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◆你發現自己訂票訂房比別人貴了嗎？

剛剛過去的春節假期，很多人在線上平臺買機票、訂酒店，而多平臺比價已是一部分消費者的必選動作，生怕自己買貴了。前段時間，年輕人與大數據算法的博弈引發網絡爭議，這也讓更多人想了解在平臺預訂產品獲得最優價格的方式，包括改變自身在平臺上的行為軌跡或數據表現，干擾大數據算法對用戶畫像的精準構建，也就是近期常被提及的“反向馴化大數據”。用戶畫像真會影響到預訂價格嗎？如果會，價格差又是如何產生的？訂到價格更便宜的機票和酒店的背后藏著怎樣的電商運營邏輯？對此，中國旅游報記者從“大數據真能被‘反向馴化’嗎”這一問題入手，邀請一些平臺用戶多角度展開測試，并請專業人士就相關問題進行解析。

測試

大數據真能被“反向馴化”嗎？帶著這個問題，中國旅游報記者于春節前夕邀請了15位不同年齡、不同職業背景、不同消費習慣的平臺用戶在同一個時間段進行測試。

測試的平臺為4家消費者出行時常用的線上旅游預訂平臺。其中，平臺A為國內的老牌OTA，知名度較高，被國內和國際游客熟知；平臺B主打比價功能，用戶群體相對年輕化；平臺C主要業務為預訂、銷售機票，用戶可以在此提前選座值機，查詢航空動態；平臺D依靠某大型互聯網購物平臺，擁有龐大的用戶基礎。

搜索查詢的產品是根據春節假期人們集中出行的幾個時間段，結合返鄉度假需求較為集中的目的地，隨機選擇的7趟航班和6家酒店，以測試者的最終付款價格作為測試結果。幾輪測試后，我們發現電商平臺的大數據模型并沒有那么容易被影響，但以下幾種情況值得關注。

01 產品價差真不小

在此次用戶測試過程中，有幾家平臺出現了不同程度的價格差，差距從幾元至幾百元不等。這樣的情況主要集中在A、B、D這3個平臺，使用平臺C預訂機票的價格相對穩定。

在機票及酒店價格上，相同平臺不同賬號及不同平臺相同賬號的預訂價格均有不同。比如，正月初二某趟航班的經濟艙票價，平臺B預訂最低價為1428元，最高價為1840元；平臺A的最低價為1522元，最高價為1888元。在預訂正月初七的同一航班同等艙位時，有測試者在平臺C的預訂價格為1260元，平臺B則為1387元，差額達127元。

在酒店預訂測試中，同樣選擇除夕當晚上海某高端酒店的大床房，在平臺D預訂，最低價與最高價之間，相差681元。有用戶在預訂正月初四某家位于景區旁的連鎖酒店時，平臺B和平臺D之間的差價達到189元。

02 優惠券“唱”主角

綜合測試結果，我們發現不同用戶的價格差別主要是以下因素造成的：

一是每位用戶領取到的優惠券金額不同，以及享受的優惠種類不同。在平臺A，測試人員預訂價格的差距主要體現在賬戶券包上，但即使同樣是新客賬戶，也有10元及20元優惠券的差別，預訂酒店時有的賬戶還有面值200元的當地文旅消費券；平臺B較為復雜，有早鳥價、春節補貼、抹零卡等不同優惠活動，不同人在預訂同一天的同一航班或酒店時，有的可享受早鳥價補貼，有的則是春節補貼，且每個人拿到的補貼金額不同；平臺D的活動主要為百億補貼，每個人賬戶券包的數量及金額也有不同，從20余張優惠券至50余張優惠券不等。

二是高頻次的搜索可能會帶動機票、酒店等價格出現起伏。在測試過程中，由于測試人員對互聯網的熟悉程度不同，搜索時間靠后的人，在平臺B操作時，有的價格會出現漲幅，等到當天晚些時候，測試人員再次重復測試過程時，機票、酒店等預訂價格又出現不同程度的降低。但這并不是所有產品都會出現這一現象，有的也是因優惠券的調整引起的。

除了以上原因外，也會出現因平臺推薦排名靠前的分銷店鋪不一致，或者產品提供商不同，有的是官方店鋪、有的是代理商家而導致的價格差異。

03 還是新客最便宜

在此次參與測試的人員中，有喜歡“貨比三家”的理性消費者，有習慣宅家極少出門旅游的平臺新用戶，身份上有仍在大學就讀的學生、經常出行的旅游達人、喜愛家庭出游的寶媽等。

什么樣的用戶能拿到平臺更多優惠？從測試結果來看，價格敏感及出行頻次較少人群更容易被平臺看重。相較而言，經常出行的人，賬戶里的券包金額通常較小或沒有優惠券，隨機補貼金額也較少能“開”到大額優惠券；而出行頻次較少的用戶，在預訂時界面會頻繁顯示航司禮遇、春節大額補貼等活動；對于價格敏感的用戶，在主打性價比的平臺B，預訂機票會更高頻次彈出早鳥價及春節補貼。

針對有些消費者所說的手機不同也有可能影響預訂價格的問題，記者注意到，在測試過程中，數千元至上萬元的不同型號手機，在平臺預訂時沒有明顯差別。

04 這些方法能“壓價”

在前期查閱資料時，記者了解到，部分用戶會采用撥打客服電話、反復評論留言、改變消費習慣等方式，來影響大數據對自己的判斷。測試中，對其中的部分內容加以求證。

先下單不付款有效嗎？有效。用戶未付款時，平臺會隨機為賬號發放優惠券，且限時較短，催促用戶下單。此外，平臺B還會在瀏覽階段添加“當前有XX數量的人也在看該航班”的信息，給用戶預訂增加緊迫感。

撥打平臺客服電話反映問題有效嗎？有效。在出現價格不同時，撥打電話提供相關截圖給平臺客服，有的平臺會予以退差價或贈送一定金額的優惠券，以消除用戶預訂時的顧慮。有的平臺還會進行數次電話回訪，以確保用戶的問題已經被解決。

價格會越搜越便宜嗎？有時會。測試后的第三天，當參與測試的人員再次搜索同一酒店產品時，在平臺D上，一家高端酒店價格降了百元，主要是大額優惠券的數額增加所致。但這種現象并沒有出現在所有平臺中。

探討與思考

從測試中記者發現，的確存在不同用戶在同一時間段，預訂同一個航班相同艙位機票或酒店產品，出現價格差別的問題。初步來看，從未使用平臺的新用戶和喜歡比價的用戶在訂機票和酒店時，獲得更低的價格的概率相對較高，而和其他用戶的差價常常就差在一張消費券上。看到這樣的測試結果，數位參加測試的消費者不約而同地將關注點落到了以下幾個問題上——

◎同一平臺、同一產品、同一搜索時段，不同用戶的搜索結果為何不同？

“我在平臺最終支付的費用為何比別人高？”“同樣是優惠券為何有的我有，有的沒有或優惠的金額不一樣？”這是在測試過程中，被消費者反復提及的兩個主要問題。多數人最想了解的是支付金額差異的背后，平臺的運算邏輯究竟是什么？帶著這些問題，記者采訪了平臺客服、商家、運營商、技術人員和專家學者。

平臺客服：賬戶不同平臺給予的優惠有可能不同

對于此類問題，幾家平臺的客服回復相對謹慎。首先通過查驗用戶的賬號和比價截圖來確認問題是否真實存在。在了解到差價是因優惠的金額不同或優惠券的種類不同后，幾家平臺的客服給出的回復略有不同。

就消費券的發放并非普適性的問題，平臺D客服直言，不同賬戶，優惠會有不同，比如新用戶可以得到新人優惠券。還有一種情況是由于用戶選擇的商家不同而引起的，有的優惠券是直營店發放的，那么在代理商那里，即便是同樣的商品也不會有相同的優惠。

平臺A客服的回復是，平臺有時會開展促銷活動，可能會因為活動的類型不同導致優惠金額不一樣；也可能會因為用戶會員等級的不同，給予不一樣的優惠。

對于“為何同樣的優惠券，金額卻不相同，有的用戶可以減30元、有的只能減20元”的問題。平臺B客服解釋，優惠券是由系統隨機發放的，用戶金額不一定完全一樣，人為操作不了。

那么，一旦發現一模一樣的產品，其他用戶買的更便宜或者其他平臺更優惠怎么處理？有的平臺客服表示，需要用戶自行判斷，選擇最劃算的方式去購買。如果已經下單，可以協助用戶退款。有的客服則提出，平臺可以根據用戶的比價截圖進行處理，比如給用戶補差價。

商家、平臺運營商：以促成交易和拉新為核心目標

盡管客服給出了解釋，但依然有消費者追問：“既然是做活動送福利，平臺為何要有讓人眼花繚亂的優惠券類別，還要區分享受優惠的人群？”

小翟在一家平臺企業做運營，他告訴記者，在厘清這個問題之前，先要分清楚平臺優惠券的發放者是誰？目前大致分為3類：一是平臺自行發放的，目的是吸引新用戶、提升流量轉化、提供會員專屬福利；二是商家提供的，想要促銷某類商品或是與平臺合作，提高消費者的購買欲望；三是有關部門發放的，在一些特定的領域，有關部門為了拉動消費市場提供的優惠補貼。

“優惠券發放的主體不同、目的不一樣，那么，發放的形式和力度就會存在不同。”小翟一語道破。因為各方都想要提高商品的成交率，所以他們會根據自身情況和營銷目的來制定方案和銷售策略，這時精準投放就顯得尤為重要。因為只有把優惠券發給平臺和商家認為會因此下單的人，才能更好地促成這筆生意。換句話說，成交率越高，營銷成本就會越低。有些商家甚至會疊加購買平臺推出的“精準通”服務產品，通過大數據分析幫他們鎖定一部分目標客群，以便精準施策。

在某高端酒店負責電商運營的婷婷向記者證實了小翟的說法。“我們會對一些產品進行平臺推流，也會參與平臺的優惠促銷活動，有的平臺可以根據用戶的消費喜好推送我們的產品，并附帶優惠券，成交量相對較高。現在各平臺的競爭愈發激烈，業績的增長和供應鏈的穩定是平臺非常看重的。”婷婷說。

曾在OTA工作過的韓先生告訴記者，平臺之所以對發放各類優惠券，舉辦各式促銷活動樂此不疲，還有一個很重要的原因是為了拉新（吸引新用戶），以此來證明平臺的活力。這是業務部門重要的業績指標。所以平臺要想盡各種辦法，用不同類型的優惠券對各類新用戶進行補貼，吸引新用戶成為平臺的常客。同時，平臺也希望通過提升訂單量，獲得更高的議價權，讓商家把更好的價格和庫存給他們。因此，在平臺、商家等的精準投放下，有的消費者會獲得更多種類的優惠券。

技術人員、專家學者：基于后臺大數據模型計算

“那么，技術上是如何支撐平臺通過精準的用戶畫像，對不同用戶群體制定差異化營銷策略的？”在一部分消費者看來，這個問題的答案是他們更客觀、深入了解這個現象的關鍵。

“平臺通過算法對用戶的大量數據進行分析，得出用戶對價格敏感度、購買意愿等與優惠券發放相關的模型。”中國人民大學律師學院院長助理楊洪浦分析，從技術層面來看，在數據收集階段，平臺會收集用戶多維度信息，如用戶的瀏覽歷史、搜索偏好、預訂頻率、消費能力等。在算法模型構建方面，平臺通過機器學習算法，將這些數據進行整合分析，構建用戶畫像。例如，通過分析用戶是否首次使用平臺，判斷其是否為新用戶；通過分析用戶搜索同類產品的頻率，判斷其是否為比價用戶。對于新用戶，平臺通常會給予較多優惠券，以提高轉化率。對于比價用戶，平臺為了在競爭中脫穎而出，留住這類對價格敏感的用戶，也會提供更多優惠。

“平臺還會采用價格優化算法，根據市場需求、產品庫存、用戶價格敏感度等因素，動態調整產品價格和優惠券的發放策略。”在某“大廠”技術部門任職的孫先生補充道。

“需要說明的是，針對某一類人群發放優惠券，是平臺的運營策略，屬于運營部門負責，并非技術部門，一般運營部門會有補貼預算。”有某電商平臺工作經歷的王先生告訴記者。現在，大的電商平臺還會接入云平臺的數據接口，可以通過技術算法對用戶進行詳細的標簽劃分，基于此進行不同的商品或優惠措施推薦。

至于能否“反向馴化大數據”，有技術人員告訴記者，人為干擾的作用并不會很大。因為大數據依托的維度十分廣泛，平臺的用戶賬戶大多數是實名制，使用虛擬賬戶的可能性很小，所以很難通過一些簡單偽裝行為迷惑大數據，而且大數據模型本身就有較強的學習能力。

◎針對不同用戶發放不同優惠券是否違規，大數據算法和大數據殺熟如何判定？

“我可能被‘大數據殺熟’了。”這是很大一部分消費者發現自己在平臺購買的產品價格比身邊人高時的第一反應。如果再了解到，一些產品的優惠差別是基于一些“算法”實現的，更是認定就是大數據在“搞鬼”。從法律的角度來看，事實真是如此嗎？

“針對不同用戶發放不同優惠券本身并不一定違規，需要分情況看待。”這是記者采訪中，幾位律師較一致的看法。楊洪浦認為，如果平臺的優惠券發放規則是公開透明的，并且用戶能夠清晰知曉獲得優惠券的條件，那么這種行為是合規的。例如，平臺明確在首頁或規則頁面公示新用戶注冊可獲得特定優惠券，這是一種常見的營銷手段。但如果平臺故意隱瞞優惠券發放規則，或者利用算法進行暗箱操作，使部分用戶在不知情的情況下無法獲得應有的優惠，那么就可能涉嫌違反《消費者權益保護法》中關于公平交易、信息披露的相關規定。

北京市萬商天勤律師事務所律師王蕾也表達了類似的觀點，如果平臺的優惠券發放規則透明公開且合理，是合法的，包括平臺針對新用戶在合理期限內開展的優惠活動，或平臺實施的隨機性交易；如果規則隱蔽且不公平，利用消費者特征，在交易價格等條件上實施差別待遇，而這種差別又沒有正當理由，則可能違反相關法律法規。“大數據算法本身并不必然違法，其合法性取決于應用的具體場景和目的。”王蕾說。

那么，如何辨別大數據算法是否違規？

“從法律層面來說，大數據算法與大數據殺熟有著本質區別。”楊洪浦分析，大數據算法本身是一種技術手段，它通過對海量數據的分析處理，幫助平臺實現更高效的運營、更精準的營銷以及更好的用戶體驗。例如，通過算法為用戶推薦符合其興趣的產品，提高用戶查找商品的效率，這是大數據算法在商業應用中的積極體現。而大數據殺熟是指平臺利用大數據分析，對老客戶或者消費能力較高的用戶，在相同產品或服務上設置比新用戶或其他用戶更高的價格，以此獲取不正當利潤。其核心在于利用信息不對稱，對特定用戶群體進行價格歧視。

《消費者權益保護法實施條例》中規定，經營者不得在消費者不知情的情況下，對同一商品或者服務在同等交易條件下設置不同的價格或者收費標準。“針對不同消費者設置不同的價格和收費標準，合法的前提是：消費者知情。如果經營者利用大數據算法，通過抓取和分析消費者的消費習慣、價格偏好，在消費者不知情的情況下，設定不同的價格、增加額外的費用，就涉嫌違法。”北京市法學會旅游法學研究會副會長李廣說。

另外，根據《電子商務法》的相關規定，李廣提醒，電商經營者在獲取消費者特征和偏好后，針對消費者特點展示不同商品和服務的結果，法律原則上是允許的，但也需要同時提供不針對其個人特征的選項，以確保消費者對有關信息充分、全面的知情權，而不僅僅被片面的信息所蒙蔽。

“遵循法律規定是經營者的底線，除此之外，經營者還需要遵循必要的科技倫理和商業道德。科技手段在商業中的應用，其目的應當是提高交易效率，提升消費品質，助力形成安全、快捷的交易環境。”李廣說。

◎怎樣建立消費者對電商平臺的信任，讓其更客觀地了解大數據的合理運用？

如何讓消費者不再像驚弓之鳥，一提“大數據”就色變？在一部分業者看來，這并非一個無解的話題。

“消費者之所以對平臺使用大數據有戒備之心，關鍵就是算法規則不透明、設定的交易規則不公平、信息公示不充分引起的。若要讓消費者對平臺更加信賴，就需要包括平臺企業在內的所有經營者，充分尊重消費者的知情權和選擇權。此外，也需要監管機構在嚴格執法，對利用大數據殺熟的經營者零容忍的同時，制定更加精細化的監管規則和大數據運用的合法規范。”李廣建議。

“除了明確大數據在商業應用中的邊界和規范之外，有關部門還應該暢通我們的維權渠道。比如在電商平臺建立‘一鍵維權’的機制。”消費者小魯建議，“舉證難是很多人遇到的問題，希望有關部門可以提供這樣的技術支持，幫助我們尋找、固定證據，也能提升我們對大數據殺熟的辨別能力。”

北京第二外國語學院中國文化和旅游產業研究院教授吳麗云認為，無論是針對新客戶的促銷優惠還是面向老客戶的會員優惠，平臺都應該有清晰的信息表述，讓消費者清清楚楚，消費得明明白白。消費者也可以根據平臺針對新客和熟客的營銷方案，選擇適合自己的購買渠道。

習慣于平臺購物的消費者鄧香告訴記者，這幾年她一直堅持的兩件事就是保護好個人信息和合理利用比價工具。在這個過程中，鄧香也有一個明顯的感觸，平臺的商品推薦，越來越接近她的喜好，而且大部分時候有不錯優惠折扣。“盡管我知道這背后一定是大數據算法起到的作用，但也沒有那么反感，畢竟省去我海量搜索、反復挑選的麻煩。”

事實上，要想讓消費者理性看待大數據的商業應用，就要讓其更全面地了解大數據在其中所發揮的作用。有業者建議，相關部門可以適當組織專題講座，或通過專題展覽、短視頻等方式，向消費者普及大數據的相關知識。

在中國電子商會數字文旅專委會理事長信宏業看來，網絡時代的精準營銷是數據獲取和營銷手段多樣化的結果。“今天的技術遠沒有達到可以形成自我邏輯的程度。”信宏業說，比如消費券精準投放的背后，一定是后臺營銷人員根據整體營銷策略對大數據模型進行設定的結果。大數據體現出來的是人的營銷理念，但科技會成為人們理念的倍增器。這也是科技向善的前提、是經營向善的原因。

信宏業認為，正是因為有了大數據的助力，平臺商家對客情分析比以往更系統、更精準。客群標簽的維度越多，營銷方式就越多樣，每一個或者每一類用戶在平臺的消費感受就越不同，這也包括了用戶對個性化服務的體驗感。多數時候，大數據的運用是對滿足海量用戶的差異化需求的探索。現在，一些平臺的用戶管理系統里，對一個用戶的消費特征已經精細到幾十甚至上百個標簽。由此，平臺對用戶有了更加精準的認識，可以在更多方面為用戶提供便利和想要的服務。“我們希望大數據能夠在更多善意的營銷和服務理念上發揮作用，讓消費者獲得以往難以得到的細致入微的關切。”

至于，用戶與平臺在大數據算法上如何博弈，用戶合法權益如何得到更好保障，我們將持續關注報道。

轉自：原創 王瑋 宋雨秋 張宇 中國旅游報 2025年02月13日 08:00 北京

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