我們都是待宰的羔羊？大數據殺熟的背后

炒雞含大蝦

辨別大數據殺熟

在這個話題中，我們主要需要區分三個概念：精細化運營、價格歧視以及大數據殺熟。這三個概念的現象看起來十分相近，但卻不能混為一談，我們舉例說明：

為什么會有大數據殺熟

價格歧視就是把同樣的服務和產品，用不同的價格賣給不同的用戶，本質上，它迎合了商業公司的最終目標：利潤的最大化。

在經濟學中，有個簡單的模型——需求曲線（Demand Curve），來說明在其他條件一定的情況下，消費者對于—個產品的價格變動和需求量變動的關系：

商家不滿足于只獲得圖中任意一塊矩形面積的銷售額，那么理想的方式就是同—件商品或者服務用不同的定價賣給不同的人，最大化地填滿空白處，以博取最大利益，如下圖：

但是這種理想的形式要求的幾乎就是給每一個消費者一個獨立的定價，這在現實商業社會中是不可能實現的，所以只能用價格歧視的手段來盡量接近這一目的。

在傳統商業社會就會出現諸如街邊單買一支冰棍比去批發市場批發一百支的單價要貴，去三亞比去有霧霾時的北京買同款防霧霾口罩要貴，拿著學生證去吃比薩還能打折等等情況。諸如此類傳統的價格歧視我們卻能習以為常，很大程度上是因為它的規則比較透明，而且針對的往往是—種人群而非某個個人。

按理說，互聯網商務的發展，應該能更進一步消除這樣的價格歧視，比如冰棍問題就可以團購，口罩在網上買全國一個價，吃個比薩說不定還能用券，但是事情卻并不如我們所預料的那樣美好，因為大數據出現了。

近日在微博上有用戶爆出，使用某網絡打車軟件時，同一條路線，經常打車的用戶手機上給出的價格明顯高于不經常打車的用戶。這個話題—經發酵，馬上就有大批網友吐槽類似經歷。

其實這不算什么新鮮事，早在2000年，就有亞馬遜用戶發現《泰特斯》（Titus）的DVD對老顧客的報價為26.24美元，但刪除cookie后則變成了22.74美元。

這些現象都有—個共同點，就是用戶的消費習慣被商家窺視得一清二楚，在此背后“作怪”的，正是目前炙手可熱的“大數據”。

別小看這三者的差別，第一種是合法且有利于推進消費升級的策略；第二種是打擦邊球，處于一個灰色地帶，利用消費者的習慣培養，背叛成本高的現象；第三種則是商家通過大數據判斷消費水平和價格敏感度，然后通過信息不對稱來區別定價，屬于欺詐行為。

大數據殺熟的技術原理

如果要實現完全的價格歧視，即給每個人單獨定價，那么需要滿足兩個條件：

1.商家有能力了解每個不同消費者的購買能力、消費習慣以及價格敏感性，從而獲取定價依據。

2.消費者彼此隔離，獲取價格的渠道單一，無法得知商品的其他定價。

這兩個條件看似很困難，但是在互聯網領域就變得相對簡單。

首先，每個電商平臺都會有要求注冊個人賬戶，在注冊賬戶以及隨后產生的消費中，就產生了大量的個人信息，這些信息就是大數據的一部分，通過分析用戶的消費金額、單價、價格區間、次數、品類，以及瀏覽到下單的時間，與商家聊天情況，甚至用戶使用什么手機等等這些與消費相關的數據，就可以知道這個賬戶的所有者的消費習慣、消費能力，以及對價格的敏感程度，從而為定出一個你不敏感的價格提供了依據。

第二個條件看起來好像不太現實，但實際上你會發現，在互聯網平臺上消費，往往都是個人的獨立行為，在這期間，你必須登錄你自己的賬戶，而你看到的價格等信息都是平臺針對你來設置的。與傳統線下商場的標價是針對所有在場顧客的情況相比，網購形成了一個相對封閉的購物環境，用戶很難在同—個賬戶的情況下發現價格差異。

未來

那么大數據是否就一無是處了呢？其實大數據挺無辜的，因為這關鍵要看用大數據的人是怎么樣的一群人。

亞馬遜在經歷了那次“大數據殺熟”事件之后，從此放棄了這條路，轉而用大數據來做商品推廣，安排首頁默認顯示的商品推薦，從而獲得更多利潤。

對于大數據殺熟這種現象，不僅僅需要政府和行業協會來規范，建立合理的管理制度與法律，更直接的是，這種本質帶有欺詐性質的行為本身就會傷及用戶忠誠度與滿意度，是攫取短期利益的一種殺雞取卵的手段，竭澤而漁注定無法長久。