北京消协杀熟榜(4)

思密达 热点 2019-03-27 2352 0

市消协建议尽快明确大数据“杀熟”判断标准

针对大数据“杀熟”调查结果,市消协建议尽快完善现有法律法规,明确对大数据“杀熟”的判断标准,对大数据的法律属性和使用范围予以规定;清晰明确界定“价格歧视”行为,探讨是否将大数据“杀熟”现象列入价格歧视范畴;针对网络信息平台进行全天候的在线监管,提高对各种隐性大数据利用违法行为的查处能力。

部分在线旅游APP(含网站)体验结果

1、携程网

在5次携程旅行网体验调查过程中,有3次新老用户体验价格一致,有2次体验因为新老用户的优惠程度和选择选项不一样而导致的最后的支付价格不ー致:一次是新用户有10优惠,但需线下交300元押金给房东;另一次是老用户比新用户价格便宜34元且老用户含早餐,积分也多。此外,有一次民宿客機默认为推荐排序,新老用户推荐产品排序不一致。

2、去哪儿网

在5次去哪儿旅行体验调查过程中,有2次新老用户体验时间、产品、价格一致,有3次体验因优惠券导致最后支付价格不一致:第一个是老用户有代金券,比新用户便宜10元;第二个是价位一致,但不同用户享受优惠项目不一致,导致最终新用户比老用户订酒店价格便宜10元;第三个是新用户有专享券,所以便宜了17元。另有2次酒店默认推荐排序不一样。

3、同程旅游

在5次同程旅游体验调查过程中,有3次新老用户体验时间、产品、价格一致,有2次体验因为新老用户因优惠券导致的最后的支付价格不一致:一次是新用户有10元优惠券,所以比老用户便宜10元;另一次是老用户有会员特权优惠券,而新用户没有,所以老用户比新用户便宜13元。

4、飞猪旅游

在5次飞猪旅游体验调查过程中,有2次新老用户体验时间、产品、价格一致,有2次新老用户价格不一致,2次推送酒店不一致。价格不一致表现为:新老用户标价不同,优惠也不同。新老用户推送酒店不一致表现为:平台根据用户之前浏览过的价位推荐价格接近的酒店,新用户第一次登录,推荐的酒店价格低,比老用户都低。但体验人员浏览一次五星级酒店后,页面推送的基本都是高价酒店。

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阿里云