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货架空置、购物卡消费受限,家乐福出了啥问题?******

  【商业风云录】货架空置、购物卡消费受限,家乐福出了啥问题?

  中新网1月10日电(中新财经记者 谢艺观)“去超市购物,发现很多商品都不能使用购物卡结算了。”近日,多地居民反映,家乐福购物卡消费受限,部分货架出现空置现象。家乐福方面9日回应中新财经记者,公司正通过积极协调,多举措优化商品供应链效率,给消费者更丰富的商品选择。

  作为曾经的零售界“黄埔军校”,家乐福最近怎么了?

  部分门店购物卡使用受限 有消费者存数千元

  “怕过两天(超市)就关门了,赶紧过来使用购物卡。”

  9日,一位消费者在北京海淀区的某家乐福超市见到记者时说,因为着急要花掉购物卡余额,他要尽量选择可使用购物卡结账的商品,一圈逛下来,购物车里才积累了一百多元的商品。

图为某酸奶饮品因可使用购物卡结账所剩无几。 中新财经记者 谢艺观 摄

  和这位消费者一样,当天,不少顾客都在超市货架中穿梭,寻找能使用购物卡的商品,一旦发现,就把商品放进购物车里……

  记者注意到,虽然该超市只有少数货架出现空置或货量紧张的情况,但很多商品都贴上了写有“购物卡系统升级中,暂不支持购物卡结算,其他结算方式正常购买”的标签,这让不少消费者苦恼。

  “我这(购物)卡里还有6000多块钱,该咋花出去?”一位消费者无奈感慨。

在该家乐福超市里,很多商品都贴上了不支持购物卡结算的标签。 中新财经记者 谢艺观 摄

  而当记者询问该超市工作人员时,得到的回复是“从5日开始就已经出现这种情况,北京其他家乐福超市也是这样,不知道什么时候能够恢复。

  如果不能把卡内余额花完,能不能把购物卡退了?

  记者就此咨询家乐福购物卡服务人员,对方表示,“现在不能退卡,如果超市关门估计可以退。”

图为家乐福超市结账区,不少人在排队。中新财经记者 谢艺观 摄

  不只是北京,据媒体报道,近日,沈阳、昆明、无锡等地家乐福门店也出现购物卡消费受限现象,比如规定订单满100元可用购物卡结算15元。有些地区门店货品也空了很多,商品还出现涨价情况。面对这些现象,多地相关部门也开始介入调查或约谈家乐福相关负责人。

  家乐福回应

  对于部分门店货架空置,家乐福方面9日回应中新财经记者,公司正通过积极协调,多举措优化商品供应链效率,给消费者更丰富的商品选择。

  对于“关门”传言,家乐福方面也回应称,公司会持续深耕中国市场。请广大消费者不信谣、不传谣,理性消费。

  另外,北京家乐福相关负责人也向媒体表示,不会退出北京市场。此前,昆明、沈阳、无锡等地家乐福均表态称,不会退出当地市场。

在家乐福超市,有顾客在寻找能使用购物卡的商品。 中新财经记者 谢艺观 摄

  家乐福的回应虽给人们服下一颗“定心丸”,但近年来家乐福门店数量减少,却是不争的事实。

  2019年,苏宁以48亿元收购了家乐福中国80%股份。苏宁易购财报显示,2022年前三季度,家乐福无新开门店,门店数量从2021年底的205家减少到9月末的151家,闭店数量达到54家。2021年,家乐福也仅新开3家门店,却关闭了26家门店。

  苏宁易购在2022年三季报中也提到,当前公司仍处于净利润亏损状态,其中非常重要的影响因素是家乐福业务受到多重因素影响,带来规模下降较快,较高的固定租金成本难以分摊。公司在三季度已全面开展家乐福业务调整,包括关闭部分区域门店,聚焦优势城市经营,提升规模效益。

  业务不佳、频繁关店的同时,外界亦怀疑家乐福供应链出现问题。

  据北京商报报道,2022年以来,家乐福被供应商追收货款的事件频繁被曝光。此前,西南地区供应商透露,2022年下半年起,家乐福超市频繁拖欠货款。据悉,在这位供应商暂时中止与家乐福合作时,家乐福欠该供应商的未结货款金额约240多万元。

  曾经的零售界“黄埔军校”为何遭遇窘境?

  如今身陷窘境的家乐福,当年可谓无限风光。

  2006年,家乐福中国门店数就已突破100家,成外资零售超市中门店数量最多的一家。其以“合资”形式将“大卖场”业态引入中国,实现农超对接等模式,也让家乐福成为行业的标杆,还曾被誉为零售界的“黄埔军校”。

  但在激烈的商业竞争中,家乐福渐渐失去强势地位。2009年,家乐福在国内市场的销售额被大润发超过;2010年,家乐福在华门店数被沃尔玛反超。2012年至2017年,家乐福中国大陆地区的销售额从55.83亿欧元下降至46.19亿欧元,降幅17.27%。

  2018年,家乐福中国账面净资产为负。对此家乐福中国解释为,近年来线下零售业态受到互联网的冲击,虽然积极应对,但仍带来了阶段性的经营亏损。

资料图:市民在武汉市汉阳区家乐福超市购物。王方 摄

  若放眼整个行业,家乐福的境遇并非个例。近年来,麦德龙中国、乐购等主打大卖场的连锁超市接连“卖身”。与此同时,各地大卖场也屡屡传出关店消息。

  “受社区团购冲击,超市业态到了生死存亡的至暗时刻。”步步高董事长王填2021年4月份在某行业会议上的一番话,让人担忧起超市的未来。

  在零售专家胡春才看来,随着国民人均收入和生活水平的提高,消费需求出现新的变化,线下超市也需要变革,从原来的“卖商品”到现在的“卖生活”,给中国人提供新的生活解决方案。

  据苏宁易购透露,在对家乐福进行业务调整时,会加大家乐福门店的电器3C业务融入,借助大卖场人流优势,提升盈利较强家电业务收入,分摊固定成本;此外,家乐福自身也加快商品结构调整,本地电商与社群电商运营,加快适应市场变化,实现规模环比改善。

  现在家乐福这个老牌零售巨头正努力做出改变。面对“购物卡使用受限”风波,家乐福的消费者们也希望,超市能尽快恢复正常。(完)

你的隐私,大数据怎知道?我们又该如何自我保护?******

  在网络上,每个人都会或多或少,或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘,就存在隐私泄露的风险,引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代,大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫,甚至有点不知所措。那么,你的隐私,大数据是怎么知道的呢?大家又该如何自我保护呢?

  1.“已知、未知”大数据都知道

  大数据时代,每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前,你说过什么话,它知道;你做过什么事,它知道;你有什么爱好,它知道;你生过什么病,它知道;你家住哪里,它知道;你的亲朋好友都有谁,它也知道……总之,你自己知道的,它几乎都知道,或者说它都能够知道,至少可以说,它迟早会知道!

  甚至,连你自己都不知道的事情,大数据也可能知道。例如,它能够发现你的许多潜意识习惯:集体照相时你喜欢站哪里呀,跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀,你喜欢与什么样的人打交道呀,你的性格特点都有什么呀,哪位朋友与你的观点不相同呀……

  再进一步说,今后将要发生的事情,大数据还是有可能知道。例如,根据你“饮食多、运动少”等信息,它就能够推测出,你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时,大数据就知道:流感即将暴发了!其实,大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

  当然,这里的“你”并非仅仅指“你个人”,包括但不限于,你的家庭,你的单位,你的民族,甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息,将会把你塑造成什么,是英雄还是狗熊?这却难以预知。

  2.数据挖掘就像“垃圾处理”

  什么是大数据?形象地说,所谓大数据,就是由许多千奇百怪的数据,杂乱无章地堆积在一起。例如,你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等,都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息,例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息,也都是大数据的组成部分。还有,各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息,仍然是大数据的组成部分。总之,每个人、每种通信和控制类设备,无论它是软件还是硬件,其实都是大数据之源。

  大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术,采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程,可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

  不过,这些听起来高大上的大数据产业,几乎等同于垃圾处理和废品回收。

  这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集,可算作“数据收集”;将废品和垃圾送往集中处理场所,可算作“数据集成”;将废品和垃圾初步分类,可算作“数据规约”;将废品和垃圾适当清洁和整理,可算作“数据清理”;将破沙发拆成木、铁、布等原料,可算作“数据变换”;认真分析如何将这些原料卖个好价钱,可算作“数据分析”;不断总结经验,选择并固定上下游卖家和买家,可算作“模式评估”;最后,把这些技巧整理成口诀,可算作“知识表示”。

  再看原料结构。大数据具有异构特性,就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话,那就在于垃圾是有实体的,再利用的次数有限;而大数据是虚拟的,可以反复处理,反复利用。例如,大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司,将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之,大数据专家完全可以“一菜多吃”,反复利用,而且时间越久,价值越大。换句话说,大数据是很值钱的“垃圾”。

  3.大数据挖掘永远没有尽头

  大数据挖掘,虽然能从正面创造价值,但是也有其负面影响,即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢?这其实很简单,我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧!

  一大群网友,出于某种目的,利用自己的一切资源渠道,尽可能多地收集当事人或物的所有信息;然后,将这些信息按照自己的目的提炼成新信息,反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

  接着,大家又在第一次人肉迭代的基础上,互相取经,再接再厉,交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作,于是,便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复,经过多次不懈迭代后,当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实,至少主体是事实,“人肉搜索”就成功了。

  几乎可以断定,只要参与“人肉搜索”的网友足够多,时间足够长,大家的毅力足够强,那么任何人都可能无处遁形。

  其实,所谓的大数据挖掘,在某种意义上说,就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过,这种搜索的目的,不再限于抹黑或颂扬某人,而是有更加广泛的目的,例如,为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之,只要目的明确,那么,大数据挖掘就会有用武之地。

  如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比,网友被电脑所替代;网友们收集的信息,被数据库中的海量异构数据所替代;网友寻找各种人物关联的技巧,被相应的智能算法替代;网友们相互借鉴、彼此启发的做法,被各种同步运算所替代。

  各次迭代过程仍然照例进行,只不过机器的迭代次数更多,速度更快,每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”,被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时,那是因为对大数据挖掘来说,永远没有尽头,结果会越来越精准,智慧程度会越来越高,用户只需根据自己的标准,随时选择满意的结果就行了。

  当然,除了相似性外,“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如,机器不会累,它们收集的数据会更多、更快,数据的渠道来源会更广泛。总之,网友的“人肉搜索”,最终将输给机器的“大数据挖掘”。

  4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

  必须承认,就当前的现实情况来说,大数据隐私挖掘的“杀伤力”,已经远远超过了大数据隐私保护的能力;换句话说,在大数据挖掘面前,当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后,在过去几十年,人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害,可谁也不曾意识到,至少没有刻意去关注,当众多无害碎片融合起来,竟然后患无穷!

  不过,大家也没必要过于担心。在人类历史上,类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看,隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”,获得空前好处,产生了更多需要保护的“隐私”,于是,不得不再回过头来,认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时,“挖掘”它们就会变得越来越有利可图,于是,新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看,人类在自身隐私保护方面,整体处于优势地位,在网络大数据挖掘之前,“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

  但是,现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息,如何进行隐私保护呢?单靠技术,显然不行,甚至还会越“保护”,就越“泄露隐私”。

  因此,必须多管齐下。例如从法律上,禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为;从管理角度,发现恶意的大数据搜索行为,对其进行必要的监督和管控。另外,在必要的时候,还需要重塑“隐私”概念,毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

  对于个人的网络行为而言,在大数据时代,应该如何保护隐私呢?或者说,至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢?答案只有两个字:匿名!只要做好匿名工作,就能在一定程度上,保护好隐私了。也就是说,在大数据技术出现之前,隐私就是把“私”藏起来,个人身份可公开,而大数据时代,隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开),而把个人身份隐藏起来,即匿名。

  (作者:杨义先、钮心忻,均为北京邮电大学教授)

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