这里是《得到头条》,我是徐玲。

今天我们从两个话题出发,为你提供知识服务。一是中央网信办牵头开展“清朗·2022年算法综合治理”专项行动,二是新式茶饮品牌“奈雪的茶”大幅降价。

来看今天的第一条。从4月8日起到12月初,中央网信办牵头开展“清朗·2022年算法综合治理”专项行动,深入排查互联网企业平台算法安全问题,对算法进行备案管理,督促整改算法不合理应用带来的“信息茧房”“算法歧视”“大数据杀熟”等问题。

另外,由工信部、中央网信办等联合发布的《互联网信息服务算法推荐管理规定》,从3月1日起正式施行。规定提出,用户对是否使用算法拥有选择权。互联网企业应该在页面显著位置,向用户提供不针对其个人特征的选项,或者便捷的关闭算法推荐服务的选项。

根据媒体调查的结果,截至目前,主流互联网平台确实都推出了关闭个性化推荐的选项。但是,这个算法关闭键往往埋得极深,不是老司机根本找不到。最少的操作也需要5步,最多的要7步以上。有业内人士指出,平台对关闭算法键的隐藏深度,在一定程度上代表了平台对算法的依赖程度。

消息就是这样,来看看能学到什么知识。

平台把算法关闭键隐藏得比较深,这个不难理解。不过更有意思的情况是,很多用户也不愿意关闭算法。根据《光明日报》发起的一项调查,有用户反映说,“关闭推荐之前,常刷到的短视频总让我欲罢不能,有美妆教程、精致生活,关闭之后刷到的竟是情景恶搞、土味情话……我赶紧又默默打开了个性化推荐。”还有用户反映,“平台算法似乎比我更懂我,推荐的商品总让我忍不住买买买;如果关闭推荐,我怕错过那些好东西。”

你看,这里就引出一个很有意思的哲学思考,算法真的可能“比我更懂我”吗?如果算法真的比我更了解自己,那么我为什么不把选择权交给算法呢?如果买东西、看新闻这样的小事可以交给算法,那找对象、找工作这样的人生大事是不是也可以交给算法呢?我想起在《未来简史》这本书里,尤瓦尔·赫拉利就对算法做了这样一个思想实验。

就拿导航软件这样一个最简单的算法来说。一开始,它只是你的仆人,为你提供各种路况信息,告诉你哪儿有摄像头,但由你来决定最终走哪条路。到了某个路口,你的直觉想要往右转,但算法告诉你往左转。多经过几次你就会知道,算法比你的直觉更可靠,最好还是听它的。

慢慢的,算法开始变成你的代理人。你只需要告诉它一个选择标准,比如“走距离最近的路”或者“走红绿灯最少的路”,算法就会为你自动选择路线,其他的不用你操心。这个场景在自动驾驶时代马上就会实现。

再接下来,算法会变成你的管理者。假设早高峰时,环路的主路堵车,辅路相对顺畅,而每个人都相信算法的判断。这时候,算法不可能让所有人都去走辅路,那样会马上造成辅路的拥堵。算法只会让一部分人从主路分流到辅路,而让另一部分人仍然保持在主路上。你看,这个时候,算法就不再是“你”的代理人,而是管理全局的人。

你可能说,在出行这件事上被算法“管理”,这可以接受,只要让我出行更方便。那再来看一个例子,就是内容推荐算法。

一开始,它只是仆人,为你推荐各种你感兴趣的内容。同时,为了让自己的推荐更准确,它也在不停地了解你的偏好。脸书曾经做过一个统计,当你在脸书上的点赞次数超过10次,脸书对你的了解就超过了你的大部分同事;当点赞超过70次,脸书对的你了解就超过了你的朋友;当点赞超过150次,脸书对你的了解可以超过你的家人;而当点赞超过300次,脸书对你的了解可能会超过你的配偶。更重度的用户,脸书真的可以做到比你自己更了解自己。比如,让这些用户评估自己对某些物质的成瘾性,准确度就不如脸书算法给出的估算。

好,既然算法比我更了解自己,为什么不把更重要的决定也交给它呢?假设汤姆和杰瑞在同时追求一个姑娘,姑娘犹豫不定,去问谷歌算法。谷歌算法可能会这么回答。这一段是《未来简史》书里的原文,特别精彩,我给你念一下:

“这个嘛,我从你出生那天起就认识你了。我读过你所有电子邮件,听过你所有电话录音,知道你最爱的电影,也有你的DNA资料和完整的心跳记录。你过去每次约会我都有精确的数据,如果你要的话,我可以把你过去和汤姆或杰瑞约会时的资料调出来,显示你每秒的心跳、血压或血糖值变化。而且,我对他们的认识也不少于对你的认识。基于以上所有信息和我的算法,加上几十年来几百万对伴侣的统计资料,我建议你挑汤姆。大约有87%的概率,你们长期满意度会比较高。

“当然,因为我非常了解你,所以我知道你不会喜欢这个答案。杰瑞长得比汤姆帅,而你又太看重外表,所以你其实内心希望我的答案是杰瑞。确实,外表很重要,但没有你想得那么重要。我的算法基于最新的研究和统计数据,认为外表对于长期成功的浪漫关系只有14%的影响。所以,虽然我已经把杰瑞的外表纳入考虑,但还是建议汤姆是你更好的选择。”

你看,对这样掏心掏肺的回答,不知道你有没有被说服,反正我是被说服了。既然如此,那就直接让算法当我们的代理人好了。姑娘小伙子相亲,其实不用本人见面,让算法直接给算一下合不合适就可以了;求职的时候,也不用递简历、面试,算法直接给算一下人岗匹不匹配就可以了;甚至选举的时候,选民也不用亲自去投票,算法会比这些选民更了解自己的政治倾向。如果这一切真的发生,那么算法也就从每个人的“代理人”,变成了人类社会的管理者。

当然,这只是尤瓦尔·赫拉利做的一个思想实验,目的是要引导我们思考,人类社会到底应该在多大范围内、什么程度上,让算法为我们服务。

来看今天的第二条。

我们之前聊过,今年2月份,在奶茶赛道的一片红海中,占据高端市场的喜茶率先降价,称今年内不会再推出29元以上的新品。紧跟着3月份,有“新式茶饮第一股”之称的奈雪的茶也绷不住了,官宣大幅降价,推出20元以下的新产品线,加速向三、四线城市的下沉。有记者调查,这次官宣降价之后,奈雪的茶菜单上已经没有“3字头”的产品了,主要产品价位集中在14~25元,菜单上甚至出现了只要9块钱的茶类单品。

官宣降价当日,奈雪的茶股价当天大涨15%。可见,资本市场也认为,在品牌形象已经稳定的情况下,优化定价机制、提高性价比,能够帮助奈雪的茶获得更大的竞争优势。

消息就是这样,来看看能学到什么知识。

商品怎么定价才能更好地影响消费者认知、促进购买决策,向来是一门大学问。所以商家都在绞尽脑汁钻研的一个问题:差不多的价格,怎么才能让消费者感觉更便宜?我们知道,最常见的定价手法,就是以9结尾。本来卖5元的,标4.99元,会给人一种更便宜的感觉。这是商家多年屡试不爽的定价方法。

那么,除此之外,还有没有?营销专家小马宋老师翻译过一张清单,里面列举了各种制造“便宜”感觉的小技巧,一学就会、拿来就用。

1.用小一号的字体标注价格。也就是说,标注价格的字体要比商品名字的字体小一号,这样,会有更便宜的感觉。如果你要同时标明原价和折扣后的价格,那么,原价格的字体要大,同时在上面打个大大的叉,而折扣后的价格字体要小。

2.删掉千位符和人民币符号。比如1499元,不要在1和4的中间加逗号,这样会显得数字很大、价格很贵。同时,在不影响理解的情况下,不要在前面加表示人民币的羊角符号,加上之后会让消费者感觉到更肉疼。

3.如果价格旁边有对商品的描述,那么,不要用“高、大、上”,而要用“低、小、微”。比如水果,在价格旁标注“低糖分”比“高营养”要好,如果是溜冰鞋,价格旁标注“低摩擦”比“高性能”要好。

4.对大额的商品,价格最好精确到个位。比如房产交易,有研究表明,同一套房子,标注136.2978万元,比标注135万元要更容易出手。因为人们往往是在处理小量级的数字时才会很精确,所以更精确的价格会带来更便宜的感觉。

5.贵的东西先展示产品,便宜的东西先展示价格。当先展示产品的时候,消费者会把产品质量作为最重要的决策标准;先展示价格,消费者会把性价比作为最重要标准。所以,卖奢侈品要先展示产品,卖生活小物件先展示价格。

6.如果打包出售,你猜一下,哪种标价更好?29元70个,还是70个29元?答案是70个29元。如果价格放前面,消费者会更关注付出的成本;而数量放前面,消费者会更关注获得的收益,觉得划算。而且还有一个小技巧,就是数量最好比价格要大,这里,70比29更大,会造成量更大、更实惠的感觉。

怎么样,学会了吗?

来说说咱们得到的事儿。

前几天有同学向脱不花提问:下属一遇到问题,就来找我要方案。怎么办?

脱不花说,这种问题特别容易发生在个人能力强、凡事愿意亲力亲为的管理者身上。下属会对你产生依赖性,遇事不动脑子,只上交问题。这类管理者要注意,遇到这种情况,先提问题,而不是给意见。脱不花给准备了一个“好问题清单”。

第一个问题,“你的想法是什么”。用这句话鼓励下属动脑,说出他的想法。哪怕你心里已经有答案了,也要提醒自己不要说,先听下属说。

第二个问题,“然后呢”。在下属表达完想法后,追问一句“然后呢”,引导他再往深里思考一下,说出更多的想法。

第三个问题,“需要我做什么”。用这句话帮助你的下属转变思维,让他把你当作成就他的资源,而不是为他拿主意的权威。

第四个问题,“你觉得这样好不好”。如果下属实在想不出方案,需要你指导。那就用“你觉得这样好不好”这句话做开头,用建议的口气给出答案。并且邀请他跟你一起评估方案的风险,最终由他作出决策。

利用这四个问题,可以激发下属的主动性,自身管理能力也能更进一步。

今天就聊到这儿,《得到头条》,明天见。