大數據殺熟現象分析

近期，攜程陷入「大數據殺熟」風波，針對不同用戶實行「同房不同價」的策略。

系統根據你的消費概率或者忠誠度，提供不同的價格與服務；

例如：

01

當你頻繁搜索同一酒店/航班，系統可能認為你有消費剛需，自動提高價格，從而提高利潤；

02

系統會將優惠優先給一些忠誠度不高的新用戶。

攜程此舉自然激起網友們的憤怒，隨後攜程官方也出來澄清：「沒有的事」；至於真相是什麼，也只有攜程自己知道。

事實上這已經不是攜程第一次引發質疑了，之前「捆綁式服務」也鬧得沸沸揚揚。

當今有不少企業存在打起「大數據」的小聰明，專「宰」熟客的現象；

然而今天我們要討論的並非哪個平台，而是這種現象。

本人也有過兩次深刻的體會：

NO.1

本人習慣在滴滴上使用專車服務，最直接的原因是每次叫車，專車跟快車的價格相差不大，大概在20%左右，甚至還有出現專車比快車便宜的現象。

比如說快車20元，專車25元左右。那當然是選擇專車，車好服務好，價格又相差不大。

直到有一次我發現：我用另外一台手機叫車時（賬號不一樣），專車價格一樣，但快車價格比我常用的賬號要低很多。

也就是我用不常用的賬號，專車跟快車價格懸殊較大；

出於職業習慣，這引發了我的思考：「難道滴滴給我造成專車跟快車價格不大的假象，從而影響我使用專車」？

NO.2

本人因為商務需要，一直使用聯通較高資費的套餐。有次跟同事閑聊，本月又超出xx流量，又扣了xx錢；同事驚訝，啥？我的套餐才xx資費，已經是無限流量了。

還有同事近期接到聯通的電話，充100話費送100京東購物卡；作為聯通的五星用戶，我收到最溫馨的提醒卻是電話欠費。

那麼，為何不少企業存在「大數據殺熟」這種現象呢？

1

需求

有需求則產品有價值

有需求則產品有價值。

如果你的需求度高（匹配度、緊急度），提高些許價格並不影響成交率；

如果你的需求度低，價格優惠可以提高成交率。

企業利用大數據，分析你的需求並不難。

2

忠誠度

重「拉新」，輕「維穩」

大多數企業在運營中大部分投入均花在新用戶上，新用戶是業績增長的新生力量。

不同於老用戶的忠誠，新用戶在消費上不確定因素較高、流失率高。如何提高新用戶的忠誠度，則成為運營者們關注與關懷的核心。

對於忠誠的老用戶，自然被冷落。

3

應用場景

應用場景私密，分享幾率低

用戶的應用場景較隱密且個性，用戶分享與傳播使用體驗的幾率較低，甚至沒有窗口。因此「大數據殺熟」手段不容易被發現，佔據主動權。

4

利潤

企業為利潤而生

企業為利潤而生，天經地議；

獲取新用戶跟提高新用戶忠誠度可以零利潤甚至負利潤，但企業畢竟不是慈善機構，最終仍然需要在用戶身上賺取利潤。

只是用這種方式，是否太不地道？

「

總結

作為企業，運營固有其戰略與戰術，但大數據要應用在提高用戶的服務與體驗，而非投機取巧；傷害用戶，最終還是傷害了企業本身。

作為消費者，若我們能理性為一切「價值」付費，讓企業獲取應有利潤，是否商業氛圍會更加公正友好？

」

（部分圖片素材源自於網路）

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