深思 | 大數據之下，電商將把假貨發(fā)給誰(shuí)？

　　網(wǎng)上購物的姑娘都是“女諸葛”，斗智斗勇，36 計樣樣拿手。你不把電商玩瘋，電商就把你玩兒瘋。話(huà)說(shuō)現在已進(jìn)入“大數據”時(shí)代，電商陷阱越來(lái)越科幻，今天照妖鏡再次揭露，網(wǎng)上奸商的新玩法。

　　“看人下刀”，電商玩的更科幻

　　內幕：你在網(wǎng)上買(mǎi)件大牌化妝品，在訂單提交→發(fā)貨之前，系統會(huì )查詢(xún)分析你在全平臺的購物數據（大數據內部共享）：購買(mǎi)均價(jià)，常購品牌，退貨率。如果你同類(lèi)產(chǎn)品消費傾向絕對大部分在 100~200 元品牌，系統就判定你沒(méi)用過(guò)大牌真品，在后臺將你備注：低風(fēng)險，發(fā)的貨有 30% 幾率是高仿貨。如果在你購買(mǎi)記錄里多次購買(mǎi)品牌，就自動(dòng)分配真品。

　　真相：你的消費記錄，購買(mǎi)記錄，客單價(jià)記錄，將作為發(fā)貨參考數據被系統識別，看人下刀更精準。

　　妥協(xié)的人，最后被玩壞

　　內幕：很多人有類(lèi)似經(jīng)歷：買(mǎi)來(lái)的產(chǎn)品有小問(wèn)題又不影響使用怎么辦？趕緊退！電商常常解釋是因為發(fā)貨前沒(méi)有檢查貨品！這是假話(huà)，每一批次的瑕疵產(chǎn)品都有記錄，之所以發(fā)給你，是因為在你的綜合退貨率低于電商平均標準。系統會(huì )認定你這位客戶(hù)“好說(shuō)話(huà)”“ 會(huì )將就”，一有垃圾貨就優(yōu)先“照顧” 你。

　　真相：用戶(hù)的投訴率，退貨率都記錄在識別系統里，這些數據將作為電商判斷你“忍耐力”的參考，退貨率低于 10% 的用戶(hù)，會(huì )收到更多垃圾產(chǎn)品。

　　貨到付款是上帝，先款后貨是接盤(pán)俠

　　內幕：先款后貨的客戶(hù)，收到瑕疵品機率是貨到付款的 3 倍，這是大部分電商的潛規則。貨到付款的質(zhì)量問(wèn)題處理時(shí)間是 1~2 天，先款后貨的處理時(shí)間是 5~6 天，電商巧妙利用消費者嫌麻煩心理，將瑕疵產(chǎn)品更多發(fā)給先款后貨客戶(hù)，甚至拉長(cháng)問(wèn)題處理時(shí)間，要不換貨，要不售后。退貨退錢(qián)？先讓客服和你 " 談?wù)勑?"，你就慢慢等著(zhù)他們反饋給領(lǐng)導吧。

　　真相：售后時(shí)間超過(guò) 6 天是大部分人的“耐心極限”，電商將處理時(shí)間設定在耐心臨界點(diǎn)，就是為了處理“ 二手貨”，這些尾貨全部來(lái)源于廠(chǎng)商，供應價(jià)低，利潤更高用戶(hù)的投訴率，退貨率都記錄在識別系統里，這些數據將作為電商判斷你“忍耐力”的參考，退貨率低于 10% 的用戶(hù)，會(huì )收到更多垃圾產(chǎn)品。

　　收貨地址，決定給你發(fā)什么貨

　　內幕：并不是二三四線(xiàn)城市就一定發(fā)假貨。新的電商系統能識別收貨手機與收貨地址所在城市有沒(méi)有產(chǎn)品專(zhuān)賣(mài)店。如果沒(méi)有，你也沒(méi)買(mǎi)過(guò)同類(lèi)產(chǎn)品，系統會(huì )“放心”分配高仿貨給你；如果有專(zhuān)賣(mài)店，系統會(huì )查詢(xún)你是否買(mǎi)過(guò)同品牌產(chǎn)品。內部消息：使用最新系統售賣(mài)高仿貨，退貨率還不到 5%。

　　真相：不要以為在網(wǎng)上買(mǎi)東西靠運氣，事實(shí)上電商有精確的數據系統作支撐，該你買(mǎi)到假貨，你就絕對買(mǎi)不到真貨。

　　奸商面前別談隱私

　　內幕：消費者前腳買(mǎi)完?yáng)|西，后腳就有騙子電話(huà)打上門(mén)，購買(mǎi)明細都了解得一清二楚，這是什么原因？問(wèn)題就出在大數據。訂單提交成功后，你的個(gè)人數據馬上被自動(dòng)錄入系統，上傳到電商聯(lián)盟平臺共享，所有電商都能查到你資料，這個(gè)過(guò)程會(huì )經(jīng)很多人的手，開(kāi)發(fā)公司，數據人員，處處是漏洞。

　　真相：不要以為有隱私，你的個(gè)人資料，消費傾向早已掌握在所有電商手里。通過(guò)數據系統就能知道你對假貨的反應，能不能識別假貨。就像所有銀行共享的信用卡黑名單，上了黑名單，所有銀行都不同意你的信用卡申請。電商之所有不愿意解決信息泄露問(wèn)題，是因為他不愿意放棄收集用戶(hù)數據，沒(méi)了用戶(hù)數據做分析，那共享的數據系統就沒(méi)了參考依據，假貨退貨率會(huì )遠高于現在。

　　庫評：這是這幾天在朋友圈里瘋轉的一篇文章，且不論內容真假，電商到底有沒(méi)有喪心病狂的看人下菜。但是無(wú)論如何，給了我們一些警示——大數據在帶給我們更多方便的同時(shí)，也會(huì )更深的挖掘我們的隱私，有的時(shí)候，商家甚至比我們自己還了解自己。如何用制度和法律來(lái)杜絕這些現象的發(fā)生，是值得思考的問(wèn)題。