“大数据杀熟”突围：太过善良的用户vs肆无忌惮的平台

“已经是最低价!”

“再低一点我就买了!”

“看您是老顾客，再给您个优惠价!”

有来有回的砍价、无处不在的人情，这是线下销售中常常能看到的“杀价”场景。

但越是交流，越是充斥着人情味，线下“杀熟”完成得也越发悄无声息。坊间常有“老用户不如狗”的抱怨，毕竟，老用户已经养成了品牌依赖性，偶尔“杀一刀”也无妨。

而随着移动互联网的普及，衣、食、住、行等日常消费已转移线上，且都是明码标价，似乎能有效规避“杀熟”。

但是，相关调查显示，我们错了。

北京市消费者协会3月27日发布“大数据杀熟”调查报告，高达56.92%的被调查者表示有过被“大数据杀熟”的经历。其中，打车、购物以及酒旅住宿都是重灾区。

酒旅住宿：明知被坑 还是要住

“如果不是基于信任，早就觉察被平台杀熟了。”

吴湘军是一位“空中飞人”，在深圳从事电子配件生意的他，经常出差到青岛、武汉等地，因为方便，吴先生已经习惯在OTA平台(在线酒旅平台)上预订这几个城市的同一家酒店。

在OTA平台上，吴先生常住青岛的一家酒店，平日里价格一直都是360元/晚，遇到黄金周、节假日也不会超过420元/晚。

然而，半个月前他出差入住该酒店后，随意瞄了一眼大堂上显示的价格牌，却惊讶地发现，他在OTA平台上所预订的标间，如果电话预定仅需300元/晚。

“问了前台值班，对方说价格已经调整了好几个月。”而过去这几个月里，吴先生依旧稀里糊涂以360元/晚的价格，住着同样的房间。

吴先生怀疑这是OTA平台在杀熟，为此，他换了爱人的账号，尝试在该平台上预订该酒店客房，发现价格仅为298元/晚。

吴先生是这家OTA平台的老会员，从2012年注册开始，就一直使用该平台预订机票、酒店、景点门票以及餐厅。“可以说是信任，也可以说是依赖或者习惯了，大概平台就是吃定了老用户的信任和依赖。”

有类似经历的并不在少数，根据北京消协的调查报告，39.5%的被调查者在旅游平台上被“大数据杀熟”。而根据“前瞻经济学人APP”针对核心用户发布的调查问卷，在被“杀熟”的用户中，高达64.29%的用户曾在OTA平台上中招。

电商购物：千人千面or特别针对

电商是大数据产生的“黄金之地”，涉及到金钱、用户信息，且购买频率意味着用户数据能够自我更新与丰富。因而，电商平台上的“大数据杀熟”来得也就愈发自然。

微博用户“胖胖与壮壮”习惯在某猫超市上购买牛奶，一段时间后，发现同款牛奶价格已然上涨，而退出账号后查阅到同一款牛奶的价格比登陆时要低。

早在2018年，一名网友就在水木社区发帖称：“我已经是某电商平台的老客户了，一时心血来潮，再注册一个小号，发现一款自营的电脑椅，名称是多功能人体工学转椅，用老号是显示1399的价格，但无货，不可以加入购物车。用小号显示是预售，可以加入购物车，还可以打八折。 ”

关于网购，某猫、某东、某宝，都采用了“千人千面”的展现方式，打开APP，每个人看到的商品都不尽相同，价格自然不好比对。平台方均表示这是利用大数据，给用户个性化定制，以期更好地服务客户。

但“千人千面”的背后，难免会出现给新用户显示低价、给老用户甚至付费用户显示高价、对经常购买、购买力强的消费者调高价格等“价格歧视”行为，间接实现“大数据杀熟”。

出行打车：同一终点 不同收费

同时同地打车到同一目的地，滴滴信任值“极高”的张女士比“信任值”只有初始分数的丈夫要多出13.5元。

张女士每年花在打车上面的钱有上万元，是标准的“熟客”。当着《中国质量报》记者的面，张女士同时打开了自己和爱人的手机，在微信滴滴出行页面随意选择了同样的出发和到达地址 — “从北京市朝阳区的北苑6号院东门到首都国际机场T2航站楼”，然后选择各种打车类型进行对比。

选择滴滴专车时，张女士手机显示102.8元，爱人手机显示100.5元;

选择滴滴快车时，张女士手机显示79.7元，爱人手机显示76.8元;

选择滴滴快车拼车“一口价”时，张女士手机显示64.6元，爱人手机显示61.5元;

选择滴滴快车优享时，张女士手机显示93元，其爱人手机显示89.6元。

同时同地出发至同样的目的地，却每次都能给到新用户以低价、老用户以“杀熟价”，“大数据杀熟”的“精准打击”可见一斑。

根据北京消协的统计数据，被网约车平台“大数据杀熟”的用户占比37.17%，而在“前瞻经济学人APP”核心用户群的调查问卷中，遭遇过“大数据杀熟”的用户中有42.86%表示被网约车平台“杀熟”。

大数据杀熟：你将就 我就不讲究

“大数据杀熟”如此之普遍，除了上述所说的酒旅住宿、电商购物和出行打车外，部分依赖平台的用户甚至连看场电影、叫顿外卖都有被杀熟的经历。

早在今年三月份，《人民日报》就曾将一些互联网平台看人下菜碟的“杀熟”行为，定性为“价格欺诈”。然而，时至今日，各类“大数据杀熟”事件依旧层出不穷。

或许，还是我们的用户太善良。

在多家媒体的采访中，面对来势汹汹的“大数据杀熟”，都有不少“忠实用户”表示，“杀就杀吧，反正也用着习惯了，至少不会骗你”。有的用户即便怀疑平台存在杀熟行为，也苦于缺少替代性的产品，不得不睁一只眼闭一只眼，甘愿挨平台的“小刀”。

“前瞻经济学人APP”核心用户群的调查问卷也充分证实了这一现象。

高达46.67%的用户肯定自己曾遭遇过“大数据杀熟”，但仅有28.57%的用户表示“宁愿不用此类服务，也要卸载掉APP”，约一半用户表示“会与客服沟通，没有替代品还会继续使用，可能会减少使用频率”，另外35.71%的用户表示“感觉被侵犯，但使用习惯不会有太大改变”。

我们常说，“顾客就是上帝”，但在“大数据时代”，上帝不再全知全能，或者过于善良，纵容这些已经掌握大量数据的互联网企业，一次次冒险走上“杀熟”的歪路。

只是，面对没有防备的“上帝”，平台在“下刀子”时，就没有一丝顾虑吗?

早前，法律领域也对这个问题进行过讨论：现有监管手段能否遏制“大数据杀熟”?得出的一致结论是：暂时没法管。

《价格法》只要求商家“明码标价”，没说不能标不同的价;

《消费者权益保护法》虽然规定消费者享有“知情权”，但只限于消费者对商品性质和服务内容的知情权，不包括商家与其他消费者已完成的交易;

《反垄断法》则禁止“具有市场支配地位的经营者”对消费者差别对待，但“市场支配地位”难以判断;

新《电商法》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。”

但在平台不公布算法的情况下，我们根本无法证明商家是否是“根据消费者的兴趣爱好、消费习惯等特征”进行了差异化定价。

看看这些平台的回应把，在现有的监管体系下，游刃有余：

屡次被用户质疑“大数据杀熟”的携程，在3月份再次被用户爆料“重搜机票贵了近1500元”，而后携程道歉申明称，二次支付显示无票是因为APP Bug;

而早前滴滴杀熟被曝光后，滴滴总裁柳青发文表示，滴滴是根据实时路况预测预估价的，即便起终点一样，预估价也会存在差异。

为何要杀熟：羊毛最终还是出在羊身上

“我就是想站着，把钱给挣了!”

姜文这句话，想必也是很多企业家的向往。但现实是，绝大部分互联网企业都没有谷歌那样的盈利能力，能够挺直腰杆说：“Do not be evil”。

在互联网红利见顶的大背景下，绝大多数互联网企业都要面临行业竞争压力、上市盈利压力、融资压力等等，故而只能从存量市场寻求盈利方式，曾经给消费者许下的“羊毛出在猪身上”，终究还是无法违背经济规律，“羊毛还是出在羊身上”。

“平台也是商业机构，不是做慈善，杀熟只是将最初优惠过的利润再拿回来罢了。”

在广州创立了旅游尾单在线抢订平台的高先生如此说道。以网上旅行预订行业为例，虽然知名的头部OTA平台就那几家，但细分领域的中小规模OTA平台，数量却十分庞大，有专注尾单拼购的，有专注某地域风土人情的，有专注短途汽旅的等等。

无论是头部巨头，还是创业公司，都需要抢用户、抢市场，因此折扣优惠、红包补贴，就成了各大平台鼓励用户注册的惯用伎俩。而用户也在近几年的平台补贴大战中，逐渐认可了这样的推广方式，因“打折优惠”进门，逐渐养成消费时首先选择价格优惠的平台。

“航司、旅行社、酒店给予平台的价格，都是特定的。如果想比别的平台更优惠，新创企业就要放弃利润，甚至自掏腰包补贴。”高先生以自家平台的机票产品为例，代理公司给到的价格，利润空间都在5%以内。

“于是，在最初的这部分优惠，日后总是要慢慢从用户那里拿回来的。”他认为不管是旅行预订还是电商消费，任何互联网平台的补贴优惠，都不是毫无限度。

当注册用户达到一定数量时，平台收割期也就到来了。所谓的“大数据杀熟”，往往只是“取旧补新”的一个过程。通过在原有用户身上多赚取的收入，补贴新注册的用户，同时支付平台运营成本。

从一开始的大优惠，到减少、取消优惠，再到浮动价格，逐步试探用户的消费心理。若用户完全相信平台产品，无论显示什么样的价格都照样买单时，便可以把钝刀子磨快“杀熟”了。

诚如高先生所说，任何电商平台上的优惠，只不过是向平台暂时“借”的钱，迟早要还回去的。所有的红包补贴，最终也都是羊毛出在羊身上。

如何避免被杀熟：三种方法 从规避到反制

“前瞻经济学人APP”总结了一些适合普通人用来规避“被杀熟”的方法：

方法一：保证数据绝对安全

“大数据杀熟”靠的是大数据，因此防御“大数据杀熟”，最简单也是最极端的方法就是不提供任何数据。

一般来说，用户浏览网页使产生的Cookies、谷歌Analytics获取的用户行为以及终端设备的GPS、Wi-Fi等功能，都会成为用户大数据中的一部分。

此外，一些手机APP会在安装时打着精准推送的幌子，主动向用户索取数据调用权限，而大多数用户一方面贪图便利，另一方面懒得去看具体条款，一般都会应允。

对此我们需要做的是，尽可能地不要让你的隐私数据(包括地理位置、通讯录、相册等)被获取。关闭掉一切非必须的定位许可、照片读取许可、通讯录读取许可，不要连接来路不明甚至一些看起来官方的Wi-Fi。

方法二：提供干扰性数据

假如你想要网购某种商品，第一件要做的事就是告诉平台，你其实没有那么迫切的需求。比如想要在淘宝买碗碟，不要一直在“碗碟”的搜索目录下闲逛，时不时浏览一些其他商品，模糊平台对你消费意图的判断。

此外，还可以跨平台搜索，表现出一种“不一定要在你这消费”的气势。这是有现实案例的，豆瓣用户“大魔王·桶狗”就曾发文表示，他在A平台下单一桶油之前，发现B平台价格更低，于是转而在B平台下单。回头发现，A平台给他发了一张粮油优惠券。

上述两种方法都比较简便易行，但从效果上说，只能算是被动防守，而且还要付出无法享受精细化、个性化服务的代价。如果愿意多花费一些功夫，有些方法不仅能达到更好效果，甚至可以反守为攻，薅平台的羊毛。

方法三：伪装自己

互联网平台最看重用户流量，有用户才能变现。因此，普通消费者可针对平台的引流策略做文章，最典型的方法有2种：

一是假装新用户。对于新用户和流失的老用户，大部分平台会有针对性的拉拢和召回策略，好好利用这一点，可以薅到不少羊毛。最典型的例子是《阴阳师》，用户只要卸载一段时间再回来，就有很高几率抽中SSR。

二是假装价格敏感人群。以麦当劳为例，他们会用优惠券来区分用户群体，价格敏感群体会寻找优惠券购餐，而对价格不敏感的群体，往往不会把时间耗在搜索优惠券上。反过来，如果你频频领取优惠券，那么就有很大机会被大数据平台认定是价格敏感者，为了吸引你继续消费，平台可能会给予你更多优惠。

以上是反制“大数据杀熟”的一些方法，虽然部分方法实施起来并不简单，但的确行之有效。

根据前瞻产业研究院发布的《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》统计数据，截至2017年，我国大数据产业规模增长至4700亿，预测到2020年我国大数据产业规模将突破万亿。

“大数据”本来是一项能够实现技术变革，给社会带来经济和社会效益的创新型技术，但如今频频登上热搜，为人们所热议的，却是类似“大数据杀熟”这样的种种弊病。

问题究竟出在哪儿?这或许是全行业需要探讨的重大课题 。

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