大数据杀熟”的商业逻辑.docx

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1、消费者权益新挑战！ “大数据杀熟”的商业逻辑是“用户画 像”？又到一年一度的315,消费者集体吐槽的日子。据中国消费者协会发布的2020年全国消协组织受理投诉情况分析中显 示,2020年全国消协组织共受理消费者投诉982, 249件，这比其公布的2019 年数据增长了 19.59%,消费市场整体环境仍有很大改善空间。近年来，对于消费者来说“大数据杀熟”并不陌生，早在2018年就有网络 购物、交通出行、在线差旅等诸多平台被曝存在杀熟行为。不知不觉中，本该造 福于民的大数据技术，似乎逐渐沦为局部互联网企业杀熟宰客的帮凶。互联网上消费者的行为和历史消费等数据都能够数字化记录和采集。例如我 们在电商网

2、站、移动APP上的浏览、收藏、购买等行为都能够被记录下来。而大 数据的处理分析，能够根据每一位消费者的特征、画像和喜好作为输入，按照推 荐模型算法来为每个人提供个性化的推荐，也就是所谓的“千人千面”，根据定 价模型来为每个人单独定价更是不在话下。对于电商而言，按消费者画像，最大 限度获取交易中的“消费剩余”，是价格歧视也就是大数据杀熟的根本原因。但 是大数据技术本身是没有对错的，如果征得用户许可获取隐私并确保平安的话， 个人数据确实能够为消费者提供更好的体验。比方，零售企业需要以洞察用户为抓手，驱动企业经营各环节降本提效，同 时以数据为依托，盘活全量数据，支持业务创新。在后端的履约过程中，除了

3、确 保商品货物充足以外，还需确保人员充足。企业可以通过BI产品快速拖拉拽， 生成调查问卷了解员工的身体状况和复工情况，并在后端即时监控员工的状态， 分配劳动力，补充劳动力。工V声MARTBI思迈特软件如今进入移动互联的新世代，用户重度在线化和深度数字化,成为共通认知。消费者的注意力分配、渠道切换、需求释放、互动能力等数据都发生了变化面对 数量庞大的潜在消费者，我们要及时通过数据分析，将真正的消费者识别出来、 定义出来并数字化出来，精细化分层，及时跟进线上渠道，形成客户画像，深度 分析如何触达客户。根据客户的忠诚度、贡献度，跟踪客户情况并激活客户。好7 J万性f版公司公汝28M芯26中就耒照生W

4、235都心 rntryffirri016 rnn-皓址：EW曰二中心区小仅2刊优人型1.0 ,工药一a=/手售h 2,800,000聒砌士打：淘7M.K0，、工81 mH* 20%1273000.19皿以咯元:， 2VmI E9MEF 10.U%-户匕Q/*2澹间 xn a -05-亨翁网挖二2文曷中珏用，心QX二二人订*三声MARTBI思迈特软件数字化供应链将成为零售业的主流，通过数据和算法决策对不同应用场景中 产生的海量数据进行数字建模，以提供更加精准的铺货、补货、调货决策。通过 供应方式的决策（供应时间、数量、周期），使得库存既可以最大化满足用户需 求，又能将库存周转时间控制在一定范围内

5、，降低企业库存风险。随着消费者的聚焦点和消费习惯的改变，市场出现一片危险又充满机遇的蓝 海，转型线上、数字化运营对零售业充满诱惑。企业要抓住一时的流量，更要长 线布局零售场景，细分客群，升级产品，整合全渠道，精准营销，真正做到千人 千面。商家为了追求利益最大化，必须针对消费者的潜在价值，进行充分的挖掘, 这是互联网商业模式相对传统产业的核心竞争优势。如今，智能设备识别、采集信息已成为生活常态，在科技产品的包围下，个 人数据被各方收集，甚至是共享，人们越来越向着“透明人”方向靠近。但无论 何时，利用大数据技术的首要前提都应当是保护数据平安与用户隐私。2021年 是“十四五”规划的开局之年，在促进新业态下消费向绿色、健康、平安开展的 环境中，强化消费者权益保护，加强和创新社会治理成为了重中之重。