再比如，某些打車平台軟件，有可能同一時間段裡同樣起點和終點的行程，預估價格差異可以達到20%以上；網絡訂票平台，有可能基於用戶高頻搜索和持續關注，搜索的機票價格持續上漲，訂票後卻又發現價格下跌；用戶在常用的App，下單購物或者預訂酒店機票的價格也可能比新用戶要貴。
包括在綫差旅、在綫票務、網絡購物、交通出行和在綫視頻等領域的一些規模較大的平台，近年來，均頻頻出現因涉嫌大數據“殺熟”而遭遇消費者投訴的情況。
而在電子商務行業，大數據“殺熟”同樣是被消費者詬病的行為。平台利用其掌握的消費者收入水平、消費習慣、個人身份等方面的信息，對消費者進行精准畫像，進而利用消費偏好對消費者進行差別化定價。在該定價模式下，可能出現消費頻次越高、消費量越大的消費者反而承受更高價格的情況，與人們傳統認識中“量大價優”的典型定價模式完全相反。
以上都是大數據“殺熟”的高發行業，并且基本都屬於平台經濟的範疇。因此，未來治理“殺熟”的利劍所指，正是這些以大數據以及算法、算力為驅動的平台經濟領域的行業。
大數據“殺熟”，技術基礎是海量用戶數據
大數據“殺熟”，技術基礎是大數據，也就是海量的用戶數據。正是通過大數據分析和預測的手段，個別的平台才能對同樣的商品和服務，向不同的對象收取不同的價格。通過一個人的基礎屬性數據，判斷其所在的用戶群體、人群特征如消費能力，根據其行為數據來判斷其偏好和消費意願的強烈程度。
通過這種手段進而可以綜合數據進行一系列的分析，判斷出你是誰，現在要做什麼，願意付出多少代價。再基於精准的用戶畫像，對消費能力高、消費意願強烈的用戶展示更高的價格，賺取更多的利益。
可能有人會“抖機靈”，詭辯一番——不“殺熟”，難道還“殺生”啊？至於大數據，為了圖個方便而自願將部分隱私拱手相讓的消費者，怕是也不在少數。 |
