轉(zhuǎn)發(fā)幾次、邀請朋友登錄小程序，就能獲得10元的現(xiàn)金獎(jiǎng)勵(lì)，看起來動(dòng)動(dòng)手指的事，實(shí)現(xiàn)起來卻一點(diǎn)兒不輕松。
隨著互聯(lián)網(wǎng)平臺流量紅利見頂，不少平臺意圖通過社交裂變式、個(gè)性化定價(jià)等方式進(jìn)行拉新或促銷。然而，提現(xiàn)之前層層設(shè)檻、拉人頭助力砍價(jià)總差最后“一刀”、忠實(shí)老用戶反遭平臺價(jià)格歧視，消費(fèi)者一步步踏入反復(fù)的心機(jī)與算法之中，本應(yīng)為人服務(wù)的技術(shù)也成了損傷用戶體驗(yàn)的“利刃”。
入套：轉(zhuǎn)發(fā)22次只為湊齊2元
市民袁女士向記者回顧了幾天前的糟心體驗(yàn)。
3月14日，袁女士在某圖書電商平臺上購買了一套童書。支付完成后，頁面彈出一個(gè)醒目的提醒：“即將提現(xiàn)10元”，而她要做的只是將這個(gè)助力鏈接分享到群聊。
抱著“分享一下就能給孩子多買本書”的念頭，袁女士將鏈接分享到一個(gè)聊天群，頁面卻變了“臉”，表示需要繼續(xù)將鏈接分享到另一個(gè)不同的群聊。兩次分享后，系統(tǒng)顯示“獲得現(xiàn)金累計(jì)8元”，并提醒如果想提現(xiàn)，需要繼續(xù)邀請好友助力，并且在24小時(shí)內(nèi)湊夠剩余的2元。
“就2元錢，而且按規(guī)則提示新用戶可以4倍速，拉七八個(gè)人助力怎么也夠了。”想象著能“速戰(zhàn)速決”，袁女士開始邀請微信好友幫忙。然而，0.25元、0.11元、0.08元、0.04元、0.01元……手機(jī)屏幕上顯示的數(shù)字越來越小，直到第22個(gè)好友完成助力后，她才終于看到期待已久的字眼——“恭喜您獲得10元現(xiàn)金大禮”。換句話說，為湊齊10元現(xiàn)金獎(jiǎng)勵(lì)，袁女士總共轉(zhuǎn)發(fā)了24次，特別是，后面的22次轉(zhuǎn)發(fā)，只為了湊齊2元。
“總算湊齊了！”袁女士期待地點(diǎn)擊“立即提現(xiàn)”按鈕，誰知頁面竟再一次“變臉”，提示她需要訂單交易成功后才能提現(xiàn)。“我已經(jīng)支付完了，這還不算交易成功？”納悶之下，袁女士在頁面左上面字體很小的“活動(dòng)規(guī)則”中找到平臺的解釋，稱需要在確認(rèn)收貨15天后，才能提領(lǐng)這10元。“真到確認(rèn)訂單15天以后，我八成早把這件事忘了。”
“拉了22個(gè)人，才湊夠2元助力，合下來拉一個(gè)人不到1毛錢。早知如此復(fù)雜，我可不湊這個(gè)熱鬧。”袁女士很是無奈。
相比于袁女士，每天都會在家庭群、同學(xué)群里發(fā)助力、砍價(jià)鏈接的周阿姨卻對這類活動(dòng)樂此不疲。“反正閑著也是閑著，動(dòng)動(dòng)手指轉(zhuǎn)發(fā)就能掙錢，有什么難的？”對于周阿姨這樣的積極響應(yīng)者，系統(tǒng)則變本加厲得不斷對其推送助力領(lǐng)現(xiàn)金之類的鏈接，周阿姨每天要花去不少的時(shí)間去做分享、邀請的“功課”。
無論是袁女士還是周阿姨，均在不知不覺中成為了這些平臺成本低廉的“地推員”。“電商平臺目前獲客成本很高，如果真人線下推廣、實(shí)打?qū)嵉刂苯幼运投Y物、送現(xiàn)金補(bǔ)貼，平均每人的獲客成本可能要高達(dá)數(shù)十元。通過這些規(guī)則不明晰的社交裂變類活動(dòng)，平臺獲客成本可以大幅降低。”為中小型電商平臺提供引流服務(wù)的高駿告訴記者。
博弈：拿不下的最后“一刀”
消費(fèi)者花精力拉人頭拉流量、平臺付一定的金錢作為獎(jiǎng)勵(lì)補(bǔ)貼——即便在這樣一個(gè)似乎心照不宣的“潛規(guī)則”之下，一些平臺也時(shí)常不按章法出牌。
“一直提醒我再邀請一人就可以成功提現(xiàn)600元，邀請了一個(gè)又一個(gè)，總計(jì)邀請了好幾十人，卻仍然繼續(xù)說我差一個(gè)人。”市民秦女士就向記者說起了自己在某平臺上的一次親身經(jīng)歷。
剛開始，平臺提醒她距離成功提現(xiàn)還差1元，后來變成差0.1元、0.01元，隨著拉的人數(shù)增加，距離成功提現(xiàn)相差的額度也逐漸變成了差0.1金幣、0.01金幣、0.1鉆石、0.01鉆石。但對于0.01金幣、0.01鉆石到底代表多少元，就連官方客服人員也解釋不清。“一環(huán)套一環(huán)，不僅小數(shù)點(diǎn)后的位數(shù)變了，計(jì)量單位也變了，就是不讓你提現(xiàn)，明擺著就是欺騙。”秦女士質(zhì)疑道。
“在你差一步就快成功的時(shí)候‘吞刀’，平臺就喜歡這樣的套路。運(yùn)氣好的人被吞得少，多找一些人助力就能拿到；運(yùn)氣不好的人，一直被吞，那就怎么拉人也沒法成功。”一家提供付費(fèi)助力服務(wù)團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人告訴記者。
為了更快地完成助力任務(wù)，一些消費(fèi)者會選擇在互助群里請人幫忙助力。而所謂“吞刀”，是助力活動(dòng)里的一種“黑話”，意思是助力者點(diǎn)過助力了，但被平臺給抹除了。比如，明明邀請了從未注冊過的新人，系統(tǒng)卻識別為“老用戶”；邀請了5位用戶成功注冊，系統(tǒng)卻反饋只有2位完成了有效注冊。“一般在活動(dòng)剛開始和中期，不會出現(xiàn)‘吞刀’情況，到后期就會比較普遍。”上述負(fù)責(zé)人透露。
記者采訪發(fā)現(xiàn)，反饋系統(tǒng)惡意“吞刀”的消費(fèi)者十分普遍。網(wǎng)友“倫家不是妖婆婆”就稱，成功邀請110位用戶助力后，自己的手機(jī)頁面上卻顯示僅有30位用戶助力，有一大半成功邀請的用戶并沒有被系統(tǒng)承認(rèn)。
在眾多消費(fèi)者呼吁解釋的訴求下，平臺卻拿出了其神秘的算法“黑盒子”應(yīng)對。2021年3月，上海律師劉某參加了當(dāng)時(shí)某電商平臺的“砍價(jià)免費(fèi)拿”活動(dòng)，領(lǐng)取了一張“超級免單卡”，但邀請多人砍價(jià)后，其砍價(jià)進(jìn)度卻始終差“0.9%”。劉某對平臺發(fā)起訴訟，該平臺則稱，因頁面顯示百分比位數(shù)有限，故只顯示為“0.09”，對后面的數(shù)字進(jìn)行了省略。
對于這樣的回應(yīng)，不少人并不買賬。有消費(fèi)者提出，不能把“鍋”推給算法，如果頻頻出現(xiàn)消費(fèi)者的不良反饋，平臺需要思考自己的算法是否已經(jīng)走上了損害消費(fèi)者的不當(dāng)方向。
拉扯：“殺熟”頑疾仍存
一些經(jīng)歷了拉新、助力的消費(fèi)者，在成為老用戶甚至付費(fèi)用戶后發(fā)現(xiàn)，自己并沒有從層層嵌套的算法中逃離出來，而是進(jìn)入了新的算法“魔咒”。
“怎么我開通月卡就要168元，我朋友卻只需要25.9元？這差價(jià)也離譜了。”作為某潮牌電商平臺的老用戶，尤先生最近感覺十分心寒。但對于他的疑問，客服人員沒有給出任何有效解釋。
同樣是該平臺老用戶的另一名消費(fèi)者則反映，他開通平臺賬號近1年，購買了幾百單商品，卻一直領(lǐng)不到優(yōu)惠券，經(jīng)常無法參加向其他用戶開放的優(yōu)惠活動(dòng)。“不同用戶存在差別，具體活動(dòng)以實(shí)際顯示的頁面為準(zhǔn)。“客服人員的回復(fù)，令他深感不滿。
同一款商品，老用戶下單比新用戶貴，甚至付費(fèi)VIP會員下單比普通用戶貴，這些在傳統(tǒng)商業(yè)時(shí)代聽起來匪夷所思的情景，在當(dāng)下屢屢發(fā)生。
盡管我國相關(guān)部門對“殺熟”問題屢屢發(fā)聲，各平臺飄忽不定的算法機(jī)制仍讓用戶感到“任人宰割”。北京市消費(fèi)者協(xié)會3月1日發(fā)布的互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)大數(shù)據(jù)“殺熟”問題調(diào)查結(jié)果顯示，82.37%的受訪者認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)大數(shù)據(jù)“殺熟”問題普遍存在；在對16個(gè)平臺進(jìn)行的32個(gè)模擬消費(fèi)體驗(yàn)樣本中，有14個(gè)樣本新老賬戶的價(jià)格不一致。
建議：平臺應(yīng)以簡化方式公開算法細(xì)節(jié)
今年3月，《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》開始施行，要求互聯(lián)網(wǎng)平臺在算法推薦上提高透明度。但在短時(shí)間內(nèi)，濫用算法等行為帶來的不信任感似乎難以消退。《中國大安全感知報(bào)告（2021）》顯示，七成受訪者感到自己被算法“算計(jì)”。
對此，浙江大學(xué)國際聯(lián)合商學(xué)院數(shù)字經(jīng)濟(jì)與金融創(chuàng)新研究中心聯(lián)席主任、研究員盤和林建議，要加強(qiáng)電商平臺的責(zé)任和擔(dān)當(dāng)。首先，需要強(qiáng)化電商平臺算法規(guī)則的透明度，除了對算法進(jìn)行備案外，還要向用戶公開算法細(xì)節(jié)，平臺可以以簡化方式將其算法細(xì)節(jié)告知用戶。同時(shí)，還要強(qiáng)調(diào)用戶對算法的授權(quán)，要明確用戶知情權(quán)、同意權(quán)，也要給予用戶拒絕權(quán)和刪除權(quán)。
盤和林也建議，相關(guān)部門要打通用戶投訴渠道，若用戶對推薦算法有合理懷疑，要有可投訴的部門，這個(gè)部門需要具備必要的技術(shù)能力，能夠解析算法、回應(yīng)用戶。
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