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曾经有这么一个段子。

有个华为员工，每次拿着华为工牌出门，商店饭馆都给打折，配眼镜打7折。这个员工很感谢这些给予了方便的老板们，也总是去光顾他们的生意。直到有一次，着急出门没带工牌，才发现配眼镜原来打的是5折。

这个段子讽刺的就是杀熟现象，往往你以为联系更密切，关系更好的人，越想着法子的坑你。就好像那些骗钱的、传销的都喜欢把身边的亲戚朋友拉下水一样——咱俩关系这么好，我不坑你，坑谁去呀？

今天一个新闻，也让我比较诧异，大数据杀熟将被明令禁止，就是说国家要立法禁止杀熟，这说明什么，说明杀熟的行为太猖獗了，以至于都要立法来解决了。

不知不觉，我竟然被杀熟了？我跟你熟吗？你就杀熟？真是很过分。

看到这个大数据杀熟，我就来气，早应该治一治他们 了，咱们做网赚的，经常薅羊毛、撸线报，但是我们得到了什么评价呢？在很多新闻报道里，薅羊毛行为竟然成了游走法律边缘的行为，省钱、优惠竟然会被人鄙视？网赚这个词，竟然被腾讯屏蔽了，网赚站竟然也成了被baid搜索、360打击的对象，这不是欺负人嘛！你bd、360弹出来的广告，当我们没看到吗？那些违规、那些不违规，当我们傻吗？你们自己搞的sem搜索引擎营销，是什么性质的？360整天杀弹窗广告，自己浏览器的弹窗广告，你自己怎么不杀？不忍心下手吗？你们都用大数据干什么去了？（此处的360、baid，我可没说是具体是啥啊，反正不是那两个大公司，对吧）

一生气就扯远了，言归正传，继续说这个大数据杀熟，我觉得作为个人薅羊毛的，不是工作室那种，也不是利用接码平台来大规模薅羊毛那种，应该挺起胸膛，堂堂正正地说，我就是薅羊毛的，我专门为对抗大数据杀熟而生。接下来，我们说下这个大数据杀熟吧。

01 / 先看看什么是大数据杀熟吧。

大数据杀熟是指同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多的现象。

经营者运用大数据收集消费者的信息，分析其消费偏好、消费习惯、收入水平等信息，将同一商品或服务以不同的价格卖给不同的消费者从而获取更多消费者剩余的行为。

02 / “杀熟”的形式

一是根据用户使用的设备不同而差别定价，比如针对苹果用户与安卓用户制定的价格不同；

二是根据用户消费时所处的场所不同而差别定价，比如对距离商场远的用户制定的价格更高；

三是根据用户消费频率的不同而差别定价，一般来说，消费频率越高的用户对价格承受能力也越强。

03 / “杀熟”的本质

与其称这种现象为“杀熟”，不如说是“杀对价格不敏感的人”：一罐可乐，在超市只卖2元，在五星级酒店能卖30元。这是杀熟吗？这不是，因为住酒店的人知道这个价格就是贵，一罐可乐的正常价格是透明的，所以在五星级酒店的溢价是公开的。但“大数据杀熟”却处于隐蔽状态，多数消费者是在不知情的情况下“被溢价”了，是在没有看到价格的情况下当了冤大头。

所谓“大数据杀熟”的问题早在数年前就引起风波。同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多。该词汇成为了2018年流行语，包括天猫、京东在内的多个平台之前都被消费者指责有“大数据杀熟”的嫌疑。

大数据杀熟有价格歧视的嫌疑，明显背离了朴素的诚信原则，也是对老客户信赖的一种辜负，引发了商业伦理的扭曲，值得人们警惕。

04 / “杀熟”案例

我们先来看看都有哪些“杀熟”事件：

可能有朋友没有切身体会，不觉得大数据杀熟会对自己有什么影响，快来看看下面这些例子吧！看看这其中有没有你踩过的坑？

（1） 价格更高的88VIP——客服直接说出真相：88VIP的话，本身价格就是高的呢亲~

（2） didi打车——苹果手机用户更有钱，那打车你也多掏点吧

（3） xiech会员——同一个酒店和房间，金牌会员的价格要更贵，账号在登录时比不登录更贵

各种产品、软件、APP为了拉新，有各种活动我们能够理解。但是一边给着新用户高额的福利补贴，一边使劲压榨这些在你这花了钱的忠实用户，这就有点不地道了。

05 / 平台的“杀熟套路”

（1）提高价钱

对购物毫不犹豫的用户，平台会在适当时候给予一点点提价，因为这部分人对价格不敏感，不会注意到这部分提价，结果便会多花一点点钱。

（2）减少优惠

这种“杀”的方式不是故意抬高价格，而是减少优惠券，因为你是老用户，已经养成了习惯，有没有这张优惠券都会忠诚的留在平台上。但同时平台会多给新用户优惠券，这种现象在日常生活中很常见。

不过，商家通过大数据“标记”用户的行为在某一程度上也能为消费者带来便利，例如餐饮业通过美团和大众点评等订餐平台可以获取消费者口味偏好以及消费评价，根据这些信息提高服务质量，这在以前的被动获取时代是无法实现的。因此，不能因为少数商家的不道德行为，对大数据分析全盘否定。

06 / 面对大数据“杀熟”的应对方法

针对大数据“杀熟”，我们也要见招拆招，充分利用平台的机器人检测机制，顺应算法来套取部分优惠。之前脉脉上就有用户爆出，针对京东监控用户的购物车问题，提出了反向破解方式：

这是应用了机器人检测过程中的逻辑规律，反其道而行之，顺应算法来获得优惠，但不知道是否已经被修正。

我们还可以通过以下方法进行对抗。

（1）多账号对比分析

准备一部备用机，连上Wi-Fi后不注册账号，在目标平台上进行商品价格监测，与正常的搜索价格进行对比。如果用苹果手机，可以再用一部安卓机做补充，用安卓机可以用苹果机做补充。

（2）避免信息串联

尽量避免在多个平台上使用相同的昵称和邮箱注册，这样能在一定程度上避免某平台采用信息拼接的方式获取到你的多维度信息。

日常避免多APP串联，比如，拒绝APP在毫无必要的情况下让你关联脉脉、芝麻信用、大街网等第三方网站，这样也能够有效防止信息被共享。

（3）线上线下尺标预估

有时间的话去实体店转转，或在平台上对比不同的商家、查询多款APP来比价。

所以，面对大数据“杀熟”的趋势，消费者应该积极主动的保护个人隐私；作为商家，应该反思大数据的各种不同用法，在利用大数据为消费者提供个性化服务的同时，遵守合规合法的交易原则，希望在不久的将来“杀熟”能变成“亲熟”！

 

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