大數據除了殺熟還有其他更好選擇

如果我跟你到同一家商店購買同一件貨品，我只需付$10而你卻要付$15，很不公平，對吧？一起到付款處付款，這個情況很容易被發現。如果透過手機網購，這些生活瑣碎事可能你根本不會與朋友討論。結果，你會一直繼續用$15購買那件貨品。為什麼會這樣？因為商戶一直在收集你的資料，亦知道你願意用$15這個價格購買這件貨品。這行為就是「大數據殺熟」。詳情可參考另一篇文章。

據新華社報道，在本月十七日，國家市場監管總局發佈《禁止網絡不正當競爭行為規定（公開徵求意見稿）》並公開徵求意見，禁止利用技術手段實施妨礙干擾等不正當競爭行為。意見收集至九月十五日為止。

在《規定》中提出，商戶不得利用所收集的客戶數據，運用大數據演算法等技術手段來分析交易詳情、網店瀏覽行為及次數等，對交易條件相同的其他客戶不合理地提供不同的交易信息，侵害交易雙方的知情權、選擇權、公平交易權等，擾亂市場公平交易秩序。

這是「大數據殺熟」的末日，會否成為「大數據分析」的發展瓶頸？

大數據殺熟其實並不是最近才發生，這早在2000年便出現。

當時Amazon認為舊客戶的購買意欲比新客戶更強，於是選取了68款DVD進行實驗。根據用戶的購買紀錄及網上瀏覽行為數據，對這些DVD作出因人而異的定價。那時一隻《戰士終結者（Titus）》的DVD，新客戶只需22.7美元便可購入，反而給舊客戶的定價為26.24美元，比新客戶之價格高出約15%。

結果，Amazon成功提升了銷售額。可是過了不久就被客戶發現，最後要Amazon當時的CEO親自道歉並退還差價，事情才告一段落。

事實證明，大數據殺熟雖能提升銷售額，但是客戶知道被不公平對待後，必定對商戶的忠誠度大打折扣。

在《規定》內容中，其中一個重點為規定大型互聯網平台遵循公開、公平、公正的原則。大數據分析如果不用來「殺熟」，而是針對了解用戶群組，從而提供更好更貼心的服務，相信這仍然是零售大數據之未來發展方向。而重中之重，就是個人化體驗（Personalized Experience）。

根據Infosys早幾年前的調查，86%的消費者證實個人化行銷會影響他們的消費決策。相信到現時這比率應再進一步提升。

德國國有運輸公司Deutsche Bahn曾在行銷專案「No Need to Fly」中，利用個人化行銷的方式，來傳遞資訊給消費者。首先透過人工智能（AI）演算法了解某位客戶在網絡搜索國際旅遊資訊的時間，然後使用地理定位的方式，來找到該客戶的所在地點，以及附近最近的機場及想去的國家。最後，再次透過 AI 找到這個國際旅遊點來跟德國當地旅遊點做比較，繼而投放類似的照片廣告。

Netflix的推薦演算法非常出色，相信你亦略有所聞。平台能根據用戶瀏覽及觀看清單來推薦用戶可能感興趣的影音內容，讓用戶看完一部接下一部。這都是個人化行銷的日常實例，營造一個豐富及貼心的個人化體驗。

大數據分析最令人擔憂的，主要都是用戶私隱。假若商戶能有效保護所有已收集的客戶數據，相信我們仍然避免不了被主動了解。國家出手監管大數據殺熟，對市民大眾來說應該是一件好事。但是建議大家別放下戒心，生意手法層出不窮，建議時刻留意商戶收集了你的哪些資料，而且注意某些平台會不會過份地了解你。如發現，應主動聯絡商戶並要求把屬於你的個人資料清除。

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