文 | 特約作者小月肖
編輯 | 淺夏
來源 | 新10億商業參考
（ID：xsy-shangyecankao）
一篇自媒體爆料者@漂移神父的《我被美團會員割了韭菜》，將美團推向輿論漩渦。
文章作者稱，自己在美團上點外賣，同樣的地點和商家，充了錢的會員配送費高於非會員。他多次與美團方面溝通處理無法得到解釋。
該事件引起網友一片共鳴，一副「天下苦美團久矣」的態勢。
17日下午，美團做出公開回應，把鍋甩給了「定位緩存」，是緩存偏差導致配送費差異。
但回應沒能獲得廣大網友和漂移神父本身的滿意。
漂移神父在微博表示，美團還欠全國人民一個道歉。
巨頭壟斷近日是焦點話題，美團此事炸開了一個大水花。事實上，從多方社交媒體上的聲音來看，外賣平臺只是巨頭收割韭菜的冰山一角，旅遊平臺、電商平臺、網約車等領域……只要用到這些網際網路App，殺熟就無處不在。
在缺乏反壟斷機制的當下，「看人下菜碟」早已成為一種常態。令用戶心寒的是，你對平臺的信任，反倒成為它割你韭菜的底氣。
01
大數據殺熟蔓延網際網路
「套路」到底有多深？
大數據「殺熟」，在經濟學中被稱為「價格歧視」。
在商業世界，「價格歧視」自古有之，在信息不對稱更為嚴重的傳統商業社會中，「殺生」乃是常態，畢竟很多是一錘子買賣。
而在網際網路商業社會，宰客式的一次交易已不復存在，提高用戶活躍度和用戶粘性才是重點，價格向「生人」傾斜成為基本，「殺熟」自然而然出現。
1、外賣殺熟，連奶茶也不放過外賣平臺上殺熟現象屢見不鮮，有用戶稱，「連續包月就是15/月，隔兩個月不開，變成成3/月。」
也有人表示，「自己用美團七年，一點光沒沾著。」
而在微博上搜索「餓了麼殺熟」的情況也比比皆是。大家普遍反映「非餓了麼會員有時候訂餐比會員還要便宜」。
有網友表示，同一個辦公室點的同一個店的相同的三杯奶茶，卻發現自己的配送費比同事多一塊。
其它情況，比如學校是重災區、平臺兩邊賺錢的討論度也很高。
有用戶分享了自己避開被套路的方法：從多個外賣平臺內進行切換，一旦有變貴的跡象就轉移陣地到另外一個平臺，受到冷落的平臺就會把價格乖乖降下來。
2、殺熟OTA，否認很自然
中國消費者們為何會對「大數據殺熟」的反應如此之大？要從兩年前說起。
2018年，「大數據殺熟」當選為年度社會生活類十大流行語之一。
在那一年，人們在早已習慣了的網上消費中發現了貓膩：明明是同樣一種外賣，為什麼我買的比別人買的要貴？
為什麼打同樣距離的計程車，我付的錢比別人多出了很多？隨著類似的問題被越來越多的消費者發現，「大數據殺熟」這個詞終於浮上來水面。
當時最引人關注的是，是作家王小山直接在微博點名飛豬旅行App用大數據殺熟。
而隨之掀起的眾多網友對各類平臺的「控訴」，更是如滔滔江水……
在知乎一則與「大數據殺熟」相關的話題下，一共有近兩萬關注者，超過三千條評論，其中超過六成用戶表示，自己在預訂酒店、機票、門票時，被OTA平臺殺熟。
2019年3月，北京市消費者協會發布的「大數據殺熟」問題調查結果中，88.32% 被調查者認為「大數據殺熟」現象普遍或很普遍，且 56.92% 被調查者表示有過被「大數據殺熟」的經歷。
被調查者認為大數據「殺熟」存在的情況
調查結果顯示，被調查者經歷購物類、在線旅遊類和打車類大數據「殺熟」的情況最多，分別為44.1%、39.5%、37.1%；另外在外賣、視頻以及電影購票等消費領域，被調查者反映也存在不少「殺熟現象」。
被調查者經歷過的大數據 「殺熟」類型
北京市消協在公布大數據「殺熟」調查結果的同時，也曝光了一部分問題平臺的存在，飛豬、去哪兒被重點點名。其中，兩名北京消協體驗人員同時通過飛豬預定北京的某酒店的同一天高級大床房，老用戶291元，新用戶286元。
對此，飛豬方面回應稱，實際上，這一情況往往是由於促銷紅包、新人優惠、酒店和航班庫存變化帶來實時價格變動等原因造成的，並非大數據「殺熟」。
類似說辭幾乎是所有企業面對「大數據殺熟」質疑的通用回答。
時隔一年半，9月15日，央視財經頻道再次揭露在線旅遊平臺針對不同消費特徵的旅遊者對同一產品或服務在相同條件下設置差異化的價格。
如有網友分享在某旅遊平臺App上，用新舊兩個帳號同時查詢同一間酒店價格顯示為新用戶的價格是1130元，而老用戶的價格卻是1349元。
圖為老用戶查詢價格為1349元
圖為新用戶查詢價格為1130元
來自黑貓投訴的信息顯示，某消費者投訴稱，同一時間查詢同一線路，兩個帳戶的價格有所不同。同樣是從4月12日從溫州到三亞的往返機票，一個顯示價格1798，一個是1767。
來自黑貓投訴
不止於在線旅遊，外賣、電商購物、打車等平臺也都存在利用大數據宰熟客的坑。
3、電商VIP，坑的就是你
在電商平臺中，在今年3月天貓就曾遭網友爆料，在同一連結的相同產品，88VIP 會員的價格竟然比普通用戶還高。
隨後在跟客服核實情況過程中，客服的回應是——88VIP 本身價格就是高的呢。需要注意的是，88VIP 需要消費者另行付費開通。
4、網約車殺熟，拉得越遠，越便宜？
網約車也是「殺熟」爭議較多的領域，近些年來，相關新聞也在逐漸增多。
每天打車上班，價格從原先的13元漲到21元。最可氣的是，同一輛拼車，同一個出發點，目的地遠的反而付錢少。
叫車價格的變化：最早為三月份叫車價格為13.50元、到五月份的叫車價格為17.10元、再到本月的19.03元和近日叫車的20.49元。
另外有人發現，同樣出發點，同樣目的地，在同樣的時間裡，使用不同的手機時，價格竟然相差七八塊錢。
當時事件被曝光後，滴滴陷入大數據「殺熟」的輿論風波。
針對殺熟質疑，滴滴 CTO 張博趕緊聲明：價格差是受 GPS 精度影響產生的細小誤差，滴滴打車價格不會因人、因設備、手機系統而異。然而，針對張博的回應，消費者並不買帳。
5、奇怪的電影票
還有網友表示當自己想看個電影時，打開某買電影票App未登錄時比登錄後價格還便宜。
左為未登錄前價格，右為登錄後價格
總的來說，現在市場上曝出的大數據「殺熟」主要有這幾種形式：根據用戶特點提供特定服務；多次瀏覽後價格自動上漲；隱藏老用戶優惠券；老用戶比新用戶價格高；手機配置不同收費不同；默認勾選之前購買過的服務。
02
殺熟利用的究竟是技術優勢，
還是人性的弱點？
網際網路時代，資訊如此發達，貨比三家也僅需點點滑鼠、滑滑屏幕就可以完成，為何還會有上文如此多的用戶「控訴」曾被平臺殺熟？
而大數據殺熟到底是不是很多網絡平臺的「潛規則」？如果是，那麼這種殺熟利用的究竟是技術優勢，還是人性的弱點？
我們會發現，在PC網際網路時代，有用戶就有一切，而到了移動網際網路時代，有活躍用戶就有一切：毫無例外的，「流量」、「用戶粘性」、「平臺活躍度」很可能是最多出現在回答中的詞彙，在阿里、美團、百度、騰訊等的財報中，用戶、月活等都是重要的、評判平臺質量的指標。
秉持著流量與活躍度宗旨，網際網路平臺會採取各種各樣的營銷策略，而大數據成為了必備工具——每個平臺都會搜集很多的用戶信息，然後根據這些用戶信息，加上千人千面的技術，針對不同用戶給出不同的價格和優惠。
實際上，在國內飛豬、滴滴、京東等國內網際網路企業之前，身在國外的電商巨頭亞馬遜曾在20年前已操作了一把大數據殺熟遊戲。
當時（2000年），亞馬遜選取68種碟片進行動態定價，根據購物歷史、上網行為等為不同用戶提供不同的報價。
其中，亞馬遜將名為《泰特斯》（Titus）的 DVD 光碟，對新用戶的報價為 22.74 美元，而對那些對老用戶的報價則為 26.24 美元。通過這一定價策略，這些實驗品 DVD 的銷售毛利率得到了有效提升。
亞馬遜認為老用戶購買意願更強，因此給出更高價格
但是好景不長，亞馬遜的秘密很快被發現。
一名亞馬遜忠實用戶發現自己買到《Titus》光碟的價格比其他新用戶的價格高了近 4 美元。接著，更多的老用戶也發現了此事。於是，大家紛紛開始聲討亞馬遜，甚至引發用戶群抵制。
BBC 題為《亞馬遜老顧客被「殺熟」》的報導
亞馬遜只得宣布停止試驗，向消費者道歉，並表示「無論是過去、現在或未來，都不會利用消費者的人口資料進行動態定價」。
在這個試驗中，亞馬遜可以說是雙輸，尤其是在用戶體驗上。
當然，也有人為「大數據」喊冤。「殺熟跟大數據一點關係都沒有」，有一位網際網路從業者表示，至於「殺熟」那只是商家的策略，程式設計師也只是根據商家的營銷與銷售策略設計算法與模型而已。
根據北京消協發布的調查結果顯示，有82.5%的被調查者認為「殺熟」會透支消費者信任，降低企業信譽，66%的被調查者認為會降低用戶忠誠度。
企業利用大數據「殺熟」帶來的後果
一邊喊著「以用戶為中心」，「一切從用戶出發」，一邊進行這種定價和價格優惠遊戲，平臺收穫的只能是更差的用戶體驗。
也存在一些「忠實用戶」這麼理解，「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臺存在殺熟行為，也苦於缺少替代性的產品，不得不睜一隻眼閉一隻眼，甘願挨平臺的「小刀」，或許這也成為了很多商家「殺熟」的僥倖心理，但究竟平臺是否殺熟，老用戶心裡都會有桿秤，企業終究要為此買單。
這種買單已經不僅僅只是某家網際網路企業，就連整個行業的商業信譽也受到牽累，信任缺失將企業和用戶之間的距離拉得越來越遠。
03
寫在最後
網際網路環境下，最大的變化是，商家與消費者之間信息不對稱的現象在不斷減少，《電商法》十八條也規定，要為消費者提供「不針對其個人特徵的選項」，在一個開放的市場中，平臺服務的從來不再是一個封閉的個體。
電子商務法作為上位法有力支撐，如今在線旅遊平臺的大數據殺熟將被明令禁止，這讓「苦大數據殺熟久已」的網友們看到了希望。
從另一個角度來說，技術無罪，大數據等技術的出現其實為企業提供了多樣化的進化通道——顯然，這種價格遊戲指向的並不是進化——比如千人千面的商品推薦，C2M式的需求定製等等，既能提高用戶體驗又能提昇平臺效率。
企業應當思考如何利用大數據，更好地為用戶提供個性化服務、更合理的定價，讓用戶放心購買，而不是想盡辦法薅羊毛。畢竟，出來混，遲早要還的。
部分參考資料：
雷鋒網《官方出手！大數據殺熟的日子，到頭了》
一點財經《「大數據殺熟」誰之禍？》