外賣行業的大數據殺熟，是如何成為常態的？_風聞

就在今年的央視315宣傳片中，針對外賣平台大數據殺熟的展現，表示，這個被廣大消費者深惡痛絕的“頑疾”終於迎來了轉機。

各大平台的大數據殺熟現象歷來有之，相關的事件的消息也是層出不窮，前有”漂移神父“撰文控訴自己被殺熟，同樣的餐品，開通會員後反而更貴，後有復旦教授打車八百餘次進行調研，得出“蘋果、安卓不同價”。

像這樣的例子比比皆是，大數據算法已經完全滲透進了我們的生活，神不知鬼不覺的將消費者拉入“陷阱”，“殺熟”成為了一種常態。

曾幾何時，大數據算法是被給予厚望，認為是成為方便生活、精準定製的法寶，而如今卻成為收割用户的鐮刀。

那麼大數據殺熟是從什麼時候開始“流行”的呢？美團、餓了麼這些平台又是如何是實現殺熟的？對於大數據殺熟我們又能做些什麼？

行業通病：渾然不覺的殺熟

實際上，大數據殺熟早已經不是什麼新鮮玩意兒，早在2000年，亞馬遜就選擇了68種暢銷的DVD進行價格測試。

亞馬遜根據潛在用户額度人口統計資料、購買歷史、用户上網行為、用户消費畫像等，將這批DVD光盤進行了差別定價。

其中一款名為《Titus》的DVD光盤，亞馬遜設置了兩種不同的價格，對新用户的報價為22.74美元，對那些老用户的報價則為26.24美元。

正是通過這個策略，這批試驗的DVD毛利率得到了顯著提升。

如今國內的各大平台與當年的亞馬遜的”玩法“簡直如出一轍。

2020年12月中旬，一篇《我被美團殺熟了》的稿子引起熱議，該文章講述了這次事件的主人公“神父”，在偶然的一次點外賣時，發現開通會員之後比自己平時的配送費增長了一倍。

“神父”開始猜測是否是因為騎手過少、用餐高峯引起了算法波動，但是“神父”等待了40分鐘之後，配送費依舊沒有發生變化，依舊是六塊錢。

此時他又拿出另一部手機的新賬號，也沒有開通會員，但配送費卻僅需要兩元。

“神父”選擇向客服進行反饋，但在發送了截圖後，開通會員的賬號的配送費變成了四元，但依舊與未開通會員的兩元配送費不一致。

也就是説，同一個地址、同一家店、同一個時間節點下單，僅僅是因為會員與非會員的區別，卻呈現不一樣的結果，這就是妥妥的“殺熟”。

倘若用大數據殺熟進行檢索，你可以看到許多消費者對平台的殺熟行為進行氣氛的吐槽，同樣的地點和終點，打車價格不一樣，同樣的商品和地址，價格不一樣……,不僅僅是美團外賣，餓了麼、滴滴、京東，殺熟存在於每一個擁有算法的地方，成為和行業通病。

算法之“惡”：作為工具的策略

還記得2016年，原快播CEO王欣為自己辯護的“金句”，即“技術無罪”。

技術究竟有沒有罪尚且不去爭論，但拿着算法等技術進行“收割”的人一定可以稱之為“惡”。

在現實生活中，企業利用算法來分析用户的購物習慣，從而給用户打上標籤，最終呈現價格上的差異。

互聯網平台對算法技術的應用問題，包括推薦算法，價格算法，評價算法，排名算法，概率算法，流量算法等。

美團外賣之所以會出現多種不同情況下的價格差異，根本源自於美團對用户的管理已不只是簡單的單一維度區分，而是依靠一系列複雜、多維度的數據對用户分層。在美團外賣商户通（商家版app）上，商家可根據下單用户所在場景不同設置不同的補貼金額，進行系統性的差異化補貼。

因為在購物平台中，最終支付的價格往往受優惠券和會員身份影響，用户對價格的判斷可以通過貨比三家進行判斷，“郵費”也很少因為距離（邊遠地區除外）受到影響，所以在電商平台中，用户的價格敏感較高。

而在外賣是少有的多變量價格體系，配送費會受到天氣情況、騎手規模、用餐高低峯、是否是節假日，點餐分量（包裝）和餐品類型的影響，而這些影響在用户腦海中是默認被接受的用户對其價格的變動並不敏感。

也就是説即使是出現了價格變動，用户也很難迅速辨別出來是否被“殺熟”。

而這一點，就被外賣平台抓住並加以利用，這裏需要指出的是，大數據殺熟不僅僅在此處有所體現，是基於你的行為習慣開始分析的。

例如，推薦頁面的餐廳順序、紅包的多少，折扣的有無與多少，都是基於你的行為習慣進行標記後，例如什麼時間點擊了什麼，停留了多長時間，查看同類商家的頻次……最終得出的結論，從而成為平台算計用户的工具。

（神父被殺熟之後，美團的官方回應，被指避重就輕）

每一個人背後，都被一套特定的算法所“操縱”，而企業也有自己的一套邏輯。

對於新用户來説，需要用優惠的價格將其留住，對於老用户來説，則僅僅需要維持粘性，也就是説，大數據殺熟並不能僅僅與“消費漲價”畫等號，這隻能算是在不影響企業運營之下的一種運營策略。

只是説，這種策略往往是有“惡”與消費者的。

那麼，對於大數據殺熟，我們又能做些什麼？

制衡：算法不是收割的鐮刀

大多數時候的用户面對殺熟行為，會選擇氣憤的吐槽，要麼則是面對客服的相互推諉，要麼就是如“神父”面對美團外賣一樣後續不了了之了。

假設認真維權，也要面臨取證困難，較多時間成本的困境。

現如今，人們對大數據殺熟已經司空見慣了，好似沒有任何辦法去抵禦，只能“任法宰割”。

而實際上，關於平台殺熟，國家已經在開始整治了。

而早在去年11月，國家市場監督總局趕在雙十一之前發佈了《關於平台經濟領域的反壟斷指南（意見徵求稿）》，在這個文件中，直接點名了大數據的行為。

今年央視315晚會的宣傳片中，對外賣平台的大數據殺熟又進行了“點名”。

可以預見的是，那些拿着算法當收割的鐮刀的日子已經一去不復返了，“殺熟”日子也到頭了。