最近,一篇《2020打车报告》走红,揭开了大数据杀熟的脸皮新厚度:
全车型打车,苹果用户比安卓用户更容易打到更贵车型。
看到这条消息,不禁让人掩面长叹:好想回到过去,买一部单纯的2G手机。
思来想去,完美躲避大数据杀熟方案或许只有一个:穿回PC时代。
那时候,互联网水很清,天很蓝,充会员不会当大头,打车住店不会被双标。只有明着坑钱,没有背后算计。
而今的移动时代,算法主导了一切,但也遮蔽了真相。很多时候,我们都要哲思三连:我是谁?我在哪?我是韭菜么?
大多时刻,我们只能忍耐,可点份外卖被割韭菜也就罢了,打个滴滴居然还要多交“苹果税”。
看完这篇长达3万多字的调研报告,我脑海中不由回荡起,脑大脖子粗的范伟那句台词:
防不胜防啊。
看人收费
春节期间,复旦大学企业管理系孙金云教授做了个有趣的调研。
在大城市的打工人们,可能都有过类似的网约车经历:
显示3分钟车到,永远不止等3分钟;结账价格超过预估价格;相同软件、路线,和同事叫出两个价。
这背后其实是打车平台的大数据和算法在作怪。
为了一解其中玄机,孙教授选择了行业最普遍的抽样调查法。
招募20多个在校大学生作调研员,分5个城市共打车821次(有效样本)。
五城是北上深三个一线城市,外加成都、重庆两个新一线城市。涉及滴滴、曹操、首汽、扬招等7个网约车主流渠道。
为完成这次调研,孙教授自掏腰包5万多元。
调研数据出炉后,证明了孙教授这笔巨额打车费没有白花,因为得出了一些非常有趣的结果。
比如说,在滴滴眼里成都压根儿就不是一线城市;除北京外,想最快打到车还是用扬招;北京早高峰建议坐地铁……
而报告中最刺激用户神经的是,屡见不鲜的大数据杀熟。
这次更是杀出新高度,调查数据显示:
同时呼叫滴滴经济型+舒适型两档,苹果手机用户比安卓用户更容易“被舒适”车辆(比如专车、优享等)司机接单,几率高达3倍。
而且,“苹果税”还体现在优惠券发放上。
报告数据表明,苹果用户平均只能获得2.07元优惠,而非苹果用户平均可获得4.12元优惠。
孙教授花5万多元告诉大家一个可怕真相:大数据已经从VIP中屁,进化到看机收费了。
也感谢滴滴让我们明白一个深刻道理:即便买得起iPhone,也未必打得起车。
心理专家
“苹果税”的出现,暴露了当下大数据遍布,算法横行的阴暗面。
报告除了提醒大数据杀熟模式已升级外,还藏着几个心理学把戏。
大数据镰刀之下,人们躲避的不止是算法,还有一场心理游戏。
大家多少会有共鸣,同样3分钟,在床上和在路边等车完全是两个时间长短。
在床上这里只打游戏,3分钟转瞬即逝,而路边等车,1分钟度日如年。心理学称之为“空闲厌恶”效应。
研究学者表示:人们害怕空闲,但他们需要忙碌的理由。
996打工人可能不太认同这一观点,但却能说服绝大多数一起等过司机的打车人。
为了缓解用户等车时的怒气值,网约车平台决定提供更多信息和功能,让他们忙起来。
于是司机服务流程变为透明化运行,等车界面告诉我们司机正快马加鞭赶来,只需刷个短视频功夫。
平台在这3分钟里费尽心思。如花小猪设计了等车领红包,高德请了偶像陪你等车唱歌。
这些小惊喜也时常能在外卖平台上看到。
当外卖小哥带着外卖渐行渐远,界面中的红包变得格外显眼,每次点进去都会抽到免费学英语大奖。
学着学着就贷款交了万元学费,一顿外卖引发财务血案。
而在等车界面同样藏着心理学设计:目标梯度效应。
这一效应表明,人们更容易被目标剩余距离所驱动,而不是已经行进的距离。
也就是说,客户离终点越近,他们就越有动力。
提到目标梯度效应,或许已有人想起曾为拼多多几块的红包,让亲朋好友、领导同事,帮忙砍一刀的上头回忆。
直到看到滴滴互联网平台招聘,产品专家任职资格上写着:有一定的经济学和心理学基础。
顿时了悟,原来产品经理做到极致是心理学大师。
在心理专家们的运筹帷幄下,苹果用户再次躺枪。
报告指出,网约车平台喜欢玩时间游戏,刻意缩短预估等待时间。
调研结果显示:多平台对苹果用户格外“关照”,不仅认为他们人傻钱多,还很没耐心。
对抗算法
看完这篇打车报告,心疼苹果用户的同时,内心不无担忧:
今天的互联网产品,已拥有了赛亚人战斗力探测眼镜那般的能力,每个人头顶都有消费力数值,以决定收割程度。
人们在讨论大数据杀熟时,真正讨论的是用户隐私问题。
没有理由能解释的了,一个网约车平台为何要收集用户手机型号数据。
现实的无奈在于,人们既没办法卸载滴滴,也不可能扔掉iPhone。
我们很难对抗算法以及那些心理专家,但也不必太过悲观。
比起穿越时代,更应该寄希望于国家力量,商业风气的改变。
谷歌去年被爆暗中搜集用户隐私后,最近宣布将停止根据个人网络浏览记录投放广告。
为了做出改变,谷歌选择逐步淘汰Chrome浏览器中,现有的追踪个人网站浏览记录技术,并表示以后不再研发替代产品。
这或许是整个数字广告行业被重塑的开始,前提是平台要愿意做出广告利益的牺牲。
2014年,苹果被黑客大会批露iOS系统存在若干“后门”,此后苹果一直强调保护用户隐私。
比如说苹果在 iOS 10中采用的差分隐私技术。
简单来说,当我们打字、使用表情时,这些数据在被分析前,会先添加随机干扰信息,从而避免将数据和用户设备联系到一起。
除此之外,苹果也通过对app开发者设限,以确保用户数据安全。
去年年中,Apple再次推进iOS 14涉及用户隐私的相关政策:
比如任何app必须向苹果说明其数据收集行为;App Store上架应用必须先通过App Tracking Transparency框架征得用户许可。
这一政策推进也引发Facebook、Google、TikTok等广告主的不同反应。
去年国内厂商发布的ColorOS 11系统上同样看到改变。
ColorOS 11新增“仅本次允许”授权方式,还出了一招“系统空信息替身”,以及“限制广告追踪”功能,降低广告精准度。
孙教授在报告中也给出另一治理方向:
由政府或相关部门介入,对数据资产进行确权;将数据资产开放给科技企业,以用来产品创新;数据贡献者、维护者、使用者、监督者等共同介入,进行适当权利分配。
近几年,可以看到国家频频出手纠正,一批又一批违规获取用户数据的APP被下架整改。
尚未结束的两会,人大代表建议明确互联网垄断法律责任,加强反垄断执法力度。
一切都是为了确保企业,将赛亚人眼镜这般的黑科技,用在开拓星途大海,而非紧盯着用户的钱包。
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