在今年的央视315宣传片中，针对外卖平台大数据杀戮的展示，据说这种被消费者痛恨的“顽疾”终于有了转机。

大数据扼杀现象在各大平台一直存在，相关事件的新闻也是层出不穷。前“漂移爸爸”写文章控诉自己被杀，开会员后同样的饭更贵。后来，复旦教授坐了800多次出租车进行调研，得出“苹果和安卓价格不同”的结论。

像这样的例子比比皆是。大数据算法已经完全渗透到我们的生活中，消费者在不知情的情况下陷入了陷阱。“杀”是一种正常的状态。

曾几何时，大数据算法作为便捷生活、精准定制的法宝被寄予厚望，如今却成了收割用户的镰刀。

那么大数据的扼杀是什么时候变得“流行”起来的呢？美团、饿了么等平台是如何做到精通的？我们能做些什么来扼杀大数据？

行业通病：健忘杀人

事实上，扼杀大数据并不是什么新鲜事。早在2000年，亚梅森就选择了68张最畅销的DVD进行价格测试。

根据潜在用户的人口统计数据、购买历史、用户在线行为、消费者画像等。亚梅森对这些DVD进行了差异化定价。

其中一张名为《Titus》的DVD光盘在亚梅森以两种不同的价格出售。新用户的报价是22.74 美美元，而老用户的报价是26.24 美美元。

正是通过这样的策略，使得这批实验中的DVD毛利率得到了明显的提升。

现在国内各大平台都跟亚梅森的“玩法”一模一样。

2020年12月中旬，一篇《我被美团杀熟了》的稿件引起了热议。本文讲述了这一事件的主角“父亲”的故事。偶然点外卖时，发现开会员后的送餐费比平时的送餐费翻了一倍。

牧师开始猜测算法是否因为骑手太少和高峰餐而波动，但等了40分钟后，送餐费还是保持6块钱不变。

此时他拿出另一部手机的新账号，没有开通会员，但送货费只有两元。

“爸爸”选择了给客服反馈，但发送截图后，开通会员账号的送货费变成了4元，但与未开通会员的2元送货费还是不一致。

也就是说，在同一个地址、同一个店铺、同一个时间节点下单，只是因为会员和非会员的不同，却呈现出不同的结果，这才是妥妥的“杀”。

如果用大数据杀熟进行检索，可以看到很多消费者在平台上吐槽杀熟的氛围。同样的地点和目的地，出租车价格不同，同样的商品和地址，价格也不同.不仅是美集团的外卖，还有饿了么，滴滴和京东的Killing熟食用算法存在于每一个地方，成为业内普遍存在的问题。

算法的“邪恶”:作为工具的策略

我还记得2016年快播，前CEO 王欣，为自己辩护的金句，那就是“科技无罪”。

技术有罪与否是没有争议的，但那些用算法等技术进行“收割”的，绝对可以称之为“邪恶”。

现实生活中，企业利用算法分析用户的购物习惯，从而给用户贴标签，最终呈现价格差异。

算法技术在互联网平台上的应用包括推荐算法、价格算法、评价算法、排名算法、概率算法、流量算法等。

美集团外卖之所以在不同情况下存在价格差异，是因为美集团对用户的管理不仅仅是简单的一维区分，而是一系列复杂的多维数据对用户进行分层。在美集团外卖商户通(商户版app)上，商户可以根据订购用户的不同场景设置不同的补贴额度，进行系统的差异化补贴。

因为在购物平台中，最终支付的价格往往受到优惠券和会员的影响，用户可以通过四处购物来判断价格，而“邮费”很少受到距离的影响(偏远地区除外)，所以在电商平台中，用户对价格更加敏感。

而外卖则是一种罕见的多变量价格体系，送餐费用会受到天气情况、骑手规模、餐食高峰高低、是否放假、订单数量(包装)、餐食种类等因素的影响，这些影响在用户心目中默认接受。用户对价格变化不敏感。

也就是说，即使价格发生变化，用户也很难快速识别自己是否“熟了”。

这一点被外卖平台抓住并利用。这里需要指出的是，大数据的扼杀不仅仅体现在这里，还基于你的行为习惯进行分析。

比如推荐页面的餐厅顺序、红包数量、有无折扣、折扣数量都是根据你的行为习惯来标注的，比如你什么时候点了什么、停留了多久、查看类似商家的频率.最终结论成为平台计算用户的工具。

每个人的背后都被一套特定的算法“操纵”，企业也有自己的一套逻辑。

对于新用户来说，需要保持优惠的价格，而对于老用户来说，只需要保持粘性即可。也就是说，扼杀大数据不能仅仅等同于“消费涨价”，只能算是一种不影响企业运营的运营策略。

只是说这种策略往往有“恶”和消费者。

那么，我们能做些什么来扼杀大数据呢？

制衡：算法不是收割的镰刀

很多时候，面对杀熟食品，用户会选择愤怒吐槽，或者面对客服的相互推诿，或者像“神父”一样跟进面对美团外卖。

假设认真维权，也要面临取证困难和更多的时间成本。

如今，人们扼杀大数据的现象屡见不鲜，仿佛没有办法抗拒，只能“让法律来扼杀”。

事实上，国家已经开始整顿杀平台了。

早在去年11月，国家市场监管总局就在双十一前发布了《关于平台经济领域的反垄断指南(意见征求稿)》。在该文档中，大数据的行为被直接命名。

在今年央视315晚会的宣传片中，对外销售平台的大数据被扼杀和“点名”。

可以预见，算法作为收割镰刀的日子一去不复返了，“杀生”的日子也结束了。

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