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榮耀標識三問互聯網價格歧視：現狀如何？有何問題？未來何在？
本文主要通過分析大數據殺熟現象，來探討互聯網的價格歧視。
2017年，大數據殺熟現象開始成為人們討論的熱點，其導火線是用戶昵稱為“廖師傅廖師傅”的一條微博。
所謂的大數據殺熟，其實是價格歧視的一種。
什么叫價格歧視呢？
將相同的商品或服務以不同的價格賣給不同的用戶，就是經濟學上的價格歧視。很明顯，大數據殺熟是互聯網價格歧視的一種不太道德的形式。
接下來的文章將從三方面對互聯網價格歧視問題進行討論，分別是：
- 互聯網價格歧視的現狀如何，這部分會主要介紹兩種形式的價格歧視；
- 互聯網價格歧視目前存在的問題；
- 對互聯網價格歧視的未來做探索性分析。
一、現狀如何？
價格歧視不是互聯網獨創，其目的是最大化商業利潤。仔細想一想，你肯定遇到過價格歧視的現象。
- 火車站出租司機聽你是外地口音，故意“宰”你一頓；
- 去景區游玩，使用學生票能打折；
- 過年時菜市場蔬菜價格更貴、豬肉價格更貴；
- 晚上酒店沒有賣出去的房間價格更便宜……
一系列類似的現象，都可以歸結為價格歧視行為。歸納起來，上述行為可以分成兩類：動態定價和個性化定價。
1. 動態定價
動態定價的核心在于供需平衡，可理解成供需雙方為達到平衡點而做出的價格調整。互聯網時代，動態定價比以往變得更加便捷和快速。
全球最大的在線零售商Amazon每天都會對無數價格進行調整，有些嫻熟的買家已經學會了在CamelCamelCamel.com（可分析Amazon價格的下跌情況，并且列出最大的）等網站的幫助下跟平臺討價還價。
之前的商業時代，可以根據季節、時段、地域等實行動態定價，但反應速度較慢。而互聯網時代，基于其連接特性，利用大數據等技術，動態定價的規模和速度都達到了新的階段。不變的是，動態定價是基于供需關系變化，這是其核心特點，也是區別其與個性化定價的關鍵。
2. 個性化定價
商家根據消費者購買力等消費特點的不同而為每個客戶量身定做價格，這種定價方式就是個性化定價。與動態定價基于供需關系變化不同，個性化定價基于客戶消費特點的差異性。
也就是說，供給大于需求時價格低，需求大于供給時價格高，這是動態定價；而同一商品同一時間同一地點，不同類型的人來買需要支付不同的價格，這是個性化定價。
咋一看，似乎動態定價比較合理，而個性化定價不太公平。
且慢，想象一下很常見的這個現象：購買一件商品的單價往往要比批發一批商品的單價高，這就是個性化定價！有的商家會做活動，買三贈一，或者買兩件便宜XX元，這些都是個性化定價的表現形式。
但是到了互聯網，個性化定價就出問題了。
大數據殺熟成為人們反對的行為，消費者感受到了不公平對待，因此憤怒。
當然，大數據殺熟是不道德的，也是不符合消費者消費心理的，但不能因此否定個性化定價的合理性。
二、有何問題？
就像價格歧視這個詞本身所表現出來的意思一樣，其最大的問題在于“歧視”可能導致的公平問題。個性化定價的含義本來就容易讓人覺得不公平，大數據殺熟這種錯誤的做法，則完全激發了用戶這種潛在的不公平感受。
動態定價基于供需變化，本身比較合理，但也存在某些潛在的不公平因素。
以美國電價為例：在用電高峰時，美國公共事業部門需要利用石油、煤炭發電的老式電廠，成本高昂，環境污染也更嚴重。同時需要專門聘請一批全年上崗的正式員工，以應對緊急情況，電廠發電成本可能是用電低谷時的4到5倍。
假如：電費單價像機票價格一樣時時波動，那就可以刺激消費者減少高峰時期的用電需求，將一部分需求轉移到用電低谷期。這種方案似乎很合理。
但問題是：社會存在財富分配不均勻問題，富人階級不會受到動態定價影響，而窮人階級則成了動態定價的“受害者”。
一些人可能無法時時追蹤價格的變動，或者不知該如何調整相應的用電情況，因此窮人可能受到超出預期的賬單。事情甚至可能更糟——如果窮困老人在熱浪來襲時，為避免花費過高用電費用，而關閉了空調，最終導致中暑身亡，事情就變得更嚴重了[1]。
互聯網時代，隨著各種技術的發展，實施價格歧視行為更加容易。但需要注意的是：動態定價可能面臨社會公平問題，而個性化定價則可能引起更大范圍的爭議，需要充分思考這些問題并拿出解決方案。
三、未來何在？
價格歧視本身符合商業原理，是商家為最大化利潤做出的努力。但是在實施價格歧視之前要充分了解用戶消費心理，尤其是在互聯網時代，通過用戶可接受的方式合理的達成最大化利潤的目標，是機遇也是挑戰。
1. 不止要漲價，也要降價
動態定價行為中有漲價也有降價，而說到個性化定價，互聯網企業往往想到的是漲價，其實這與傳統商業行為中的個性化定價初衷背道而馳。
為什么批發價格更低？
因為賣出了更多的商品，總的利潤更大，減少了庫存等各種成本和風險，而互聯網完全有能力實現賣出更多商品進而實現更多盈利的目標。
假定一件商品成本30元，如果定價60元，可能有100個用戶購買。而如果定價40元，則會有500個用戶購買，那么可以針對消費能力弱的這部分用戶，實行類似“學生票”的這種優惠政策，而不是暴力的采用大數據殺熟的方式。
大家對學生票這種做法沒有爭議，因為規則透明公開，并且符合用戶對公平的理解。至于怎么判斷用戶是否符合“學生票”的標準，這才是大數據要做的事。當然，這種學生票的模式也不一定完全合理，但是如果互聯網企業把思路轉向類似的方向，而不只是暴力的尋求損人利己的做法，那么最后將是一種雙贏的局面。
2. 利用默認的力量但要保留用戶選擇的權力
互聯網產品內的選擇豐富多樣，很多情況下系統需要為用戶設定一種“默認選項”。
最常見的默認選項就是推薦系統。淘寶首頁、App Store首頁等等，這些地方的流量價值高得超乎想象。
目前商家需要花費大量廣告費才能登上淘寶首頁推薦位，比如：一家賣奢飾品包包的商家，花了大量費用才獲得淘寶天貓的首頁推薦入口，但是一位消費能力不夠的女性大學生或者普通三四線城市的家庭主婦，雖然心動但最終不會發生購買行為。
如果首頁推薦一個相對便宜、更符合其消費能力的商品，用戶很可能就會購買。目前企業和商家重點關注的是推薦位的流量價值，更多的流量曝光意味著更多的消費行為，但在推薦位作為實現價格歧視的一種有效手段這件事上，其重視程度似乎不夠。如果能夠轉換一種思路，或許能產生更好的商業效果。
再以打車軟件為例：如果系統判定用戶消費能力強，就默認展示專車選項；如果用戶消費能力差一些，就展示快車選項[1]。這些做法不僅會讓用戶體驗更好，也充分利用了默認的力量，同時保留了用戶選擇的權利，關鍵的是最后有利于實現價格歧視并最大化利潤。
總之，希望互聯網企業能夠真正以企業、用戶雙贏為目的，充分利用大數據等互聯網技術，有良心有技巧得服務好用戶，同時能夠實現企業利潤最大化。
[1]十幾年前亞馬遜嘗試失敗的「大數據殺熟」，為什么又在國內火了起來？
作者：LBJ，有棱角有溫度，愛思考的詹密
本文由 @LBJ 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載
題圖來自 Pexels，基于 CC0 協議
你鏈接里面的那篇文章寫得更好
能了解這個方面就好 我也是有參考那篇文章 自己整理思考了一遍
問題明明就是老顧客（也就是忠實用戶群體）的利益受到了侵害，而這個群體的聲音總是最大的
從個性化定價的角度來說，難道不應該是打車次數越多，打車價格越便宜嗎？
老顧客對該服務可能依賴性比較高，在一定程度上確保熟客不太可能離開他家服務，店大欺客，就宰你咋滴。另外熟客用的比較多，獲利更快更多，畢竟商人逐利，利益最大化，但他們忽略了網絡信息的公開度
恩恩 殺熟是目光短淺的商業行為 而且沒有真正發揮大數據的作用