之前网上流传这样一个段子：一个华为员工，出去买东西都拿工牌，说是商店饭馆会打折，配眼镜打七折，一次没拿工牌，结果配眼镜打五折。

不过也有人说这是真的。如今真假已不可考，但是“杀熟”却确实存在，且广泛存在。

一百个人中，有超过88个人认为“杀熟”现象普遍或很普遍，近60个人有过被“杀”的经历：这一数据来自北京市消费者协会日前的一份调查报告。实际上，它针对的是“大数据杀熟”。

在商业世界，“价格歧视”自古有之，在信息不对称更为严重的传统商业社会中，“杀生”乃是常态，毕竟很多是一锤子买卖。而在互联网商业社会，宰客式的一次交易已不复存在，提高用户活跃度和用户粘性才是重点，价格向“生人”倾斜成为基本，“杀熟”自然而然出现。

由“杀生”向“杀熟”，去年开始，互联网的商业面貌正式被掀开一角。在这一角之下，“大数据杀熟”的出路在哪里?

01|“杀熟”蔓延互联网

同一趟航班，高级会员是一个价格，普通用户是一个价格;同样叫车，起始点和距离一样，有的人显示52.1元，有的人显示46元……

自去年2、3月份开始，这些在互联网世界此前不为人所关注的细节被展现出来，被放大，被冠上统一的名字——大数据杀熟。

后来这场由“大数据杀熟”而起的风暴席卷互联网，去哪儿、滴滴、饿了么、飞猪、京东等都曾被卷入其中。

日前北京市消协在公布大大数据“杀熟”调查结果时，也曝光了一部分问题平台的存在，飞猪、去哪儿被重点点名。其中，两名北京消协体验人员同时通过飞猪预定北京的某酒店的同一天高级大床房，老用户291元，新用户286元。

对比，飞猪方面回应称，实际上，这一情况往往是由于促销红包、新人优惠、酒店和航班库存变化带来实时价格变动等原因造成的，并非大数据“杀熟”。作为平台，飞猪从来没有，也永远不会利用大数据损害消费者利益。

类似说辞几乎是所有企业面对“大数据杀熟”质疑的通用回答。此前滴滴就在回应用户质疑时解释称，打车价格不会因人、设备、手机系统而异，预估价波动跟定位、实时路况、预估里程、时长及优惠券、下单时的网络等有关。

在他们的回答中，关键词有两个，一个是“实时”，即机票酒店库存变化，以及路况不同所带来的价格波动;一个是“优惠”，新人优惠、优惠券等。前一个是客观现实，甚至飞猪等采取的是平台模式，并不能决定商品价格;后一个是主观策略。

先说第一个客观现实，即“实时”。

的确，众多“实时”因素会导致价格差异，比如曾经一张由北京直飞清迈的航班，前一天价格600，第二天价格就可能在800，甚至上一个小时价格800，一小时后就是1000;打车从家到公司，道路通畅时价格30，道路拥堵时就可能40。

回到“杀熟”泛滥的OTA行业，平台方们对此的解释是由代理机制和技术所带来的价格变动。比如去哪儿近日就向外界分析称，机票的数据会在航空公司、GDS、代理商之间流转，每次请求数据都会依据节点的多少，速度有所不同，用户界面每次显示的是缓存数据，因此每次点击界面显示的价格不同这一现象不能从根本上杜绝。

但是这一回答并不能完全解除外界对“大数据杀熟”的质疑。仍然以飞猪为例，去年10月，知名作家、自由职业者、媒体从业人员王小山曾在社交媒体上吐槽：“一张机票，查1104，到订的界面变成2322，过几个小时变成2796，在别家订了，1300，返回飞猪，又变回2322”。

* 来自社交媒体截图

虽然可能由于平台模式不同导致机票价格有所差异，但显然1000元的价格差属于异常情况。同时，也有“实时”和“价格浮动”根本解释不了的情况。

来自黑猫投诉的信息显示，某消费者投诉称，同一时间查询同一线路，两个账户的价格有所不同。同样是从4月12日从温州到三亚的往返机票，一个显示价格1798，一个是1767。

* 来自黑猫投诉

对于这一用户的投诉，飞猪客服的一句“飞猪不存在也永远不会利用大数据侵犯用户的权益”显然并不能让人满意。这样同一时间内不同价格的机票，显然也不能用“实时价格浮动”这样的话语来解释。那么其背后的原因是什么呢?

02|大数据之祸?

在飞猪等关于“大数据杀熟”的质疑回复中，另一个绕不开的关键词是“优惠”——在电商已渗透入生活各方各面的现在，“新人优惠”、优惠券等已经是再熟悉不过的操作。

在流量、活跃度最大的互联网世界，不管是平台还是商家都希望通过这样的形式来提高自身的活跃度和用户覆盖。

在北京消协对飞猪的体验中也发现了这样“新人优惠”的存在：在显示价格比老用户少5元的基础上，新用户还可以享受飞猪的4元立减优惠，相当于同样的日期、同样的房间，老用户价格是291，新用户则是282。

从电商平台的操作中，这样的“新人立减”可以说是正常操作。但它同样不能安全解答“一新一老两个用户为何价格不同”的疑惑，毕竟两者优惠前的显示价格就不同。

那么唯一能够解释的就是“价格歧视”。实际上，有人对“大数据杀熟”的定义正是“利用自己所拥有的的用户数据，对老用户实行价格歧视的行为”。

“价格歧视”本身并不稀奇，曾经在传统商业社会中，“歧视”的对象有“生人”，也有“熟人”，比如在旅游景区内商家会将商品以更高的价格卖给“外乡人”，比如凭借穿着打扮和谈吐，商家会将商品以更高的价格卖给看起来更有钱的人。

只是在传统商业中，“生”“熟”都可能受到歧视，而在数据等的参与下，互联网商业中存在更多的是“杀熟”。甚至在“杀熟”的过程中，大数据成为了必备工具——每个平台都会搜集很多的用户信息，然后根据这些用户信息，加上千人千面的技术，针对不同用户给出不同的价格和优惠。

当然，也有人为“大数据”喊冤。“杀熟跟大数据一点关系都没有”，有一位互联网从业者表示，至于“杀熟”那只是商家的策略，程序员也只是根据商家的营销与销售策略设计算法与模型而已。

“互联网时代，什么最重要?”

在PC互联网时代，有用户就有一切，而到了移动互联网时代，有活跃用户就有一切：毫无例外的，“流量”、“用户粘性”、“平台活跃度”很可能是最多出现在回答中的词汇，在阿里、美团、百度、腾讯等的财报中，用户、月活等都是重要的、评判平台质量的指标。

秉持着流量与活跃度宗旨，互联网平台会采取各种各样的营销策略，比如，对于一个长时间不登录APP的用户，平台们会发送短信，告知用户最近有什么优惠活动，或者是直接发放优惠券，将用户拉到平台上，提高活跃度。

据一点财经了解，某互联网咖啡就会定期向用户发放优惠券，其曾经在宣布减少补贴力度时也强调将加强这种精准投放。

在“大数据杀熟”中所存在的价格歧视，当然正是这种思维的极端体现。

03|“歧视”下无优惠

对于“大数据杀熟”，有人提供了另一视角的解读。

“其实可以反过来想，有些消费者看到的是原价，有的消费者可能会看到优惠券、返现券后的价格。在这种意义上讲，我们可以不把它理解为价格歧视，而是给价格更敏感的人更多优惠”，某大数据专家曾在接受媒体采访时表示。

某种程度上，他说的是实情。由上述飞猪、滴滴的回复可知，它们这种策略与其说是“杀熟”，不如说是“贿（惠）新”——用更有竞争力、更符合预期的价格，将新客吸引在平台上。

然而理想很丰满，现实很骨感。实际上，这种“杀熟”也好、“优惠”也好，从根本上对平台有害无益。

在飞猪、去哪儿、滴滴、京东等国内互联网之前，身在国外的亚马逊曾早早地玩过一把“价格歧视”，当然在它的话语中这是一次“价格试验”，也当然地失败了。

当时（2000年），成立五年的亚马逊在短时间内完成了上市、流量崛起，已成为当时互联网上最大的图书、唱片和影碟零售商，经营品种达1800万种之多，有1480万（2000年3月数据，PC Data Online）独立访问者、120万独立消费者。

在业绩快速增长的同时，它面临的却是日渐增多的亏损，当年第一、二季度其亏损额度分别达到了1.22亿美元、8900万美元。

在内有增长与亏损并存的焦虑，在外其股票价格持续下跌，雅虎等竞争者发力，多重压力之下，更多的利润诉求成为必然。因此于当年9月中旬，其差别定价试验，选取68种碟片进行动态定价，根据购物历史、上网行为等为不同用户提供不同的报价。

很快，它这种“聪明式”的试验被用户发现，引发用户群抵制，亚马逊只得宣布停止试验，向消费者道歉，并表示“无论是过去、现在或未来，都不会利用消费者的人口资料进行动态定价”。

在这个试验中，亚马逊可以说是双输，尤其是在用户体验上。价格更高的人，当然不会高兴，甚至可能由此产生对平台的抵触心理——面对出现“大数据杀熟”问题的平台，很多用户在社交平台上表示将卸载其APP。

价格更低的人会高兴吗?也许一开始会，但很快他就会明白，在这种机制下，他永远不会是价格最低的，永远会有人的价格比他更低，这种比较同样让他的消费体验不会很好。

一边喊着“以用户为中心”，“一切从用户出发”，一边进行这种定价和价格优惠游戏，平台收获的只能是更差的用户体验。

虽说技术无罪，但假如从另一个角度出发，大数据等技术的出现其实为企业提供了多样化的进化通道——显然，这种价格游戏指向的并不是进化——比如千人千面的商品推荐，C2M式的需求定制，等等，既能提高用户体验又能提升平台效率。

04|结语

同传统时代相比，互联网时代的商业环境已发生剧烈变化。其中变化最明显的是信息不对称的减少，在传统商业中，商家处于明显优势的一方，而在互联网环境下，这种优势正在削弱。

更多的平台方所导致的选择的增多，更便捷的通道导致的信息获取途径的增多，让消费者（用户）越来越了解行业，越来越了解商家以及商家的运行机制。

在交易链条中，当一方越来越“聪明”，另一方越“实在”越好。哪怕有不同的倾向，最好也将这种倾向表达得简单明晰。《电商法》十八条也规定，要为消费者提供“不针对其个人特征的选项”，在一个开放的市场中，平台服务的从来不再是一个封闭的个体。