京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据杀熟:无关技术,关乎伦理
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,这在互联网行业被叫作“大数据杀熟”。调查发现,在机票、酒店、电影、电商、出行等多个价格有波动的平台都存在类似情况,且在线旅游平台较为普遍。在一些网站,大V在客服投诉等方面甚至享有特权。同时,还存在同一位用户在不同网站的数据被共享这一问题,许多用户遇到过在一个网站搜索或浏览的内容立刻被另一网站进行广告推荐的情况。
“大数据杀熟”是一个新近才“热”起来的词,不过这一现象或已经持续多年。有信息表示,国外有些网站早就有之;而近日有媒体对2008名受访者进行的一项调查显示,51.3%的受访者遇到过互联网企业利用大数据“杀熟”的情况。
和任何新事物都会存在不同看法一样。“大数据杀熟”到底该如何定性,目前也面临着争议。如上述调查中,59.2%的受访者指出大数据面前信息严重不对称,消费者处于弱势;59.1%的受访者希望价格主管部门进一步立法规范互联网企业歧视性定价行为。另外,也有专家表示,这一价格机制较为普遍,针对大数据下价格敏感人群,系统会自动提供更加优惠的策略,算是可以接受的动态定价。
但搁置其具体应如何定性的争议,“大数据杀熟”所表现出来的现象和逻辑,其中存在的问题还是基本可以确定的。
首先,“大数据杀熟”,固然可以说是商家的定价策略,但最终形成的所谓“最懂你的人伤你最深”的局面,确实与人们习以为常的生活经验和固有的商业伦理形成了一种可见的冲突。比如,一些在线商家和网站标明新客户享有专属优惠,这从吸引新客户的角度,完全可以理解。可在这一优惠政策的另一端,如果老客户普遍要支付高于“正常价格”的金额,甚至越是老客户价格越贵,这显然背离了一种朴素的诚信原则,也是对老客户信赖的一种直接辜负。由此可能引发的对文明商业伦理的扭曲,应该警惕。
有专家表示,与其称这种现象为“杀熟”,不若说是“杀对价格不敏感的人”。举例说明:一听可乐,在超市只卖2元,而在五星级酒店能卖出30元——这不能叫价格歧视,而是因为你能住得起五星级酒店住,那么你就是要被“杀”的。该案例在现实中已被普遍接受。但套用在“大数据杀熟”上却并不恰当。其中一个关键问题便是,一听可乐的正常价格是非常透明的,五星级酒店的溢价在很大程度上是公开溢价。但“大数据杀熟”,却处于隐蔽状态,多数消费者其实是在“不知情”的情况下“被溢价”了。且将老顾客等同于“对价格不敏感的人”也有偷换概念之嫌。
其次,有声音将“大数据杀熟”归咎为“大数据精准靶向坑人”,也是找错了“靶子”。本质上说,大数据技术并无原罪,由此所衍生的“杀熟”,归根结底不过是一种商业套路。这一定价“潜规则”,正是依据大数据所形成的用户画像和消费习惯进行精准溢价,但反过来说,它也可以对老顾客实行精准优惠。所以,不必将“大数据杀熟”视为大数据发展的必然现象。真正要担心的,是这一现象可能给大数据的发展制造污名效应。
“大数据杀熟”,到底是不是价格歧视、是否违背了相关法律,或者说,需不需要进一步完善法律对这一现象加以明确限制,这些也值得讨论。但不管最终如何定性,技术如何进步,一个诚信、透明、公平的市场交易环境抑或对应的市场伦理——无论是线下还是线上,都应该是一个成熟的商业社会所应该追求和呵护的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27