阿里飛豬大數據殺熟冤不冤？我們做了這個實驗

你是否也有被大數據殺熟的經歷呢？

近日，作家王小山通過微博爆料稱遭遇飛豬大數據殺熟。他表示，自己前幾天在飛豬購買了利馬到布宜諾斯艾利斯的機票，同一個航班，其他平臺票價為2500，飛豬的價格卻為3211。盡管飛豬在爆料當天就回應稱“從來沒有，永遠也不會”，但大數據殺熟時隔5個月，在滴滴打車被質疑殺熟之后再次成為了全網關注熱議的焦點。

知乎上，僅“如何評價大數據「殺熟」？”一個提問的瀏覽量就高達611萬；微博也曾屢次曝光了滴滴、攜程等平臺大數據殺熟事件；百度搜索大數據殺熟這一關鍵詞，檢索結果有260萬個......可以看到，大數據殺熟問題是否存在已經成為了拷問電商平臺的良心所在。

“大數據殺熟”套路深

不過，先不著急，討論大數據殺熟問題前我們需要給大數據大數下一個定義：什么才是大數據殺熟？

大數據殺熟通常指的是互聯網廠商利用所擁有的用戶數據，對老用戶實行價格歧視的行為，也就是同一件商品或者同一項服務，老用戶比新用戶支付更高的價格，平臺由此獲得利益最大化。

這最早可以追溯到2000年亞馬遜差別定價實驗。當年，有用戶發現《泰特斯》的碟片對老用戶的報價為26.24美元，刪除cookie之后發現報價變成了22.74美元。該事件的曝光引起了巨大轟動，亞馬遜也收到了眾多消費者的譴責，以至于最后亞馬遜CEO貝索斯親自致歉。

目前，訂購機票、酒店等出現的大數據殺熟問題，也可能是由于時間、優惠券等影響所造成的，所以，在下面的文章中我們會根據用戶的反饋和電商平臺的回應做更加詳細的解讀。

綜合知乎、微信、微博、百度等用戶的吐槽和反饋，可以看到所謂大數據殺熟現象，通常是通過以下這種方式：

1.收集用戶地理位置、檢索、瀏覽時間等信息生成用戶畫像

要知道大數據殺熟主要依賴用戶畫像，而用戶畫像又是如何生成的呢？

首先，電商平臺或者商家可以通過APP軟件應用后臺收集用戶的個人身份信息，如用戶的支付寶、微信、微博、QQ等賬號；收集用戶經常瀏覽的商品信息、價格、瀏覽時長、購物歷史、位置信息、檢索信息等，綜合生成用戶畫像。此外，各個平臺之間共享用戶數據，也可以促使用戶畫像更加精準。通過對于用戶這些數據的分析，可以獲得用戶的收入水平、消費水平、消費習慣、需求迫切程度等。

在此基數上進行“殺熟”。

2.如何殺熟？

用戶畫像生成之后，商家可以利用用戶畫像，從而有針對性的向用戶精準的推送商品、但這并非殺熟。大數據殺熟通常有一下幾種方式：

一種通過隱藏部分商品，引導用戶做出看似更優的消費選擇；比如，當用戶在某一地點檢索相關信息時，商家通過APP軟件后臺獲取用戶的地理位置、檢索信息、瀏覽時長等并進行分析，如果用戶所在的位置具有的檢索目標較少，平臺顯示的價格就會有一定的加價。

一種在用戶畫像的基礎上，針對特定用戶顯示的商品價格更高，這些用戶往往是老用戶亦或者消費水平較高的用戶，同一產品、服務其相比新用戶需要付出更高的價格。本次，作家王小山爆料的大數據殺熟情況就屬于這一類。而這也是大數據殺熟經常有的“操作”，且不僅在訂機票，預定酒店、打車、購物等都曾爆出這類大數據殺熟。

此前，網友“廖師傅廖師傅”爆料稱，他經常通過某個網站預訂酒店，酒店的價格常年在380元-400元之間。有一次，他從酒店前臺得知該酒店淡季價格在300元左右，他用朋友的賬號查詢該酒店的價格也為300元，但用自己的賬號查價格卻是380元。

今年315期間，媒體根據網友爆料用兩部手機在同一時間段選擇用滴滴打車，起點終點都一致，但給出的價格卻是一個14.9元，一個17.9元，后者比前者貴了3元。

今天，我們也選擇了5位朋友參與了平臺是否存在大數據殺熟的測試，測試結果如下：

滴滴打車

打車區間：南京君泰國際西南門——南京南站北進站口

價格：加上優惠券，4人顯示的價格21.8元；1人顯示的價格24.7元；

價格區別：貴2.9元

其他條件：5個人處在同一地點、同一個IP；

飛豬機票預訂

起點和目的地：

上海——倫敦 時間：10月11日 單程

航班信息：中國東方航空 13:20起飛、18：40降落

價格：同樣減去10元/30元優惠后，4人顯示價格為5448元；1人顯示價格為5331元；

價格區別：貴117元

可以看到無論是滴滴打車還是預訂機票，在同樣的條件下，雖然大部分人賬號顯示價格一致，但仍有人價格更加偏高。即便拋開優惠券的因素之下。

大數據殺熟的本質是利益驅使

被爆大數據殺熟后，飛豬快速給出了“從來沒有，永遠也不會”的回應，王小山最終將爆料微博改為只有自己可見；攜程則是回應稱展示價格的差異是因為用戶領域或者購買優惠券的差異；滴滴則回應稱預估價格波動的原因主要因為每個行程的預估價格是根據用戶定位、實時路況、預估形式歷程、時長計算預估的，這些變量會影響預估價，甚至一分鐘內看到的價格也不同，此外還有優惠券的因素等；京東則是客服請示領導之后再無下文。

盡管，各大平臺在被爆出大數據殺熟之后給出了或合理或模糊，或者索性不回應的處理方式，但仍無法解釋同一樣產品，如手機、筆記本，同一航班、一個艙的機票在同一時間為何顯示的價格有所不同。

當前，各類電商平臺已經成為了人們旅行、出行、住宿、購物等日常生活的不二之選。電商平臺在接入大數據技術之后，也使得其獲客成本更低、通過大數據技術的精準推薦營銷獲得更大的利潤，為用戶提供了更加細致的服務。屢次被爆大數據殺熟無疑是在一次次消耗用戶的忠誠度和信任度。

明知如此，卻依舊在殺熟的本質無非“利益”二字。

當前，各大電商平臺或者在線商家，其產品的價格信息、服務越來越透明，產品的創新也較少、同質化越來越嚴重。大數據技術的應用除了精準營銷推薦、更加了解用戶需求之外，利用大數據殺熟這種方式，雖然不道德，但獲得的利潤卻是實打實的。

以飛豬為例，假設飛豬平臺使用了大數據殺熟這種方式，那么，其一年獲得的利潤會有多少呢？

在2016年，飛豬宣布其用戶超過2億，交易額過千億。而在2017年9月，某運營商公布的移動APP使用情況顯示，飛豬的日活躍用戶為648萬人。

假設，在日活躍648萬人中，每年有5%的人遭到大數據殺熟，平均每年多支付100元，那么，每年僅通過大數據殺熟能夠獲得的利潤為3.24億。

假設，在2016年到2018年，飛豬的2億用戶中，有5%的人在所有交易中被大數據殺熟多支付了100元，那么，僅通過大數據殺熟獲得的利潤會達到10個億。而攜程在2016年全年的凈利潤為21億人民幣。

以上皆為假定情況，為了說明，如果電商平臺采用大數據殺熟這種方式獲取利潤的話，那么，利潤十分可觀。

但未來，電商平臺或者在線商家想要通過大數據殺熟這種方式獲利將會越來越難。

大數據殺熟將承擔法律責任

2018年8月31日，《中華人民共和國電子商務法》（以下簡稱“電子商務法”）已由中華人民共和國第十三屆全國人民代表大會常務委員會第五次會議通過，并且，將于2019年1月1日起施行?！峨娮由虅辗ā访鞔_規定，在針對消費者個人特征提供商品、服務搜索結果的同時，要一并提供非針對性選項，通過提供可選信息，以此保護次消費者的知情權、選擇權。否則，將會受到市場監督管理部門責令限期改正，以及罰款。

而在法律的規范之外，作為消費者又該如何避免大數據殺熟呢？有以下幾種方式：

1 、多平臺比對或者找朋友交叉對比驗證

大數據殺熟基于海量的大數據下精細化的運營管理，因此，同一個策略無法針幾個人、不同平臺的價格也可能會有所不同。所以，當你需要預定機票、火車票、酒店、購物時，可以在選定目標后在不同的APP進行檢索比價。此外，也可以找身邊的朋友讓朋友用戶自己的手機、賬號進行檢索、比價。以此選擇性價比較高的。

2、卸載重裝APP

平臺或商家在運營過程中，會對新用戶、活躍度低的用戶以及流失的用戶給予一定的優惠力度提升、挽留用戶。所以，也可以通過卸載重裝APP讓平臺為你貼上“新用戶”、“召回流失用戶”，以此獲得優惠。

3、偽裝價格敏感型用戶

價格敏感型的用戶顧名思義指的是收到價格高低、優惠力度影響較大的用戶群體。要知道，大數據殺熟被宰的往往都是“老好人”、“沒脾氣”以及價格不敏感的這類用戶。對于價格敏感型的用戶來說，平臺為了促成其下單，可能會選擇補貼發放給這類容易收到補貼誘惑而下單的用戶。所以，如果你成為價格敏感型用戶，那么你收到的優惠力度可能高出普通用戶很多。

最后

用戶使用APP就是為了方便、省時、省錢，而為了不被平臺大數據殺熟又不得不絞盡腦汁、耗費時間比價、偽裝，無疑是消費升級的倒退。并且，即便平臺們使用的大數據殺熟技術多么高明也終有一日會被用戶發現，進而喪失用戶。短時間來看，平臺獲得了客觀的利潤，長時間來看實質無異于自毀?？芍^，雙輸的策略。

不知，你是否也有被大數據殺熟的經歷呢？

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