大數據有毒，大數據殺熟，如何防範？

來自專欄基於生意的產品運營

昨天在新周刊上讀到一篇文章《大數據如何讓你買的貴》，內容所講是一些商家利用大數據技術對客戶進行「殺熟」。通俗點說就是，商家通過對消費者歷史消費數據的分析判斷，會將消費者進行歸類劃分（簡單劃分是價格敏感型和價格不敏感型消費者），對同一件商品，對價格不敏感的消費者，展示高價格，反之對價格敏感型消費者，則顯示折扣價格。這個技術目前應用較多的是在電商平台，以及一些OTA的網站上（比如攜程等）。

對於商家的這種利用商業屠刀，利用大數據演算法殺熟的行為，很多消費者可能會認為商家無恥。但換個角度來看，作為商家來說，這樣的操作也是可以理解的，因為「無奸不商」。在大數據時代，不僅是消費者享受到了各類電商及垂直服務網站的個性化服務-千人千面，與此同時，商家自然也會藉此大數據大賺一筆，這千人千面的價格策略是目前典型的商業應用之一。

經濟學中有一個概念叫價格歧視，通常指商品或服務的提供者在向不同的消費者提供相同等級、相同質量的商品或服務時，打出不同的銷售價格或收費標準。所以，「殺熟」古來有之，但在「大數據」時代，這一手段被玩得更加出神入化。

我們怎麼避免被大數據殺熟？這是我今天想要聊的話題。總結三招如下：

第一招：多個平台一起查價。貨比三家，永遠沒錯。

第二招：到線下諮詢後再上網下單。比如想去旅遊，除了在凱撒、眾信旅遊等網站上查詢價格外，還應去他們的線下店面諮詢各個線路的價格，跟線上價格比較後再做決定。

第三招：盡量避免用同一個郵箱註冊多個平台。現在互聯網已逐漸進入一個開放協作的階段，各個平台之間都在共享數據資源，為了避免各個平台把你都識別為同一個人，對你跨平台殺熟，建議不同的平台使用不同的郵箱註冊。

在這個大數據肆虐的時代，我們已經習慣於享受各個互聯網平台推送差異化數據的便利，同時也成為了待宰的羔羊。「殺熟」只是大數據陰暗面的一角，後面還會露出什麼？我們靜觀其變，並隨機應變吧。