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杀熟 ， 指的是做生意的时候 ， 利用熟人对自己的信任 ， 采取不合适的手段赚取熟人的钱财 。
这是一种普遍的社会现象 ， 因此 ， 熟人的生意其实是最不好做得 ， 因为给出的任何价格都还是容易被认为是在杀熟 。
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大数据杀熟 ， 则指的是互联网企业利用自己所拥有的用户数据 ， 对老用户实施价格差异化手段（也可以称之为价格歧视手段）而获取更多利益 。 也就是说 ， 相同的商品或者服务 ， 互联网企业给老用户的价格要高于新用户 ， 以此获得更多的利润 。
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我们把传统的杀熟和大数据杀熟放在一起对比 ， 其实可以发现 ， 大数据杀熟可能更多的不是利用熟人对自己的信任 ， 而更多的是利用对用户的行为数据分析 ， 从而确定一些老用户更容易接受更高的价格 ， 在感知上会觉得服务存在差异化 。
与此同时 ， 一旦出现服务问题 ， 也容易从差异化角度来解释价格的差异性 。 可以给出各种看似合理的讲道理的技术服务细节差异 。
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随着线上经济比重加大 ， 消费通过线上方式越来越倚重 ， 大家对于大数据杀熟也越来越关注 ， 越来越痛恨 ， 俨然成了过街老鼠 。 而监管对于大数据杀熟的力度也在不断加强 。 消费者对于大数据杀熟行为的投诉也不断增加 。
尽管如此 ， 大数据杀熟行为将伴随着线上消费形式而一直存在 ， 只是一个如何更加合理的问题 ， 更加不容易被用户明显感知的问题 ， 更加隐蔽的问题 。 因为 ， 在蛇叔看来 ， 大数据杀熟 ， 不过是传统的交易讨价还价方式已经随着数字经济而数字化了 。
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与传统的交易相比 ， 讨价还价的过程 ， 已经发生了数量和时空的显著变化 。
一是传统的线下货比三家 ， 在线上则可以轻易地高效地实现货比三十家 ， 甚至更多 。 这使得看上去相同或者相似的商品或服务 ， 其实有了更大的差异性 。 信息的过多导致的差异性其实也更大 。
二是讨价还价的关系也发生大的改变 ， 传统的线下还价 ， 卖家会基于对买家的认识程度、年龄情况 ， 特别是在一个相对狭小的物理空间下容易达成一定的价格“联盟” 。 而线上方式由于商家众多 ， 竞争激烈 ， 价格“联盟”可能性更小 。
三是线上渠道对于价格的影响力控制力相对小 ， 而线上交易平台对价格的影响力则非常大 。
四是传统的线下渠道的推荐作用比较弱 ， 而线上交易平台的推荐作用则非常强 。
由于线上交易平台的这些特点 ， 使得线上交易平台对于用户的数据收集的渴望会有一种天然的冲动 。 对于用户数据的掌握越多 ， 对于用户的主动影响力就越大 ， 促使用户消费的可能性就越大 。
因此 ， 在蛇叔看来 ， 大数据杀熟的要点不仅仅是以差异化的方式获得更好的价格 ， 同时用数据影响刺激用户更加频繁的消费 ， 甚至产生并不是太迫切需求的购物的冲动 。
【熟人|大数据杀熟？其实是杀熟方式数字化了！】这种情况下 ， 我们与线上交易平台打交道 ， 更多是已经从传统的有限的讨价还价方式已经变成了和一群非常有头脑的人之间的较量 ， 这种较量 ， 交易平台通过对数据的持续收集和分析 ， 变得可能比用户自己还更了解自己 。 在这种情况下 ， 不被平台算计怎么可能 ， 平台玩得就是算法 ， 玩得就是算力 。
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面对这种情况 ， 如果想要减少被线上交易平台的机会 ， 用户更多要做的就是降低个人的数据贡献 。 比如 ， 降低对某个线上交易平台的登陆频次 ， 降低主动搜索的行为 ， 在多个竞争性的平台之间均衡线上时间 ， 等等 。 从而降低交易平台对数据的持续连贯的获取 ， 增加对用户情况了解把握的难度 。
当然 ， 这些行为也许又是徒劳的 ， 因为 ， 在网络联盟模式的玩法下 ， 你在线上所有触点的数据都可能会被快速汇集并共享给一些平台 。 这点 ， 大家最直观的感受就是为什么自己聊天发了一些信息没多久 ， 就会在某个平台收到关联的推荐 ， 从而怀疑输入法暴露了一些信息 。
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因此 ， 数字化生存时代 ， 被大数据杀熟 ， 只是程度不同而已 。 杀熟方式已经完全数字化了 ， 这让人不悦 ， 但实际上又确实获得了比以往任何时候都更加丰富的选择 ， 这又确实是进步 。
所以 ， 对于大数据杀熟 ， 将是线上经济下的一个永远的话题 。 再怎么斗智斗勇 ， 个体是斗不过平台的 。 所以 。 今后的监管 ， 作用更大 ， 任务更重 。
【文/笨手蛇 ， 转载请注明出处】
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