从2012年的“用户标签”到2014年的“用户画像”，从2015年的“大数据”到2017年的“人工智能”，大数据正在从神坛走向现实。大数据已经开始在一些特定领域和场景下为客户解决实际问题、创造价值，可是明明是技术至上的大数据却被企业们玩起了套路！
一、大数据的套路究竟是什么？
大数据的套路主要就是利用大数据杀熟，主要是指互联网公司利用自己拥有的用户数据，对老用户实行价格歧视（差别定价）的行为。往往同一件商品或者同一项服务，老用户的价格要高于新用户，越是在某个平台消费频次高的用户越容易成为杀熟目标。
一位网友在微博自述，自己经常通过某旅行服务网站订某个特定酒店的房间，长年价格在380元到400元左右。偶然一次，他通过前台了解到，淡季的价格一般在300元上下。他用朋友的账号查询后发现，价格果然是300元，但用自己的账号去查，竟还是380元。
这个事件一经社交媒体的发布，各种网友的吐槽经历蜂拥而至。从明码标价到暗渡陈仓，大数据的套路让用户感叹防不胜防。
“我和同学打车，我们的路线和车型差不多，我要比他们贵五六块。”
“选好机票后取消，再选那个机票，价格立马上涨，甚至翻倍。”
“我的消费比较高，我老公消费比较低，开通不限流量服务的时候，他只要开通88元的套餐就可以，我必须得开通138元的套餐。”
……
其实，通过分析用户上网行为、购物模式、使用设备等，对用户差别定价的做法不是什么新鲜事。早在2000年，亚马逊就曾对68款碟片进行了差别定价。其中，某款碟片对新顾客的报价为22.74美元，而对那些对该碟片表现出兴趣的老顾客的报价则为26.24美元。
可惜好景不长，这一差别很快被细心的消费者发现。付出高价的顾客怨声载道，纷纷对亚马逊口诛笔伐，CEO贝佐斯只好亲自出马做危机公关，表示价格的调整是随机的，这仅仅是测试，并向高价购买DVD的用户退还了差价。
亚马逊的“测试”草草收场，但其他企业仍在尝试。互联网公司之所以“会”这么做，还是因内心遏制不住对利润的渴望，而互联网公司与平台之所以“能”这么所，则因为技术提供了便利。
二、技术跑偏，还是人跑偏了？
在当今物联网时代，通过大数据可以随意杀熟，且可以变着样的“花式杀熟”。各平台会通过你搜索过的关键词，向你推送各种你想购买的商品与服务。
但这种推荐只是开始，你所选择的推荐商品之一，其实价格相对其他人购买商品的价格已经提高了。而这也只是平台的初步试探，如果你能接受这个价格，可能今后给你推荐的所有产品都要比正常价格高出几分，并且平台根据你的行为，可能会给你贴几个标签并进行定位：能接受涨价、没发现调价、不在乎价格、优质韭菜。
好了，在你成为“优质韭菜”之后，你在平台上的所有消费都比一般人高几个点，更可悲的是，更多的平台可能也对你做完了测试，或者不同平台存在数据共享，都将你定位成“优质韭菜”，这意味着你已经成为全网的“优质韭菜”，将面临着各平台一轮又一轮的收割。
但是话又说回来，大数据与技术本身无罪，是否杀熟在于企业的经营理念。如果企业通过这种不断测试来提升消费者的消费能力，同样的产品对不同的消费者采取不同的定价，说明企业本身的经营理念就存在问题。
诚如技术哲学专家安德鲁·芬伯格所说：技术并不是一个中立的工具，而是会带有自己的价值观及价值偏好：因为每项技术不是来自真空，而是有特定的场景，比如：技术是由谁开发，为什么开发，技术如何运用。
在大数据“宰熟”这事上，技术的运用显然荒腔走板、剑走偏锋，给用户带来了伤害。
三、全网杀熟
如果用人工智能来做杀熟这个事，其实挺恐怖的。即便每天有几十万人投诉大数据杀熟的事件，也抵挡不了人工智能利用熟客大数据，每天不知疲倦的针对老用户进行各种价格试探，要实现这个过程其实很容易，仅属于人工智能的初级应用。
说起来，2017年是人工智能应用元年，人工智能技术已经开始在各行各业落地。只是没想到，这么多的平台，刚引入人工智能技术便应用到了用户杀熟上。
如果所有平台都有这么一套成熟的“杀熟系统”，并将这些方法论以整体解决方案输出正在升级转型的传统企业身上，无疑传统企业在数字化转型之后也都具备了大数据杀熟能力，或将迎来一个前所未有的“全网杀熟”大时代。“全网杀熟”也将成为继全民荣耀、全民吃鸡之后的又一互联网力作。区别在于，全民游戏系列是腾讯出的，“全网杀熟”则属于互联网全平台。从全民吃鸡到“全网杀熟”，只差大数据是否用到杀熟上。
这样的大数据应用，是人类助手还是人类公敌呢？如果新零售都是用大数据来杀熟的新零售，这样的销售模式存在的意义是什么？效率提高了，但是用户的损失增大了，甚至都无法合理消费了，无法保证公平的消费权益了，这样的新零售存是否应该继续存在？如果这种方式也算是消费升级，那这种建立在牺牲消费者利益基础上的消费升级，其实不要也罢，因为消费额度是升上去了，但是体验没有升级，甚至连消费权益都无法保障。
其实在追求利润最大化的同时，应该更进一步地把这个问题拆解成两部分：如何追求短期利润最大化？如何追求长期利润最大化？要做到后者，消费者的满意度和忠诚度无疑是至关重要的，而杀熟恰恰是杀鸡取卵的行径。
大数据是一把“双刃剑”,应该利用大数据更好的为消费者服务，提升用户体验。但若通过大数据进行违背道德的操作，蒙骗用户以获取更大利益，最终将导致信任度降低、大批用户流失，最终杀熟将会变成一场慢性自杀！
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