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富人發正品,窮人發A貨,大數據售假是個什么鬼?

時間:2018-11-04 08:40:00來源:運營推廣作者:seo實驗室小編閱讀:80次「手機版」
 

中國富人畫像

什么什么,商家開始用大數據分析你的貧富狀況并根據結果選擇發A貨還是真貨了?

前段時間曝光的一系列殺熟事件似乎給大數據頭頂壓上不輕的一座大山。接踵而來的諷刺段子堪比現在刷屏朋友圈的菊言菊語。

富人發正品,窮人發A貨,大數據售假是個什么鬼?

雷鋒網(公眾號:雷鋒網)編輯在“如何看待大數據殺熟”的知乎問題下,卻看到了大數據的另一波騷操作——售假。

知友邏格斯寫的一段關于大數據售假的內容獲得了四百個贊,內容節選如下:

大數據殺熟算什么,你知道「大數據售假」嗎?

平臺代購化妝品,對于 Dior、阿瑪尼這些很貴的化妝品,會根據其掌握的買家的收入、消費狀況進行細分:

A、如果系統判斷你是個富人,平常一直用這個化妝品,就會給你發正品;

B、如果系統判斷你是個窮人,買不起專柜里的化妝品,就會給你發 A 貨,反正以你的消費水平你也沒買過正品,更不知道什么是 A 貨了。

更厲害的是,他們還「7 天無理由退貨」,只要你敢申請他們就敢退。

那么退貨率是多少呢?

2% 左右罷了。

這個場面是皆大歡喜的:

富人 A:23333 買到了便宜的粉底好開森。

窮人 B:23333 我也能用得起富人的粉底液了好開森。

窮人 C:誒,這個粉底液我用了起痘痘了,會不會是假貨啊?

平臺:小姐每個人的膚質不一樣的,如果您不滿意我們支持 7 天無理由退貨。

窮人 C:啊?化妝品也還可以退貨?好開森。

這樣的場景無處不在,這一次的「殺熟」無非是擊中了某些人脆弱的一面:我把你當兄弟,你居然想……?

抱歉,資本是不講情義的,正如馬克思所說的,如有 50% 的利潤,它就鋌而走險;為了 100% 的利潤,它就敢踐踏一切人間法律;有 300% 的利潤,它就敢犯任何罪行,甚至絞首的危險。

什么什么,商家開始用大數據分析你的貧富狀況并根據結果選擇發A貨還是真貨了?前兩天剛從某平臺買了一堆化妝品的編輯感覺臉上一緊……

富人發正品,窮人發A貨,大數據售假是個什么鬼?

大數據為您一鍵細分,貼心服務

如果數據分析中心工作時候會說話,它可能的狀態是:

哦上帝,看看這位女士前段時間都買了什么,XX、XX……好的相信我,她想要買的這瓶XX一定是她最近甚至是史上買過最貴的護膚品了,即使給她一瓶A貨她也會用的很開心。

Amazing!這位女士一星期買了幾萬的美妝護膚品,我強烈建議給她劃分至有錢人梯隊,優先發貨,從優發貨。

……

當然以上情形只是想象,現實中大數據售假是怎么操作的?

邦盛科技副總經理孫斌杰告訴雷鋒網,從理論上說,大數據售假主要利用的是數據爬取、采集和建模分析技術,通過把用戶的職業、家庭收入、消費狀況等各類數據,爬取和采集過來后,經過深度的清洗、加工后,通過關聯分析等技術,建立相應的模型。簡單說,就是對這個用戶的經濟收入、進行購買習慣和消費習慣等方面做一個用戶畫像,然后用設定的規則模型去套這個畫像,畫像跟哪類規則模型匹配,就采取類似的發貨策略。

錢塘號曾概括過收到A貨的人可能需要的特殊品質。比如購買能力,你在網上買件商品,訂單提交后,系統會自動查詢分析你在全平臺的購物數據,如果你在同類產品消費傾向絕對大部分是低價位品牌,系統就判定你沒用過高價位大牌真品,所以后臺經分析后將你備注為低風險客戶,給你發的貨就容易是高仿貨;

又比如收貨習慣,其中退貨少的人更容易買到假貨,你的消費記錄、購買記錄、客單價記錄將作為發貨參考數據被系統識別。很多人有類似經歷,買來的產品有小問題又不影響使用,怎么辦?退貨嫌麻煩,只有忍了。你如果真想退貨,電商常常解釋是因為發貨前沒有檢查貨品!

這顯然是假話,因為每一批次的瑕疵品都有記錄,之所以發給你,是因為你的綜合退貨率偏低而已,系統會自動認定你“好說話”、“能將就”,一有假貨就優先“照顧”你。如果你收到貨連看都不看,假貨不給你給誰呢!

甚至收貨地址也可能促使你買到假貨。這并不是說二三四線城市就一定發假貨。如果能識別收貨手機與收貨地址所在城市有沒有產品專賣店。如果沒有,你也沒買過同類產品,系統會“放心”分配高仿貨給你;如果有專賣店,系統會查詢你是否買過同品牌產品。有消息透露,按此套路售賣高仿貨,退貨率還不到5%。

大數據真的售假了?還是過分解讀

看完上述的售假事件,圍觀群眾瑟瑟發抖,紛紛表示自己從沒給過差評、沒退過貨、甚至買東西時都不會跟店主聊上一句。一但系統認為自己是個“沒脾氣的老好人”是不是就悲劇了?對方會故意給次品,故意把排后發貨。

“所以以后我要多多退貨、多多投訴。一但發現我被殺熟了,我就故意購物、故意退貨、故意投訴、故意去舉報。”某網友這么說道。

眾多網友擔心的情況會出現嗎?

在孫斌杰看來,盡管從理論上分析大數據售假事件是可行的,但這種平臺惡意行為并不常見。

因為這需要收集用戶的多維度數據,同時進行相關的計算分析后,建立相應的規則模型。每次用戶購買時,要啟動相關的數據匹配后進行計算,查看是否與相應的規則模型匹配,才能確定發假貨還是真貨。、

這聽起來容易,做起來卻沒那么容易,需要數據技術等支撐。一般商家沒有能力也沒有預算投入大數據分析。但隨著互聯網發展,不排除這類情況會增加。

“從某種層面上講,大數據售假真實存在,通過大數據的能力把買賣雙方串聯起來,雙方各取所需。但正如前面所說,我認為目前各類平臺,不至于太多的存在專門投入相關經費整合數據,利用技術賣假的現象,這一說法有點過分解讀。”

售假事件并非電商首創,類似事件一直存在。就算賣菜的小販也會看人報價,只不過大數據可以把感性的“看人外表猜性格”替換成按數據了。

至于大數據售假到底存不存在?

電商那么多,一定有商家正在這樣做,也一定有商家沒想到可以這樣。

而對于消費者,似乎只能更謹慎的網購,保護自己的各種數據不泄露了。

富人發正品,窮人發A貨,大數據售假是個什么鬼?

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