筆者將心儀已久的冰箱加入購物車，半小時后刷新頁面，發現產品價格居然漲了200元；正當筆者向同事吐槽這種“瞬時調價”的離譜時，對方隨手掏出手機查詢同款，顯示的購買價格竟比筆者低出50元——如此“魔幻”的劇情，正在今年“雙11”電商購物節期間上演。
“雙11”的初衷本是給消費者送實惠，可“不同時不同價”的套路、“不同人不同價”的區別對待寒了人心，這場本該普惠大眾的消費福利終究打了折扣，也讓消費者的信任度悄然下滑。
亂象背后，是技術算法濫用、商業策略跑偏與監管銜接滯后的多重失衡。
從技術層面看，一方面，電商平臺往往會通過抓取用戶瀏覽記錄、消費能力、購買頻次等數據，運用機器學習模型實施差異化定價，將消費者精準劃分為不同價格敏感度群體。消費能力強、復購率高的用戶往往被標注為“溢價接受者”，在相同商品上支付更高價格。這種隱性的算法歧視，正是“不同人不同價”亂象的核心癥結。
另一方面，電商平臺普遍采用動態定價系統，即通過API（應用程序編程接口）實時抓取庫存、競品價格、用戶行為等數據，運用機器學習模型動態調整價格——當某款電器庫存低于閾值時，系統會自動提價；若競品降價，則觸發價格防御機制。這種算法的調整頻率可達分鐘級，導致價格頻繁跳動，成為“不同時不同價”的元兇。
盡管監管層面已明確亮劍，如今年4月份北京市市場監管局發布的《關于規范網絡銷售、直播帶貨領域不合理經營行為的若干措施》中，就已明確將網絡銷售、直播帶貨領域通過算法實施的大數據“殺熟”行為，列為重點治理的違法違規類別，為整治亂象劃定了監管紅線。但從實踐效果看，平臺常以“新老用戶權益差異”“會員等級不同”為由規避監管，導致執法中對是否構成“殺熟”的判定難度加大，進一步制約了監管效能。
從商業策略上來看，“雙11”的價格體系本質上是多層優惠疊加的數學游戲。平臺通過滿減、優惠券、定金膨脹等“組合拳”，人為制造價格迷霧。例如，某電視原價1899元，10月份先漲至2799元，再通過滿減制造“立減650元”的假象，實際售價仍高于原價。這種“先漲后降”的套路在電器品類尤為常見，商家利用消費者對歷史價格的模糊記憶，通過虛標高價再打折的方式誘導下單。
而預售機制的設計缺陷，進一步加劇了價格亂象。部分商家設置“預售期高價、現貨期低價”的差異化定價策略，消費者支付定金后常發現實際優惠低于預期，商家卻以“市場價格正常浮動”為由拒絕價保。即便部分平臺承諾價保服務，也存在諸多限制條件——如某品牌明確“僅保價一次”，但在分鐘級調價的節奏下，消費者難以精準判斷最佳價保時機，價保政策淪為“紙面福利”。
消費是經濟增長的重要引擎，而消費信心是市場繁榮的基石。“雙11”作為觀察消費市場的窗口，其價格亂象不僅消解著單次促銷的效果，更在侵蝕整個消費生態的健康根基。要讓消費潛力充分釋放，需從監管、平臺、企業三方發力，構建透明可預期的消費環境。
監管層面需強化精準治理，通過大數據實現價格波動實時預警與證據固定，對價格欺詐、大數據殺熟等行為“零容忍”，同時加快完善監管規則，明確動態定價邊界與“同等交易條件”判定標準，讓監管有章可循。
平臺應打破算法“黑箱”，公示定價依據與優惠規則，落實合規管理體系并設立專門機構審核價格策略，同時推廣在線糾紛解決與先行賠付機制，簡化價保流程。
企業則需摒棄價格套路，建立穩定價格體系，將精力聚焦于提升產品質量與服務體驗，通過真實優惠和品質保障贏得信任。
當“雙11”的價格回歸透明真實，當消費者不再為標價虛實而糾結，當每一筆消費都能獲得穩定的價值預期，消費市場才能真正煥發活力，為經濟增長注入持久動力。畢竟，真正的消費狂歡，從來都不是價格游戲的勝利。（田鵬）
轉自：證券日報
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