今年春节期间,一位复旦大学教授带领团队在全国多个城市进行打车,做了一项网约车出行调研,最终得出一些结论:手机越贵的用户叫到昂贵车型的概率也越大;在优惠层面,苹果手机获得的优惠也要比非苹果手机更少;“熟人”打车比“新人”贵;打车人越多,打车费越贵。这个调研一经发布,就被业内定性为网约车存在“大数据杀熟”行为。
以滴滴快车为例,最近有媒体也做了同样一个最新的小测试,但发现了不一样的结果。比如考虑到新老用户的不同,将测试的用户分成新注册、已注册非活跃和已注册活跃这三类用户,在同一时段、同一目的地发单打车,页面上呈现的预估价格是不同的,但这个不同是因为有优惠券的存在,如果扣除优惠券的话,那么整体预估价都是32元,仅有0.2元的小差距。
而关于手机越贵打车越贵的问题,媒体也专门注册了两个新号,分苹果和安卓机型做了测试,发现在没有优惠的情况下,两者的预估价都是32元。这也就是说,在同时段、同路段打车,新老用户或者不同机型的用户,整体的预估价基本上是一致的,只是享受优惠的不同。
对于这种现象,贝壳新房资深产品经理周路璐明确表示,平台上一些常用的用户运营手段,如「发放优惠券」、「发放可抵扣现金的虚拟货币」等,这些其实不算大数据杀熟,因为优惠券的运营手段由来已久,比如肯德基、麦当劳大量发放优惠券,目的也是为了给价格敏感的用户提供更多的优惠,这个手段大家已经普遍接受了。“优惠券虽然会造成结算价格的不同,但优惠券是用户提前获得并知晓的,用户可以据此判断是否进行交易,价格本身并没有变化,因此也不算大数据杀熟。”
这个解释也得到了部分网友的认同,有网友称“我觉得这些平台应该是通过手机机型还有打车的频率,判断用户活跃度,经常打车的老用户会被系统判定为常客,没必要给你提供更多的优惠,毕竟粘性高的用户对平台依赖性更强。”
而针对平台推出的各种优惠活动,有网友还提出“差异化让利”这个概念,在订外卖或者打车中,虽然预估总价基本都一样,但考虑到每个人享受的优惠不同,实际支付也会有差异,相当于平台以优惠的形式,主动进行了差异化让利,当然这背后是对用户行为所做的应对,但这也让市场营销变得更加丰富。
互联网行业资深观察家丁道师也指出,以移动出行为例,因为拥堵不一、交通灯等待因素,也会导致服务时长和路程的变化,这些变化必然导致价格差异。另外,高峰期用1.X倍的价格调整来缓解供需矛盾的策略,也不属于大数据杀熟。近期在滴滴“苹果手机用户的打车费确实更贵”的案例中,实际上也不属于大数据杀熟,也是因为多种因素带来的价格波动和动态调价所致。
对于网约车是否存在大数据杀熟,你怎么看,欢迎留言讨论。
