就在今年的央视315宣传片中，针对外卖平台大数据杀熟的展现，表示，这个被广大消费者深恶痛绝的“顽疾”终于迎来了转机。
各大平台的大数据杀熟现象历来有之，相关的事件的消息也是层出不穷，前有”漂移神父“撰文控诉自己被杀熟，同样的餐品，开通会员后反而更贵，后有复旦教授打车八百余次进行调研，得出“苹果、安卓不同价”。
像这样的例子比比皆是，大数据算法已经完全渗透进了我们的生活，神不知鬼不觉的将消费者拉入“陷阱”，“杀熟”成为了一种常态。
曾几何时，大数据算法是被给予厚望，认为是成为方便生活、精准定制的法宝，而如今却成为收割用户的镰刀。
那么大数据杀熟是从什么时候开始“流行”的呢?美团、饿了么这些平台又是如何是实现杀熟的?对于大数据杀熟我们又能做些什么?
行业通病：浑然不觉的杀熟
实际上，大数据杀熟早已经不是什么新鲜玩意儿，早在2000年，亚马逊就选择了68种畅销的DVD进行价格测试。
亚马逊根据潜在用户额度人口统计资料、购买历史、用户上网行为、用户消费画像等，将这批DVD光盘进行了差别定价。
其中一款名为《Titus》的DVD光盘，亚马逊设置了两种不同的价格，对新用户的报价为22.74美元，对那些老用户的报价则为26.24美元。
正是通过这个策略，这批试验的DVD毛利率得到了显著提升。
<a href="http://www.aspzz.cn/" target="_blank" rel="nofollow">ASP站长网</a>如今国内的各大平台与当年的亚马逊的”玩法“简直如出一辙。
2020年12月中旬，一篇《我被美团杀熟了》的稿子引起热议，该文章讲述了这次事件的主人公“神父”，在偶然的一次点外卖时，发现开通会员之后比自己平时的配送费增长了一倍。
“神父”开始猜测是否是因为骑手过少、用餐高峰引起了算法波动，但是“神父”等待了40分钟之后，配送费依旧没有发生变化，依旧是六块钱。
此时他又拿出另一部手机的新账号，也没有开通会员，但配送费却仅需要两元。
“神父”选择向客服进行反馈，但在发送了截图后，开通会员的账号的配送费变成了四元，但依旧与未开通会员的两元配送费不一致。
也就是说，同一个地址、同一家店、同一个时间节点下单，仅仅是因为会员与非会员的区别，却呈现不一样的结果，这就是妥妥的“杀熟”。
倘若用大数据杀熟进行检索，你可以看到许多消费者对平台的杀熟行为进行气氛的吐槽，同样的地点和终点，打车价格不一样，同样的商品和地址，价格不一样......,不仅仅是美团外卖，饿了么、滴滴、京东，杀熟存在于每一个拥有算法的地方，成为和行业通病。
算法之“恶”：作为工具的策略
还记得2016年，原快播CEO王欣为自己辩护的“金句”，即“技术无罪”。
技术究竟有没有罪尚且不去争论，但拿着算法等技术进行“收割”的人一定可以称之为“恶”。
在现实生活中，企业利用算法来分析用户的购物习惯，从而给用户打上标签，最终呈现价格上的差异。
互联网平台对算法技术的应用问题，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。
美团外卖之所以会出现多种不同情况下的价格差异，根本源自于美团对用户的管理已不只是简单的单一维度区分，而是依靠一系列复杂、多维度的数据对用户分层。在美团外卖商户通(商家版app)上，商家可根据下单用户所在场景不同设置不同的补贴金额，进行系统性的差异化补贴。
因为在购物平台中，最终支付的价格往往受优惠券和会员身份影响，用户对价格的判断可以通过货比三家进行判断，“邮费”也很少因为距离(边远地区除外)受到影响，所以在电商平台中，用户的价格敏感较高。
而在外卖是少有的多变量价格体系，配送费会受到天气情况、骑手规模、用餐高低峰、是否是节假日，点餐分量(包装)和餐品类型的影响，而这些影响在用户脑海中是默认被接受的用户对其价格的变动并不敏感。
由 dawei
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