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，似乎逐渐沦为部分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安全的话，个人数据确实能够为消费者提供更好的体验。
比如，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。
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。
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，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安全与用户隐私。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、安全发展的环境中，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。
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