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为顾客量身制定完美符合其消费习惯和消费能力的“合理价格”,如此高明的商业技巧十有八九能促成买卖静态ip代理服务器网站,并为商家带来最大的利润空间……
在一个对所有经过的顾客都明码实价的实体商场中,商家无法看“脸”出价。但网上购物就完全是另一回事了!对于在各自电脑或智能手机屏幕上浏览商品的顾客而言,他们又怎能知道自己看到的那双运动鞋价格,与其他网友看到的是一样的,而不是翻了个倍呢?而且理由仅是你是你、他是他?
“网络服务器可以轻易地获取网民的个人信息。”法国国家信息与自动化研究所(INRIA)网络安全专家娜塔莉娅·比耶洛娃(Nataliia Bielova)指出,“例如,当上网者打开一个网页,其设备便向服务器发出一个请求。就像一封信上要注明发信人的地址,这一请求也包含了上网者精确的 IP地址——每个连接到互联网的设备都会被永久或暂时地分配一个 IP地址,凭借该地址,服务器才能将所需的网页传送到发出请求的终端设备上。而通过 IP地址,服务器也可以追踪到上网者所在的位置。非但如此,IP地址还透露了上网者使用的设备型号、浏览器版本等信息,以便服务器向其操作系统返回可读的页面信息。”
除了上述这些不可或缺的信息,服务器还可获取我们设备中的“cookie”。所谓“cookie”, 指的指某些网站为了辨别用户身份而储存在用户本地终端上的数据。通过这些“cookie”,网站可以辨别出访问者是常客还是陌生人。
但问题在于,“ 某些‘第三方’cookie 有很强的侵入性。”娜塔莉娅·比耶洛娃补充道,“这些cookie并不是我们访问的网站留下的,而是来自其他网站,通过它们发布在被访网站上的广告。”这些cookie 会记录我们在不同网站上的查询活动,并据此确定你经常访问哪些网站(例如,是廉价购物网站还是奢侈品网站)。
那么,网络商家真的使用了这些工具,为每个顾客制定出了“最优”价格吗?事实上,对这种做法目前并没有实质性的法律约束。诚然,欧盟的立法规定,商家在各欧盟成员国必须执行统一定价, 对根据cookie 信息而执行差异化定价的做法暂无任何禁令。但这早已不是无关紧要的小事,甚至已引起了白宫的重视。在2015年2月发布的一份题为《大数据与价格差异化》(Big data and differential pricing)的报告中,美国总统行政办公室得出结论:一些企业正在“尝试个性化的定价策略”。报告表达了对这些定价行为可能因缺乏透明度而导致滥用的担忧,建议“强化现有的反歧视、隐私保护及消费者保护方面的相关法律”。
我们难以准确评估差异化定价现象的普遍程度。消费者协会、记者协会甚至议员,都纷纷指责那些根据顾客身份制造差价的购物网站,但我们首先应弄清这些现象究竟是孤立的行为,还是商家普遍的伎俩。
这也正是网络经济专家、巴塞罗那数据透明性实验室(Data TransparencyLab)负责人尼可拉斯·拉奥塔利斯(Nikolaos Laoutaris)想要搞清楚的问题。他本人就有过这样的亲身经历:“尽管网络商家已有执行差异化定价的技术能力,但我长期以来一直不相信他们真的敢这样做,因为那会给商家的市场形象带来巨大风险……直到有一天我约朋友一起去滑雪,订房网站显示给我的住宿价格是150欧元——我在巴塞罗那上网订房,而在斯德哥尔摩订房的瑞典朋友却只需支付120欧元。”
消费者熟知(并接受)不同的机票代理商根据售票价格因购买者的所在地而有所不同里斯本站上,同一款三星数码相机,在葡萄牙里斯本下单需要支付513欧元,而在澳大利亚的克莱顿下单却只需363欧元,比前者整整低了30%。在巴黎下单的价格则是449欧元。这种幅度的价格差异,显然不是关税与运费的不同可以解释得通的。时间、购票人数与促销折扣执行浮动的价格(亦即所谓的价格动态机制),但在网购时全然无法接受网络商家仅凭其上网信息就决定他要比别人支付更高的价格。
2011年,尼可拉斯·拉奥塔利斯及其团队率先展开了价格个人化差异的研究。首先,他们开发出一个应用程序,该程序能同时发出多个购买同一商品的请求,并将这些请求模拟成来自不同国家(美国、德国、西班牙、韩国与巴西)不同操作系统(多达8种)不同网购习惯的用户——他们模拟的终端有的习惯在奢侈品网站上冲浪(从而下载了大量相应的cookie),有的则以浏览一般平价购物网站为主。
在对 200个网络商家的 600件商品(平均每个商家选取 3件商品)发送2万次购买请求之后,拉奥塔利斯的研究团队吃惊地发现,虽然大多数网站对顾客采取一视同仁的态度,没有出现因终端操作系统的差异而导致的价格歧视,但世界上最重要的两家网络零售商亚马逊(2014年营业额890亿美元)与史泰博(2014年营业额220亿美元)却根据购买请求的来源地,对某些商品采取了差异化的定价。
在亚马逊网站上,Kindle电子书的价格往往因购买地不同而发生变动,变化的幅度往往超过20%。例如有一本书在纽约下单购买只需5美元,而在德国下单却要花上13美元,涨幅高达160%!
在销售办公用品的史泰博公司的网站上,仅在马萨诸塞州一州之内,不同城镇网购顾客支付的价格差异即可达11%。而美国另一家主要的办公用品网店Shoplet则会对通过比价网站来访的顾客提供平均23% 的价格优惠(比价网站会在用户终端上存储cookie,也就表明该顾客寻求以最低价格购买某种商品),直接访问Shoplet 网站的顾客则与此无缘。
与此同时,以波士顿东北大学安尼科· 汉纳克(Aniko Hannak)为首的另一个计算机专家团队也得出了类似的结论。这里的研究人员主要关注个人浏览网页的历史记录会对网络零售商,以及提供订房和租车服务的电商报价产生怎样的影响。团队为每个类别的商品分别招募了100 名测试者,每个测试者使用一种特别软件,以使他们的购物请求先通过东北大学的代理服务器,随后再被发送至全美16 个最受欢迎的订房和租车网站。这样一来,所有请求都来自同一个IP 地址(研究人员设置的代理服务器),但各人的设备仍保留之前那些cookie。
实验结果表明,某些网站,如Home Depot、Expedia、Priceline、Orbitz、CheapTicketsou Hotels 等,往往对携带其cookie的访问者——也就是这些网站的常客——开出更高的价格。以巴黎住宿一晚的酒店房价为例,网站为新顾客提供的价格是565美元,老顾客得到的价格却是633美元……
这些网站对此又是如何回应的?早在2000 年,亚马逊的CEO 杰夫·贝索索斯向媒体发出公开信,并承诺说:“我们没有尝试过,今后也绝不会尝试按照顾客的人口统计学信息来制定价格。”
但面对尼可拉斯· 拉奥塔利斯的调查结果,亚马逊没有任何回应。而事实上,这个互联网巨头对这一技巧颇有兴趣,因为它自己就设计了一些智慧定价软件。
作为对照,2012年,在接受《华盛顿邮报》记者采访时,史泰博公司对其根据顾客所在地更改价格一事并不讳言,但举出了一些理由,指出这样做的原因主要是各地经济活动的成本差异。
当然,上述这些现象还只是冰山一角……为了解更普遍的状况,尼可拉斯· 拉奥塔利斯的研究团队通过“ 众包” 的形式,开发出了一款名为Price $heriff 的软件,并向所有人开放下载。当使用者进行价格查询时,该软件可模拟发出来自世界上14 个不同地点的请求,并向消费者与研究者反馈相应地点的价格。
使用Price $heriff 的结果表明,在测试的600个网站中,有26 个网站不止三次因顾客的消费习惯差异而给出不同的价格。在这些可疑案例中,差价平均在10%~30%,某些商品的差价甚至超过了100%,如亚马逊网站的图书,以及奢侈品网站Neta-porter 上的时装。
平均而言,与来自美国和巴西的顾客相比,在欧洲下单的顾客面对的价格要稍高一些(约高5%,芬兰客户面对的开价甚至高出10%)。而且商品本身价格越低,价格差异就越明显。运费与关税并不足以解释所有这些价差……
尼可拉斯· 拉奥塔利斯指出:“虽然差异化定价的做法尚不普遍,但它们的确存在。立法部门应当对这个趋势保持警惕,倘若任其发展,它或许会扼杀整个线上商务。”目前,该团队所调查的商品还只是全球线上销售的亿万商品中的沧海一粟,今后,研究人员将继续通过Price $heriff软件搜集更多的数据:“我们希望对这些现象有个全局性的把握,并追踪其发展趋势。”以便在事态不可收拾之前,向世人发出警告。
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