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监管出手,「反杀」大数据杀熟
发布时间 :2021-07-15      作者 :admin
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「核心提示」 用户在享受电商、外卖、在线旅游、网约车等互联网平台的便利同时,也越来越感受到来自平台的“算计”,当“大数据杀熟最高可罚5000万”登上微博热搜,足见民心所向。但是迄今为止,没有一起“大数据杀熟”案例得到法律层面的判定。难道我们经历的大数据杀熟,都是错觉?

作者 | 秦海清

编辑 | 刘杨

自古以来,做买卖都暗含两条路径,“欺生”或“杀熟”。

进入到互联网时代,获客成本一步步高企,商家们都要先拿补贴抢夺新用户,培养用户习惯,“欺生”的情况倒不多见。

但是通过大数据摸清客户底线,利用信息优势“杀熟”的现象越来越多。

用户恨“大数据杀熟”深矣。今年以来,互联网监管大幕拉开,对“大数据杀熟”也逐渐收紧。

6月29日,《深圳经济特区数据条例》获市七届人大常委会第二次会议通过,其中明确大数据“杀熟”将被重罚。

条例规定:市场主体不得以非法手段获取其他市场主体的数据;市场主体不得通过数据分析,无正当理由对交易条件相同的交易相对人实施差别待遇。违法者情节严重的,处上一年度营业额5%以下罚款,最高不超过5000万元。

这一条例拟自2022年1月1日起实施。

无独有偶,日前广东省市场监督管理局在答复广东省人大代表相关建议时,明确了下一步工作,将加大对以打击竞争对手、独占市场为目的显性排除和限制竞争行为的执法力度,重点加强对大型互联网平台“二选一”“大数据杀熟”“封禁”等行为的执法规制,规范行业竞争秩序。

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7月2日,国家市场监督管理总局起草了《价格违法行为行政处罚规定(修订征求意见稿)》,有关电商平台“大数据杀熟”的相关处罚规定也出现在了《意见稿》中。在处罚方面,大数据杀熟最多可能被处以“上一年度销售总额1‰以上5‰以下”的罚款。

这些消息在资本市场进一步酝酿,7月2日港股收盘,港股恒生科技指数大跌超3%,阿里巴巴跌3.64%,美团跌5.12%,京东集团跌1.51%,腾讯控股跌1.63%。

加强执法力度,巨额罚款,能不能对平台起到震慑的作用,刹一刹“大数据杀熟”之风?

1、杀熟与大数据杀熟

用户痛恨的不是“大数据”,而是“杀熟”。

自商业活动诞生之日,特别是跨区域的贸易活动愈发频繁,“杀熟”便广泛存在,加之中国历来是“熟人社会”,人们从事交易活动时,往往下意识地首选在熟人之间展开,因为熟人之间的信任基础,能在一定程度上降低交易成本。

而“杀熟”作为一个词组,最早见于20世纪90年代,当时的中国正处于“全民经商”的火热气氛中。有的商贩没什么经商头脑,坏心思倒是有一肚子,他们利用熟人之间的信任进行欺诈交易,这便是最朴素的“杀熟”。

最经典的“杀熟”当属传销,包括后来的保险推销、朋友圈微商,也是杀熟的高发领域,而大数据杀熟与普通的杀熟有着根本的不同,“大数据杀熟”的“熟”,是交易平台对用户单方面的“熟”。

根据已知的媒体报道,大数据杀熟的“始作俑者”是美国电商巨头亚马逊。

2000年,美国电商巨头亚马逊以68种碟片进行动态定价测试。亚马逊通过分析用户多项个人数据,对不同用户采取不同定价。如果你是新用户,价格则较低,但如果你被分析认为是有较强购买欲望的老用户,你看到的价格则相对较高。

结果亚马逊遭到老用户们投诉,只好终止测试并致以歉意。不得不说,亚马逊带了一个坏头,后来的效仿者层出不穷。

在中国,大数据杀熟引发社会关注的时间实际上比较晚。2017年底,微博用户@廖师傅廖师傅发帖称,自己被某在线旅游平台和某网约车平台大数据杀熟。@廖师傅廖师傅是中国目前可以查到的曝光大数据杀熟的第一人,但在当时并没有引起媒体的广泛关注。

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直到3个月后,也就是2018年2月28日,《科技日报》以@廖师傅廖师傅的遭遇,刊发报道《大数据杀熟:300元的酒店房价,老客户却要380元!》,事态进一步发酵。

此后,被曝光涉嫌大数据杀熟的公司越来越多,业界、法律界、用户层面关于大数据杀熟的讨论渐成鼎沸之势。

“大数据杀熟”不仅当选为2018年度社会生活类十大流行语,同时在2018年十大消费侵权事件中占据一席。这一年,被称为中国的大数据杀熟讨论元年。

而根据北京市消协在2019年3月进行的一次有关大数据杀熟的调查,接近6成的受访者表示自己有过被“杀熟”的经历,超过8成的人认为大数据杀熟的现象很普遍。

2、你感受过大数据杀熟的威力吗?

在描述经营者的大数据杀熟行为时,人们普遍会使用两个关键词——用户画像和差别对待。

在经济学领域,这种基于用户画像的差别对待被称为“一级价格歧视”,又叫“完全价格歧视”,属于最高级的类别。

传统的线下交易市场中,经营者很难了解每个消费者的购买行为,所以一级价格歧视很难实现,但在大数据时代,用户对自己的了解,可能远远不如算法。

美国布兰戴斯大学经济学系助理教授本杰明·希勒(Benjamin Shiller),曾经对在线视频平台奈飞展开过一项研究,他发现,如果奈飞采用传统人口统计资料的个性化定价方法,能够增加0.3%的利润,但如果奈飞根据用户在平台上的浏览历史,通过机器学习技术来估算用户愿意支付的最高价格,利润可以增加14.55%。

也就是说,有了用户提供的数据,加上机器贡献的算法,平台就能针对不同用户进行差异化定价,从而获得更多的商业收入。

在黑猫投诉平台,关于大数据杀熟的投诉有1252条,主流的电商、在线旅游、外卖和网约车平台无一例外都有“案底”。

社交媒体上关于大数据杀熟的吐槽更是此起彼伏、不绝于耳。自大数据杀熟进入公众视野以来,有过几次舆论反响比较强烈的事件

2019年3月,网友“陈利人”爆料称,自己在携程旅行网购买机票,原本总价17548元,因为漏选报销凭证返回重新操作,但再次支付时发现无票,其他航班则高出1500元。

2020年12月,网友“漂移神夫”发文称美团会员是“割韭菜”,同一家外卖,同一个配送位置,同一个下单时间节点,在开通会员后配送费竟然比非会员更高。

2021年3月,复旦大学一名教授通过在多个城市、多个网约车平台实地调研,发布《2020打车软件出行状态调研报告》,报告指出苹果手机用户更容易被更贵的车型接单,非苹果手机用户,则手机价位越高越容易被更贵的车型接单。此外,苹果手机用户的优惠力度明显低于非苹果手机用户。

上述三起案例,反映了不同的大数据杀熟目标用户,分别是老用户、活跃用户、会员用户和使用更贵操作设备的用户。

除此之外,还有一种比较隐蔽的大数据杀熟方式,那就是根据用户的定位“下杀手”,比如你附近的商场较少,或者你住在房价较高的区域,平台给到你的价格可能较高。

所以,平台们想方设法获取消费者的信息,给消费者做画像,然后利用信息优势,个性化杀熟。

不过,迄今为止,没有一家平台承认存在所谓的大数据杀熟。

比如,针对网友“漂移神夫”的说法,美团给出的回应是,预估配送费差异与会员身份无关,是定位缓存偏差导致。用户实际下单的配送费,会按照真实配送地址准确计算,不受影响。

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分析经营者们对大数据杀熟的回应,有一个关键点经常被提及,那就是“价格是根据情况不同而实时地、动态地波动”,这也是大数据杀熟很难被判定的原因之一。

3、为什么维权那么难?

《豹变》搜索裁判文书网,仅有两起关于大数据杀熟的案件。

2018年7月,刘某通过美团购买了一份套餐,配送费为4.1元。13分钟后,另一位用户向同一商家订购了同样的套餐,且收货地址也一样,但该用户的配送费为3.1元。刘某认为美团对其多收取的1元配送费是“大数据杀熟”的区别定价,侵犯了其知情权、公平交易权。

2018年8月,郑某先是在携程购买一张机票,支付2376元,因故需要改签其他航班,郑某发现该航班价格为1864元,当郑某退票后再次查询,发现1864元变为2387元。郑某认为携程擅自更改操纵机票价格,通过大数据对原告的机票需求进行分析而定价。

刘某与郑某的主张都没有得到法院的支持,法院认为价格不一致,是因为时间不同,而经营者依据时间不同采取不同的定价,不构成大数据杀熟。

北京中闻律师事务所律师闫创表示,大数据杀熟不但违规,而且违法,我国《民法典》规定用户个人信息受法律保护,人格权篇特别规定:“处理个人信息的,应当遵循合法、正当、必要原则,不得过度处理。”

针对平台方,《反垄断法》也明确规定,“没有正当理由,对条件相同的交易相对人在交易价格等交易条件上实行差别待遇”,属于禁止的滥用市场支配地位的行为。

其他的法律如《消费者权益保护法》《电子商务法》《侵权责任法》,也从不同的方面,明确了大数据“杀熟”对消费者权利的侵犯,包括个人信息权、知情权、自主选择权和公平交易权等。

闫创认为,上述两起败诉案例,说明消费者举证比较困难。

“消费者遭遇大数据杀熟,如果选择适用《消费者权益保护法》,存在消费者举证目的难以实现的困境;如果要求适用《电子商务法》进行处罚,发现处罚事项难以明确;如果消费者通过主张平台侵权,适用《侵权责任法》,那么关于平台的过错责任难以举证,法院难以认定平台主观上有过错;如果适用《反垄断法》,则又存在垄断主体难以界定的问题。”

难道大数据杀熟就无法被制裁了吗?

闫创表示,对于大数据“杀熟”行为的规则,首先要制定明确而具体的法律,期待《个人信息保护法》早日通过并实施。

另外,在相应侵犯消费者权益的事件上,举证规则上实行对消费者适度倾斜,即实施举证责任倒置,这样才能有效保护消费者的合法权益不受侵害。

2021年4月,为探索解决“大数据杀熟”问题,规范线上市场数据监管,广州市市场监管局联合市商务局召开平台“大数据杀熟”专项调研和规范公平竞争市场秩序行政指导会。

在指导会上,包括唯品会、京东、美团、饿了么、每日优鲜、盒马鲜生、携程、去哪儿网、如祺出行、滴滴出行,共10家互联网平台代表签署《平台企业维护公平竞争市场秩序承诺书》,承诺不利用大数据“杀熟”。

而《深圳经济特区数据条例》的通过,也有助于探索地方性法规在遏制大数据“杀熟”方面的作用。

商业历史中各种案例告诉我们,“杀熟”的模式不可持久,只有真正赢得消费者的信任才能保证生意永续。