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大数据杀熟指南|增长官研究院

-- Illustration by Selina Wu

有一句脍炙人口的鸡汤:「所有命运赠送的礼物,都早已在暗中标注了价格」。

这话搁到创投圈的语境下,大概可以翻译成:你必须让你产品的 LTV(Lifetime Value,用户生命周期价值)> CAC(Customer Acquisition Cost,用户获取成本)

于是我们看到,那些曾经打着免费乃至补贴旗号从群众中来的草莽野寇,一旦翻身农奴做主人,便会在资本的极力唆使下,显露出狰狞的獠牙,追求短期收益最大化,把当年补贴出去的连本带利讨回来。

创业就是要追求垄断,竞争都是留给 loser 的。垄断者掌握定价权,自然法则里强者本就没有义务克制收敛。

如果非要说最近滴滴、携程们有什么纰漏,大概是「大数据杀熟」手法还不够老练,分析不够精细透彻,失手惹毛了错误难缠之人,于是吃相不雅还被抓了个正着。


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「杀熟」早在「古典互联网」时代就存在。

2000 年亚马逊就曾利用 cookies 记录用户浏览习惯,发现用户反复浏览某商品,就抬高价格。一名用户偶然删除了浏览器 cookies 之后,发现原本心仪的 DVD 商品从 26.24 元降价到 22.74 元。事情披露,恶评如潮,贝佐斯为此公开道歉。

进入大数据时代,「杀熟」可以规模化、分群化。在 Facebook 泄密门事件中,Cambridge Analytica 仅靠「趣味小测试」就拿到了 32 万名用户的授权,据此推断 5000 万用户喜好,有针对性地设下桃色陷阱、推送诱导新闻、操纵总统选举。

丑闻传出,致使 FB 一天内市值蒸发近 400 亿美元,这动动指头就重创大公司的效率,堪比《头号玩家》里这帮熊孩子活生生整垮 IOI。

在国内,数据体量更为庞大,老百姓也更加不重视隐私,因此「大数据杀熟」有了得天独厚的滋生温床:

  • 你用 iPhone 就给你展示比 Android 版贵 20% 的商品;
  • 你常点外卖就取消优惠折扣,还把送货费增加个三五块;
  • 你钟爱某家酒店,就不管淡季旺季一律以最高标价示人;
  • 你出现在高端商圈,就优先向你展示附近客单价最高的商铺;
  • 你越不懂得甄别广告和内容的差异,就往你的信息流里加塞越多广告;
  • 你是老板,越是愿意对公司负面新闻付费删稿,就越是向你精准推送更多负面新闻……

我曾在携程上购买节假日车票,被告知「当日全部车次已售空,请买次日」,后来点入点出该屏幕多次、反复确认,突然屏幕上就刷出了大量余票。

看来以后闲庭信步地使用 APP 是不行了,得让系统觉得我此刻心急如焚,才能施舍我两张票。


上周末在广州组织了一场私密分享,邀请几位私交甚笃的产品增长负责人,探讨「你们最近半年都用过/听说过哪些增长方法」。

经过与当事人确认及脱敏后,摘录几则与「大数据杀熟」相关的案例,摘录如下:


案例一:

某视频类 APP,遵循「平台 policy 说哪儿不行,就哪儿赚钱」的原则,对所有广告区域都设置了精准控制开关。

Policy 说除了图片和 CTA,其他区域不可点击,他们就针对敏感用户严格遵从上述政策,而对不敏感的用户,则将全广告区域都设置成可以点击,从而提高 CTR 和 eCPM。峰值时收入可达 300 万美金/月。

这样做一度导致 CTR 太高,被平台 policy 问责,为此他们还专门设置了只展示而不可点击的广告位,以此稀释 CTR。


案例二:

某工具类 APP 的 Android 端做营收变现,细分出如下各种推送维度:

  • 所有广告针对不同群体,可以远程调控优先级、出现频次、出现时段
  • 从不给某些敏感地区推送「可能违反平台 policy」的广告,比如中国、新加坡(Facebook 亚太总部)、英国、瑞士,防止被关小黑屋;
  • 针对升级用户多展示广告,而针对新用户则十分克制(Google Play 评分主要看新用户用户评价,权重很高);
  • 屏蔽竞品公司的 IP 地址,防止对方研究自己的广告策略和营收能力。


案例三:

某挂机型游戏,首次安装会扫描手机中装的 APP,发现如果用户属于耐受度比较高的类型,且处于 WiFi 联网+手机空闲+未安装进程监控软件状态,就会在后台挖矿。

一开始是挖比特币,后来改挖门罗币,方法是在网页里插入 JS 脚本。游戏的形式决定了他们可以隐藏因挖矿所带来的耗电和耗流量问题。经过测试,比较新的智能手机(比如华为荣耀 V10)可以跑到 8 hash/s 以上。

你觉得上述操作不可思议?在业界少数人眼里,这都算常规操作。


有没有成功杀熟,还理直气壮的呢?

还真有。

大数据杀熟在互联网产品里最为广泛的体现之一是「动态定价(surge pricing 或 dynamic pricing)」。典型代表是 Uber。

跟滴滴一样,Uber 在汽车供不应求时,会在界面显示提价窗口,用户可以选择接受或离开。强需求用户可以承受加倍价格,弱需求用户则放弃叫车。


Uber 的定价算法基于对海量实时数据的建模优化,引入了「时间+空间」双维度,甚至针对地方特色单独调整了核心算法(例如早期在中国为了防止刷单,将「派单给最近一辆车」调整成了「派单给第二近的车」)。

Uber 的动态调价机制有两个目的:

1)扩大供应量。

不同于航空、酒店球赛、剧院这些有固定库存的商品服务,Uber 的供应量多寡很多时候「看司机心情」,因为用户需求最集中爆发的时候,往往也意味着司机的驾驶拥堵、体验不佳,甚至有路况危险,消极怠工的司机们只能通过提价来调度。

2)减少需求量。

2015 年 Uber 官方技术博客刊载的《The effect of Uber’s surge pricing》一文,拿 2014 年新年前夜纽约城一次意外的动态调价系统故障,和麦迪逊广场花园附近一场门票售罄的演唱会后的情形,进行了试验对比:

a)演唱会后,尽管附近 App 打开量提高了 4 倍,但实际接受溢价发送乘车请求的数量增幅很小,100% 的需求都被接单,ETA(Estimated Time of Arrival,候车时长)几乎没受什么影响。

b)纽约城那次动态调价故障中,打车需求猛增,但只有 25% 被成功接单,ETA 也飙涨。用户需求很难满足。

Uber 得出了结论:我们正是由于有溢价机制才是今天的 Uber 嘛(也就是说能保证承诺的服务)。

比起国内某些「两头通吃」——一边对乘客收取高溢价,一边极力打压司机收入——的产品,Uber 真是不知道高到哪里去了。

(顺带说一下,Uber 在美国市场上曾经的对手之一,号称一视同仁永不加价的 Gett,已经凉了。)

另一篇名为《Using Big Data to Estimate Consumer Surplus: The Case of Uber》的论文在调研了 5000 万份独立样本后,发现:

1)用户对调价极其敏感,随着动态价格倍数上涨,消费者购买比例显著下降:


2)1.25x 的动态价格倍数是一道分水岭,超过这一涨价金额将会大幅抑制用户出行需求:


据 Uber 投资人+董事会成员 Bill Gurley 2014 年给的内部数据,Uber 的动态调价只影响少于 10% 的出行单子。

即便如此,这篇论文计算了 2015 年 UberX 的消费者剩余(consumer surplus,即消费者意愿支付的最大金额 - 消费者实际付款),发现消费者每支付 1 美金,平均收获了近 1.60 元的消费者剩余,多赚了 60%,继而用一项封底计算(Back-of-the-envelope calculations)得出:UberX 当年在全美共计创造了 68 亿消费者剩余

由此可见,依靠动态定价策略实现企业与用户的共赢,不是技术难题,也并非没有成功先例。纯粹是价值观如何指导算法的问题。

参考资料:

  • https://www.nber.org/papers/w22627
  • https://medium.com/uber-under-the-hood/the-effect-of-uber-s-surge-pricing-8a5410ec1a6f

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