什么是大数据杀熟？

 

大数据杀熟，说得直白点，就是针对特定用户进行个性化定价，以便让平台/商家利益最大化。定价又分为直接定价差异和间接定价差异，前者是明码标价但却截然不同，后者则是在折扣、优惠、返现等维度体现。

 

最直接的方式是“看人下饭蝶儿”，根据用户身份、浏览习惯、所用设备、消费历史等画像消息，进行个性化定价，比如视频平台的会员服务针对苹果和安卓设备来差异化定价；再比如电商平台发现你购买高端商品越多，就可能给你定高价、少折扣。

 

间接方式则会根据用户搜索、浏览、购物车操作等行为的动态因子，判断其购买能力/购买欲望/决策习惯，进行临时价格调整，在价格动态变化的产品/服务平台上比较多见。

 

不论采取何种方式，最终目的都是要让用户花更多钱获得同样商品/服务，利益最大化。

 

一方面，用户在互联网上购买的商品/服务越来越多，生活所需，几乎都能网上购买；另一方面，用户给互联网贡献的数据越来越多，很多互联网公司已有近20年历史，经年累月，他们获取了大量的用户数据，对用户的消费习惯、决策心理、个人画像，都有越来越强的了解，对用户越“熟悉”，就越有“杀熟”的条件。

 

在互联网外，传统商业中“杀熟”随处可见：

 

汽车销售会根据对顾客的判断开价、砍价和最终定价；

 

运营商客服也会欺软怕硬，强势顾客往往能得到更好的售后服务，投诉更容易得到解决；

 

美容店会不断给有钱的老顾客加载各种偏离实际价值的高价产品和服务。

 

……

 

把握顾客心理，量身定制销售以及售后方案，是销售这么学科的基本功。动态定价、个性服务、精准营销这些概念的背后，都是数据的应用。所以在讨论大数据杀熟前，我们要将大数据销售与大数据杀熟进行区隔。

 

大数据销售不是大数据杀熟

 

个性化的商品/服务推荐，个性化的营销活动，甚至个性化的售后投诉解决方案，都不能冠以“大数据杀熟”的名义。

 

一个用户习惯购买高端品牌进口牛奶，平台每次都默认给他推荐同类商品，自然会有更好体验；

 

一个用户购买了很多商品，获得一个低价换购的资格没人会质疑；

 

一个用户总是喜欢去走投诉流程薅平台羊毛，或者做差评党找商家麻烦，平台也可以对其进行差异化对待，降低其投诉/评价优先级；

 

……

 

“大数据杀熟”的关键特征有几个：

 

同样的商品/服务，在同样的交易场景下，不同的价格。机票价格不同时期价格不同可以理解，因为交易场景不同，但同一时间不同就说不过去；

 

定价差异和变化的基础是大数据，基于互联网技术获取的数据，而不是传统的市场调研方式；

 

侵犯用户知情权，对于可能出现的价格差异，平台没有进行告知，甚至提供误导信息来实现杀熟目标，比如只展示部分商品评价，所以用户多给了钱，无从知晓，事实上是被欺诈。苹果针对不同市场不同价格，给学生特别教育折扣，都不算是大数据杀熟，因为它给了用户知情权；

 

侵犯用户选择权，平台给用户个性化的选择，但用户也有权对个性化say mo。

 

消费者如何避免被杀熟？

 

如何避免大数据杀熟呢？我们另外一个账号“小雷搞机（专门琢磨如何玩儿手机和App，xiaoleigaoji）”给出了多个解决方案，比如能用浏览器就不用App（因为App有更强的数据权限），比如浏览器用隐身模式，比如关闭Cookie追踪，比如多买个手机对比，再比如用比价软件，甚至通过不断清空购物车等行为来“装穷”或者“不想买”来骗过互联网平台。

 

在我看来，这些手段都是没有办法的办法，要么让购物变为一件十分复杂的事情，牺牲用户体验，要么拒绝给平台提供更多数据，但却堵死了平台更好服务自己的窗口，跟个性化服务说再见，治标不治本。

 

跟所有技术一样，大数据技术也是一把双刃剑，在出现“大数据杀熟”前，大数据对互联网贡献不可谓不大。千人千面的信息流，直播短视频中总能找到感兴趣的小姐姐，求职招聘会看到最有兴趣的职位，搜索引擎中结果不断更加精准，语音助理越来越聪明，电商平台搜索越来越好用，音乐播发器的推荐越来越对味……体验提升的背后，都是大数据技术的应用，互联网平台不断学习、理解和洞察用户，进而更好地满足用户需求。

 

然而正如我此前所言，互联网公司首先是一家企业，企业都是贪婪的、都是逐利的、都是精明的，利益最大化是企业的天职，我们不能去奢望任何一家企业变得很有道德（虽然确实有少部分企业有这样的自律能力），但大部分企业做不到，特别是在遇到增长、盈利等压力的时候。正是因为此，我认为要解决大数据杀熟的问题，不能寄托于企业自律。

 

既不能靠用户自己防范，也不能寄望于企业自律，怎么办？

 

治理大数据杀熟要三管齐下

 

治理大数据杀熟的更有效的方向可能如下：

 

1、以其人之道还治其人之身，技术带来的问题，首先就要用技术解决。

 

有杀熟的大数据技术，也就会出现反杀熟的大数据技术。

 

可能会出现技术类的监控平台，通过模拟不同的设备、账户、行为等方式，去判断平台是否存在大数据杀熟，就像安全软件公布漏洞一样，对发现的情况进行公布，给平台压力；

 

可能会出现购物助理这样的应用，就像过去的比价软件一样，不只是单纯地比较价格，而是在用户被杀熟时提醒用户；

 

甚至可能会出现反杀熟应用，帮助用户去模拟各种行为，不被杀熟。

 

2、监管部门出重拳整治，立法立规来监管平台的大数据杀熟问题。

 

《电商法》已经明确，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，这个要求实际上就是要预防可能出现的“大数据杀熟”行为，相信未来监管会更加完善、明确和可执行，覆盖到人们互联网生活的方方面面。

 

3、平台进行商业模式创新，不是以歪门邪道/雕虫小技来赚钱。

 

线下商业世界，存在杀熟现象的往往是不够标准化、同时缺少服务的场景，比如需要砍价的电脑城，消费者去苹果或者小米体验店，抑或去高端商场，是从来不用担心被杀熟的，因为这些场景中不需要降价，价格很透明，服务很好。

 

电商/旅游/生活服务/娱乐等存在交易场景的平台，应该要寻求更加可持续的商业模式，大数据杀熟赚的是小钱，只有给消费者提供最好的体验，甚至消费者愿意额外付费的优质服务体验，才能走得长远。

 

现在很多平台推行的会员模式，将是未来的趋势，可以一定程度避免大数据杀熟：消费者花钱购买会员本质就是要更好的服务、更低的成本、个性的体验，平台从会员身上赚取了额外的钱，牢牢黏住了用户粘性，不需要再对他们进行大数据杀熟，如果这样做会员就会流失，得不偿失。

 

会员模式之外，具备交易属性的平台都应该探寻更加持续的盈利模式，通过大数据杀熟赚快钱无异于杀鸡取卵。

 

好的平台，不需要杀熟。