大数据“杀熟”，悄然影响我们的生活

想象这样一个场景，深夜11点，你在办公室用手机准备订购一份外卖。经过仔细挑选和计算满减及优惠券后，你选定了一款自认为最“划算”的商品。然而，就在你准备下单时，无意间发现同事在同一时间打开同一应用，在同一商家购买了同样的菜品，但他的手机上显示的价格竟然比你的便宜1块钱！更尴尬的是，你还是这个点餐应用的VIP会员……

过了几天，你计划下个月的旅行行程。在选好机票后，你突然想起那次不愉快的经历。于是，你借用了同事的手机，结果不出所料，这位几乎从不坐飞机的同事，买机票的价格确实比你低得多。

最后，你打开了购物应用，心想应该不会存在商品价格差异的问题。然而，结果却是非付费会员的同事领到了一张15元的优惠券，而身为付费会员的你，尽管享受了专属折扣，但最终优惠只有5元。

实际上，只要搜索“大数据杀熟”，你会发现类似的例子不胜枚举。但今天这篇文章并不是为了谴责这种现象，而是希望通过更准确的方式向你解释，这种现象背后的真实原因及其应对方法。

大数据杀熟，究竟是怎么回事？

许多平台对用户采取差异化对待，这是现实情况。但严格意义上的“大数据杀熟”尚未出现。因为现在我们感受到的价格差异，实际上是平台在“营销成本”上的投入不均所致。换句话说，至少到目前为止，所谓的“大数据杀熟”其实是各大公司为了吸引新用户和提高用户留存率，选择“让一部分人买的更便宜”，而非“让一部分人买的更贵”。

一家公司拿出100块钱做营销活动，其中10块钱分给了新用户，而作为老用户的你，只能得到1块钱。但这并不意味着真正的“大数据杀熟”不会出现。实际上，我始终认为，未来“不同人不同价”一定会发生，并成为一种常态。

这个判断的基础在于：千人千价才是符合经济学底层逻辑的。经济学告诉我们，商品的价格不是由买家或卖家单方面决定的，而是由供需关系决定的。在传统消费场景中，我们无法将供需关系精确到每个人身上，因此只能选择“群体”来代替，大致估算出一个平衡状态。

但在某些特殊消费场景下，商品价格的确因人而异。例如艺术品和古玩买卖，精明的销售者会迅速辨别出对方对商品的兴趣程度，然后根据兴趣程度进行开价。即使在一些较为普通的消费场景中，这个道理也同样适用。比如在早市的地摊上买衣服，你会发现“密码标价”在生活中只占不到一半的比例，卖货老板看人出价的行为一直存在，只是很多时候你未曾注意到。

既然商品价格由供需关系决定，那么我们对商品的“购买愿望”本身就是供需关系的一部分。因此，在大数据时代到来时，系统根据每个人不同的“购买愿望”给出不同的开价，就成了顺理成章的事。简单来说，平台和早市卖衣服的大姐并没有本质区别，他们的目标都是将商品卖出去，获取最高利润。只是在大数据的加持下，AI比那位大姐更精准地识别消费者。

这样的事情会在什么时候发生？

目前，各个平台的主要精力仍集中在“用户增长”上，因为还有增量潜力可以挖掘。但当未来可开发的增量不足时，平台会把目光转向现有存量，考虑如何让现有用户贡献更高的价值。事实上，营销领域中有一个“二八定律”：20%的忠实用户贡献了80%的利润。很多人认为，要努力培养这20%的忠实客户，把他们服务得更好。但“二八定律”揭示的真相是，从这20%的用户身上榨取更高收益的成本和难度都较低。

企业永远是为了盈利，而不是与用户交朋友。只要技术成熟，环境适宜，让依赖自己的老用户支付更多费用，一定会成为企业的直接选择。

大数据杀熟，真的“管不了”吗？

来看一则旧闻：8月31日，文化和旅游部公布了《在线旅游运营服务管理暂行规定》，将于2020年10月1日起实施。规定要求，在线旅游运营者不得滥用大数据分析等技术手段，基于旅游者消费记录、旅游偏好等设置不公平的交易条件，侵犯旅游者合法权益。

这一规定，应该是官方首次针对“大数据杀熟”现象给出明确回应。尽管如此，这样的规定是否能有效控制大数据杀熟，我认为仍需谨慎看待。

只要定价权在商家手中，他们总会找到绕过这些规定的办法。市场经济环境下，我们不能剥夺商家的“定价权”。例如，商家可以推出“特惠版”和“至尊版”两种产品，利用大数据判断将“至尊版”展示给老客户，“特惠版”展示给新客户，从而实现变相的价格差异。

禁止使用大数据分析用户购物习惯，这一做法本身并不理想。分析用户数据并进行相应推荐，本就是这些平台的服务内容之一。除非完全禁止任何公司采集用户行为数据，否则任何限制都会形同虚设。

消费者如何应对？

前面提到的结论可能让人感到沮丧：无论如何，大数据杀熟都会出现并普及。但作为普通消费者，我们不必太过沮丧。

基于大数据的定价策略不仅包括涨价，还包括根据消费行为习惯进行智能化调整。换句话说，如果系统认为你是一个“穷人”，它会尽量给你提供一个更便宜的价格。商品必须流通才能产生利润，有时系统甚至会以低于成本的价格出售商品，以避免更大的损失。

如果你的目标是买到最便宜的商品，就需要放弃那些使商品更贵的服务。在不同平台之间比价，选择最划算的地方下手。这需要花费更多时间和精力，但换来的是更低的价格。

如何取舍？完全取决于个人选择。这样的时代已经悄然来临。