【摘 要】
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“大数据杀熟”，早已有之 一位程序员朋友告诉笔者，早在2017年，他就在《滴滴出行》上经历了“大数据杀熟”：“比如我和我媳妇同时打车，同时发起，同样的起止点，我的定价每次都会贵一些，因为我每天都要打这个路线的车，我的媳妇是偶尔会打，就感觉是分析出来熟客吃定的感觉。” 无独有偶。笔者身边的同事也分享了她被“大数据杀熟”的经历，巧合的是，她同样在使用《滴滴出行》。“2016年左右，我住在丰台区的怡
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这里需要指出，在任何场景下，“大数据杀熟”一定是基于你的行为习惯来进行分析的。所以，就有了这样一个事实，我们通过APP进行的大部分行为都在被实时获取，它们会变成一个个小标签，标记我们的同时，也成了商家“算计”我们的利器。以OTA软件为例，这些标签中，除了基本的男女、地区，是否使用iPhone之外，还会有你什么时间浏览了什么商品，看了多久、价位如何等。
简言之，就是几乎每个会影响你消费的行为都在被标记。但一位程序员告诉笔者，在电商场景中，还存在另一种“杀熟”现象。她举例称：假如我平时浏览服装和宠物用品时间比较多，那么电商平台在给我推荐这类产品时，需要推荐相似但性价比高的产品，因为花费了较多时间，会产生“价格敏感”—因为常用，我会对这些商品价格区间更为熟稔。反之，当我突然开始浏览平时不怎么看的产品，比如机械键盘、男生球鞋，且浏览时间不长，那么算法就会倾向于推荐价格较高的产品。而原因也呼之欲出—我不熟。
几年前，在一次采访中阿里云的程序员曾满脸自豪地谈道，“我们现在已经能够做到全中国几亿人口的淘宝界面都是不一样的，而且几乎做到了秒级更新。”
而那个阶段也正是阿里巴巴发力“千人千面”的新零售的高潮，这里的“千人千面”可以简单地理解为每个人的淘宝界面都不一样，都是基于算法进行“量身定制”的。
不过，一个很有意思的特殊案例也在最近出现了，它证明了“大数据杀熟”不能被完全判定为“不利于消费者的涨价行为”。
今年国庆节期间，电影《夺冠》上映。出于娱乐的心态，笔者的一位朋友购买了电影票，但“一刷”之后，她备受情节鼓舞。于是在接下来的一周内，她又去同一影院“刷”了三次。在这期间，戏剧性的一幕发生了，她发现自己每次买票都比上一次便宜。第一次价格是将近100元，但“四刷”的电影票只需要26元。
当然，被“大数据杀熟”而减价的事情肯定并不常见，因为我们也无法判断这是否是影院为了市场回暖而采取的特殊降价举措。但从商家来讲，降低了客单价，同时又增加了用户黏性，也不失为一个经商之道。
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