不久前，#88VIP会员买东西更贵#这个话题登上了微博热搜榜。事情本身其实很简单，是武汉的一对双胞胎姐妹在淘宝浏览同一商品时发现，作为88VIP会员的姐姐商品显示的价格比非会员的妹妹更高。为了验证是不是BUG，这对姐妹又搜索了泳衣、帽子、不粘锅等商品，结果统统是姐姐看到的价格会更贵。

一时间，88VIP与大数据杀熟被联系到了一起。对此淘宝平台客服表示，商品的价格是由商家制定，可能会受到优惠券、平台活动的影响，“88VIP用户如果买贵了，可以要求平台退差价，遇到不同手机打开同一链接价格不一致的情况，也可随时向专属客服反馈。”

事实上，从相关报道的截图中已经有眼尖的网友发现，姐妹俩之所以看到了不同的价格，其中的关键是淘宝推出的优惠代币“淘金币”，其中一个显示使用了淘金币、另一个则是使用淘金币可抵多少。一个乌龙事件却能冲上社交平台热搜榜的第一，也足以见得网友们对于“大数据杀熟”已经几乎神经过敏了。

当然，也不怪大家对于大数据杀熟PTSD，毕竟类似的情况过去已经发生过不止一次，很难说在国内互联网行业是否存在从未涉及过大数据杀熟的厂商。据北京市消协早前的相关调查统计，有近9成受访对象认为大数据杀熟现象普遍存在，其中56%的被调查者表示自已有过被大数据杀熟的经历。而在黑猫投诉平台检索“大数据杀熟”这个关键词，截至本文发布前所显示的相关投诉更是有7272条。

为什么大数据杀熟这个词最近几年火了起来，而在更早之前的移动互联网时代早期似乎又并不存在呢。其实“大数据杀熟”的基础是大数据（Big Data），或者说云计算。自互联网诞生以来，互联网厂商就一直在收集用户数据，只不过早期互联网厂商只能利用标准的结构化数据。

大数据杀熟最为核心的一点，就是通过技术手段剥夺了消费者的知情权，本质上属于用户分层，是价格歧视的典型策略。而价格歧视存在的一大重要前提，则是厂商能够准确区分对商品需求程度不同的消费群体，不然就会闹出把奢侈品推给价格敏感型消费者的情况，而大数据的出现则帮助厂商完成了对消费者的精准区格。

随着云计算的出现，算力的提升也让非结构化、半结构化的数据，以及数据和数据之间的隐秘联系被互联网厂商发现，用户的消费偏好、地理位置、设备信息之间就构成了一张大网。同时指数级增长的数据规模、更快的数据流转、更多元化数据类型构成的大数据，则让互联网厂商与普通用户之间的信息收集处理能力形成了代差。

那么问题就来了，在相关监管部门的三令五申之下，大数据杀熟并未被彻底杜绝，以至于这一次88VIP明明可能不是杀熟、却依然有网友认为这就是大数据杀熟在作祟。当前，大数据杀熟是当前互联网企业的一种盈利手段，理解了这句话其实就能知晓为什么尽管媒体隔三差五地谈大数据杀熟这一问题，甚至于就在监管部门的眼皮子底下，这个现象还是会屡禁不绝。

当然，最关键的原因是互联网厂商的技术水平不仅碾压普通消费者，也比监管部门更强。除非监管部门能够取得互联网厂商的后台权限，否则几乎不可能从面向消费者的前台来完成证据固定，毕竟互联网厂商只需要简单用一个BUG出现就能轻松搪塞。这就是为什么工信部虽然能每隔一段时间就公布不良App名单，却整理不出大数据杀熟的名单。

互联网厂商太多、监管力量相对有限，这无疑才是大数据杀熟屡禁不绝的根源。事实上，大数据杀熟本身对于互联网厂商来说也是一柄双刃剑，其固然可以帮助厂商获取更多消费者剩余，但是无论用户拿到的是否真的是全网最低价，只要知晓大数据杀熟的存在，都可能会怀疑自己获得的是相对高价。

特别是当消费者认识到大数据杀熟机制的逻辑，是让更忠诚的用户比更容易流失的用户更受伤时，消费者与互联网厂商之间的粘性自然也就消失了。只不过对于互联网厂商来说，当初烧钱换增长是有代价的，投资机构希望看到的事超额回报，以至于厂商就需要用急功近利的策略来让自己的财务报表更好看。

但现在的情况却是大数据杀熟已经破坏了互联网厂商与用户间的信任感，以至于明明不是大数据杀熟惹出的祸，消费者可能也会下意识地认为厂商这是又在割韭菜了。


                                        
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