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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(quán)并不是一件容易的事。

對此，上海交通大學(xué)上海高級金融學(xué)院市場營銷學(xué)教授陳歆磊與北京大學(xué)匯豐商學(xué)院市場營銷學(xué)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(xí)空見慣，也沒什么法律風(fēng)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(dǎo)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(zhǔn)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(dāng)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(biāo)簽（因為這些標(biāo)簽?zāi)軐⑺R別為亞馬遜的?？停?，價格便跌回 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?wù)摰臍⑹臁?/span>

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(wù)旅行客戶提供商務(wù)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(guān)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(shè)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(dǎo)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(xué)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(xí)空見慣，也沒什么法律風(fēng)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(dāng)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(yù)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(dǎo)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(guān)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(quán)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(biāo)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(shè)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(yù)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(yīng)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(guān)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(guān)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(guān)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(xué)習(xí)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(guān)。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(yīng)當(dāng)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(wù)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(fù)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(yù)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(yù)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(yù)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(luò)交易平臺網(wǎng)絡(luò)營銷活動算法應(yīng)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(yīng)用算法根據(jù)消費者的興趣愛好、消費習(xí)慣等特征向其提供搜索結(jié)果的，應(yīng)當(dāng)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(yù)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(dāng)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(yīng)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(yīng)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(xué)家圈