来源/互联网那些事

撰文/三金

各大平台的大数据杀熟现象历来有之，相关的事件的消息也是层出不穷，前有”漂移神父“撰文控诉自己被杀熟，同样的餐品，开通会员后反而更贵，后有复旦教授打车八百余次进行调研，得出“苹果、安卓不同价”。

像这样的例子比比皆是，大数据算法已经完全渗透进了我们的生活，神不知鬼不觉的将消费者拉入“陷阱”，“杀熟”成为了一种常态。

那么大数据杀熟是从什么时候开始“流行”的呢？美团、饿了么这些平台又是如何是实现杀熟的？对于大数据杀熟我们又能做些什么？

实际上，大数据杀熟早已经不是什么新鲜玩意儿，早在2000年，亚马逊就选择了68种畅销的DVD进行价格测试。

亚马逊根据潜在用户额度人口统计资料、购买历史、用户上网行为、用户消费画像等，将这批DVD光盘进行了差别定价。

正是通过这个策略，这批试验的DVD毛利率得到了显著提升。

“神父”开始猜测是否是因为骑手过少、用餐高峰引起了算法波动，但是“神父”等待了40分钟之后，配送费依旧没有发生变化，依旧是六块钱。

也就是说，同一个地址、同一家店、同一个时间节点下单，仅仅是因为会员与非会员的区别，却呈现不一样的结果，这就是妥妥的“杀熟”。

倘若用大数据杀熟进行检索，你可以看到许多消费者对平台的杀熟行为进行气氛的吐槽，同样的地点和终点，打车价格不一样，同样的商品和地址，价格不一样......,不仅仅是美团外卖，饿了么、滴滴、京东，杀熟存在于每一个拥有算法的地方，成为和行业通病。

还记得2016年，原快播CEO王欣为自己辩护的“金句”，即“技术无罪”。

在现实生活中，企业利用算法来分析用户的购物习惯，从而给用户打上标签，最终呈现价格上的差异。

互联网平台对算法技术的应用问题，包括推荐算法，价格算法，评价算法，排名算法，概率算法，流量算法等。

因为在购物平台中，最终支付的价格往往受优惠券和会员身份影响，用户对价格的判断可以通过货比三家进行判断，“邮费”也很少因为距离（边远地区除外）受到影响，所以在电商平台中，用户的价格敏感较高。

而这一点，就被外卖平台抓住并加以利用，这里需要指出的是，大数据杀熟不仅仅在此处有所体现，是基于你的行为习惯开始分析的。

每一个人背后，都被一套特定的算法所“操纵”，而企业也有自己的一套逻辑。

只是说，这种策略往往是有“恶”与消费者的。

制衡：算法不是收割的镰刀

假设认真维权，也要面临取证困难，较多时间成本的困境。

而早在去年11月，国家市场监督总局赶在双十一之前发布了《关于平台经济领域的反垄断指南（意见征求稿）》，在这个文件中，直接点名了大数据的行为。

可以预见的是，那些拿着算法当收割的镰刀的日子已经一去不复返了，“杀熟”日子也到头了。