大數據下：誰消費了誰？誰定義了誰？

大數據（bigdata），指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。簡言之，就是利用大量的數據進行分析，形成針對某一方面的分類或者結論。

而近年來大數據頗具象徵性的產物，除了各種需要授權的APP對用戶信息的捕捉，最明顯的就是共享單車了。目前共享單車的一些特徵非常有趣，運營並不依靠其自身盈利而是依靠一輪輪融資來支撐，而獲取用戶信息的大數據成為了這些單車企業的主要目的，至於這些數據用在什麼方面，至少在我們這些外行看來還是不怎麼明朗的。

相關企業一次又一次的成功融資，足以向世人證明：大數據時代數據是多麼的重要，而菜鳥則進一步展示了大數據如何「折現」。

上個月菜鳥聯盟和順豐的爭端也是圍繞大數據而產生的。因為所有快遞櫃信息的觸發必須通過菜鳥裹裹，取件碼等信息都需要無條件給到菜鳥，雙方在這一點上不能達成共識，豐巢和菜鳥的數據介面關閉。這其中，菜鳥通過手中掌握的大數據為我們這些看客展示了大數據轉化成為實際利益的表演：曾被順豐獨攬的中、高端電商客戶正在被菜鳥切走，比如生鮮冷鏈等等。

菜鳥的這種「折現」還僅僅是零售相關產業的、算是周邊類型的業務，按馬雲所說過的：「我們做淘寶的目的不是為了賣貨，而是獲取所有零售的數據和製造業的數據。」大數據真正運用到零售行業，所帶來的影響必然呈現出爆炸式的。

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大數據教人看人說人話，見鬼說鬼話

曾有新聞顯示，淘寶對每個用戶做了18種「性別」定義，首先是用戶本人性別，第二是購物內容「性別」，根據日常購買的商品使用者性別來確認，第三是購物習慣「性別」，根據用戶購買商品行為模式確定……簡而言之，淘寶就是利用消費習慣在對用戶分類，此外，還可以進行判斷，甚至可以判斷出你的購買是換新還是添置。

從這個層面上來看，大數據會為消費者提供相對合理的推薦，方便消費者選擇。但同樣的，大數據從這個功能上來說就只有好處嗎？完全不是。

在大數據下，賣家可以從消費記錄上判斷消費者是否是「好說話」的人，也能大致掌握消費者的「消費階級」。這些在大數據的背景下，消費者和消費習慣都會被分類，而賣家則只需要利用這些分類。比如消費水平為「平民」且較為溫和、未被其他賣家標記的消費者突然下單高檔奢侈品，無良賣家就可以以此為依據發出假貨，一方面不容易被發現，另一方面即使被發現了由於消費者比較溫和，比較容易「擺平」，相比起假貨帶來的暴利，這些就都算不上什麼了。

而且，上述的功能已經得到了部分實現，早在數年前，就有一個針對賣家，查詢買家信譽乃至消費記錄的網站「淘大客」，在其中對買家的消費記錄、評價都可以找到，甚至對賣家的消費行為有簡單的判斷，分為「紅」即高危、「黃」即注意、「綠」即正常的簡單分類。在當年基本僅為數據就可以推斷出不少內容，而現在還能對數據批量化、智能化的處理後就更加驚人了。

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個性化時代，卻讓每個人都滿身標籤

當然，大數據絕不僅僅滿足於分類，在當下，大數據做的更精細——標籤化。

回到價格，在京東之前關於大數據的觀點中，曾提及會對某用戶經常購買的產品，進行針對該用戶的價格下調，達到讓利其而成交的目的。但我們可以試想一下，一個用戶經常購買該產品，說明該產品對於該標籤用戶來說是剛性需求。同時該用戶常常在這個單一平台進行購買，那就說明該平台對該消費者有價格或者服務上的優勢，讓該用戶不斷繼續購買。那麼，在掌握了這些信息之後，作為盈利為目的的銷售者，究竟是會降價回饋，還是在保證價格等方面的優勢後，稍微提高價格來獲取更大的利潤呢？

另外一個場景則是bug價格，前幾年以京東最盛。由於直降、滿減、京券、東券等活動類目繁多，經常有網友一不小心就疊加出了「神價」，消息流傳後得到大家的簇擁，致使京東「大虧一筆」。但這種現象卻越來越少了，為什麼？首先，單一商品在某個時間段大量被購買就能說明在價格上存在了一些問題。並且大多數情況下，每次都能搶到特別優惠的基本都是同一群關注某些購物分享類網站的消費者，輕易就可以為這些人打上標籤，而當這群身帶標籤的人在購買同一商品達到一定人次時，就可以斷定價格有問題，利用後台演算法進行調整。當年有部分網站會對此類用戶進行黑號處理，其結果就是凡是獲獎率不是100%的活動，該類用戶都為「謝謝參與」。

在標記了一部分「劣質」客戶後，相應的也會產生一批「優質」用戶。起初京東對此有一個簡單粗暴的分類——購買「PLUS」的用戶和沒有購買「PLUS」的用戶。但現在，在劃分了不同消費等級的用戶，「PLUS」開始實行階梯售價，也就是買的越多越便宜。

雖然目前沒有實際的數據也不可能有實際的數據來支撐對於優質用戶的特殊政策，但今年618有一件小事讓本人印象深刻。有網友在付款4000+元的相機後，網頁彈窗出現抽獎窗口，其隨後抽中了飛利浦一台價值4000元的彩電。作為普通消費者的潮流家電網小編我在618期間也多次在該網站購物，從未見過彈窗。

此外，大數據還涉及到諸多涉及隱私和安全的問題，例如上文中所舉例的「過氣」網站淘大客，雖然其目前已經關閉了多項功能，但替代類網站層出不窮。誠然，大數據可以幫助消費者更好的了解自身需求，方便挑選，但更多的是幫助零售商企業研究消費者的行為模式，獲得更多的利潤。在大數據下，消費者看似會得到更好的服務，但實際上，普通消費者的消費幾乎可以說是盡在商家的掌握，無處可逃。

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