地方新闻-"老李头和他的媳妇的性格特点"-平台价格“见人下菜”，“反老李头和他的媳妇的性格特点向驯化大数据”有用吗？

平台价格“见人下菜”，“反老李头和他的媳妇的性格特点向驯化大数据”有用吗？_ZAKER新闻

但由于个股市值体量不同、股性不同以及所处的市场环境不同均会影响MACD指标策略的有效性。保守起见，策略君特地回测了近几年格力地产相同指标形态的出现次数及后续影响，数据结果发现格力地产从2020年起共出现过18次MACD金叉。

春节假期要开始了，很多人在线上平台买机票、订酒店，为避免 " 大数据杀熟 " 等情况，不少人会选择多平台比价，甚至有人选择 " 反向驯化 " 大数据，即试图通过各种方法，改变自己的 " 用户画像 " 干扰大数据算法。但是，大数据真能被 " 反向驯化 " 吗？01" 见人下菜 " 的平台价格近日，记者邀请了 15 位不同年龄、职业背景、消费习惯的平台用户，在同一个时间段，对 4 家知名线上旅游预订平台进行测试 ( 分别以平台 ABCD 指代 ) 。记者根据春节假期的出行习惯，随机选择了 7 趟航班和 6 家酒店，让这 15 位用户同一时间段下单，发现不同人之间，价格确实存在区别。首先，在相同平台上，不同账号的预订价格不同。以正月初二某趟航班的经济舱票价为例，在平台 B 上预订，最低价为 1428 元，最高价为 1840 元；不同平台间也有价格差异。测试者们在平台 A 上预订同样的航班，最低价为 1522 元，最高价为 1888 元。这意味着，这一趟航班，不同人和不同平台之间的价差是 460 元。为计算返程票价，测试者们在预订正月初七的同一航班同等舱位时，发现有人在平台 C 的预订价格为 1260 元，平台 B 则为 1387 元，差额达 127 元。酒店预订同样如此。比如选择在平台 D 上预订除夕当晚上海某高端酒店的大床房，最低价与最高价之间相差 681 元；同一个用户在预订正月初四某家位于景区旁的连锁酒店时，平台 B 和平台 D 之间的差价达到 189 元。从上述测试看，光是来回机票和两晚住宿，" 用对 " 账号和平台就能省下 1457 元。02价格差异是怎么造成的？测试发现，不同用户的价差，主要是以下因素造成的：1、优惠券不同比如，平台 A 主要靠 " 账户券包 " 拉开价格差距，其中新客账户分别有 10 元及 20 元优惠券的差别，有的账户还有面值 200 元的当地文旅消费券；在平台 D 中，不同用户的 " 账户券包 " 的数量及金额不同，从 20 余张优惠券至 50 余张优惠券不等；而平台 B 有早鸟价、春节补贴、抹零卡等不同优惠活动，不同人享受的活动不同，补贴金额也不同。2、高频次搜索高频次的搜索可能会带动机票、酒店等价格出现起伏。首先是，在测试平台 B 过程中，多位用户同时搜索，" 动作慢 "、搜索时间靠后的人，预订价格会出现上涨；等到当天晚些再搜索，价格又出现不同程度的降低。不过，高频搜索带来的影响并不确定。有的产品不会出现这一现象，有的价格波动是因优惠券的调整引起的。3、商家不同除了以上原因外，也会出现因平台推荐排名靠前的分销店铺不一致，或者产品提供商不同，有的是官方店铺、有的是代理商家而导致的价格差异。03什么样的用户更能拿优惠？在 15 名测试人员中，有喜欢 " 货比三家 " 的理性消费者，有习惯宅家极少出门旅游的平台新用户，身份上有仍在大学就读的学生、经常出行的旅游达人、喜爱家庭出游的宝妈等。从测试结果来看，价格敏感、出行频次较少人群，更容易被平台 " 看重 "。相比之下，经常出行的人，账户券包金额通常较小或没有优惠券；出行频次较少的用户，在预订时界面会频繁显示航司礼遇、春节大额补贴等活动。对于价格敏感的用户，在主打性价比的平台 B，预订机票会更高频次弹出早鸟价及春节补贴。有人担心，手机不同也有可能影响预订价格。记者注意到，在测试过程中，数千元至上万元的不同型号手机，在平台预订时没有明显差别。04这些方法能 " 压价 "？有些用户会采用拨打客服电话、反复评论留言、改变消费习惯等方式，来影响大数据对自己的判断。在本次测试中，记者对部分常见方法加以求证。1、先下单不付款有效吗？有效。用户未付款时，平台会随机为账号发放优惠券，且限时较短，催促用户下单。此外，平台 B 还会在浏览阶段添加 " 当前有 XX 数量的人也在看该航班 " 的信息，给用户预订增加紧迫感。2、拨打平台客服电话反映问题有效吗？有效。在出现价格不同时，拨打电话提供相关截图给平台客服，有的平台会予以退差价或赠送一定金额的优惠券，以消除用户预订时的顾虑。有的平台还会进行数次电话回访，以确保用户的问题已经被解决。3、价格会越搜越便宜吗？有时会。测试后的第三天，当参与测试的人员再次搜索同一酒店产品时，在平台 D 上，一家高端酒店客房价格降了百元，主要是大额优惠券的数额增加所致。但这种现象并没有出现在所有平台中。05" 反向驯化大数据 "技术人员：作用不会很大" 平台通过算法对用户的大量数据进行分析，得出用户对价格敏感度、购买意愿等与优惠券发放相关的模型。" 中国人民大学律师学院院长助理杨洪浦分析。在技术层面上，用户的浏览历史、搜索偏好、预订频率、消费能力，以及是否是新用户、比价用户，以及市场需求、产品库存等因素，都会影响平台算法的判断。至于能否 " 反向驯化大数据 "，有技术人员告诉记者，人为干扰的作用并不会很大。因为大数据依托的维度十分广泛，平台的用户账户大多数是实名制，使用虚拟账户的可能性很小，所以很难通过一些简单伪装行为迷惑大数据模型，而且大数据模型本身就有较强的学习能力。06" 大数据杀熟 " 合法吗？在采访中，多名律师表示，" 针对不同用户发放不同优惠券本身并不一定违规，需要分情况看待。"杨洪浦认为，如果平台的优惠券发放规则是公开透明的，并且用户能够清晰知晓获得优惠券的条件，那么这种行为是合规的。从法律层面来说，大数据算法与大数据杀熟有着本质区别。杨洪浦介绍，大数据算法本身是一种技术手段，可以高效运营、精准营销、提升用户体验；而大数据杀熟指平台利用大数据分析，对老客户或者消费能力较高的用户，在相同产品或服务上设置比新用户或其他用户更高的价格，以此获取不正当利润。" 大数据杀熟 " 的核心在于，利用信息不对称，对特定用户群体进行价格歧视。《消费者权益保护法实施条例》中规定，经营者不得在消费者不知情的情况下，对同一商品或者服务在同等交易条件下设置不同的价格或者收费标准。也就是说，如果只是针对消费者特点，展示不同的商品和服务，法律是允许的。但是，" 如果经营者利用大数据算法，通过抓取和分析消费者的消费习惯、价格偏好，在消费者不知情的情况下，设定不同的价格、增加额外的费用，就涉嫌违法。" 北京市法学会旅游法学研究会副会长李广说。