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      大數據殺熟?
      發布人:yuanlu發布時間:2021/3/4 11:12:17


      首先還是簡單介紹一下“大數據殺熟”的現象及其原理。

      最常見的“大數據殺熟”現象:

      某打車平臺軟件,同一時間同樣起點和終點的行程的預估價格差異可以達到20%以上;某網絡訂票平臺,如果你高頻搜索和持續關注,則搜索的機票價格持續上漲,訂票后卻又發現價格下跌;概括地說,就是指,通過大數據分析和預測的手段,對于同樣的商品和服務,對不同對象收取不同價格的現象。

      顧名思義,“大數據殺熟”——其技術基礎是大數據,也就是海量的用戶數據。


      通過你的基礎屬性數據判斷你的所在用戶群體、人群特征(如消費能力),通過你的行為數據判斷你的偏好和消費意愿強烈程度。

      綜合一系列的分析,判斷出你是誰,你現在要做什么,愿意付出多少代價去做。然后通過精準的用戶畫像,去對消費能力高、消費意愿強烈的用戶展示更高的價格,賺取更多的利益。

      已知了對方的招數,對策自然也不言而喻——


      1.簡單粗暴版

      操作指南:卸載重裝APP

      親測案例:某打車app。卸載后再重裝,車費相比卸載前(2分鐘前)便宜了5到6元。

      背后原理:偽裝流失用戶或新用戶。

      有運營相關經驗的同學應該知道,運營的四大工作內容:拉新、留存、促活、轉化。為了拉新對于新用戶通常會給較大的優惠力度;對于已流失或即將流失的用戶,平臺通常會給予特殊的福利以召回和挽留。

      而卸載這一行為對應的就是——用戶流失。而重裝后,有一定概率被認為是新下載用戶。

      因此通過卸載重裝這一簡單行為,你將會帶著“召回的流失用戶”或“新用戶”標簽被給予一些特殊的優待。

      2.交叉驗證版

      操作指南:多找幾個朋友一起試試看

      親測案例:朋友在旅行前兩個月就在某訂票平臺上持續關注出行航班機票,關注許久發現票價一直在6000元以上居高不下,我聽聞后立即幫忙搜索查詢,搜索結果票價不到4000,遂幫忙訂票,省下2000元。

      背后原理:精細化運營下,同一策略同時命中多個人的概率是很低的。

      因此多找幾個朋友試試看,甚至可以用父母的手機(網絡行為不活躍用戶,數據較少)搜索對比,然后選擇最低價的那個下單。

      3.越薅越上癮版

      操作指南:偽裝價格敏感用戶

      親測案例:越是“無優惠券不下單”的用戶,被派發的下單紅包、優惠券的概率和優惠力度越大。

      背后原理:價格敏感用戶是指下單意愿強弱度受價格高低、優惠力度影響極大的用戶群體。在用戶運營中,為了節省預算的同時最大化提升轉化,平臺會選擇將補貼下發給最容易受補貼誘導而轉化消費的用戶。

      因此,如果你能夠被定義為價格敏感用戶,那么你接收到優惠補貼的概率就會高出普通用戶很多。

           當我們越來越多地享受數據帶給我們的便利服務時,也應該盡早地考慮到我們將要為之付出的代價。

      “大數據殺熟”所代表的動態定價也只是其中的冰山一角而已。

          而在不遠的未來,數據安全,其實就是你我的安全。


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