“取回自己的快遞為何還要交3元延時費?”提到家門口的快遞柜,不少市民對“被收費”頗有意見。
不止“被收費”問題,不征求消費者同意擅自將快遞放快遞柜、到快遞柜取個件還要掃碼關注公眾號等亂象也都讓消費者反感。原本為網購商品的投遞和收取帶來便利的快遞柜,何以如此不被人待見?
記者注意到,事實上,實施半年的《快遞市場管理辦法》對快遞是否進快遞柜等問題已經給出了明確規定,相關方如果能嚴格遵規守紀,這些亂象本可以避免。
槽點1 不打招呼就放快遞柜
不和消費者打電話說一聲,就直接把商品放快遞柜、驛站,是消費者關于快遞包裹投訴最多的內容之一。“除了順豐和京東會在送貨前打電話溝通,其他快遞都是直接扔驛站或者放快遞柜,有時候發個短信通知,有時候短信都沒有。”市民王先生向記者展示近期收到的信息:“憑取件碼××××××至××××豐巢柜取件。”
“快遞員是否應該提前打個電話溝通一下呢?如果一定時間內取不了,還要強制付這個滯留費。”令王先生更加郁悶的是,有的快遞連短信都不發一條,直接放到了快遞柜,經常過了好幾天才想起來,“線上購物本身就圖個方便,拿個快遞反而不方便了。”
槽點2 層層點擊、強制關注才能取件
等到去快遞柜取快遞,也要經過“重重關卡”。云柜取件,藍色屏幕立即出現“使用微信掃碼取件”和一個非常醒目的二維碼,掃描二維碼后,微信上便出現了“云柜服務申請獲得你的昵稱、頭像權限”,消費者必須點擊“同意”,同意網頁獲取個人信息后才可使用完整服務。
“點擊同意”后,“云柜服務”申請“你的昵稱、頭像”,點擊“允許”后;又出現“江蘇云柜”申請“你的昵稱、頭像”,點擊“允許”后,又出現了“請先關注公眾號‘云柜社區’”和二維碼,掃描二維碼后,出現了“云柜社區”的微信公眾號,點擊“關注”后,才能取到快遞。
掃碼取快遞就像剝洋蔥,剝開一層還有一層,記者統計了一下,剝了5層才能取到快遞。而這種必須要獲取個人信息才能取快遞的做法令不少消費者吐槽,“這種做法收集消費者數據信息,令人很沒有安全感。”市民李女士對掃碼取件非常反感。
除了掃碼取件,也可以憑取件碼取件,但“取件碼取件”通常都在屏幕不起眼的地方。有時候甚至出現消費者沒有收到取件碼,不得不掃碼取件的情況。
槽點3 超時收費
掃完碼就能取到快遞了?也不一定,還得看是否有滯留費。
豐巢快遞柜存放商品18小時內免費,超時后的滯留費收取標準是0.5元/12小時,3元封頂。
“不提前溝通就把快遞放快遞柜,有時候在外出差或者忙忘了,沒法在18小時內去拿,只能付超時費。”李女士告訴記者,自己經常付超時費。
記者調查
為降低時間成本導致快遞“上門難”
“快遞員圖方便、圖速度放快遞柜能理解,但得提前給收件人打電話溝通一下”“逼得我現在只從京東買東西,直接送到家門口”“就幾塊錢的快遞,超時費還要收我3塊”……網購本來是個便利的事情,但這便利卻卡在了“最后一百米”。
其實,從2024年3月1日起施行的《快遞市場管理辦法》第二十八條規定,經營快遞業務的企業未經用戶同意,不得代為確認收到快件,不得擅自將快件投遞到智能快件箱、快遞服務站等快遞末端服務設施。第五十四條明確,未經用戶同意擅自使用智能快件箱、快遞服務站等方式投遞快件的由郵政管理部門責令改正,予以警告或者通報批評,可以并處1萬元以下的罰款;情節嚴重的,處1萬元以上3萬元以下的罰款。
規定出臺至今半年,為何消費者依舊頻頻吐槽快遞投遞問題?“為了跑量,節約送貨時間,有量才有收入基礎。”相關人士透露,如果一個個打電話溝通、送貨上門,一天送不了太多件。所以為了送更多的量,快遞員寧愿付菜鳥驛站、快遞柜費用。像南京建鄴區河西CBD片區,按照物件大小,豐巢的收費在0.25元—0.4元/件,菜鳥驛站的收費則在0.5元—0.7元/件,“快遞員寧愿付費節約時間跑量,只有易碎、生鮮等產品,才會電話溝通。”相關人士表示,這些費用有的是快遞公司出,有的是快遞員自己出,“另一個原因是人手緊張,比如同樣一個小區,順豐可能會安排3-4個人派送,而其他快遞基本都是1個人配送。”
消協發聲
消費者有權選擇收貨方式
根據《智能快件箱寄遞服務管理辦法》第二十二條規定,智能快件箱使用企業使用智能快件箱投遞快件,應當征得收件人同意;收件人不同意使用智能快件箱投遞快件的,智能快件箱使用企業應當按照快遞服務合同約定的名址提供投遞服務。寄件人交寄物品時指定智能快件箱作為投遞地址的除外。
南京市消協相關工作人員表示,消法賦予了消費者選擇權和公平交易權,消費者有權選擇收取貨品的方式,時間和地點,并且購物前有事先的約定。快遞違反事前約定,未經消費者允許將快遞投入快遞柜中,消費者可以向12315或12305投訴。
此外,針對快遞柜獲取個人信息,今年國家市場監管總局發布的新版《快遞服務》也明確,快遞服務主體采集寄遞服務用戶個人信息,應限于實現快遞服務目的的最小范圍,包括姓名、聯系方式、寄件(收件)地址、寄遞物品信息、身份證信息等,不應過度收集用戶個人信息。