京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如今,用APP打车是司空见惯的事情,不过你有没有发觉自己已成“大数据杀熟”的重点目标了!
复旦大学管理学院孙副教授和其团队进行了一项数据收集和分析研究,得出了一人令人震惊的结果。
研究团队遍布了国内5座不同的城市,分别进行了800多趟打车的操作,搜集到了滴滴、曹操、首汽、T3、 美团、高德和扬招等7个渠道的数据。
通过分析这些数据得出了一份“打车报告”,结果表明这些打车平台存在明显的“大数据杀熟”行为。
据更详细数据显示,苹果手机用户更容易被舒适的车辆,如:专车、优享等的司机接单,比例是非苹果手机用户的3倍。
不仅如此,苹果手机用户比非苹果手机用户享受到的打车优惠更少,苹果手机用户平均只能获2.07元优惠,而非苹果用户平均可获4.12元优惠。
你是苹果手机用户吗?你今天被“大数据杀熟”了吗?为了让大家能避开这个坑,我们先来了解下何为“大数据杀熟”。
“大数据杀熟”究竟是啥
2018年天猫、京东等平台被指责有“大数据杀熟”嫌疑,即:同样的商品或服务,老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多。
随着大数据分析技术蓬勃发展,经营者运用已有的大量数据,如:消费偏好、频率、习惯、收入等,分析客户购买力、对商品或服务需求的程度……
依据分析结果,将同一商品或服务以不同价格卖给不同的消费者,从而获得更大的利益。
互联网“大数据杀熟”起源
互联网“大数据杀熟”鼻祖是亚马逊,2000年,亚马逊启动了著名的差别定价实验,将部分DVD碟片对新顾客报价22.74美元,而对感兴趣的老顾客报价26.24美元。
这种销售方式产生了极佳的效果,但后来被老顾客发现,最终以亚马逊赔钱并道歉告终。
“大数据杀熟”常见形式
▷ 根据用户使用设备不同而差别定价,如:苹果与安卓用户定价不同;
▷ 根据用户消费场所不同而差别定价,如:给距离商场远的用户定价更高;
▷ 根据用户消费频率不同而差别定价,如:给消费频率高的用户定价更高。
怎样避开“大数据杀熟”
▶ 网购时,偶尔换新账号,查看价格变化情况;
▶ 货比三家,提防商户隐藏信息,多了解商品;
▶ 切勿轻易被商户锁定、被套牢。
“大数据杀熟”后话
——给卖家的话
大数据分析是为给消费者提供更好的服务,差异化定价应遵守底线,保证用户的知情权,以防危及品牌的名誉,造成忠实用户的流失。
——给买家的话
没有人能避开大数据,根据消费习惯、喜好等,在线平台会给每位消费者贴上千个标签。不想被大数据“套牢”,就要跟上大数据时代的步伐,注意培养自己的数据分析思维。
大数据分析是什么?
大数据分析,为提取有用信息和形成结论,而对数据加以详细研究和概括总结的过程。简而言之,就是将数据(包括文本、音乐、文字、数字等)转化为知识、智慧的方法。
拥有数据分析思维的人,想不发光发亮都很难。因此,随着大数据时代到来,以这种思维为基础形成了一个朝阳产业,倍受社会各界人士的青睐。
现今,各大企业对数据分析能力过硬的人才,需求量也越来越大,供不应求的市场导向,让这个新风口行业的从业者薪资普遍偏高。
不过,大数据技术的出现是为更好地服务于大众,而非欺骗忠实顾客,谋取高额利益的手段。建议消费者也能多了解大数据,培养大数据思维,从而明白如何维护自己的权益。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26