編輯導讀：前段時間，一篇《我被美團會員割了韭菜》的文章引起網友的熱議。儘管美團回應是定位問答，但是大數據殺熟再一次成為熱門議題。為什麼這多年過去了，大數據殺熟屢禁不絕？本文作者對此展開了分析，與你分享。
日前，一篇《我被美團會員割了韭菜》的文章把美團盯上了熱搜。在筆者看來，平台商業模式與利益決定了部分互聯網APP殺熟難以避免，要防範這些平台殺熟，應對方法只有想辦法成為平台的「非忠誠度用戶」才可以。
文章中作者表示，在美團的同一家店鋪，同一個配送地址，在同樣的時間點單，會員賬號的配送費是 6 元，而非會員賬號僅為 2 元。
該用戶表示，本以為開通了會員省錢，哪知會員比非會員的配送費高出1~5元。作者表示當場血壓就上來了。
客服先是給該用戶一張10元紅包以此息事寧人，隨後在該用戶追責下打來電話表示歉意，並表示會向技術反饋。但幾天過後，當事人發現他反饋的問題依舊存在——點餐時會員賬號的配送費高於非會員，於是當事人在其個人微信公眾號上公布了整件事的過程。
美團外賣的聲明回應是配送費差異與會員身份無關，而是軟體存在定位緩存，與用戶時機位置產生了偏差，導致配送費不準。
事實上，這種說法很難讓人信服。因為該用戶兩天後依舊存在配送費差額，若依舊歸結於「位置緩存」便「很難解釋得通。」這本質是一種應付式的軟體bug論，沒有給出一個讓人信服的商業邏輯層面的原因。
有業內人士一針見血指出：美團把鍋踢給了定位緩存，其實是踢出了一個更大的問題。按照這個邏輯，美團應該立馬整頓，把歷史問題糾正清楚，該還用戶的配送費，都還上。否則，它仍然是揩用戶的油，跟利用大數據殺熟，沒啥本質區別。
01 大數據殺熟或已成為不少平台的隱性商業模式
大數據殺熟基本上已經不是新聞了，沒有大數據殺熟才是新聞。
事實上，在國內，從滴滴到美團、攜程早年都曾經被曝出過大數據殺熟，2018年3月，一位微博網友發現，在使用滴滴打車時，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。
同樣在2018年，大V路金波再一次在微博上曬出了一組圖，表示在攜程搶高鐵票要買網速包才能提升搶票成功的概率。
不僅僅國內，國外大數據殺熟的歷史更早，早在2000年，亞馬遜就玩過差別定價的套路。當時，有亞馬遜用戶反映，他刪除瀏覽器的cookies后發現，之前瀏覽過的DVD商品售價從26.24美元降到了22.74美元。為此，亞馬遜飽受爭議，亞馬遜CEO貝索斯不得不公開道歉。
貝索斯還稱，這只是向不同顧客展示的差別定價實驗，絕對跟客戶數據沒有關係，一切只是為了測試。
有網友表示，快餐巨頭肯德基也被曝出過類似情況，有網友和伴侶通過肯德基的微信小程序點餐，同樣的會員專享價，但該網友手機顯示的價格卻比同伴的要高。
大數據殺熟在國內屢見不鮮，大致體現為「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。」不少平台通過「千人千面」的展現方式，表示給用戶更好的個性化體驗，而另一方面，千人千面的展示方式恰恰能隱蔽性的收割會員的錢包。因為這樣一來，用戶很難發覺自己被割了韭菜，即便發覺，也難以舉證。
如何界定平台是否存在「殺熟」等違規行為在判定上存在一定難度。因為平台可以從時間點套餐優惠不同、高峰期與非高峰期的價格、稀缺性與非稀缺性等不同理由來做解釋。
因此，因為用戶信息不對稱，大數據殺熟得以順利成為平台經濟的一種隱性的商業模式。
之所以成為殺熟的對象是會員，而不是非會員，如果從商業邏輯層面找原因，大概有幾點。首先我們知道，對於會員與非會員的權益部分，平台並沒有從違約責任層面對自身的責任進行限定，因此這樣一來，大數據殺熟就更多只能歸咎到商業道德層面的問題。
但事實上，平台隱瞞了「別人購買同樣商品價格更低」的事實，這本質就是一種「價格欺詐」，也是對用戶知情權以及公平交易權的侵犯。
其次，在中國互聯網免費邏輯根深蒂固的情況下，花錢買會員的大概率上是忠誠度較高的用戶，這類用戶基本上也是平台眼中的「優質用戶」。
所謂優質用戶就是是平台定義成價格不敏感、消費需求彈性差的優質韭菜。早前有媒體曝光他的判斷標準：一，平台會根據你的消費記錄定價。如果你買過的東西價格普遍較高，大數據就認為你「不差錢」，然後給你加價。其二是控制商品的曝光，把價格低的商品屏蔽，更多展示高價商品。
在平台看來，這種「優質用戶」一般會有一定的經濟基礎，不會因為幾塊錢計較，更加註重效率與體驗。因此，平台執行起來差異定價又很方便。
不過監管層面已經在針對「大數據殺熟」有所動作。
2020年11月10日，市場監管總局發布《關於平台經濟領域的反壟斷指南(徵求意見稿)》中，第十七條明確指出：「具有市場支配地位的平台經濟領域經營者，可能會基於大數據和演算法，濫用市場支配地位，無正當理由對交易條件相同的交易相對人實施差別待遇，排除、限制市場競爭。」
02 巨頭大數據殺熟屢試不爽，普通用戶如何反「殺熟」？
從經濟學角度來看，在資源供給固定的情況下，隨著價格的增長，購買人數減少，定價高買的人少，定價低買的人多但不賺錢，在傳統行業，又要賺錢，又要定高價是很難的。
但是互聯網平台的優勢在於它有大數據，平台會基於用戶畫像，把用戶分類，平台可以根據用戶消費行為、價格敏感度、消費意願等，讓願意出高價的人用高價買，願意出低價的人用低價買。所以，這樣的情況下，就能做到又賺錢，又能定高價。經濟學中有個二八定律，在一個社會中，20%的人佔有80%的財富。在一個平台或者行業，20%的人貢獻了80%的利潤。
對於不少互聯網平台而言，新用戶增加數才是KPI的關鍵指標，20%的會員用戶是貢獻利潤的主要來源。如何把用戶轉化為平台中的20%的用戶，如何讓20%的基數變大，是不少平台在琢磨的。
因此，從平台利益的角度來看，對用戶進行「大數據殺熟」屢試不爽的重要原因是信息不對稱，平台通過大數據能利用用戶信息不對稱的優勢，千人千面，每個用戶被推薦到的商品內容不同，在某一項被殺熟的商品與服務上，並不是面向所有用戶，而是面向特定用戶，只要這部分特定用戶沒有察覺到或者說這部分用戶察覺到了但無法舉證，沒有引發較大的輿論聲勢，平台「殺熟」就是安全的。
因此，對於平台而言，大數據殺熟的風險成本低。事實上，早在10月1日生效的《在線旅遊經營服務管理暫行規定》的第十五條就已經有明確規定：在線旅遊經營者不得濫用大數據分析等技術手段，基於旅遊者消費記錄、旅遊偏好等設置不公平的交易條件，侵犯旅遊者合法權益。
儘管對於大數據殺熟已經有法律明文禁止了，但是不同於旅遊類平台的酒店、機票預訂的商品定價相對平穩，外賣、打車類APP的定價可以基於用餐或者用車高峰期來浮動定價，這幾乎給了這些平台動態定價完美的理由：資源與服務因為高峰期帶來的稀缺性不同，動態價格機制就可以用來解釋它的殺熟行為。而加之這些平台的用戶基礎非常龐大，這種大數據殺熟其實可以帶來巨額的利潤。
根據美國布蘭戴斯大學經濟學系助理教授Benjamin Shiller基於Netflix的研究發現，使用傳統人口統計資料的個性化定價方法，可以使Netflix增加0.3%的利潤，但根據用戶網路瀏覽歷史，使用機器學習技術，來估算用戶願意支付的最高價格，可以使 Netflix 的利潤增加14.55% 。
因此，要防範這些平台殺熟，那麼應對方法只有成為平台的「非忠誠度用戶」才可以，在安裝APP的時候，謹慎授權相關的隱私許可權，儘可能地避免隱私數據(包括地理位置、通訊錄、相冊等)被獲取，關掉一切非必須的定位許可、照片讀取許可、通訊錄讀取許可。
要知道，穩定的用戶習慣是非常可怕的，它可能被平台判定你是「優質用戶」，而燒錢起家的平台大抵的思路往往都是低價吸引用戶，用戶形成粘性以後就高價收割。
因此，無論是電商、外賣、旅遊類、打車類APP，最好手機中有兩個以上的備選項，或者某一段時間卸載軟體再安裝，時不時觸發平台的流失客戶預警和撈回策略，讓平台系統認為你從一個重度用戶，變成了一個即將流失的用戶。
對於用戶而言，可能要學會主動去培育平台之間互相競爭的意識，這可能是在當下不得已而為之的策略了吧。
對於平台而言，在增量見頂的情況下，商業價值與利潤是KPI的核心，在短期內可以傷害用戶利益來實現創造利潤的空間，但長期產品價值的增減，最終會落到平台對用戶的真正價值賦能。如果長期把用戶當韭菜，用戶最終也會用腳投票做出自己的選擇。
#專欄作家#
王新喜，微信公眾號：熱點微評（redianweiping），人人都是產品經理專欄作家，互聯網從業者，百度百家、艾瑞網專欄作家、虎嗅網、鈦媒體認證作者，關注IT熱點背後的本質，TMT資深評論人。
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