不知你有没有发现这样一个现象,当你用APP叫车点外卖订酒店时,起初很容易领到优惠幅度颇大的“神券”,用的时间越久,领到的优惠券越小。
很多网友都遇到过类似情况,有网友表示“我打网约车和同学差不多的路线,车型也一样,我要比他们贵五六块”。另一位则解释称“你在常规地方打车,比这个点500米外要贵10%-20%”。还有的则回应“我和室友从公司回家的路线是同一条路,每次滴滴她都比我贵七八元,因为她是iPhone,我是安卓”。根据手机型号不同而给出不同收费待遇的还有某视频网站,“视频网站会员费安卓和iPhone收费不同,iPhone年费248元,安卓登陆同一个账号年费178元”。
遇到这种情况不能全怪自己“点儿背”,你可能只是被大数据算法自动识别为“熟客”。
一位技术研发经理爆料称,自己所在的网站也会给用户进行“画像”,根据用户信息、订单、行为等等推测出其喜好,再针对性地给出产品,可以极大地提升用户感受,能避免用户被无故打扰的不适感。其用户画像维度包含多方面,包括:用户个人资料、会员等级、行为、订单特征、其社交网站信息、搜索网站搜索信息、职场网站信息、内部客服信息等。
用户画像可以适用于多个场景,比如,拥有较好支付能力的用户在搜索时会看到更多的奢侈类商品;有孩子的麻麻会发现网站向你推送婴幼儿产品的比例很高。同样,如果通过一个人行为及其购买行为分析,可以判断他对价格的敏感程度,为了“拴住”对价格敏感的消费者,平台会给予他们更多的优惠。而对于粘性较强,在购买时受价格影响较小的优质用户,那么平台在推送优惠时,会选择性将其屏蔽。
用户画像的应用场景远不止“杀熟”一例,试想一下,如果电商平台存在 “好次掺卖”的情况,对于质量较为敏感的客户,网站则发优等品的几率较高。而对于投诉较少的“老实人”,网站发次品的几率是否会更高?
虽然《消费者权益保护法》规定,经营者提供商品或者服务有欺诈行为的,应当按照消费者的要求增加赔偿其受到的损失,增加的金额为消费者购买商品价款的三倍。而这种基于平台内部系统算法的行为往往很难取证,且鲜少有用户会为了“块儿八毛”的蝇头小利维权投诉。而对于喜欢吹毛求疵的社交“大v”,根据系统算法,他们的影响力高于普通会员,在客服人员处理其投诉时被识别,从而更快、更好地被响应。
在市场形成初期,无论是电商平台还是功能应用,无不在客户体验,优惠释放上大下功夫,进而圈住用户,留住用户。时至今日,滴滴、快的、优步时等网约车平台跑马圈地时代已经过去,外卖平台也已变成饿了么、美团双极的战场,在线订票、旅游平台虽然入局者众,然而真正有影响力的也不过两三家。当市场成为几个老炮的江湖,不会离开的用户,远没有存入户头的利润来的实在。
文 /大U 编辑 / 祝11
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