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李月阳
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来源:图虫

看一眼就涨价,年轻人已经不敢做攻略了

1天前
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大众愤怒,平台沉默,媒体和监管无法决策,这就是大数据杀熟议题目前的现状。

本文转载自:界面新闻。猎云网已获授权。

这届年轻人已经不敢提前做旅行规划了。

相信很多消费者都有过类似的经历:刚和朋友讨论好旅行去哪,转头打开OTA平台就发现机票酒店涨价了;朋友相约同行,结果买票最早的人票价最贵;好不容易刷到好价格,进入付款页面永远购票失败…种种迹象很难不让用户怀疑,自己被“杀熟”了。

反应迅速的用户立马拿出对策,社交平台上越来越多的消费者顶着“momo”新人昵称,在评论区整齐划一地打出标准文案:不去了!机票涨那么多!国航东航南航川航你们长本事了!携程飞猪去哪儿你们看好了!

据小红书显示,仅是【骂机票专用贴】一条,发布笔记已经超过了544万条。

尽管有不少民航专家和媒体出面解释过,OTA平台不具备定价权,并且赚取固定佣金的OTA也没有动力去冒险杀熟,但每当OTA平台出面解释,“价格属于航司正常调控,非平台能决定”,反而会点燃消费者的情绪。久而久之平台也习惯了做鸵鸟。

大众愤怒,平台沉默,媒体和监管无法决策,这就是大数据杀熟议题目前的现状。

一张经济舱机票,被航司卖出了十多个价格

近年来由于国内民航业处于复苏周期,航班出现大幅度价格波动的情况时有发生,每逢节假日这类出行旺季尤其明显。不少消费者在社交平台吐槽,几分钟内上涨数百元,高位买完又会大幅度降价,买机票就跟“赌博”一样。虽然消费者的吐槽带有情绪,但当大盘的频繁变价落在消费者头上时,很难不令人想到杀熟。即便能理解价格波动成因复杂,但神鬼莫测的定价和售后规则实在令消费者头疼不已。

不止消费者,直面航司和酒店的OTA为此熬秃了不知道多少个产品经理。航司动辄给一个舱位定出十多个价格,OTA页面如何展示和排序?优先展示低价,苛刻的退改政策大概率引发投诉。优先展示退改政策更优厚的高价,吓跑了用户不说,当用户发现有更低价时又会将矛头指向OTA,直呼平台杀熟。

既然左右讨人嫌,为什么航空公司还要采取这么复杂的定价策略呢?据中国市场监管报此前报道,舱位管理和动态定价是民航领域通用的做法。其中舱位管理是指对飞机内的座位实行分区命名,如Y、B、M、N、Q等。每个字母代表不同折扣比例,所以即便同样是经济舱座位,对应的这块价格、退改政策也不同。航司这么做的原因是,希望通过多等级票价体系实现总收益最大化。

下单遭遇票价秒变,原来神秘黑屏也有缓存

用户首次查询机票时,可能折扣高价格低的机票已售完,只看到折扣力度小价格高的舱位。但有用户退票,或者航司为了提高上座率,增加低价票舱位的数量,会使得用户再次查询时看到此前的低价票。

而动态定价是指同一舱位机票价格并非一成不变,航司会根据运力及班次、竞争对手航线、起飞时间点、季节需求,甚至天气等因素调整价格。如果某一天某航班的需求高,航司就可能提高原本的舱位折扣,比如N舱2折500元票价提升至2.2折550元,以实现收益最大化。反之,航司可能会降低价格,以提高上座率。

关于消费者反馈的低价机票点击购买就显示售罄,总是无法成功下单,这大概率是缓存引发的误会。民航专家韩涛此前在接受采访时指出,用户搜索机票时,OTA平台和代理商从全球分销系统GDS(如国内的中航信)获取机票信息,为降低成本,对数据进行缓存处理,不同用户看到的价格可能是不同时间缓存的数据,这就可能导致价格在用户查询和支付时出现不一致的情况。

另一位民航专家綦琦则表示,将民航信息放在中航信是为了保证乘客的信息安全,OTA平台和代理商在中航信获取信息时,大多用系统自动查询,然后将数据储存在服务器上,形成所谓的数据池,消费者在查询时看到的是数据池里的数据,这与航司发布的实时数据有一定差异。“最终购买一定要通过中航信系统,从航司的数据库里来获取信息,所以价格在购买时与查询时会有差异。”

每当机票价格坐上过山车,手下没个轻重的航司就躲在驾驶舱里悄悄控制着价格上下开关,结果最后被航司晃晕的客人一下车就对着领他们上去的OTA吐了一身,一边吐还一边骂。被航司雇来揽客的OTA还不敢还嘴,只能连连道歉,毕竟不管OTA怎么道歉,下次航司该怎么调价还怎么调。

提前预定的早鸟被酒店崩了一脸算盘珠子

消费者同样的疑问也出现在酒店预定上。一早下好订单的消费者,每当临近入住日期总会发现自己预定的酒店降价了,又或者是和同行的其他消费者价格不一致。

对于酒店预订的时间,大多数消费者认知中有一个和机票类似的误区,那就是越早订越划算,但实际酒店通常也会设置收益管理部门,这个部门的员工就是负责全年价格日历制定,而价格制定往往会参照一些资料,包括年度展演活动节点,近几年价格走势分析,而酒店收益管理部通常是一次制定一个季度的价格。

“市区内的酒店因为展演活动等商务节点更复杂,一般只开放临近三个月的预定。如果是预定节假日或者大型活动期间的房间,无论消费者提前多久预定,都不太可能早于我们部门定价捡到漏。反而临近入住日期,如果我们剩余房态较多,可能会做降价展示来跟附近的酒店打价格战,一位国际连锁酒店收益管理部的工作人员介绍道。

而酒店同房型出现价格差,首先第一时间先排查预定时间相隔较久、不同退改政策、不同增值服务(早晨、下午茶、延迟退房、餐饮额度等)。

更大的可能则是低价资源售罄带来的结果,这时候可能消费者就有疑问了,为什么同一个酒店同一个房型也能有高价和低价,原因就在于你在OTA上看到的酒店房型价格除了平台直采外,还可能来自多家代理商,这也和酒店自身的销售策略有关,酒店将一部分房间打包交给代理商售卖也是收益管理的一部分,因“拿货多少”等原因,各代理和酒店的成本价以及能给到消费者的价格也不同。

对于同一日期同一酒店同一房型,OTA会结合产品配套政策及质量等指标,优先展示同等产品的低价资源。当同等产品的低价资源售罄,则只剩下较高价的资源留在平台上售卖。尤其在一些热门目的地的人气酒店,库存和价格时时都在变动,即使只差几秒钟预订,都有可能与心仪的房间、优惠的价格失之交臂。

此外,不同用户搜索同一时间段同一酒店房型,看到的价格不同,则是由于用户的会员等级、领取优惠券不同等原因造成的。这一点各家OTA已经比较成熟了,用户点击酒店价格那栏都可以看到优惠的具体类目和构成。

结果显而易见,OTA平台通过操控酒店价格杀熟这件事情实际是不成立的,如果平台绕开酒店涨价,从页面展示的价格明细就直接暴露。何况定价过高只会导致平台价格劣势造成订单流失,要是哪个平台能指着偷摸涨价赚大钱那只能夸一句“真刑”。

走量的OTA天然反杀熟

要把大数据杀熟关进笼子,首先要先定义大数据杀熟。

在消费者群体中比较受认可的说法是:被平台识别出购买意愿更强的用户,会被平台针对并给用户一个“高价”。又或者再简单粗暴一点,只要高于其他消费者成交价的差异定价都统称杀熟。

以机票为例,按照中国民航局的规定,航司虽然给机票票面定制了一个价格,但在实际销售层面,机票会以各种各样的折扣价格销售给不同的用户,如果按消费者的【差异定价统称杀熟】,那么除了买到最低一档票价的消费者外,其余购买价格更高的消费者都被【杀熟】了。

在这点上,广大消费者也曾经对电商平台和网约车平台进行过口诛笔伐,但最终的结果都不了了之。原因很简单,现阶段无论是理论层面还是实际应用层面,大数据杀熟都缺乏定义标准。

如果从经济学和法学角度出发,“杀熟“是一种通过滥用算法实施的价格歧视行为,这里有两个核心点,首先是平台有能力识别用户支付意愿差异,二是平台能通过差异化定价直接获取超额利润。

然而,这两个核心点都不适用于旅游行业的产品,OTA的商业模式与这两个前提均存在根本冲突:很多用户其实并不了解中国民航的定价规定以及OTA的盈利模式。

简单来说,中国民航局明确规定,所有航线均由航司依法定价,并通过航空价格系统抄报民航局、国家发改委,所以无论是航司还是OTA,抑或是其他代理商家,私自调整价格属于违法行为,如此来看,家大业大的OTA明显不会冒着违法风险在价格白纸黑字的机票上打歪主意。

那么既然OTA并不能通过定高价赚取差价,那么OTA怎么通过机票业务盈利呢?答案是赚取固定手续费。民航局2016年发布的国内航空旅客运输代理销售手续费办法中明确规定,机票代理的手续费为固定代理费。打个比方,OTA每卖出一张机票,无论票面是一万元,还是一百元,OTA都赚取固定的手续费,据业内人士透露,这个固定手续费金额大致在10元-20元不等。这一规定直接决定了OTA本质上缺少杀熟的动机。

酒店业务同理,尽管OTA是按成交的百分比来获取佣金,但佣金作为OTA的主要收入来源,订单量就是OTA的核心命脉。业内有句话说,OTA可能比老板还关心你的订单量增长。所以大小OTA的策略都是尽可能把价格做到行业内最低,反之如果平台上酒店的价格相较其他渠道更高,势必会影响整体的成交量。据中国旅游研究院2023年调研数据显示,OTA行业平均净利润率不足5%,远低于航司、酒店等资源方。渠道商的核心就是“薄利多销”,这一特征也决定了OTA平台更倾向于通过提升服务效率、扩大用户规模获利,而非冒险实施可能引发用户流失的“杀熟”策略。

让大数据走到阳光下

上海金融与法律研究院研究员、院长傅蔚冈从2020年开始关注大数据杀熟,当谈及越来越多的用户主动分享反向驯化“大数据杀熟”,傅蔚冈表示用户保护个人数据的意识越来越强是好事;但另一方面,很多人陷入了一个误区,似乎碰到价格波动就以为被大数据杀熟了。

他对目前爆火的反向驯化也持怀疑的态度:从技术难度来说,跨平台之间共享数据的可能性几乎没有,特别国内民航数据为了安全都上传到了中航信系统,一个闭环的链条里又怎么会被其他平台影响?

此前一位某大厂的算法工程师在接受21世纪经济报道采访时也提及,评论通常是“不太重要的数据”。因为在训练算法之前,需要判断庞大的用户数据里哪部分最有用。而评论的数据量大、筛选成本高,又不能直接体现用户特征,对平台来说并不划算,所以很少被用到算法训练中。

最后傅蔚冈表示,广大消费者对算法的不信任非一日之寒,未来算法的公开、透明已经是大势所趋,在此过程中相关部门应该牵头制定清晰的标准和法规,例如差异化定价/价格歧视这类问题,在电商标品和旅游服务等不同类型的产品之间是否应该有不同认定标准等等。另一方面平台方和资源提供方要主动作为,掌握了定价权的航司和酒店可以适当根据目前市场情况对定价销售政策进行优化,当市场不信任的声音已经如此之大,说明现行的规则也到了应该变一变的时候了。

另外,平台方在后续也要提升自己的服务质量,简单的信息聚合也已经不适用现在的市场环境了,消费者选择平台的关键就是因为平台具有链接资源方和用户的服务能力,平台要有解决用户问题的能力,而不是简单粗暴的把航司/酒店规则一股脑贴给客户去看,如果你增加了客人的使用门槛,也就给平台方自己沉下去和走出去设了一道关卡。

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