錘子手機再掀波瀾,從富士康到Zealer再到天貓,神一樣存在的錘子總是一次又一次給小伙伴帶來麻煩,這次輪到了宇宙第一大電商公司阿里巴巴旗下的天貓。錘子4G手機在天貓頁面的真實預約數被乘以3,發現這個規律的是畢業自藍翔的機械從業者“左岸的小熊”。
不是臨時工,是工程師干的
天貓隨后官方澄清這一失誤是工程師所為。明眼人一看都知道,這官方澄清就是一個賣萌的笑話,如果給技術部門審核人家一定不會答應。與百度比肩的中國最強大的大數據公司,卻無法處理好生產環境的在線預約數這種關鍵數據,錯誤調用一個接口就會讓生產數據清零,測試呢?部署呢?容錯呢?備災呢?注意,是生產環境!這讓阿里各大技術部門臉往哪里擱?
看到這里,我小心翼翼點開我那為數不多的放到你家余額寶的積蓄,看看是否被錯誤調用接口清零了。
更令其貽笑大方的是,如果工程師犯錯之后要擅自恢復數據將預約數乘以3,顯然也不能解決清零的問題。乘以3的行為不會追平某個數據恢復正常,而是會不斷拉大真實預約數與展示預約數的差距。顯然,繼臨時工之后,互聯網行業“工程師”取而代之。因為對于普通用戶來說,扯到數據接口、緊急修復、數據清零、程序BUG這些“專業名詞”大都會不明覺厲,無法繼續思考下去,一切似乎都可以遮掩過去。
數據注水已成互聯網潛規則
越來越多的“藍翔哥”站出來在知乎揭露了“預約下單頁面”的預約人數“操作”。據知乎網友反饋,就在天貓電器城,諾基亞、金立等手機預約下單頁面也有類似的數據操作跡象。引用頁永久鏈接(http://www.zhihu.com/question/25955365),跪求免訴。
實際上,阿里大可不必著急,因為更多網友是用自己在不同電商公司的親身經歷來披露運營為了實現目標對數據進行操作已是潛規則,工程師只有配合的份,這再次印證在電商公司技術就是支撐而非核心,電子商務嚴格意義上并不算互聯網公司的真理。
近年來電商預約玩法越來越多,平臺和廠商樂此不彼。與團購、閃購等玩法類似,預約均是在某個制定時間段類吸引注意力來實現一種特別的營銷效果。用戶交錢的預售,比如小米數據還相對真實可靠;不需交錢的預約則離譜許多,譬如一個天氣App旗下的空氣檢測設備預約數超過百萬,但實際銷量可能不及百分之一。但不論是哪種形式的“預”,數據注水已是潛規則,為的是烘托一種供不應求的氛圍,就像線下無良商家制造萬人哄搶的場面一樣,只不過線下用托,線上用技術幾行代碼搞定,這又體現了互聯網的先進性。
我們跳出預約會發現,互聯網的數據已經是真假難辨。在電商網站、應用市場、知乎、微博微信,一切有人的地方都有假數據的存在,絕大部分都是被人有意為之。有的是平臺自己在做,有的是第三方實施平臺打擊,還有的是平臺默許縱容與第三方形成默契。“刷”和“水”就是伴隨著這一個現象產生的名詞,刷單、刷榜、刷鉆、刷流量、刷評論、刷點贊……水軍、水貼、水評、僵尸粉……互聯網在成就所謂的大數據,但實際上這些數據卻有不少垃圾數據、甚至是人工制造來影響人們決策的臟數據。正是因為此,近年來反作弊、反僵尸、反刷榜技術和公司與水軍公司、刷榜公司、刷鉆公司之間的戰斗愈演愈烈。
理論上來說,平臺的職責應是盡量保護數據的干凈進而保護用戶的利益以及平臺的長期價值。對操作數據、影響用戶判斷讓其利益受損的行為應該是零容忍。但實際上在執行過程中,平臺不同團隊、甚至一個團隊不同成員之間為了實現運營目標,均會不斷地放下原則,對第三方數據造假行為管制的口子可大可小。倘若平臺自身將數據注水當做理所當然,還是讓人十分吃驚的。
第三方監管還是企業自律?
企業自律顯然已經不大可能,因為企業都是逐利的,KPI驅動的企業下屬執行團隊在操作過程中必然會出現更關注短期目標的短視行為。在缺乏有效監管的情況之下,上下合謀、跨部門協作或者互成默契進行數據的“美化修飾”是極有可能發生的事情。不過,企業的數據要有價值的前提是用戶信任你,如果經常出現做假數據被公之于眾的情況,恐怕用戶以后也心知肚明,你數據夸得再大也沒人當真了,大家都知道就這么回事。
看上去預約數、搶購數、團購數造假并沒有傷害用戶的利益。但本質上用戶還是在虛假數據的引導之下做出了消費決策,還是算得上利益受損。但“藍翔哥”不會常有,直接將作假數據實現放在前段頁面的“豬一樣的隊友”也不會常在。因此,未來要減少企業數據造假恐怕還是得靠第三方力量,就像會計師事務所審核企業財務數據一樣,未來或許會有第三方認證機構來對各大平臺的對外數據進行認證。
政府介入也是有可能的。目前北京工商局就通過行政建議書等形式公布第三方商家售假信息,在各電商平臺之間建立起針對第三方商家的資質和信用管理體系。因為平臺的信用認證體系可能并不牢靠,尤其是一家獨大的平臺,第三方尤其是有政府背書的權威第三方的認證才更有可能保持獨立真實。未來是否會有銷售相關數據的真實性監控呢?
雙十一在即。在我印象中,每年雙十一都會有大量的媒體被邀請到杭州觀看漂亮絢麗的曲線圖,今年雙十一銷售額會突破多少億?懸念未解,但我只有一個期望,那就是,數據是接近真實的,工程師別再犯錯。
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