當我們在使用一款未注冊的軟件時,它總會拋出很多優惠讓顧客使用,而當你成為老客戶之后,又是另一番光景,殺熟現象比比皆是,出行服務、娛樂、酒店住宿等方面成為大數據殺熟的重災區,不少網友表示在這些地方踩過坑:你經常在某平臺上訂酒店,會越定越貴,成本越來越高,相反,新用戶卻能得到不少優惠。
淘票票老用戶訂票價格更高
有些人比較喜歡看電影,經常有新電影上映都會去買電影票支持,并且習慣去某一家固定的影院。如果是常見的套路,商家一般會認為這個客戶忠誠度較高,可能會利用一些優惠促銷的手段,留住老客戶。
在網絡上逛了一圈,筆者發現出行服務、娛樂、酒店住宿等方面成為大數據殺熟的重災區,不少網友表示在這些地方踩過坑:你經常在某平臺上訂酒店,會越定越貴,成本越來越高,相反,新用戶卻能得到不少優惠。
“對這個平臺的忠誠度越高,付出的代價越高”。最后你反而需要為你對這個企業的忠誠買單,聽起來很流氓是不是?
我們舉來兩個具體的事例好了:
淘票票老用戶訂票價格更高
有些人比較喜歡看電影,經常有新電影上映都會去買電影票支持,并且習慣去某一家固定的影院。如果是常見的套路,商家一般會認為這個客戶忠誠度較高,可能會利用一些優惠促銷的手段,留住老客戶。淘票票上新老用戶被區別對待
但是大數據不是這么做,大數據更注重拉到新用戶。很多商家為了拉新用戶,常常也會有一系列的新用戶專享活動,這也無可厚非。維護老用戶和拉新用戶,這兩者其實并沒有什么矛盾的地方。偏偏,現在的很多互聯網平臺都對新用戶釋放了高度的熱情,然后成本轉嫁到老用戶身上,將老用戶視為待宰的羔羊。
編輯部的吳老師經常去某家影院看電影,由于是忠誠的老用戶,因此在買電影票上,他的票價要比一般用戶更貴。從下面的兩張截圖可以看出明顯的價格差別:老用戶不享受任何優惠,app打開頻率較低的用戶,卻得到了特享的優惠。
忠誠度高的老用戶(左)票價更貴
滴滴老用戶打車更貴
另一個價格差別更明顯的是滴滴,這已經不是第一次有朋友向筆者吐槽打滴滴越來越貴了。在滴滴和優步合并之后,滴滴的價格飛快上漲,就拿和筆者在用一個辦公室上班的同事來說,以前用坐公交車的錢就能拼個車來上班,后來滴滴價格飛速上漲,但是由于沒有其他的交通方式,她也就一直默默忍受了。
滴滴漲價前后價格差別
滴滴漲價前后價格差別
但是最近她對滴滴的好感度卻降到了冰點:因為她終于發現滴滴把她當傻瓜宰了。
通常打車來上班,只要花20幾塊錢,某天她發現她的車費變成了30多,排除司機繞路的情況,她發現打滴滴的費用在慢慢的變高,因為之前變化的幅度也不大,都在她可接受的范圍,因而也沒有提出過疑義。但是某次她發現,選擇了在同一時間段,選擇了同一條線路,而她付出的成本要比不經常使用滴滴的朋友高。
重度使用用戶(左)比一般使用用戶(右)花費更高
重度使用用戶(左)比一般使用用戶(右)花費更高
“原來滴滴以為我人傻錢多?”她終于忍不住抗議。
而更離奇的是,據新浪手機稱,用不同的設備打開滴滴,費用也是不一樣的,安卓手機打滴滴要比蘋果用戶便宜。根據新浪手機測試,用蘋果和安卓手機分別打開滴滴頁面,其中4部蘋果手機均顯示費用為75元左右,而安卓手機的費用為72元。
于是在被滴滴的價格歧視傷害過多次之后,大家終于發現:還是街邊攔的士比較便宜!最后大家都想回到沒有網約車的年代了。
為什么大數據殺熟的情況會存在?
歸根結底,這個流氓的鍋還是要拋回給用戶:因為用戶懶,用戶懶得計較五毛一塊的差價,或者對小幅度的漲價不敏感,企業便當你傻,認為你可以是被宰割的。大數據是為用戶服務的,但是更多時候,是為企業營利而服務的。大數據清楚地知道了你的生活方式,你的行為方式在大數據的監控下都一清二楚:大數據知道你喜歡什么,知道你在哪些時間會去哪里,知道你在哪些地方舍得多剁手,知道你常聯系的朋友都有哪些,更知道在什么區間內的漲價能讓你稀里糊涂間就接受。當習慣了某個區間的價格上漲幅度,比如一天只貴一塊錢,甚至5毛錢,在某一天你就會驚奇的發現,在看似不經意間,你的成本已經高了不少。
如果你遭遇了大數據殺熟,有破解之法嗎?
說了這么多,但大數據殺熟這種情況無可避免,并且只會越來越多。我們能做的,只是提高下自己對數字和價格的敏感度,避免溫水煮青蛙的尷尬。這里筆者也提幾點“不成熟的小建議”:
1、貨比三家!古人誠不欺我,貨比三家永遠不過時!不要因為對某個產品熟悉,就形成依賴,比如下單之前,稍微用不同平臺比對下,看看是否有價格差別;
2、線上線下雙管齊下。不嫌棄麻煩的朋友,也可以結合線上線下價格,比如訂酒店,有可能在線下現場訂,會比在某些旅游訂票軟件便宜。
3、不要一個賬號走天下。平臺和平臺之間的數據,經常是共享的,你用同一個手機號注冊了網絡上全系列的賬戶,大數據輕輕輕松松就能復盤你一天完整的活動,比你自己更了解自己。當一家企業清楚地掌握你的消費習慣,將你劃入“人傻錢多”的范圍時,不宰你宰誰?
社會套路多,為了錢包,大家還是貨比三家吧。
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