Differential pricing for consumers on e-commerce platforms under the big data model

Wraz z rozwojem technologii Big Data, platformy e-commerce zaczęły wdrażać zachowania szkodliwe dla interesów konsumentów. Wykorzystują technologię Big Data do głębokiego wnikania w informacje prywatne konsumentów oraz ich osobiste preferencje, angażując się w precyzyjny marketing i różnicowanie cenowe w celu maksymalizacji zysków. Działania te niewątpliwie stanowią poważne naruszenie praw do prywatności, co tym samym godzi w uzasadnione interesy konsumentów. W dążeniu do krótkoterminowych zysków, platformy e-commerce ignorują uczucia i prawa konsumentów. Takie postępowanie nie tylko osłabia zaufanie konsumentów do platformy, ale również zakłóca pierwotnie przyjazne relacje między obiema stronami. Z czasem takie nieodpowiedzialne zachowanie prowadzi do stopniowej utraty zaufania i lojalności konsumentów wobec platformy, co ostatecznie powoduje, że platforma traci cenne rynki konsumenckie, wpływając tym samym na jej długoterminowy rozwój i konkurencyjność. Aby osiągnąć zrównoważony rozwój, platformy e-commerce powinny ponownie ocenić i dostosować swoje strategie, zapewniając, że podczas korzystania z technologii Big Data przestrzegają zasad przejrzystości, uczciwości i szacunku dla prywatności konsumentów. Niniejsza praca najpierw przedstawia, jak internetowe platformy e-commerce różnicują konsumentów przy użyciu technologii Big Data oraz omawia aktualną sytuację dotyczącą cenowania opartego na różnych kategoriach konsumentów. Następnie szczegółowo przedstawia wiedzę kontekstową związaną z tym tematem, taką jak Big Data, platformy e-commerce oraz różnicowanie cen, w tym ich definicje, cechy, historię rozwoju i aktualny stan badań przeprowadzonych przez wcześniejszych naukowców. Ponadto, wprowadza teoretyczny model teorii Zeithamla zastosowany w tej pracy, rozszerzając go o omówienie relacji między postrzeganą wartością, postrzeganą jakością produktu, postrzeganą jakością usług, postrzeganą ceną produktu, postrzeganym ryzykiem, postrzeganym różnicowaniem cenowym a decyzjami zakupowymi. Postrzegana wartość jest potwierdzona jako podstawa odczuć konsumentów dotyczących decyzji zakupowych, aby dostarczyć cennych informacji dla niniejszej pracy. Praca ta prezentuje studia przypadków dotyczących różnicowania cen na dwóch platformach e-commerce, mianowicie Amazon i Uber, jako typowe przykłady. Dodatkowo, konstruuje model danych oparty na ankiecie z perspektywy konsumentów i dedukuje relację między czynnikami wpływającymi na skłonność konsumentów do zakupów a wpływem różnicowania cenowego stosowanego przez platformy e-commerce. Na koniec przedstawia kilka sugestii i środków zaradczych dotyczących strategii różnicowania cenowego dla platform e-commerce na podstawie wniosków wyciągniętych z analizy ankiety.

As big data technology advances, e-commerce platforms have begun to implement behaviors that harm consumer interests. They leverage big data technology to delve deep into consumer privacy information and personal preferences, engaging in precise marketing and differential pricing to maximize their profits. These actions undoubtedly constitute severe violations of personal privacy rights, thereby infringing upon consumers' legitimate interests. In the pursuit of short-term gains, e-commerce platforms disregard consumer sentiments and rights. This behavior not only weakens consumer trust in the platform but also disrupts the originally cordial relationship between the two parties. Over time, this irresponsible behavior will lead consumers to gradually lose trust and loyalty in the platform, ultimately causing the platform to lose valuable consumer markets, thereby affecting its long-term development and competitiveness. To achieve sustainable development, e-commerce platforms should reassess and adjust their strategies, ensuring that they adhere to the principles of transparency, fairness, and respect for consumer privacy when utilizing big data technology. This paper first introduces how online e-commerce platforms differentially classify consumers using big data technology and the current situation of pricing based on different consumer categories. It then provides a detailed overview of background knowledge related to this paper, such as big data, e-commerce platforms, and differential pricing behavior, including their definitions, characteristics, development history, and the current research status by previous scholars. Furthermore, it introduces the theoretical model of Zeithaml's theory used in this paper, extending it to discuss the relationship between perceived value, perceived product quality, perceived service quality, perceived product price, perceived risk, perceived differential pricing, and purchase decision-making. Perceived value is validated as the basis for consumers' purchase decision feelings to derive valuable information for this paper. This paper presents case studies of differential pricing on two e-commerce platforms, namely Amazon and Uber, as typical examples. Additionally, it constructs a data model based on a survey questionnaire from the perspective of consumers and deduces the relationship between factors influencing consumers' willingness to consume and the impact of differential pricing by e-commerce platforms. Finally, it proposes some suggestions and countermeasures regarding differential pricing strategies for e-commerce platforms based on the conclusions drawn from the analysis of the survey questionnaire.