最简单的大数据杀熟现象:在某个网络订票平台,如果你保持高频搜索和持续关注某段行程的机票,则搜索价格持续上涨,订票后会发现价格下跌。
简单而言,就是通过大数据分析和预测的手段,对于同样的商品和服务,对不同的对象收取不同费用的现象,是一种价格歧视的行为。其技术基础是海量的用户数据,通过用户的基础属性判断所在的所用群体、消费能力,通过行为数据判断购物偏好和消费意愿强烈程度。通过精准的用户画像,对消费能力高、消费意愿的强的用户展示高的价格,获得更多的利益。
特别当下移动设备成为日常使用的主要手段,iPhone 作为移动设备的佼佼者,良好用户体验伴随着高昂的售价,所以使用 iPhone 的用户通常会被判定成为消费能力强,有更多消费意愿的用户群体。
如何防范被大数据杀熟
1.卸载重新安装 app
通过伪装流失用户或新用户,有一定概率会被应用判断为新下载用户,可能带着「流失用户被召回」或「新用户」的标签给予一些特殊的有待
2.伪装价格敏感型用户
价格敏感用户市值下单意愿强弱受价格高低、优惠力度影响极大的用户群体,通常情况下,很多 app 为了最大化提升转化,平台会将补贴下发给容易受到优惠诱导而转化消费的用户,越是不用优惠券就不下单的用户,被派发的下单红包,优惠券的概率和力度越大。
3.交叉模糊数据
当搜索某商品时,可以伴随搜索一些毫无关联的其他商品,用无关信息掩盖真实数据,用户画像的准确性来自于用户行为数据的手机和分析,违反自己实际意图进行的一些操作,留下错误标签误导,降低平台手机数据的真实性和准确性,是用户画像匹配程度降低。
4.保护隐私数据
杀熟的前提条件是平台对于用户资料非常熟悉,而平台了解用户的程度与其泄露的信息息息相关,防范被杀熟,最重要的就是保护自己的隐私数据,在手机上设置关闭各个 app 不必要的权限,不要小瞧了一些不起眼的权限,有些平台甚至可以根据手机电量判断溢价:有研究表明,在手机电量将耗尽时,用户愿意承担高达 9.9 倍的溢价等;不要连接来路不明的 Wi-Fi,很多精准化投放都是通过网络获取物理位置,分析出所属人群及需求进行的。
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