題圖來自:視覺中國
你盯着微信聊天界面的新消息提示出神,全是商家公衆号發來的推廣。
一一點擊浏覽并時而發出尖銳爆鳴:什麽時候關注的他們家?真的在這家店消費過?咋就成了 " 尊貴會員 "?
你百思不得其解,于是開始回憶與這些店鋪的交手過程,事無巨細:進店、掃碼、消費、離開。看着堆滿消息的手機,你突然意識到,從 " 掃碼 " 起,你的手機便和商戶開始了連接。
莫非,是 " 掃碼 " 這一環節出了問題?
浸入生活的 " 掃碼消費 "
據《2022 年移動支付用戶使用情況問卷調查報告》顯示,超過八成用戶每天都使用移動支付,移動支付已成爲人們日常生活中不可或缺的支付方式。在各類消費場景中,2022 年移動支付滲透率位列前三的分别爲餐飲服務(95.8%),民生服務(79%)和交通出行(76.3%) [ 1 ] 。
在移動支付依然是商業底層基礎工具的今天,二維碼成爲了商業交互入口,最廣泛地将商戶和用戶聯系起來。而 " 請掃碼 ",也成爲了商戶們的一句日常迎賓語。據上述調查,95.8% 的用戶表示經常使用二維碼,41.6% 的用戶經常使用閃付,35.6% 的用戶使用第三方客戶端支付 [ 2 ] 。
而在使用态度上,根據南都民調中心的報告,絕大多數消費者贊賞掃碼消費的便利性,但同時也存在被強制掃碼的不滿情緒。具體而言,掃碼帶來的便捷性、節省的時間和避免的社交尴尬是主要加分項,而重複掃碼、下單系統不穩定、商家強制獲取個人信息等安全性隐憂也确實存在。如果遭遇強制掃碼,許多人會選擇離開該店而到提供人工服務的商家 [ 3 ] 。
掃碼,掃的确實是二維碼,但掃碼後向商家支付的,卻遠不止消費賬單那麽簡單。
掃碼背後的邏輯
通過查閱不同門店的授權信息,我們發現點餐小程序開發者可以收集處理的信息遠超關于 " 點餐 " 的想象:用戶微信昵稱、頭像、位置信息、手機号、相冊權限、麥克風權限、攝像頭權限、微信運動步數、發票信息 …… 掃碼這一動作設計隐含了包括個性化營銷在内的巨大潛在商業空間,這一商業空間的經營行業被稱爲 "SaaS"。
SaaS 一般被稱爲 " 餐飲 SaaS(Software-as-a-Service 軟件即服務)",指運用數字技術,爲餐飲業提供的點餐、收銀、排隊、預訂等場景下的軟硬件服務。它誕生于互聯網改造傳統行業、完善第三産業的背景 [ 4 ] 。
SaaS 幫助商家收集和分析用戶消費行爲數據,形成精準的用戶畫像,再有針對性地将打折、滿減、優惠券、積分等營銷方案推送給用戶,促使用戶到店消費,而是否設置注冊會員、獲取何種信息則取決于商家個人的要求和技術開發的程度 [ 5 ] ,具體功能也從點單到人力資源管理程度不等。
至于商家采用 SaaS 的原因,節省人力和個性化營銷是兩大核心訴求。SaaS 頭部機構客如雲官網介紹,傳統點餐過程需要排隊取号、菜單點餐、服務員下單等過程,整個過程共耗時 36 分鍾,而掃碼點餐隻需要 21 分鍾,節省了 15 分鍾。同時,無需紙質菜單,節約經營成本,解放服務員,降低人力成本。二維碼代替了服務員,和消費者進行密切溝通;這個看似簡單的系統,可以将一般餐廳的接單量提高 1~1.5 倍,大大節省了人力資本。 [ 6 ]
營銷層面,傳統餐飲 " 一個門店、兩個飯市、坐等客流 " 的時代已經過去,餐飲的運營與營銷全面數字化升級需求加速," 流量 " 與 " 留量 " 之間的互動轉化實打實的關系着餐飲企業的存亡;因而掃碼後提示獲取手機号是爲了進行客戶登記,後續繼續發送營銷短信,而獲取地理位置信息是爲了了解不同地區的會員和潛在客戶。并且,在各個營銷手段之間比較,數字化營銷手段成本更低、更易上手,如一家開發餐飲小程序的軟件商這樣介紹 " 目标人群精準,可以抓取用戶信息,引導客戶分享裂變 " " 不懂的會拉你入群,把您教會 " 。 [ 7 ]
至于顧客角度,掃碼能看到更全的菜單、獲得更自由的點單體驗、得到更大用餐優惠等好處像小貓一樣撓着每一個進店的人,二維碼的 " 拉攏 " 無聲但有力。并且,95 後、00 後消費者正在逐漸成爲餐飲業的主力軍。據中國烹饪協會數據顯示,95 後以 18% 的人群占領了餐飲行業 40% 的消費額,已經成爲了餐飲行業的第一消費群體 [ 8 ] 。這一代人生長于互聯網時代,小紅書種草、抖音直播、點評團購等,是他們餐飲消費的 " 日常動作 ",掃碼并非一件學習成本很高的事情。
爲個人信息安全搭起盾牌
一方面,掃碼消費讓商家節省了人力成本、實現了精準化營銷,也讓很多顧客的消費體驗變得更加順滑。但同時,SaaS 運轉所需數據之龐雜,也給消費者的個人信息權益蒙上了安全隐患。
在顧客掃碼後,不少商家過度采、強制要、誘導取并違規使用其個人信息數據,悄然侵犯消費者的個人信息權益。據央視新聞報道,某知名連鎖奶茶品牌每收到一筆線上訂單,便會産生 87 條數據 [ 9 ] ,數據之多、之雜令人瞠目。
但在數據成爲時代财富之鑰的今天,對個人信息的取用已無可避免,亟待關注的議題也從 " 是否能夠取用 " 轉向了 " 如何适度取用 "。取用之度究竟在何處?應如何對其進行規範,才能使掃碼消費中的個人信息安全隐患降至最小?
今年,上海市和北京市相繼發布《上海市網絡點餐服務消費者個人信息保護合規指引》和《北京市掃碼消費服務違規收集使用消費者個人信息案例解析及合規指引》,對網絡點餐不同場景下餐飲經營者收集、使用、保管消費者個人信息等提出了具體的合規要求和操作準則。
通過總結與歸納,我們從告之以實、取之有度、用之有節、留之有時四方面對兩份《指引》進行解讀,也反向撕開了 " 掃碼 " 消費模式下數據處理的隐蔽性,試圖向讀者展示那些消費者難以察覺的信息權益侵犯手段。
你是否有過這樣的經曆,在掃碼接入商家線上小程序後,界面立即彈出商家公衆号卡片,隻有點擊關注,才能順利進行點餐、繳費等後續活動;若選擇拒絕,要麽直接退出程序,要麽再次彈出公衆号卡片,直至你按下關注鍵。
這些都屬于侵犯消費者個人信息權限的行爲。與其類似的,用 "0 元入會 " 等标簽誘導消費者成爲會員,未提供真實、準确、完整的隐私政策,都屬于商家未告之以實的範疇。消費者未充分知情、同意,商家便不能随意取用其個人信息。
即使征得了同意,對消費者個人信息的取用也要講求必要性,即商家隻能搜集與實現産品或服務有直接關聯的必要個人信息。如,消費者在掃描停車場二維碼時,需要提供的必要信息應隻與核心業務 " 停車 " 及 " 繳費 " 緊密關聯 [ 10 ] ,若商家要求消費者另提供姓名、出生日期、性别等其他個人信息,則是侵害了消費者的個人信息合法權益。
精簡地取,更要節制地用。商家使用 SaaS 的一大目的便是在搜集、分析數據後實現個性化營銷。但沒有邊界感的過度營銷,如未經同意便通過撥打電話、發送短信、添加微信等方式向消費者推薦業務,便是對消費者權益的侵犯;此外,商家也禁止在未征得顧客同意的情況下,将其個人信息提供給第三方,進行二次倒賣。
最後便是留之有時。" 存儲 " 和 " 删除 " 均是個人信息處理活動的重要環節。在消費行爲結束後,消費者有權撤回或要求商家删除自己留下的個人信息。相應地,商家也應設置注銷或删除選項,以更好地維護消費者的個人信息删除權益。
在數字化消費時代,僅用二維碼便可勾勒起一個個體的一天。個人信息數據成了時代的石油,而對個人信息權益的保護,也成了不可避免的時代命題。一方面,消費者應提高警惕,謹防落入隐蔽性極強的圈套;另一方面,對各類消費場景下對商家的信息收集、使用行爲進行的規範,也應在一次次實踐和探索中得到不斷的優化與完善。
參考資料:
[ 1 ] 中國支付清算協會 .2022 年移動支付用戶使用情況問卷調查報告
https://www.pcac.org.cn/eportal/ui?pageId=598168&articleKey=616552&columnId=595052
[ 2 ] 同 [ 1 ]
[ 3 ] 民調中心 . 掃碼消費安全公衆意見調查報告(2021)
https://static.nfapp.southcn.com/content/202105/18/c5278440.html
[ 4 ] 孫玮,李夢穎 ." 碼之城 ":人與技術機器系統的共創生 [ J ] . 探索與争鳴,2021 ( 08 ) :121-129+179+2.
[ 5 ] 掃碼點餐背後的精準營銷:餐廳如何知道你是高消費女白領?
https://static.nfapp.southcn.com/content/202102/23/c4834183.html
[ 6 ] 同 [ 3 ]
[ 7 ] 吃個飯,隐私全沒了?掃碼點餐背後有多少貓膩
https://weibo.com/ttarticle/x/m/show#/id=2309404645743930769750&_wb_client_=1
[ 8 ] 餐企老闆内參 . 美味不用等 " 會師 " 客如雲,餐飲 SaaS 迎來 " 轉型賽點 "!
https://mp.weixin.qq.com/s/Cq5McyJPntGgAl6akHhPLg
[ 9 ] 央視新聞 . 強制掃碼點餐背後有啥貓膩
https://weibo.com/2656274875/4942645496907301?sourceType=weixin&from=10D9595060&wm=9006_2001&featurecode=newtitle&s_channel=4&s_trans=5690232585_4942645496907301
[ 10 ] 趙新華,王哲峰 . 取之有道,用之有節—— " 掃碼 " 消費中的個人信息保護
https://mp.weixin.qq.com/s/oESkJjJdOzP0WbEJEUdZfA
本文來自微信公衆号:RUC 新聞坊 (ID:rendaxinwenxi),作者:賈亞欣、吳潔,數據收集:林歆瑤、楊婧文、王帆、賈亞欣,可視化:林歆瑤、楊婧文、王帆