?你有沒有被大數據“殺熟”過？

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想跟朋友出去旅游，你們準備訂好同一趟的機票，預定同一天的酒店，在同一個平臺查詢出來的結果竟然完全不同。甚至就算是同一個用戶，登錄或者不登錄賬戶，甚至登錄不同設備，出來的結果和價格也完全不一樣。

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如果你遇到過這種情況，那你得小心了，很有可能你正在被大數據“殺熟”。

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在一般人的印象中，經常光顧一家店成為了老顧客，通常會獲得更大的優惠。現如今，在互聯網商業社會里，這種情況卻反過來了，越是老顧客反而越容易買到高價產品。而且，商家這種利用大數據進行“殺熟”的行為，正變得更加隱秘，也更不易察覺，讓人防不勝防。

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不過，這種情況后面可能會越來越少了。近日，文化和旅游部在官網發布《在線旅游經營服務管理暫行規定(征求意見稿)》(以下簡稱《暫行規定》)，向社會公開征求意見。《暫行規定》中特別提到，在線旅游經營者不得進行虛假預訂、不得上架不合理低價游、不得利用技術進行價格歧視（大數據殺熟）。

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文旅部官網截圖

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大數據“殺熟”由來已久

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所謂的大數據“殺熟”，其實是互聯網優惠的一個變種。

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如今，互聯網電商已經無處不在。在流量、活躍度大的互聯網世界，不管是平臺還是商家都希望通過各種各樣的形式來提高自身的活躍度和用戶覆蓋度。于是，各種新人優惠券、活動優惠券開始層出不窮。

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這樣的“新人立減”活動優惠按理來說只是正常操作，大部分人也不會計較。不過在互聯網技術的發展下，有些商家將其發展為了一種“價格歧視”，也即部分商家利用自己所擁有的的用戶數據，對老用戶實行價格歧視。

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在互聯網商業交易中，大數據是一項必備工具。很多平臺都會搜集用戶信息，然后根據這些用戶信息，加上千人千面的技術，針對不同用戶給出不同的價格和優惠。然而，有些商戶利用這個營銷與銷售策略設計算法與模型，分析用戶購買行為后，用來尋找商家漲價的“靶向金主”。

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早在2017年底，就有網友在微博爆料，作為某互聯網平臺的老用戶，他一直習慣性地每次都用同一個軟件訂同一間酒店相同的房型，但是一次無意詢問卻發現自己一直支付的是高于市場價的價格，而其朋友則與市場價格一致。

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網友爆料截圖

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去年10月7日，知名作家王小山就曾在微博吐槽某購票平臺利用大數據“殺熟”的行為，“同一航班，別人賣2500，某購票平臺賣我3211”。不過該平臺對此回應是：“從來沒有，也永遠不會利用大數據損害消費者利益。”

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大數據“殺熟”降低用戶體驗

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從某種意義上而言，大數據“殺熟”更多的是一種“惠新”行為——用更有競爭力、更符合預期的價格，將新客吸引在平臺上。不過，這種“惠新”行為一旦演化為一種對老顧客的“價格歧視”，那就變成了令用戶反感的大數據“殺熟”行為。

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根據中國青年報社社會調查中心的一份網絡問卷調查顯示，在2008名受訪者中，有51.3%的受訪者遇到過互聯網企業利用大數據“殺熟”的情況，59.2%的受訪者指出大數據面前信息嚴重不對稱，消費者處于弱勢，59.1%的受訪者希望價格主管部門進一步立法規范互聯網企業歧視性定價行為。可見，絕大部分的用戶是反對大數據“殺熟”行為的。

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在2000年的時候，亞馬遜為了獲得更多的利潤，曾進行一場“差別定價”試驗。在當年9月中旬，亞馬遜選取了68種碟片進行動態定價，根據購物歷史、上網行為等為不同用戶提供不同的報價。通過這一定價策略，亞馬遜曾一度提高了銷售的毛利率。

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不過很快，亞馬遜這種看似“聰明”的實驗馬上就被用戶發現了，同時用戶們發起了群體抵制活動。之后，亞馬遜只得宣布停止試驗，向消費者道歉，并表示“無論是過去、現在或未來，都不會利用消費者的人口資料進行動態定價”。

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顯然，在亞馬遜的這場實驗中，我們可以看到，用戶對同一商品的不同定價是集體抵制的。價格更高的人，同樣的商品卻花了更貴的錢肯定會不高興。而享受較低價格的人，或許一開始會收益，但只要他持續使用，在這種機制下，他永遠不會是價格低的，永遠會有人的價格比他更低，這種比較還是會降低用戶的使用體驗。

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大數據應該被合理利用

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與傳統的商業環境相比，互聯網時代的商業環境如今已發生了翻天覆地的變化。一方面，平臺方通過收集用戶數據，對用戶的個人畫像了解也更加透徹，對用戶的消費偏好也更加知悉。但是另一方面，互聯網的公開透明和多平臺競爭，也導致用戶的選擇增多，信息獲取渠道也在擴大。

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可以說，在互聯網時代，平臺和用戶之間是相互透明的。如果這個時候，平臺出現任何大數據“殺熟”行為，都將被所有用戶所知曉，這會給平臺帶來極大的打擊。

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大數據等技術的出現，本應當為了給企業提供多樣化的營銷渠道，比如千人千面的商品推薦，C2M式的需求定制，等等。類似這樣的大數據應用，既能提高用戶體驗又能提升平臺效率，可謂是兩全其美。而大數據“殺熟”行為，從長遠來看，只會帶來雙輸的局面。

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目前絕大部分用戶大的期待，就是《暫行規定》出臺后，能夠完善現有法律法規，明確對大數據“殺熟”的判斷標準，對大數據的法律屬性和使用范圍予以規定。

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只有這樣，大家才能從根本上對大數據“殺熟”行為說再見。

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