在线旅游 大数据杀熟问题的温床

原以为人熟一通百通，万事便利，实际是人熟一叶障目，难辨真伪。同一段行程，自己作为注册老用户的费用远高于同事：iPhone手机用户在订酒店、叫外卖等等互联网应用时总感觉自己比Android用户花了更多的钱……当大数据杀熟已经成

为人们数字生活中频繁见到的词汇时，这不得不说是一种悲哀，而在线旅游这一应用领域又是如何成为大数据杀熟问题的温床呢？

喜提热搜的携程致歉

能上微博热搜显然能成为舆情关注的焦点，可携程这一次上热搜多少有些尴尬-一篇致歉文再度让携程成为网民矣注的焦点，除文章本身的内容外，大数据杀熟再次成为人们舆论声讨的对象。

3月10日，有网友爆料称，在携程购买机票时顯示总价格17548元，因发现没选报销凭证，于是退回去修正—下，然后再去支付·就告诉没有票了-让他回去重新选择-这时总价就贵了近1500元，但他发现航空公司官网还显示有票，网友质疑携程再次出现“大数据杀熟”现象。

该事件曝光后，随着舆论的升温，携程方面迅速给与回应，通过“致歉及情况说明”阐述了问题发生的原因，主要为：1.“二次支付显示无票”确认为程序BUG;2.系统BUG已紧急修复，携程承诺赔偿所有受损用户;3.携程郑重承诺绝无“大数据杀熟”，欢迎社会各界监督。

没想到虽然携程这次反应迅速，可网友反应更迅速，成为热搜的“携程致歉”或许本身偏中性，但随之而来的大数据杀熟问题却让网友对携程冷嘲热讽，更有调侃“2018年携程高管最忙的事情，就是道歉，今年似乎还是没能逃出‘道歉魔咒。”

BUG背后的大数据杀熟

仔细阅读携程致歉一文会发现，携程将问题归结于程序和系统BUG.对于互联网科技企业而言，程序员早已成为惯性的“背锅侠”，可频繁发生的BUG和官方模板化的回答显然不能让网友们满意，随着讨论的深入，更多问题和质疑被扒出。

早前，网上就有关于携程上“酒店同房不同价”的质疑，用户指责携程利用大数据“杀熟”，针对不同的手机、不同的用户采取不同的定价策略，同样一个酒店房间，但不同的人搜索出来的价格可能不一样。对此，携程官方在2018年5月发布头条文章《携程“大数据杀熟”了吗？并没有》，来回应和释疑这个问题。

上一次，携程将问题归结于用户偏好、会员等级、优惠券领取等等会带来差异化的使用情景元素中，而这一次，携程又用BUG来回应网友们对于大数据杀熟问题的质疑，可一来二去，非但没有让网友甚至用户领情，反而越来越多的网友认为大数据杀熟真的存在，携程所处的在线旅游领域无非是重灾区而已。

渐成常态话题的杀熟

移动社交方便了人们信息的传播与分享，大数据杀熟较早出现在网络叫车领域，滴滴用户“即同样的出发点，同样的目的地，价格却大不相同。”的问题在2018年初引发了广泛讨论，网友、媒体纷纷测试，而滴滴官方显然是否认存在任何“大数据杀熟行为”。

互联网叫车领域一次全民性的讨论，让大多数人第一次接触并了解到“大数据杀熟”，随后网友发文称，自己购买了京东Plus会员，某款苹果京东价是76.9元，会员价是69.9元，省了7元，推荐给朋友一起购买，结果朋友的手机上显示京东价为71.9元。而同样是在线旅游网站的途牛，也有网友反应游轮同楼层同房型其他平台售价是2300.而该网友在途牛网上购买的价格却是4699……

面对网友们的质疑，互联网平台虽然说法不一但都坚称绝不存在“大数据杀熟”问题，杀熟与否真的无法判定吗？

认定杀熟与否的艰难

频繁的大数据杀熟问题争论，却没有一次真的“实锤”，网友的猜测与平台方的否认，到底孰对孰错，时间这一次却没有给出一个“大多数人认为公平”的答案。

在频发的大数据杀熟问题讨论过程中人们发现，目前大数据杀熟问题存在难界定、难举证、难维权的三难现象。

北京市消费者协会近日发布2019年大数据杀熟调查结果显示，过半数被调查者有被大数据“杀熟”的经历，不少网友吐槽遭遇过大数据“杀熟”，甚至有不少权威媒体也报道过大数据“杀熟”事件。

但由于经营者通常_以商品型号或配置不同以及享受套餐优惠不同、时间点不同等理由进行自辩，同时又不对外公布具体算法、规则和数据，所以消费者遇到类似问题后，维权举证往往非常困难。

此外，部分商家存在特定推送行为-但很难界定其是否属于《电子商务法》规定的不合理推送行为。本次体验调查发现，不少商家确实存在根据用户特征提供特定商品或服务的行为，但点击进入下级页面或二级页面，一般都能找到不针对其个人特征的其它选项。对于一般消费者来说，也很难界定是否属于《电子商务法》规定的不向消费者提供不针对其个人特征的其它选项。

除广泛的消费者调查外，北京市消费者协会还专门派出工作人员进行体验式调查·可即使是这样的官方机构，面对复杂的互联网商业模式时，也难以直接判定是否存在明确的大数据杀熟行为，对于普通的网友而言，想要举证恐怕就更难了。

同时-该调查结果表明网购平台、在线旅游和网约车等消费大数据“杀熟”问题最多。此外，还有不少被调查者经历过外卖类App、视频类App、电影类App或网站大数据“杀熟”。

在线旅游成重灾区

携程、飞猪、去哪儿、途牛……OTA在线旅游平台给人们生活带来诸多便利的同时，有矣平台大数据杀熟问题的争论也从未停息过，北京市消费者协会发布的2019年大数据杀熟调查结果更是将哪儿网、飞猪旅行归类为“少数个别涉嫌存在大数据。杀熟行为。”相对于其他领域模糊的认定，这样的官方点名是相当有说服力的。

相对于外卖订餐、电商购物等应用情景几元、十几元的“杀熟”目标利益，在线旅游往往存在动辄上百的价差，从机票/火车票的预定到酒店房间、旅行团等消费，在线旅游平台为人们提供丰富产品和服务的同时，其单客消费也越来越高。无论是商业利益逻辑还是消费者矣注度·都很容易让在线旅游平台成为大数据杀熟问题的集中讨论区。

然而，在线旅游确是一个存在相当多变量的领域，这让大数据杀熟问题非常难界定。以机票预订为例·航空公司放出的机票会统一进入GDS（全球分销系统）中，目前中国只有一个GDS“中航信”。全球范围内还有多家GDS，他们资源互通，OTA网站的价格都是从GDS上“扒”的。全球各家GDS“吐数”的准确度在80%到95%之间，存在10%左右的变价概率-这主要由数据传送的缓存问题引起。

简而言之，用户下单的时候别人已经下单了，抢先被锁定了，那么用户看到的价格就上涨了;但别人可能没支付成功，过了一会儿这张票又回来了，那可能用户买完高价票后又发现了低价票。因为座位的释放需要时间，在消费者两次下单的过程中，价格较低的已被占用-尚未释放，系统认为特价票已售完或被调整，仅剩价格较高的舱位，因此价格上涨。

实际上，机票预订系统数据缓冲造成的票价浮动还仅仅是影响在线旅游用户价格的一个方面·在询价环节，平台优惠券、用户会员等级、航餐与保险的搭售、机场服务等等细节都会造成价格的浮动。

诸多变量的出现导致终端价格的变化，很容易让用户产生疑惑，同时，这些变量的存在同样给予平台投机的机会-恐怕很难说服消费者相信平台不会在这些变量中下手，通过大数据技术人为制造不公平，尤其是在新老用户上。

原本应被温柔以待的熟客

“衣不如新人不如故”在互联网商业平台上并不怎么行得通，对于用户流量的追求让互联网商业平台会针对新用户推出各种优惠，而在优惠活动策划和设计时，也会偏向新注册用户。

这样的偏好设置能够让平台拥有源源不断的新用户流量，从而给投资者交出一份满意的增长答卷，但这样的倾斜必然导致老用户的不公，毕竟在传统商业模式中，老用户才是应该被温柔以待的群体。

熟客往往意味着高复购率和黏性，其为商业平台贡献的价值远远高于新用户流量，但当熟客在平台上的各种消费行为形成的大数据足够完成用户画像时，平台为熟客提供差异化的个性服务或许能让用户感到更舒适的消费体验，但在具体到价格后，老用户的感觉恐怕就没有那么美妙了。

读懂用户的大数据画像

在大数据时代，机器要学会从比特流中解读用户，构建用户画像成为了第一步。通常用户画像是根据用户人口学特征、网络浏览内容、网络社交活动和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。

构建用户画像的核心工作，主要是利用存储在服务器上的海量日志和数据库里的大量数据进行分析和挖掘-给用户贴“标签”，而“标签”是能表示用户某一维度特征的标识。

机器或者说互联网平台就可以通过分析数据来了解用户并以此为基础构建应用，譬如个性化推荐、精准广告、金融征信等等。

大数据用户画像的目的显然不单单是为了更好地了解用户，从而提供更贴合用户偏好的产品服务，其重要的价值在于令平台或商家能夠打造更精准的营销服务，节省营销成本的同时提升用户消费概率。

然而，当互联网平台或商户通过大数据用户画像了解用户，并通过大数据进一步熟悉用户后，资本逐利的本性很难让其不对这些数据产生其它想法。

难以修复的信任

从大数据用户画像到大数据杀熟，用户数据原本就是互联网科技企业最核心的价值之一，利用其获取收益也并非新鲜事儿。

早在2000年，亚马逊网站开始了差别定价试验，亚马逊选择了68种DVD碟片进行动态定价，根据潜在客户的人口统计资料、在亚马逊的购物历史、上网行为_以及上网使用的软件系统，从而确定不同的报价。例如，名为“泰特斯”的碟片对新顾客的报价为22.74美元，而对那些对该碟片表现出兴趣的老顾客的报价为26.24美元。

通过这一定价策略，亚马逊提高了销售的毛利率。很快这种策略被用户发现并投诉，亚马逊CEO贝索斯公开道歉-说这仅仅是一场实验，也承诺不再进行价格歧视。

不仅仅是亚马逊，美国在线旅游巨头Expedia旗下订票网站Orbitz，从2012起就开始玩这种小伎俩;用苹果电脑在Orbitz上搜房间，价格就比用PC搜出来的贵——哪怕同一时间、同一旅馆、同一间屋也是如此！

Orbitz敢这么做，就是因为他们通过大量数据的长期累积，发现苹果用户比PC用户对旅馆价格承受力高30%，因此他们、夫定：“特别的价，只为特别的你”。

以在线旅游为代表的国内互联网平台-到底有没有进行大数据杀熟恐怕短期内很难有定论，但正如同去哪儿副总裁勾志鹏在接受媒体采访时所说：“‘杀熟的行为等于自杀。”

失去用户信任的互联网平台显然是没有未来的，无论是商户还是网友又或者媒体对于这样的失信行为都是嗤之_以鼻的，可在漫长的网络应用过程中，又有多少人真能避开那些疑似大数据杀熟的坑。

这些年踩过的大数据坑

“疑罪从无”放在互联网大数据应用领域恐怕不太合适·毕竟信任本身也是带有主观情绪的，大数据杀熟在技术方面本身是利用信息的不对称形成价格歧视，消费者本身处于弱势—方，因而在消费过程中感受到任何不公，很容易就联想到大数据杀熟上。

电商平台：用户经常用某账户买牛奶一段时间后发现自己账户登录后看到的牛奶价格比家人账户下看到的贵了约6块钱，而有些别的账户甚至通过链接都找不到该款牛奶，同样商品对不同人也有不同价格。

外卖平台：高等级会员经常点餐的餐厅原本自动有折扣，但自己选择地址后折扣就被取消，而用同事的手机下单仍有折扣-差价可达14元。另有人和同事一起订同样地点同样菜品的外卖，配送费却相差2元。

电影票：有淘票票用户称：“如果我好久不去看电影的话，票价特别便宜，还能打折，看过一二欠之后，第二天再搜同一部电影就变贵了。”

数据构筑的未来生活

一家比萨店，外卖电话响了店长拿起电话。

店长：xxx比萨店。您好。请问有什么需要我为您服务的？

顾客：你好，我想要一份比萨。

店长：请问您是陈先生吗？

顾客：你怎么知道我姓陈？

店长：陈先生，因为我们联机的CRM（客户矣系管理）系统对接了三大通信服务商，看到您的来电号码，我就知道您贵姓了。

顾客：哦，我想要一个海鲜至尊比萨。

店长：陈先生，海鲜比萨不适合您，建议您另选一种。

顾客：为什么？

店长：根据您的医疗记录·您的血尿酸值偏高，有痛风的症状，建议您不要食用高嘌呤的食物。您可以试试我们店最经典的田园蔬菜比萨，低脂、健康，符合您现阶段的饮食要求。

有多少人还记得这个关于大数据应用的段子？无处在的大数据开始全面渗透进人们生活时，享受数据共享带来的各种便利的同时，又有多少人会担心自己成为数据透明人？

握好技术这把双刃剑

去旅行、订外卖、网络购物、坐高铁、买保险……生活中的一切都已经在大数据的支撑之下运行。大数据已经成为现代企业向未来前进的必要前提和发展基础。没有良好利用大数据的行业正在以肉眼可见的速度消失。

然而，大数据技术一直以来都是_以双刃剑形式存在的，通过各种互联网应用给人们生活带来便利的同时，人们的个人生活也不可避免的因大数据而提高泄露可能。

今天早上吃了什么，每天下班会去哪里、家里有多少人、孩子在哪所学校读书、孩子每天上学放学的必经之路在哪儿……相对于价格歧视的大数据杀熟，这些关乎人身安全的个人信息恐怕才是大数据未来安全应用的矣键。

用法律给数据划下边际

大数据的重要性不言而喻，据报道，我国现有近40部法律、30余部法规以及近200部规章涉及个人信息保护，以新出台的《电商法》为例，其明确规定电子商务经营者根据消费者的兴趣爱好、消费习惯等特征向其提供商品或者服务的搜索结果的，应当同时向该消费者提供不针对其个人特征的选项，尊重和平等保护消费者合法权益，这个要求实际上就是要预防可能出现的“大数据杀熟”行为，相信未来监管会更加完善、明确和可执行，覆盖到人们互联网生活的方方面面。

除了具有针对性的法律法规外，面对大数据的个性化、多样化，隐蔽性强等诸多特点，传统的监管查处机制显然已不适用，如果没有相应的技术手段作为保障，很难实施有效监管。

要想管住大数据杀熟的手，相关部门应在监管的体制机制上积极创新，尤其是提升监管的技术能力，依托新技术-建立如大数据价格监测体系，创建消费者网上投诉机制，对杀熟等侵害消費者权益的行为做到及时、全面地管控。

写在最后：懂你的人伤你最深

技术是把“双刃剑”，大数据被用来优化服务的确能为用户带来更好的消费体验-但大数据杀熟问题一旦出现，显然会令整个市场消费者信心受到极大打击。大数据杀熟不仅从产品服务价格上让消费者受到损失，最关键的是对消费者信任的冲击-当消费者对整个大数据产业充满不信任的时候，这样的损失恐怕要整个行业都难以承受。