飞机只是为了到达自己目的站,不在乎服务和座位舒适度,只在乎机票的价格,想花低价买机票。

而部分有钱人想要更好服务和更舒适座位,愿意花更多的钱,去享受一些高端的物质和服务。

使用价格歧视商家获得收益最大化,顾客的不同需求也得到相应的满足,皆大欢喜。

但是商家利用大数据,越了解消费者性格特点,越下狠手去杀,只是一门心思想着怎么样榨取消费者剩余,在服务和物质同样的情况下,消费者花费了更多的钱。

信息流通不畅时代,商家可以用信息不对称赚取更多利润,但现在信息大爆炸时代,想用隐秘的手段赚取更多利润,恐怕这门生意不能长久。纸是包不住火的,消费者知道其中的猫腻后,会做出相应的反击,离开损害他们利益平台。

平台只给新的用户好处,会培养出“投机”用户,专门薅平台羊毛,哪个平台给优惠多,就去哪个平台,没有任何忠诚度和粘性,换平台就像换老婆一样,反正平台也多。

平台真正的利润主要来自忠诚的老用户,希望平台改掉“老乡见老乡,背后开一枪”的作风,不要捡了芝麻,丢了西瓜,这样才能做长久生意。

平台到底能不能使用我们数据,有没有侵犯到我们的隐私,这个问题是个史诗级难题,任何事情有好的一面也有坏的一面,就算好人或圣人也有坏的地方,所以事情不是非黑即白。

取决于我们怎么使用数据,数据对于我们个人来说是毫无用处的,产生不了任何价值,只是简单一堆行为痕迹而已。

但是平台使用我们的数据,在保护我们隐私不泄露的前提下,给我们提供更棒的服务和物品,那何乐而不为呢?

举个例子数据是如何让我们生活更加安全,稳定的?

有一位诈骗犯,手法高明。他作案时非常谨慎,从不留任何蛛丝马迹。计划半年,诈骗得手后,他把唯一的联系方式,用假证件买来的手机号销毁了。

他自以为事情办得天衣无缝,警察没有任何线索,应该没有人知道是他干的。但是警察还是抓获他了,他非常惊诧,想不明白警察是如何找到他的。

警察根据他销毁的号码,确实查不到任何姓名。但是通过连接的基站数据,警察发现,那个号码白天在某个办公楼附近,晚上在某小区附近,周末在某超市附近。然后,这个号码突然消失了。

但是,警察分析了一下后面几周,和这三个基站有关系的数据,发现,上万个号码中,同样白天出现在那办公楼,晚上出现那个小区,周末出现在那个超市的,只有一个新注册的手机号码。于是就抓到他。

数据隐藏着很多价值,数据本身没有好坏之分,关键在于它的用途,使用方向是对社会有益,我们支持。但是使用数据杀熟这种不齿行为,我们愤怒和唾弃它。数据虽然侵占我们隐私,如果对整体社会是有益的,在保护我们隐私不被泄露前提下,我们都会大力支持它。

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