移动互联网

“偷听”的成本和影响消费偏好的两大作用力

2019/3/29 0:16:00

最近花了一些时间研究了外卖和电商平台「偷听」用户聊天,进行精准推送的事件,研读了一些资料之后,对「偷听」的成本做了一些了解。

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众说纷纭,澎湃网又是采访网民又是采访专家、教授、工程师、电商平台甚至是「熟悉黑产的人士」,例如国家信息安全漏洞库(CNNVD)特聘专家的结论是:

窃听这种非法手段风险与收益并不成比例,成本非常高,比如开发一个木马的成本在十几万元左右,而最终推荐效果也并不一定有多好。

还有Facebook广告部门有一位工程师Antonio García Martínez,在《连线》杂志上也曾撰文解释了为什么Facebook不能监听用户。他说了三点理由:

第一,监听用户产生的数据非常多,Facebook难负其重。整个过程就相当于用户在持续不断地给Facebook打电话。以用户使用半天手机来计算,这一过程产生的数据仅在美国就有20PB,是Facebook每天处理数据的33倍还要多。而且,在「打电话」状态,也会影响手机的其他功能。第二,像智能助手那样监控,Facebook很难做到。智能语音助手都需要特定的触发词来唤醒,但Facebook没有特定的唤醒词,想从谈话中获取每一个对它有价值的关键词,需要在本地(手机上)将语音转换成文本进行识别。整个过程,就是算iPhone X,分分钟也得变成砖。第三,用户语音数据,对广告商来说没多大价值。

文章最终的结论就是两点:一是「偷听」的成本太高,难度太大;二是「偷听」没什么商业价值,不值得。

作为本次热门事件的主角——《IT时报》的跟踪报道,则认为「偷听」成本并不高,商业价值也值得投资,主要的论据则来自云计算、语音识别、白帽子等多个渠道的专业人士向《IT时报》记者证实:

通过授权的麦克风「监听」,并不需要太高的技术门槛,甚至在无网络的情况下都可以实现语音输入,也无需实时上传,只要触发某个关键词后,再提取文本并发送云端即可。

而且还提到了拥有多个APP的公司还可以共享语音数据,为多个APP服务。其中提到的案例是阿里系的高德地图和淘宝之间的数据互通。有一张专业的图供学习:

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本文对于主流媒体之间的互相调查取证,就不再过多引用和分析。感兴趣的朋友可以搜索关注公众号【京沃会】点菜单【知识平台】查看这两篇文章(或点击文末阅读原文)。

作为学电子技术应用专业的技术男,我更赞同《IT时报》的调查和分析。在现在的技术条件下,「偷听」从技术和成本上来说都是值得投入的,而且门槛没有普通人想像得那么高。

官媒之所以得出这样的结论,因为「偷听」最大的成本是「企业道德败坏」形象的成立,官媒必须指引正确的舆论导向,还企业「清白」。

我个人看来,企业真要获取用户的数据,应该更加光明正大,毕竟合适的信息推送可以降低用户获取有效信息的成本,本是一件「双赢」的好事。

现在很多用户愿意将自己的位置信息授权给公众号和APP,这些公众号和APP可以直接提示用户要获取你的聊天信息,只获取其中商业相关的部分,说不定有些用户也愿意接受。

当然,平台能否做到获取用户信息后「不作恶」,这是企业和用户之间一个长期的互信过程,也需要法律的健全。

另外我则比较认同刚上市的「个推」CEO方毅认为在维护信息安全的前提下进行大数据生意,至少要遵循以下三点原则:

1、知情权原则。简单来说,就是需要让用户了解数据的获取范围,以及得到使用者的信息授权许可。2、必要性原则。即收集的数据应该达到「最少够用」标准,比如一款电商的app需要获取机型、位置信息、WiFi 信息等设备数据,但不存在收集APP 用户个人信息等超范围获取额外数据等情形。3、合规性原则。《电信和互联网用户个人信息保护规定》曾对「个人信息」这一范畴进行过界定,即:用户姓名、出生日期、身份证件号码、住址、电话号码、账号和密码等能够单独或者与其他信息结合识别用户的信息以及用户使用服务的时间、地点等信息。

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对于「位置信息」,正好引出「影响消费偏好的两大作用力」的内容,这部分的内容来自《不可消失的门店》(感兴趣的朋友可以点击下面的链接购买)这本最近五年的零售业的经典理论之作。

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不可消失的门店:后电商时代的零售法则

作者:[美]大卫·贝尔

京东

上一篇文章《你选择去「A」还是「B」地点购物,取决于90年前的零售法则》,我分享了书里提到的「零售引力法则」,感兴趣的朋友可以点击标题了解。

影响消费偏好的两大作用力

第一个作用力:你居住的地理位置会影响你使用互联网或相关技术来购买商品和服务,以及与他人联系的方式,这是通过你拥有的线下选择产生的。

这个作用力理解起来相对容易一些,主要就是说如果你在线下的选择太少或者太多,都有可能影响到你在线上的购买行为。

例如楼下有超市或有便利店的地方,这个位置的人们在网上进行超市及便利店品类购买的行为就会少一些。当然,也有可能因为线下没有你要的品牌或品类,你仍然选择网上购物。但无论如何,比没有超市和便利店的在线上购物变得少得多。

那么,对于外卖和电商平台来说,了解用户的位置信息与网上购物比「偷听」显然成本更低,效率更高,而且没有道德和信任风险。

一方面是用户愿意提供位置信息,这样才能获得周围的商家信息;另一方面则是用户在外卖和电商平台购物不得不提供位置信息,否则商品没办法送到家。

无论是前置行为还是后置行为,都具有极大的研究意义和参考价值,如果外卖平台和电商平台要做好精细化运营和精准推荐,位置信息的研究对线上购买行为则更为重要。

第二个作用力:你对个别品牌所产生的喜爱、购买和消费的偏好同样受到了居住位置的影响甚至会被位置改变。

理解这个作用力,先举个简单的例子:

我是广东人,从小在珠海长大,刚开始喝的都是「珠江啤酒」;到了深圳居住和工作之后,受同事和本地商家的影响,我喝了华润的雪花啤酒和金威啤酒;到了广州,朋友和同学则让我喝「石湾米酒」;在北京工作和创业,则是喝「红星二锅头」和「燕京啤酒」、「青岛啤酒」。

大家可以想一下,你对其它商品品牌是不是也一直受着地理位置的影响?

不过这种影响并不一定是即时的,而且受到的因素比较多,例如居住环境、渠道优势、生产和物流、价格、社交关系等。随着线上线下融合的进程加速,线上平台的精准信息推送也会影响你的购买行为和决策。

《美国经济评论》的一项研究表明:一些小时候在某个地区长大,后来搬到其他地区的消费者行为,明显呈现出这种位置对偏好的效应。

我们继续关于啤酒的例子,数据表明,当从一个「青岛啤酒占优」的市场(如青岛)移动到一个「燕京啤酒占优」的市场(如北京)时,你的偏好就会朝新的市场方向改变。这种改变约有60%几乎是立刻发生的,剩下的40%改变则会花很长的一段时间。

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下面我们来看看地理位置对消费偏好改变的算法:

假设燕京啤酒在青岛市场份额是20%,平均下来,一般5次消费大约会有1次购买燕京啤酒;北京的市场份额为50%,每2次就有1次购买燕京啤酒。当一个人从青岛来到北京定居,刚搬来时将有大约18%概率消费燕京啤酒上。具体的算法:两个品牌的「市场份额差」是30%(即北京的50%减去旧位置青岛的20%),60%的通用数据乘以30%市场份额差即18%。从青岛搬到北京的人,在一到两个月的时间消费燕京啤酒的概率将达到20%+18%=38%。这比他在青岛的概率高得多,但比北京当地人的50%少。根据《美国经济评论》研究人员进一步研究,剩下12%偏好差(50%-18%)需花大概10年才能将剩余差额补齐一半,即6%。

这个例子和研究说明位置会改变消费偏好,原因是我们会根据新的环境进行迅速的调整,并被周围的人、渠道和社交关系等变量所改变,但这一调整是不完全的。

「过去的位置」会跟随我们,并在很长一段时间里对我们施加影响。

通过理解影响消费偏好的两大作用力,进一步表明本文的研究结论:

与其冒着「侵犯个人隐私」的道德风险「偷听」用户的聊天内容,不如精细化运营分析用户的位置信息数据,通过位置信息的变化,结合本地的商家和服务进行精准的信息推送。不仅技术成本低效率高,还能赢得用户的认可和好感。

特别是拥有强位置信息的「外卖平台」来说,「偷听」的价值和意义都不大。


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