听说现在一些互联网平台和商家已经成佛了，不“杀生”都改“杀熟”了。
你知道“杀熟”是什么意思吗？
大数据杀熟是指同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多的现象。
经营者运用大数据收集消费者的信息，分析其消费偏好、消费习惯、收入水平等信息，将同一商品或服务以不同的价格卖给不同的消费者从而获取更多消费者剩余的行为。
一是根据用户使用的设备不同而差别定价，比如针对苹果用户与安卓用户制定的价格不同；
二是根据用户消费时所处的场所不同而差别定价，比如对距离商场远的用户制定的价格更高；
三是根据用户消费频率的不同而差别定价，一般来说，消费频率越高的用户对价格承受能力也越强。
与其称这种现象为“杀熟”，不如说是“杀对价格不敏感的人”：一罐可乐，在超市只卖2元，在五星级酒店能卖30元。这不能叫价格歧视，而是因为人们能住得起五星级酒店，那么就是要被“杀”，这个理论套用在“大数据杀熟”上却并不恰当。一个关键问题是，一罐可乐的正常价格是透明的，所以在五星级酒店的溢价是公开的。但“大数据杀熟”却处于隐蔽状态，多数消费者是在不知情的情况下“被溢价”了。此外，将老顾客等同于“对价格不敏感的人”，也有偷换概念之嫌。
所谓“大数据杀熟”的问题早在数年前就引起风波。同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多。该词汇成为了2018年流行语，包括天猫、京东在内的多个平台之前都被消费者指责有“大数据杀熟”的嫌疑。
大数据杀熟有价格歧视的嫌疑，明显背离了朴素的诚信原则，也是对老客户信赖的一种辜负，引发了商业伦理的扭曲，值得人们警惕。
另外在2019年1月1日正式开始施行的《电子商务法》第18条规定：电子商务经营者根据消费者的兴趣爱好、消费习惯等特征向其提供商品或者服务的搜索结果的，应当同时向该消费者提供不针对其个人特征的选项，尊重和平等保护消费者合法权益。
商家利用差别化定价来获取更高利润是合理的，但前提是不能剥夺消费者的选择权。除了个性化定价，消费者有权了解不针对个人的公共选项是什么样的。
1.大数据无意识算法所致
第一起“杀熟”事件还要追溯到2000年，有用户在删除了浏览器Cookies之后，发现之前浏览过的一款DVD售价从26.24美元变成了22.74美元。亚马逊倒也诚恳，CEO贝索斯亲自站出来向公众道歉，并且说明这只是向不同的顾客展示的差别定价实验，只是测试阶段，保证和客户数据没有关系，最后亚马逊停止了这一实验。
后来经过研究发现这两个商家都是用程序定价策略自动调价，不同的是两家的竞争策略完全相反，profnath的定价策略以低价取胜，价格总是别人的99.83%，而另一家bordeebook则是凭借自己125k+、93%的好评率，价格总是别人的127.059%。
所以归根结底，闹出上面的乌龙事件，是无意识算法的锅，但是随着大数据的发展和算法算力的提升，很多公司又开始了基于大数据分析的算法“杀熟”。
2.商家为盈利故意为之
2017年10月，一位名为刘兴隆的环境工程师在杭州出差，在和几位同事约网约车时，发现他们使用同样收费标准的专车服务，走同样的路线，在几乎同时到达的情况下，他付了35元而同事只需要付25元。自此之后，多位用户在使用网约车平台时发现“杀熟”行为。
除网约车外，机票、电影、酒店、电商等多个平台都出现了类似的“杀熟”现象，下面我们就挖一下“杀熟”的深层问题。
一、大数据“杀熟”的计算方法
1、用户的数字画像
通过对用户基础数据、行为数据等进行分析之后，能够为每一位用户勾勒出一个大致完整的数字画像，从性别、年龄、教育程度等等各个方面方便机器认识你。
2、行为数据分析
通过对所有用户的基础数据进行分析，可以得出更深层次的用户信息，比如你的价格敏感度。
一般的商城平台在使用推荐算法处理问题的时候，并不是简单地依据消费者购买的商品数量和价格确定，而是会看他可能购买的商品在所有三级品类中的价格排序，比如，那些被他加入购物车的商品有着怎样的排名。
另外，更深层次的算法还会额外关注物品从被加入购物车到最终购买的时间延长程度，甚至包括他以往是否点击、收藏或使用过优惠券等信息。
获取用户的信息可以通过多种渠道，最常见的是在APP上埋点采集、通过一些广告联盟来共享用户的浏览器记录、Cookies等信息，当然还会有专人倒卖用户基本数据和行为数据，甚至在用户电脑上植入木马病毒，以后台运行的方式来获取用户的行为数据。这就导致不论是在搜索引擎、淘宝还是在聊天软件上的记录，都有可能被获取到。虽然不合法，但是民不举官不究，就这样继续下去了。
二、平台的“杀熟套路”
1、提高价钱
对购物毫不犹豫的用户，平台会在适当时候给予一点点提价，因为这部分人对价格不敏感，不会注意到这部分提价，结果便会多花一点点钱。
2、减少优惠
这种“杀”的方式不是故意抬高价格，而是减少优惠券，因为你是老用户，已经养成了习惯，有没有这张优惠券都会忠诚的留在平台上。但同时平台会多给新用户优惠券，这种现象在日常生活中很常见。
不过，商家通过大数据“标记”用户的行为在某一程度上也能为消费者带来便利，例如餐饮业通过美团和大众点评等订餐平台可以获取消费者口味偏好以及消费评价，根据这些信息提高服务质量，这在以前的被动获取时代是无法实现的。因此，不能因为少数商家的不道德行为，对大数据分析全盘否定。
三、面对大数据“杀熟”的应对方法
针对大数据“杀熟”，我们也要见招拆招，充分利用平台的机器人检测机制，顺应算法来套取部分优惠。之前脉脉上就有用户爆出，针对京东监控用户的购物车问题，提出了反向破解方式：
这是应用了机器人检测过程中的逻辑规律，反其道而行之，顺应算法来获得优惠，但不知道是否已经被修正。
1、多账号对比分析
准备一部备用机，连上Wi-Fi后不注册账号，在目标平台上进行商品价格监测，与正常的搜索价格进行对比。如果用苹果手机，可以再用一部安卓机做补充，用安卓机可以用苹果机做补充。
2、避免信息串联
尽量避免在多个平台上使用相同的昵称和邮箱注册，这样能在一定程度上避免某平台采用信息拼接的方式获取到你的多维度信息。
日常避免多APP串联，比如，拒绝APP在毫无必要的情况下让你关联脉脉、芝麻信用、大街网等第三方网站，这样也能够有效防止信息被共享。
3、线上线下尺标预估
有时间的话去实体店转转，或在平台上对比不同的商家、查询多款APP来比价。
所以，面对大数据“杀熟”的趋势，消费者应该积极主动的保护个人隐私；作为商家，应该反思大数据的各种不同用法，在利用大数据为消费者提供个性化服务的同时，遵守合规合法的交易原则，希望在不久的将来“杀熟”能变成“亲熟”！
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