政策無法管制 平台肆無忌憚 在這件事上我們任人宰割

「已經是最低價!」

「再低一點我就買了!」

「看您是老顧客，再給您個優惠價!」

有來有回的砍價、無處不在的人情，這是線下銷售中常常能看到的「殺價」場景。

但越是交流，越是充斥著人情味，線下「殺熟」完成得也越發悄無聲息。坊間常有「老用戶不如狗」的抱怨，畢竟，老用戶已經養成了品牌依賴性，偶爾「殺一刀」也無妨。

而隨著移動互聯網的普及，衣、食、住、行等日常消費已轉移線上，且都是明碼標價，似乎能有效規避「殺熟」。

但是，相關調查顯示，我們錯了。

北京市消費者協會3月27日發布「大數據殺熟」調查報告，高達56.92%的被調查者表示有過被「大數據殺熟」的經歷。其中，打車、購物以及酒旅住宿都是重災區。

酒旅住宿：明知被坑 還是要住

「如果不是基於信任，早就覺察被平台殺熟了。」

吳湘軍是一位「空中飛人」，在深圳從事電子配件生意的他，經常出差到青島、武漢等地，因為方便，吳先生已經習慣在OTA平台(在線酒旅平台)上預訂這幾個城市的同一家酒店。

在OTA平台上，吳先生常住青島的一家酒店，平日里價格一直都是360元/晚，遇到黃金周、節假日也不會超過420元/晚。

然而，半個月前他出差入住該酒店後，隨意瞄了一眼大堂上顯示的價格牌，卻驚訝地發現，他在OTA平台上所預訂的標間，如果電話預定僅需300元/晚。

「問了前台值班，對方說價格已經調整了好幾個月。」而過去這幾個月里，吳先生依舊稀里糊塗以360元/晚的價格，住著同樣的房間。

吳先生懷疑這是OTA平台在殺熟，為此，他換了愛人的賬號，嘗試在該平台上預訂該酒店客房，發現價格僅為298元/晚。

吳先生是這家OTA平台的老會員，從2012年註冊開始，就一直使用該平台預訂機票、酒店、景點門票以及餐廳。「可以說是信任，也可以說是依賴或者習慣了，大概平台就是吃定了老用戶的信任和依賴。」

有類似經歷的並不在少數，根據北京消協的調查報告，39.5%的被調查者在旅遊平台上被「大數據殺熟」。而根據「前瞻經濟學人APP」針對核心用戶發布的調查問卷，在被「殺熟」的用戶中，高達64.29%的用戶曾在OTA平台上中招。

電商購物：千人千面or特別針對

電商是大數據產生的「黃金之地」，涉及到金錢、用戶信息，且購買頻率意味著用戶數據能夠自我更新與豐富。因而，電商平台上的「大數據殺熟」來得也就愈發自然。

微博用戶「胖胖與壯壯」習慣在某貓超市上購買牛奶，一段時間後，發現同款牛奶價格已然上漲，而退出賬號後查閱到同一款牛奶的價格比登陸時要低。

早在2018年，一名網友就在水木社區發帖稱：「我已經是某電商平台的老客戶了，一時心血來潮，再註冊一個小號，發現一款自營的電腦椅，名稱是多功能人體工學轉椅，用老號是顯示1399的價格，但無貨，不可以加入購物車。用小號顯示是預售，可以加入購物車，還可以打八折。 」

關於網購，某貓、某東、某寶，都採用了「千人千面」的展現方式，打開APP，每個人看到的商品都不盡相同，價格自然不好比對。平台方均表示這是利用大數據，給用戶個性化定製，以期更好地服務客戶。

但「千人千面」的背後，難免會出現給新用戶顯示低價、給老用戶甚至付費用戶顯示高價、對經常購買、購買力強的消費者調高價格等「價格歧視」行為，間接實現「大數據殺熟」。

出行打車：同一終點 不同收費

同時同地打車到同一目的地，滴滴信任值「極高」的張女士比「信任值」只有初始分數的丈夫要多出13.5元。

張女士每年花在打車上面的錢有上萬元，是標準的「熟客」。當著《中國質量報》記者的面，張女士同時打開了自己和愛人的手機，在微信滴滴出行頁面隨意選擇了同樣的出發和到達地址 --- 「從北京市朝陽區的北苑6號院東門到首都國際機場T2航站樓」，然後選擇各種打車類型進行對比。

選擇滴滴專車時，張女士手機顯示102.8元，愛人手機顯示100.5元;

選擇滴滴快車時，張女士手機顯示79.7元，愛人手機顯示76.8元;

選擇滴滴快車拼車「一口價」時，張女士手機顯示64.6元，愛人手機顯示61.5元;

選擇滴滴快車優享時，張女士手機顯示93元，其愛人手機顯示89.6元。

同時同地出發至同樣的目的地，卻每次都能給到新用戶以低價、老用戶以「殺熟價」，「大數據殺熟」的「精準打擊」可見一斑。

根據北京消協的統計數據，被網約車平台「大數據殺熟」的用戶佔比37.17%，而在「前瞻經濟學人APP」核心用戶群的調查問卷中，遭遇過「大數據殺熟」的用戶中有42.86%表示被網約車平台「殺熟」。

大數據殺熟：你將就 我就不講究

「大數據殺熟」如此之普遍，除了上述所說的酒旅住宿、電商購物和出行打車外，部分依賴平台的用戶甚至連看場電影、叫頓外賣都有被殺熟的經歷。

早在今年三月份，《人民日報》就曾將一些互聯網平台看人下菜碟的「殺熟」行為，定性為「價格欺詐」。然而，時至今日，各類「大數據殺熟」事件依舊層出不窮。

或許，還是我們的用戶太善良。

在多家媒體的採訪中，面對來勢洶洶的「大數據殺熟」，都有不少「忠實用戶」表示，「殺就殺吧，反正也用著習慣了，至少不會騙你」。有的用戶即便懷疑平台存在殺熟行為，也苦於缺少替代性的產品，不得不睜一隻眼閉一隻眼，甘願挨平台的「小刀」。

「前瞻經濟學人APP」核心用戶群的調查問卷也充分證實了這一現象。

高達46.67%的用戶肯定自己曾遭遇過「大數據殺熟」，但僅有28.57%的用戶表示「寧願不用此類服務，也要卸載掉APP」，約一半用戶表示「會與客服溝通，沒有替代品還會繼續使用，可能會減少使用頻率」，另外35.71%的用戶表示「感覺被侵犯，但使用習慣不會有太大改變」。

我們常說，「顧客就是上帝」，但在「大數據時代」，上帝不再全知全能，或者過於善良，縱容這些已經掌握大量數據的互聯網企業，一次次冒險走上「殺熟」的歪路。

只是，面對沒有防備的「上帝」，平台在「下刀子」時，就沒有一絲顧慮嗎?

早前，法律領域也對這個問題進行過討論：現有監管手段能否遏制「大數據殺熟」?得出的一致結論是：暫時沒法管。

《價格法》只要求商家「明碼標價」，沒說不能標不同的價;

《消費者權益保護法》雖然規定消費者享有「知情權」，但只限於消費者對商品性質和服務內容的知情權，不包括商家與其他消費者已完成的交易;

《反壟斷法》則禁止「具有市場支配地位的經營者」對消費者差別對待，但「市場支配地位」難以判斷;

新《電商法》規定：「電子商務經營者根據消費者的興趣愛好、消費習慣等特徵向其提供商品或者服務的搜索結果的，應當同時向該消費者提供不針對其個人特徵的選項，尊重和平等保護消費者合法權益。」

但在平台不公布演算法的情況下，我們根本無法證明商家是否是「根據消費者的興趣愛好、消費習慣等特徵」進行了差異化定價。

看看這些平台的回應把，在現有的監管體系下，遊刃有餘：

屢次被用戶質疑「大數據殺熟」的攜程，在3月份再次被用戶爆料「重搜機票貴了近1500元」，而後攜程道歉申明稱，二次支付顯示無票是因為APP Bug;

而早前滴滴殺熟被曝光後，滴滴總裁柳青發文表示，滴滴是根據實時路況預測預估價的，即便起終點一樣，預估價也會存在差異。

為何要殺熟：羊毛最終還是出在羊身上

「我就是想站著，把錢給掙了!」

姜文這句話，想必也是很多企業家的嚮往。但現實是，絕大部分互聯網企業都沒有谷歌那樣的盈利能力，能夠挺直腰桿說：「Do not be evil」。

在互聯網紅利見頂的大背景下，絕大多數互聯網企業都要面臨行業競爭壓力、上市盈利壓力、融資壓力等等，故而只能從存量市場尋求盈利方式，曾經給消費者許下的「羊毛出在豬身上」，終究還是無法違背經濟規律，「羊毛還是出在羊身上」。

「平台也是商業機構，不是做慈善，殺熟只是將最初優惠過的利潤再拿回來罷了。」

在廣州創立了旅遊尾單在線搶訂平台的高先生如此說道。以網上旅行預訂行業為例，雖然知名的頭部OTA平台就那幾家，但細分領域的中小規模OTA平台，數量卻十分龐大，有專註尾單拼購的，有專註某地域風土人情的，有專註短途汽旅的等等。

無論是頭部巨頭，還是創業公司，都需要搶用戶、搶市場，因此折扣優惠、紅包補貼，就成了各大平台鼓勵用戶註冊的慣用伎倆。而用戶也在近幾年的平台補貼大戰中，逐漸認可了這樣的推廣方式，因「打折優惠」進門，逐漸養成消費時首先選擇價格優惠的平台。

「航司、旅行社、酒店給予平台的價格，都是特定的。如果想比別的平台更優惠，新創企業就要放棄利潤，甚至自掏腰包補貼。」高先生以自家平台的機票產品為例，代理公司給到的價格，利潤空間都在5%以內。

「於是，在最初的這部分優惠，日後總是要慢慢從用戶那裡拿回來的。」他認為不管是旅行預訂還是電商消費，任何互聯網平台的補貼優惠，都不是毫無限度。

當註冊用戶達到一定數量時，平台收割期也就到來了。所謂的「大數據殺熟」，往往只是「取舊補新」的一個過程。通過在原有用戶身上多賺取的收入，補貼新註冊的用戶，同時支付平台運營成本。

從一開始的大優惠，到減少、取消優惠，再到浮動價格，逐步試探用戶的消費心理。若用戶完全相信平台產品，無論顯示什麼樣的價格都照樣買單時，便可以把鈍刀子磨快「殺熟」了。

誠如高先生所說，任何電商平台上的優惠，只不過是向平台暫時「借」的錢，遲早要還回去的。所有的紅包補貼，最終也都是羊毛出在羊身上。

如何避免被殺熟：三種方法 從規避到反制

「前瞻經濟學人APP」總結了一些適合普通人用來規避「被殺熟」的方法：

方法一：保證數據絕對安全

「大數據殺熟」靠的是大數據，因此防禦「大數據殺熟」，最簡單也是最極端的方法就是不提供任何數據。

一般來說，用戶瀏覽網頁使產生的Cookies、谷歌Analytics獲取的用戶行為以及終端設備的GPS、Wi-Fi等功能，都會成為用戶大數據中的一部分。

此外，一些手機APP會在安裝時打著精準推送的幌子，主動向用戶索取數據調用許可權，而大多數用戶一方面貪圖便利，另一方面懶得去看具體條款，一般都會應允。

對此我們需要做的是，儘可能地不要讓你的隱私數據(包括地理位置、通訊錄、相冊等)被獲取。關閉掉一切非必須的定位許可、照片讀取許可、通訊錄讀取許可，不要連接來路不明甚至一些看起來官方的Wi-Fi。

方法二：提供干擾性數據

假如你想要網購某種商品，第一件要做的事就是告訴平台，你其實沒有那麼迫切的需求。比如想要在淘寶買碗碟，不要一直在「碗碟」的搜索目錄下閑逛，時不時瀏覽一些其他商品，模糊平台對你消費意圖的判斷。

此外，還可以跨平台搜索，表現出一種「不一定要在你這消費」的氣勢。這是有現實案例的，豆瓣用戶「大魔王·桶狗」就曾發文表示，他在A平台下單一桶油之前，發現B平台價格更低，於是轉而在B平台下單。回頭髮現，A平台給他發了一張糧油優惠券。

上述兩種方法都比較簡便易行，但從效果上說，只能算是被動防守，而且還要付出無法享受精細化、個性化服務的代價。如果願意多花費一些功夫，有些方法不僅能達到更好效果，甚至可以反守為攻，薅平台的羊毛。

方法三：偽裝自己

互聯網平台最看重用戶流量，有用戶才能變現。因此，普通消費者可針對平台的引流策略做文章，最典型的方法有2種：

一是假裝新用戶。對於新用戶和流失的老用戶，大部分平台會有針對性的拉攏和召回策略，好好利用這一點，可以薅到不少羊毛。最典型的例子是《陰陽師》，用戶只要卸載一段時間再回來，就有很高几率抽中SSR。

二是假裝價格敏感人群。以麥當勞為例，他們會用優惠券來區分用戶群體，價格敏感群體會尋找優惠券購餐，而對價格不敏感的群體，往往不會把時間耗在搜索優惠券上。反過來，如果你頻頻領取優惠券，那麼就有很大機會被大數據平台認定是價格敏感者，為了吸引你繼續消費，平台可能會給予你更多優惠。

以上是反制「大數據殺熟」的一些方法，雖然部分方法實施起來並不簡單，但的確行之有效。

根據前瞻產業研究院發布的《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》統計數據，截至2017年，我國大數據產業規模增長至4700億，預測到2020年我國大數據產業規模將突破萬億。

「大數據」本來是一項能夠實現技術變革，給社會帶來經濟和社會效益的創新型技術，但如今頻頻登上熱搜，為人們所熱議的，卻是類似「大數據殺熟」這樣的種種弊病。

問題究竟出在哪兒?這或許是全行業需要探討的重大課題 。

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