如何看待大数据杀熟

本文如何看待大数据杀熟，淘宝消费者，淘宝问答。

随着最近携程酒店事件的发生，大数据杀人是网络上很多用户都在谈论的话题。很多用户都在网上反映了自己的杀人经历。同样的商品或服务，老客户看到的价格比新客户看到的价格贵很多。调查发现，机票、酒店、电影、电商、旅游等很多价格有波动的平台都存在类似情况。类似的现象引起了各大媒体的关注，被统称为大数据杀熟。在舆论的热浪下，应该如何看待大数据杀熟？

首先，既然大数据杀熟已经演变成一个宽泛而模糊的标签，那就有必要明确它的含义。其次，我们从商家的角度讨论利用大数据容易被忽视的价格歧视的后果。最后，我们讨论消费者对大数据杀戮的反应。

什么是大数据杀熟？

从字面上看，大数据杀死熟客户，比生客户付出更高的代价。这个较高的价格可能是由于两个原因。第一，在个性化推荐系统下，电商平台向熟客推荐高端产品或服务(比如旅游平台向消费者推荐更贵的旅游服务)，大致可以理解为一种诱导消费；另一种是对同一产品或服务向熟客提供更高的价格，大致可以理解为价格歧视(基于大数据)。乍一看，第一个原因似乎比第二个更容易接受，因为价格高可以归因于价格差异而不是价格歧视，但事实可能没有这么简单。

考虑第一次诱导消费。虽然网络日益完善的技术和算法大大降低了消费者的平均搜索成本，但平台与消费者之间存在严重的信息不对称，使得平台有可能在理论上进行误导性推荐或扭曲正常的消费体验，从而进行不当得利。比如，消费者想预约出租车，可能发现平台调度的出租车都在很远的地方，或者想在普通网络预约出租车却叫商务七座。这种诱导消费无疑侵犯了《消费者权益保护法》中消费者对其购买、使用的商品或者接受的服务的真实情况的知情权，属于不当得利。

考虑基于大数据的价格歧视。首先，对于需求和供给相对动态的服务(如网上拼车)，价格歧视的判断会相对复杂，因为要考虑需求和供给的快速变化。其次，在经济学意义上，价格歧视不是简单的对错问题。从商家的角度来看，价格歧视是一种简单有效的提高利润的定价方法。考虑一个简单的例子。假设需求曲线是线性的，边际成本不变，可以证明单个最优价格只能达到社会福利最大值(商家利润和消费者剩余之和)的50%。一半的福利损失来自于一些消费者因为价格太高而拒绝购买。相应的，假设商家采用一高一低的两价组合，商家的利润会增加1/3，高利润无疑会刺激商家增加供给。注意到最优价格组合中的低价低于最优单一价格，这意味着价格歧视可以有效地扩大市场，让一些支付意愿较低的消费者进入市场并从中受益。也就是说，不是所有人都会抱怨价格歧视。

如何看待大数据的价格歧视？

大数据时代信息收集手段的多样化，给了商家前所未有的机遇。消费者的网上搜索、浏览、下单、评价等行为，都可能为商家提供价格敏感度的关键信息。以卖国外网站为例，对价格不敏感的消费者可能会使用不同的标准(如价格水平和配送时间)来筛选外卖。但商家必须意识到，价格歧视不仅仅是一个技术问题。一味追求精准的用户画像，可能会适得其反，适得其反。

第一，从经济学的角度来看，客户与平台商家的关系不是一蹴而就的，而是一个长期互动的过程。在这个过程中，消费者的最佳反应不是被动接受价格歧视。可想而知，如果一个价格不敏感的标签，意味着你未来会为同样的产品或服务付出更高的价格，没有消费者会愿意做这样的冤大头。理性的消费者会试图了解这个标签背后的算法，并采取相应的行动，避免被贴上价格不敏感的标签。具体来说，消费者可能会试图通过各种技术手段掩盖对自己不利的信息。例如，如果消费者知道老客户的价格会更高，或者苹果手机收到的报价会更高，他们就会创建新账户，并用安卓手机下单。这种顾客和商家之间的捉迷藏行为，显然不会创造任何社会价值，只会导致消费者时间和精力的浪费。如果消费者发现无法隐藏自己的信息，他们也可能会推迟购买作为对策。相应地，商家可能需要花费更高的成本(比如对新顾客的折扣)来吸引消费者，这些折扣可能会部分甚至完全抵消价格歧视带来的超额利润。简而言之，这些行为将导致制造商和消费者的损失，以及社会福利的整体下降。

其次，价格歧视也是一个营销问题。商家认为合理的价格歧视容易引起消费者的强烈反感。根据美国普林斯顿心理学家卡尼曼(2002年获得诺贝尔奖)的前景理论(prospect theory)，这是市场营销领域的一个重要延伸，消费者的支付意愿包含交易效用。也就是消费者会评价价格是否合理。消费者对自己认为价格不合理的产品和服务的支付意愿会降低。亚马逊在2002年试图根据用户的浏览信息来确定不同的价格。事件曝光后，亚马逊在巨大的舆论批评下被动停止了差别定价，公司总裁杰夫·贝索斯道歉。同样，1998年，可口可乐公司突然有了一个开明的想法:当时的集团总裁伊维斯特认为，在炎热的天气里，可乐对消费者更有效，所以自动售货机的售价当然应该提高。这在技术上也很容易实现:只需在自动售货机中安装一个空气温度传感器和一个根据空气温度定价的芯片。事实上，这种做法引起了媒体一边倒的批评和主要竞争对手百事可乐的无情嘲讽，可口可乐的商誉受到了极大的损害。

在中国，大数据杀戮的概念尤其负面。从商家的角度来看，大数据意义上的消费者熟悉度和熟悉度的区分，可能只取决于对客户信息的掌握程度:相比陌生人，商家拥有更多的熟客有效信息。但是，中国的消费者大概不这么认为:杀得好意味着欺骗，背叛了熟人之间的信任。所以“熟”这个词会比一般的价格歧视更加负面，给人一种欺诈和不客观的感觉。一旦消费者产生了想把对方打死的负面印象，即使商家有再好的技术，在消费者心目中的形象也无法弥补。长此以往，商业商誉和客户忠诚度必然会长期受损。

消费者对被煮的反应？

首先，消费者要意识到，在互联网时代，商家通过大数据熟悉消费者是必然的，而这种熟悉可以创造巨大的价值。以餐饮行业为例，传统餐饮行业获取客户信息的能力非常有限，餐厅仅限于被动处理订单。有了美团、大众点评等订餐平台，客户享受到了极大的便利，客户的消费、送货地址等信息都可以完整保留。平台可以使用这些信息来提高服务质量。比如，通过分析配送地址的热力图，可以清晰地把握某个地点对美食的偏好，从而优化原料和成品配送的物流。所以，大数据的分析不应该因为少数商家的不道德行为而被挥霍。

其次，消费者可以充分利用自己的知情权和选择权。货比三家不赔钱，这还是互联网时代的真理。亚马逊的第三方网站camelcamelcamel.com允许消费者追踪和比较价格。

最后，消费者联合起来将比单一力量强大得多。互联网时代发达的社交媒体为消费者提供了丰富的信息分享，联合发声的渠道便于消费者共同对抗不良商家。有理由相信，消费者和政府的力量能够抑制大数据的滥用，引导商家的注意力向为消费者提供最佳服务的方向转移，发挥大数据的正面效应。

总而言之，在拥有大数据的同时，企业应该反思大数据不同用途的潜在成本和收益。在信息越来越透明、商誉越来越重要、消费者越来越理性的背景下，最好的解决方案应该是利用大数据为熟客提供更好的个性化服务，包括更多的价格优惠。

也许在不久的将来，我们就能听到“大数据似曾相识”这样的表述。

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