编辑导语:你是否了解什么是算法歧视?你是否能够深入了解商业社会的背后?本篇文章中,作者介绍了什么是算法歧视,讲解了买家商业价值的三个维度六个指标等方面的干货内容,推荐想要学习个性化定价的群体阅读 。
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今年的双12静悄悄!
遥想一个月前的双11,关于商家先抬价后打折、满减之后商品反而更贵、保价服务形同虚设等来自消费者的投诉,几乎席卷了微博、B站、小黑猫投诉等平台战线 。
作为一个战斗在数据一线的打工人,思量再三,我决定试着揭开那些隐藏在价值和价格差背后的无声的算计 。
可是了解这些有啥用呢?普通人,可以反思自己的购物行为如何被商家使用,免得做了冤大头还不自知;对想赚钱的,那这里面日进斗金的机会多了去了 。当然,本文真诚劝退想从事诈骗的人士,阅读本文您还得同时精研刑法,先找好退身步 。
言归正传,下文主要分为三个部分:
滥觞:算法歧视的经济学解释;实践:商业社会的湿暗后厨 。你的口袋Data可见;每次只有你和屏幕 。结语:不必讶异也不必躲藏 。
一、滥觞:算法歧视的经济学解释数年前我在桂林游玩,***楼下的米粉店人头攒动,我也跟着吃了一次 。排队的时候,有的人要指着墙上菜单说要几块钱的,有的人不看菜单只说要几量 。我老婆发现,两种点餐的 *** 价格却不一样:指着墙上的那拨人付钱更多 。
于是,在山明水清的桂林街头,在匆匆的行人之间,我真切的感受到来自价格对外地人的“歧视” 。
价格歧视是经济学术语,又称价格差别,指商家在同一时期对同一产品索取不同价格的行为 。价格歧视既可以是对不同买家索取不同价格,也可以对同一个买家的不同购买数量收取不同价格 。
“歧视”在这里并没有贬义,本质上,它迎合了商业的最终目标:利润的更大化(简单起见,这里将利润简化成收入) 。
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一个理想的差异化定价要能保证不同的消费者有不同的价格,直到覆盖掉整个三角形区域,这时候的收入是更大化的 。而商家要实现差异化定价,一般要具备两个先决条件:
商家有能力了解每个消费者的购买意愿和能力,从而针对每个人单独定价;买家之间彼此是区隔的,他们在购买前无从得知或很难得知标准定价 。不难看出,终极款的价格歧视要求商家必须能对买家的不同特征进行有效的区分和分割,几乎相当于是要实现一人一价,也就是经济学中所说的一级价格歧视 。这在线下实体的的商业形态里是没有可能实现的 。
线下实体的商家多年来依靠诸如区域、购买量、买家身份等条件进行差异化定价 。1935年的美国电影院依靠的是年龄和身份,2021年的米粉店桂林依靠的还是“外地人”身份 。
——1935年美国某影院价格表
可是,数字化世界里的商家恰恰有能力做到这两点 。
二、实践:商业社会的湿暗后厨复旦大学的一位教师带领学生打了800多次车,花5万元,做出一份调查 。在几家打车软件中,苹果手机用户平均只能获得2.07元的优惠,显著低于非苹果用户的4.12元 。
“苹果税”还体现在,苹果手机用户更容易被舒适型、定价高(专车、优享等)的司机接单,概率是非苹果手机用户的3倍 。
无独有偶!在美国的一档节目中,Uber经济研究主管曾说,在手机电量即将耗尽时,用户愿意承受9.9倍的动态溢价 。
为什么数字生活越是深入,我们跟数字服务提供商讨价还价的筹码越少?
为什么口口声称的“上帝”如今成为引颈待割的“韭菜”?
究其原因在于数字化世界具备了上文提到的两个先决条件 。
(1)数字化世界里的买家呈现原子化的特征:每个人单独面对着自己的电脑或手机屏幕,每一块屏幕将买家区分开来 。
除非特意,否则买家根本无从得知,显示在这个屏幕上的价格,到底是一个标准定价,还是针对他个人的定价 。
(2)所谓的平台和系统根据用户的属性、历史行为可以收集大量的数据,从而分析出买家的画像,使得有能力了解不同买家的购买能力和偏好,从而做到千人千价 。
接下来,我从买家商业价值分析入手,把自己一知半解的、关于个性化定价的知识分享给大家,虽然乍看起来,这些内容也是负能量深重,但却是商业社会实实在在必需的操控技巧 。
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