割会员韭菜，美团也玩大数据杀熟？美团：软件缓存；网友：你当我傻？
美团再一次站上了舆论风口，近日，自媒体漂移神父爆料称，自己遭遇了美团会员“杀熟”行为。一时间网友炸了锅，纷纷表示，“美团再见吧”、“反垄断还是有必要约束一下企业”。随后，美团致歉，但似乎无法说服投资者，今日美团股价大跌3%，逾400亿市值蒸发。
“我被美团会员割了韭菜”，网友：把大家当傻子吗
12月17日，一篇名为《我被美团会员割了韭菜》的文章刷屏，该文作者基于自己点外卖的经历发现，在美团上的同一家店铺，用同一个配送地址，在同样的时间点单，会员比非会员的配送费更高。文章中称，本以为开通外卖会员会省钱，但附近几乎所有外卖商户的配送费都比非会员高1-5元。
该自媒体大V称，开通美团外卖会员后，自己经常光顾的一家店铺，配送费由平时的2元变为了6元。
他做了个试验，在美团上的同一家店铺，同一配送地址，同一时间点单，会员账号的配送费仍为6元，而非会员账号仅为2元。
他反馈客服后，客服说，愿意补偿十元红包。此后，客服主管则称，已超出他的处理范围，会向更高级管理人员反映。
该自媒体大V表示，不仅一家店是这种情况，一部开通美团外卖会员手机，附近几乎所有外卖商户的配送费，基本都要超出非会员配送费1~5元不等。
一时间，买了美团会员的打工人觉得感情受到了伤害，在微博、知乎、黑猫投诉、朋友圈里发出了声泪俱下的“控诉”：“价格歧视”、“割会员韭菜”、“吃相难看”．．．．．．网友们仿佛上足了弹药，齐齐瞄准美团打去。同时，#美团被爆杀熟外卖会员#迅速登上当日微博热搜榜第五名，截至发稿，该话题下已有5.7亿阅读，形成4.4万讨论。
之后，美团外卖方面发声明回应称，配送费差异与会员身份无关，由于软件存在定位缓存，错误地使用了用户上一次的历史定位，与用户实际位置产生了偏差，导致了配送费预估不准。在实际下单时，会按照真实配送地址计算，不受影响。
回应声明中，美团外卖向用户表达了歉意，但对于美团的声明与态度，网民表示不买账。“当大家是傻子吗”，“你信吗”、“明明就是杀熟，却还编个借口定位缓存？？？不要脸……各个平台都有这样的情况，可是曝光也不整改！”“这个理由就算了吧，定位还能缓存，那你会不会送错地址”，“不管你信不信，反正我是他妈不信，市场监督局要不要查一下？”
美团到底“杀熟”了没有？
上海汉联律师事务所律师宋一欣告诉深燃：“这类型争议要以签约为准，如约定签约户比非签约户优惠而事实上不优惠，则违约，如无约定，就不能认定违约。”
事实上，美团的会员权益只承诺了红包优惠，并没有约定会员比非会员的配送费更低，所以也就没办法判定美团属于违约。
“你可以从商业道德上谴责这种行为，但从商业逻辑上来讲其实是没问题的”，某外卖平台前员工任风从外卖平台的运营逻辑对深燃分析称，平台之前低价推广是有成本的，当这个平台市场份额较高、觉得用户习惯差不多养成了的时候，会重新拿回定价权，弥补之前低价推广的成本。“多快好省，又便宜、产品和服务又好是很难兼容的。”
“在提及新零售的千人千面时大家都那么憧憬，怎么真正落实的时候又开始排斥？”任风说，从他的视角来看，外卖平台根据不同用户的消费能力、习惯，推送不同的优惠券，本身是大数据分析能力的体现。从全盘的服务能力来看，渐渐减少对固有会员的补贴，用省下来的钱既能拉来更多的新用户、做大规模，也能让平台有能力做一些普惠性的服务提升，比如优化推荐界面等，这是对新老会员都有好处的事情。
但是，这种对老用户减少补贴、对新用户加大补贴的行为，很容易让大众觉得，平台是前期讨好用户，一旦用户成为忠实用户（购买会员），平台就开始“收割”。
来源/ Pexels
在此次事件中，“价格歧视”也是用户频频提及的一个词。不过，这其实是一个产业经济学的概念。歧视性定价法亦称“差别定价法”，指的是企业依据顾客特征、销售时间、销售地点和产品形式等细分市场，就相同或相似产品给予不同顾客不同价格的定价方法，属于需求导向定价。
上海金融与法律研究院研究员刘远举向深燃表示，价格歧视是一个中性的经济学概念。市场中总会存在价格敏感人群和价格不敏感人群，平台通过算法将用户加以细分，通过给新用户更多的优惠，让一部分价格敏感的人群也能享受到服务，放到整个市场来看，能扩大整个社会的交易规模，具有一定的公平性。
要注意的是，在近期公布的《关于平台经济领域的反垄断指南（征求意见稿）》第十七条，特别提到了“差别待遇”。指南认为，具有市场支配地位的平台经济领域经营者，可能滥用市场支配地位，无正当理由对交易条件相同的交易相对人实施差别待遇，排除、限制市场竞争。
不过指南中提到，分析是否构成差别待遇，需要考虑以下因素：基于大数据和算法，根据交易相对人的支付能力、消费偏好、使用习惯等，交易价格存在差异，新老交易人存在交易价格差异等。而针对新用户的首次交易开展的优惠活动，属于正当地实施差别待遇的理由。
换言之，反垄断指南对于平台存在新老用户交易价格差异具有一定的容忍度。
北京至普律师事务所合伙人李圣指出，那些真正滥用市场支配地位、伤害消费者权益的行为，才属于价格欺诈、需要受到法律的制裁。
互联网平台屡现大数据杀熟
大数据杀熟是指同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多的现象；也有另一种解释是，大数据“割”的都是那些对价格不敏感的人群。
消费者小宇对此深有体会，他告诉时代财经，“我点外卖1分钟，另一个人点外卖比价花了10分钟，大数据肯定‘杀’我。”
此前，中国人民大学公共管理学院组织与人力资源研究所教授刘昕表示，“过去经济学里讲一级价格歧视，听上去像是天方夜谭，现在有了所谓的大数据，倒是堂而皇之地实现了。”
大数据杀熟现象近年来在互联网世界屡见不鲜。今年十月份，浙江省消保委发布了2020年第三季度受理投诉情况分析，点名了美团、飞猪等网络订房平台存在退订难、大数据“杀熟”、实际情况与宣传不符、承诺优惠不兑现等情况。
刘典认为，大数据杀熟等对互联网平台在营收等方面都有一定帮助。
美团公布的第三季度报显示，第三季度营收354.01亿元，同比增长28.8%；经调净利润为21亿元。其中，餐饮外卖收入206.9亿元，同比增长32.8%；餐饮外卖交易额达到1522亿，日均交易笔数恢复至3490万单。年度活跃商户数增长至650万，年度交易用户数达4.8亿，创下新高。
作为美团的核心业务，如此大规模的交易额，即便仅是千分之一的比例，收益也很可观。值得注意的是，美团2019年净利润46.6亿元，截至12月17日收盘，其股价较年初上涨270%，如今市盈率高达155。业绩能否支撑高昂的股价，是美团的焦虑。
“如果是为了差异化服务，那么针对不同客群提供不同品质服务是合理商业行为，但如果只是利用大数据侵害消费者权益，则属于涉嫌违法。”香颂资本董事沈萌认为，互联网平台企业天生具有大数据资源，而且服务客户规模巨大，容易形成技术手段“杀熟”，杀熟能够为互联网企业区分不同回报率的消费者群体。
北京市中银律师事务所律师崔杰指出，消费者的消费数据属于个人隐私，未经消费者同意，平台无权收集使用或者买卖相关数据，这是一种违法行为。一方面，利用消费者数据属于侵犯隐私权，另一方面，消费者办理会员时认为会消费更低，但若付费会员收费更高，存在重大误解或欺诈行为的，消费者可以解除会员协议要求退费。
平台数据需要监管
此前，价格歧视现象更多的出现在旅游、电商等平台，如今外卖等平台也相继出现价格歧视现象。
对于如何减少、杜绝价格歧视现象，沈萌认为，应该加大对相关案例的调查和处罚力度，特别是对于一些技术手段证据的法律认定。
今年10月文化和旅游部印发的《在线旅游经营服务管理暂行规定》正式施行，明确提出在线旅游经营者不得滥用大数据分析等技术手段，基于旅游者消费记录、旅游偏好等设置不公平的交易条件，侵犯旅游者合法权益。
但即便如此，在线旅游平台的大数据杀熟事件仍存在。此前有媒体报道，今年双十一期间，有在线旅游平台用户在同一平台订购相同机票，价格却相差几十元不等。
事实上，根据用户的个人资料、流量轨迹、购买习惯等行为信息建立用户画像，再以此实现相应产品推荐的行为早已存在，这也为互联网平台提供了杀熟的条件。
此前，某在线旅游网站的一位研发人员曾撰文称，该网站在做用户画像时，所涉及的数据范围包括支付能力、出行偏好、目的地偏好、家庭构成、网站或App的页面停留时间等，涵盖范围非常广。
“大数据杀熟从结构上来说无法在根本上杜绝。在数字经济发展过程中，数据已经成为核心生产要素，而对数字技术的开发利用则离不开对数据的分析。”刘典指出，数据如何被利用，取决于掌握数据的人。目前市场上之所以大数据杀熟现象频发，主要因为市场的不正当竞争。国家应当制定严厉的法律对大数据杀熟与市场不正当竞争进行处罚。
崔杰表示，当遭遇杀熟事件时，普通用户可以向市场监督管理部门投诉，或者联合起诉，共同诉讼美团平台。法律层面，市场监督管理部门发挥监管职责，调查平台是否有违规行为，若存在责令整改并持续监督，消费者也应当积极维护自身合法权益，向监管机构投诉或向司法机构提起诉讼，不姑息违法行为。
业界人士表示，互联网平台之所以有底气利用大数据杀熟，很大一部分原因在于实现了市场垄断，对用户数据形成垄断。仅仅依靠法令无法在根源上杜绝杀熟情况再次出现，需要对平台数据进行监管。
不过，沈萌则表示，大数据杀熟目前还很难引用《反垄断法》，《反垄断法》是为了限制消除竞争或是滥用垄断地位获取不正当收益，而目前大数据杀熟处于法律比较模糊的定位，是属于正常的区别化营销，还是故意侵害消费者权益，不容易判定。
国务院参事、中国银保监会原副主席王兆星表示，要加快数据权属相关立法，明确数据定位，归属内容和范围，为数据开放共享、交易流通和权益分配提供法律依据。有效制止利用数据与相关技术优势开展不正当竞争，进行大数据杀熟、侵犯用户选择权的行为。
本文来源：郎club、深燃、时代财经、新浪港股
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