起點課堂會員權益
職業體系課特權
線下行業大會特權
個人IP打造特權
30+門專項技能課
1300+專題課程
12場職場軟技能直播
12場求職輔導直播
12場專業技能直播
會員專屬社群
榮耀標識為什么說大數據殺熟是一種誤解？
大數據殺熟這個詞在2018年出現在我們的視野中，于是乎，很多人開始懷疑自己有沒有被殺熟？而大數據真的有殺熟嗎？本文主要談談為什么說大數據殺熟是一種誤解。
2018年，一個幽靈，一只名喚“不信任”的幽靈，在互聯網世界的上空徘徊，而當它降落到了人間，就從它千百個身相中選出一種告于世人，名曰：?大數據殺熟。
2018年2月28日，《科技日報》報道了一位網友自述被大數據“殺熟”的經歷。
據了解：他經常通過某旅行服務網站訂一個出差常住的酒店，長年價格在380元到400元左右。偶然一次，通過前臺了解到，淡季的價格在300元上下。他用朋友的賬號查詢后發現：果然是300元；但用自己的賬號去查，還是380元。
這種被形容為“老客戶與狗不得優惠”的價格政策一時讓群眾難以消化，網上的議論、爆料不斷。知乎上的一個“如何看待大數據殺熟”的話題自3月3號被添加后，截止到發稿日期，已經有了約573萬的瀏覽量以及951多條回答。
一時間，大數據殺熟成為了整個互聯網業界最重要的公眾話題。
而面對用戶的質疑，盡管已有互聯網高管們再三強調：平臺不存在價格歧視及“大數據殺熟”現象。但這些傳言將永遠無法被證實或證偽，繼而使得平臺陷于清白不可自證的境地；而用戶又深陷于被害者的角色定位中不可自拔。
在科技寡頭的時代，絕對的權利導致絕對的腐敗，面對有絕對的大數據控制權的科技寡頭，消費者們不相信，在沒有監管的情況下，Don’t be evil （不作惡）這種口號會有多大的自覺性。
是以，從“不信任”的情緒基點出發，用戶從一開始就屏蔽了來自平臺辯解，使得一連串“大數據殺熟”案例被揭發后的討論陷入“平臺與用戶自說自話”的僵局，共識難以形成。
那么究竟存不存大數據殺熟這一件事？為什么會說大數據殺熟只是一場誤解呢？
以下且聽我娓娓道來。
01
筆者認為：在大數據殺熟這個公共話題上，第一個值得討論的話題就是：?所謂的大數據殺熟，究竟有沒有實錘？
有的人認為有，因為已經有無數的公眾號文章發過了，知乎上面也有大量訴說自己慘遭大數據殺熟經歷的留言。從這個角度來看，似乎已經鐵證如山了。
有的人卻認為沒有，因為過往這些控訴大多都是用戶單方面的宣判，而缺少可以使得多方信服的鐵證，而后來有很多媒體參與調查取證，都沒能重現大數據殺熟的過程or結果。在這樣的情況下，未經審判就憑用戶輿論，單方面宣布某某平臺犯下了大數據殺熟的罪行，似乎又不夠嚴謹。
以攜程為例：除開同一預定時間，但在不是相同預訂條件下進行比價（如：取消政策，早餐情況等），屬于用戶自擺烏龍造成“殺熟”誤解的情況外，一部分針對攜程殺熟的控訴在于：不同的用戶預訂相同的酒店房間，卻給出了不同的報價，這樣的結果似乎從同屋同源的角度來看怎么都解釋不通。
此前，攜程方面在接受媒體采訪時就表示：
酒店的價格對用戶是一致的，展示上的差異，是因為用戶領用或購買優惠券。并稱‘殺熟’現象在攜程平臺上絕不存在，未來也絕對不允許殺熟的行為發生。
而對于這種說法，筆者有兩個基本判斷：
- 首先，從技術來說是說的通的，OTA行業的本質是信息中介，是依靠銷售他人產品拿返點來獲得收益的。對于酒店產品，如：直付產品，錢是直接打給酒店方的，攜程是沒有定價權的。這種情況下攜程沒有大數據定價的空間；
- 其次，OTA行業歷來針對新用戶及久未回訪，需要召回的用戶存在贈送優惠券的機制，這會導致在部分場景中讓人產生同人不同價格的誤解，再加上“大數據殺熟”概念的先入為主，就讓一切變得復雜而撲朔迷離起來。
但事實上，即使是國外同樣存在：向首次購買者提供優惠。在上圖中我們可以看到Expedia如何通過移動應用提供優惠券，鼓勵客戶進行首次購買，這種解釋從技術上來說是合理的。
另一個值得注意的點是：攜程方面的澄清也頗為硬氣，如果出來講一個立即可以被拆穿可以被證偽的謊言，顯然毫無必要甚至會有副作用，因而敢這么說話，說明攜程內部是對于——相同酒店酒店最終結算出相同費用的事實是有信心的，而所謂的大數據殺熟亦不存在。
但很可能，攜程的解釋并不能讓攜程完全免除于大數據殺熟的非議，因為“大數據殺熟”事件的本質，是一種以“陰謀論”為內核的假設，它不需要以客觀事實來作為它的立論基礎。
因而大數據殺熟這件事在大眾領域，它既不能以實錘的方式被證實，亦不能以實錘的方式來證偽。它就像潘多拉墨盒里的欲望一樣，只要一旦被釋放出來，它就能借助人們對科技寡頭的不信任而快速長大，進而存活在無數互聯網用戶的腦海之中。
此前，以PingWest品玩為代表的多家媒體都曾經做過親身實驗，希望用實驗的結果來向大眾說明大數據殺熟事件的真相，但從最終的影響力角度來看，這些報道都鎩羽而歸。
因為當讀者已經先入為主的接受了“大數據殺熟”這一概念的時候，即使“大數據殺熟”從事實上來看并不存在，但它依然不能阻止已經接受了恐懼與仇恨的用戶，在自己與互聯網平臺之間筑起一座高墻，而把任何追求真相的媒體當作是互聯網企業的喉舌。
而隨著“大數據殺熟”的概念深入人心，事實的真相如何已經不再重要了，被恐懼所掌控的用戶，會把與平臺之間的任何摩擦都理解為“大數據殺熟”。因而在以情緒為基礎，雙方又缺乏良性溝通機制的情況下，那些我們所聽聞的被大數據殺熟的案例，往往只是一場用戶單方面的自我宣判，而這其中往往帶有誤解。
02
說一件近日發生在筆者身上的小事。
周三晚上，共享租衣平臺衣庫的創始人李彥墨找到筆者說要爆料。
事件的起因是：他在趕高鐵出差的時候遲到了，沒有趕上高鐵，因而需要換票，而在換票過程中，他發現同樣的日期，同樣的出發點與目的地，同樣的高鐵班次，從某旅行平臺上購買的價格硬生生比微信上的價格要貴80塊。他認為他遭到了傳說中的大數據殺熟，于是決定向筆者爆料，希望能筆者能用文章幫他討個公道。
出于對“大數據殺熟”是否真實存在的想法，筆者沒有一上來就認可他的猜想，而是共同梳理事件的客觀情況——他想購買的是4.27日，從北京南出發到上海的D313高鐵上的軟臥票，而對應同樣的這張高鐵票，他發現某平臺上的定價是730，而微信上的定價只要650，某平臺硬生生貴出80元，作為某平臺的老用戶他表示非常受傷，于是決定要找筆者爆料。
而筆者同步查詢了12306的報價，12306的官方報價是：740元。也就是說無論是他要爆料的某平臺，還是微信上的同程藝龍入口都是低于市場價格的，難道這年頭買火車票還存在補貼？而為什么微信入口的價格會便宜這么多呢？
當時他和筆者都不清楚其中的原委，于是分頭找人求證。
10分鐘，他醒悟過來：因為他買個的是一個軟臥，是有上下鋪之分的，而價格的分歧就來自上下鋪的區分，12306因為不能選擇上下鋪，收取的是平均價格。而某平臺因為供應商賣的是一張張具體的票，所以按照具體的票的價格走，因而其實雙方平臺都不存在價格補貼。
微信的藝龍入口并不是說對于高鐵票用戶有大額鋪貼，而是在它的顯示系統里優先展示足夠低的價格。而某平臺則相對“耿直”一點展現的是貴一點的價格，但實際上一旦發生消費，兩者的價格是一致的。
又過了5分鐘，倪叔在某平臺工作的朋友也給出了相似的說法，于是李彥墨第一時間刪除此前對某平臺進行攻擊的朋友圈圖文，并表示了懊悔。他說：
當時想到被殺熟，我的火一下子就起來了，沒想那么多，給大家添麻煩了。唉，都是給殺熟殺的。
雖然這是一個小故事，但在筆者看來頗具代表性，我的朋友李彥墨已經是在互聯網行業的連續創業者了，對互聯網生態的了解遠超于常人，而且頗有身家，完全不是價格敏感性的用戶。但當大數據殺熟成為互聯網頭條，見諸于報頭公眾號之上以后，就潛入人心，只要一遇上價格有差異，就會被自動被“大數據殺熟”對號入座。
對他來說被人多賺80塊錢并不是什么大事，但如果被“歧視”、“被殺熟”這就是辱極智商的大事件，值得上躥下跳，維權一番，哪怕消耗的成本遠高于這80塊錢。
《呂氏春秋》中曾講過一個故事：
人有亡斧者，意其鄰人之子：視其行步，竊斧也；顏色，竊斧也；言語，竊斧也；動作態度無為而不竊斧者也。俄而，掘其谷而得其斧，他日復見其鄰人之子，動作、態度皆無似竊斧者也。
這就是著名的“疑鄰盜斧”，故事主角先入為主認定有了盜斧這件事，便看鄰居干什么都像是偷了斧子的，后來斧子找到了，再看又發現并不是那么回事。
但如果我們理智清醒，我們是可以分辨說：
顯示價格不等同于最終支付價格，而價格差異也不等于價格歧視，而價格歧視更不等于大數據殺熟，這其中每一項與每一項之間都有巨大的差異，不可混為一談。
但如果我們已經被“大數據殺熟”概念先入為主以后，拿著手里的這把錘子，則看什么都變成了釘子，只要有一點價格波動，就動輒冠之以“大數據殺熟”的名義將事情搞大。從某個角度來說，這已經無異于一種心智模式的疾病了。
如果說之前媒體關于大數據殺熟的報道，初衷是提示消費者多進行價格比對，以免造成不必要的損失。那么在這些報道泛濫的今天，這種初衷已經開始展現出反效果，對于“大數據殺熟“的過分關注，反而降低人們享受和使用互聯網服務的體驗質量及效率，最終反而要支付更多的成本。
03
2011年，美國駐中國大使館在中文官網上宣布：
美國大使館擁有一臺空氣質量監測器，可用來測量北京朝陽該使館作為空氣質量指數的PM2.5微粒
此后隨著2011年11月21日與2011年12月美國大使館兩次檢測到北京空氣質量指數“爆表”后，逐漸引起了許多國民的關注，經此一役PM2.5正式登堂入世，成為中國人用于感知環境好壞的權威指標。
在PM2.5概念誕生之前，人們只是隱約的覺得我們所生活的都市存在環境問題，我們城市生活質量與美國存在差異。但PM2.5指數的誕生讓這一切具象化了，它一方面有助于人民更多的關注環境保護，免于當下的短視而付出更沉重的代價，但同時也讓人們對當下環境的不滿達到了一個新的峰值。
某種程度來看，PM2.5指數與“大數據殺熟”的提法所產生的效用是有相似之處的。
人們關于“大數據殺熟”的恐懼與警惕，背后是個人數據被互聯網平臺惡意的擔心。
知乎網友瀟峰學長對這種擔心下了一個更直白的定義：
大數據比你媽還了解你，因為，你媽可能只看到了屋子里文文靜靜的你，但大數據把你方方面面都看了個精光。大數據懂你，但不愛你。
所以，其實問題并不在于大數據本身，而在于——互聯網平臺成為巨頭以后，你是否還能堅持用戶價值第一的原則？是否還值得用戶信任，是否確定不會為了自身的利益而傷害用戶？
雖然這一場關于“大數據殺熟”的討論，至少在OTA領域甚多荒謬之處，在互聯網平臺看來甚至堪稱無妄之災。但正是這一場大討論，加大了人們對于互聯網平臺與自身數據權益之間界限的關注，也讓互聯網巨頭必須正視問題——它們不能一味的追求自身的增長，而將用戶的利益棄之不顧。
說到底，互聯網公司的價值首先還是用戶創造的，因而用戶對于“大數據殺熟”的口誅筆伐，某種程度可以視為向互聯網公司討要尊重與主導權的一種表達。
而從第一個階段的情況來看，互聯網公司也紛紛表示出了謙遜的態度。
近來互聯網業界掀起了一波CEO道歉潮，過往只會強調“算法沒有價值觀“的CEO們開始紛紛反省自身的問題。而以攜程、滴滴為代表的行業龍頭企業都紛紛出面澄清，并向用戶承諾自身會加強自身的服務，而有這樣端正的態度及敢于承諾的勇氣，無疑都是一個良好的開始。
但從長遠來看，當下還只是一個開始，并不會因為互聯網企業的申明或致歉而結束。
因為只要技術與平臺都還在掌握在巨頭手中，那么從“千人千面”到“千人千價”或許就只在一個轉念之間，雖然或許當下并沒有哪個互聯網巨頭有動機這樣做。但只要這個可能存在，對于用戶而言互聯網公司終究“懷璧其罪”。
算法的存在，讓互聯網技術有了對效率無線改造的可能，但也因為算法的黑盒屬性加深了用戶與互聯網企業之間的隔閡與猜忌。而如何平衡這其中的關系，對于很多互聯網巨頭公司的CEO們來說，這還是一個難以回答的問題。
而一旦“猜忌”的潘多拉魔盒被打開，就難以關上，因而，對于互聯網公司來說，2018注定是一個多事之秋。
作者：倪叔的思考暗時間（ID：nishu-think）
來源：http://www.cyzone.cn/a/20180503/330550.html
本文來源于人人都是產品經理合作媒體@創業邦，作者@倪叔的思考暗時間
題圖來自 Pexels，基于 CC0 協議
只要技術能實現，為什么不呢？ 已經精準推送廣告的時代下，你說技術能不能實現？
沒有切入實際流程和商業模式，多數均是猜測和片面的斷言。不過大家從常識判斷，大家熟知的產品“殺熟”情況會不會存在….不要只是片面的看問題，多一點自己的思考…
筆者也還是沒有成功證偽。