OTA频发的“大数据杀熟”，想要治你不容易？-InfoQ

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九月初的时候，因为对国庆假期比较期待，一来本着“假期机票紧张”的想法，一来有着机票“越早定越便宜”的心理，便早早地在某宝旗下的某猪预定了全家往返的机票，后面就是一心等着假期到来，合家欢出游了。

正好最近看到了文旅部出台了《在线旅游经营服务管理暂行规定》，预计在 10 月 1 日正式执行，其中第十五条的规定就是“不得滥用大数据分析侵犯旅游者的合法权益”。这一条也就是剑指我们常说的“大数据杀熟”。

“大数据杀熟”，可能我们都并不陌生，我们自己就可能亲身经验或者身边有人经历。比如，自己打开的商品页面的价格要比别人贵，自己叫的车比朋友叫的车多出几块钱，自己经常订的机票、酒店的价格要比新手高出不少。

为什么称为“杀熟”，就是这些互联网电商、OTA 平台对你越了解，就越知道你的价格承受度和是否有比价习惯，一旦认定你是价格不敏感用户，就会很容易对你下手，反而是新用户，这些平台为了留存还会给予一定的优惠，当然也留出一段“养熟期”。

在这条规定的启发之下，我又打开某猪的机票订单，发现返程的机票已经大幅下降 20%，但刚刚我的退票手续费也是 20%。即便我退票再买，还是花一样的钱，真是让人情何以堪。

至于这一“跳价”，是否属于航空公司的正常降价，还是平台方的“大数据杀熟”，我还需要再去咨询，我们需要先说回这一规定。

很多人认为规定一出，就能对“大数据杀熟”进行有效的遏制。但显然，对于“大数据杀熟”仍然存在着诸多争论，一面是众多互联网用户亲身体验到的“大数据杀熟”，一边是各大平台纷纷坚定地否认自己存在“大数据杀熟”。

由于平台和用户之间有着巨大的信息不对称优势，并且声称遭遇“杀熟”的用户难以举证，“大数据杀熟”其实处在一种难以名状的“薛定谔的猫”的状态，到底有没有“大数据杀熟”，《规定》能否遏制这一乱象，我们又该如何应对？这些需要我们认真地聊一聊。

“薛定谔”的大数据杀熟

国人真正开始关注“大数据杀熟”是在 2018 年。大量电商平台、生活服务、网约车、OTA 在线差旅服务、视频、电影订票类互联网平台都纷纷被曝出存在疑似“大数据杀熟”的案例，其中 OTA 平台问题最为严重。因为事关无数互联网消费者的钱袋子，一时间在互联网上引发人们的强烈关注和质疑。

这时人们才惊觉，原来大数据不仅能造福社会，还非常善于“作恶”，而这些互联网平台对于这些“忠心耿耿”的老用户，不仅没有给予更多的福利和优惠，反而是利用用户的信任和信息不对称去“薅羊毛”。

当时的一个典型案例就是，一个平台用户长期在该网站预订价格在 380—400 元之间的酒店房间，而用朋友账号查询，同一房间却显示为 300 元左右。也就是该用户属于网站的老客户，可能被网站标记为“价格不敏感”的粘性客户，那么自然就不享有平台的任何价格优惠，甚至可能还承受了涨价后的价格。而他的朋友则属于低频预定甚至是新注册的用户，平台则给出了一定的优惠价格。

也有媒体报道，一位北京的周女士准备带家人去海南度假，为节约路费，从一个月前就在某 OTA 平台开始关注机票价格，结果多次搜索后，机票价格比最初价格贵了 1000 元，而朋友去预定同天同一趟航班的价格却比自己低几百元。除去考虑机票数量减少而导致的价格变动，那么这位女士也很可能因为平台发现她的强出行需求后被“套路”了。

这些经历被外界认为是典型的“大数据杀熟”，更多消费者也纷纷表示，自己在酒店预订、机票预订和打车出行都遭遇过同样的问题。

根据北京市消费者协会 2019 年 3 月发布的“大数据杀熟”问题调查结果，88.32%被调查者认为“大数据杀熟”现象普遍或很普遍，且 56.92% 被调查者表示有过被“大数据杀熟”的经历。

但可能这只是消费者们的“主观”感受，北京消协根据这些反馈，随后做过一次实际的调查，发现调查结果与网友的反馈感受大相径庭，也就是“大数据杀熟”问题并不明显，只是点名了个别平台的个别价格存在“大数据杀熟”的“嫌疑”。

尽管这一调研是权威机构给出，但是调查结果仍然值得商榷。一来是调查样本过小，二是调查的手段没有公布，机构的取样调查可能并没有找到足够的差异化比价的方法。

“大数据杀熟”本身肯定不是任何一家平台的大规模的主流行为，肯定难以通过小样本调查就能轻而易举发现，此外，“大数据”的特性就决定了其存在的复杂性和隐蔽性，别说普通消费者，甚至机构也难以举证，平台可以用 AB 用户享受不同的平台优惠等理由来推脱。

那么，“大数据杀熟”到底存不存在？居然成为一个类似“既有又没有”的“薛定谔的猫”的问题。一些支持不存在“杀熟”的观点认为，是那些价格敏感型用户出于对大数据的恐惧而产生的先入为主的“偏见”，是个人用户共同情绪构想出来的“非理性”产物。由于用户在实际上难以举证，基本都是单方面的宣判，使得这些互联网平台处在“欲加之罪何患无辞”的百口莫辩的地步。实际上是用户冤枉了互联网平台，而这些互联网平台是不敢拿着商业信誉来冒险的。

这些理由确实是有一定道理，但是这些互联网平台真的纯洁如“白莲花”一样，不会因为利益驱使去做这种暗中“薅羊毛”的事情吗？

在我看来，由于平台方始终处在占据信息优势和解释主动权的一方，我们必须以“有罪推定”和“阴谋论”动机的方式设定其存在“大数据杀熟”的可能。为什么？因为平台掌握的大数据确实可以做到“杀熟”，而且可以做到非常隐蔽。

大数据的“杀熟”力

互联网平台最重要的资产之一就是用户的行为大数据。通过对用户的搜索、浏览以及消费交易行为等数据的记录和分析，平台可以掌握用户的兴趣爱好、消费习惯和消费能力，更进一步，平台甚至可以通过对用户的手机设备的特点、搜索产品、价格比较的频次，以及下单到支付的决策时间等细微数据来推断用户的典型消费特征。

原本通过大数据分析，平台可以做到更精准的广告推送、更符合用户喜好的产品推荐，更优惠的价格呈现，为消费者提供一准更省时、省钱的精准服务。大数据的应用也是很多主流电商平台所擅长的“个性化推荐”和“猜你喜欢”等功能的原因，能够使得企业提高交易成功率，提高销售量。

但是企业对大数据的利用再“轻松”向前一步，就可能会演变成“杀熟”的机制，针对那些价格不敏感、或者决策时间短的“人傻钱多”的用户，进行“杀熟”营销。

根据专业人士的总结，目前互联网平台主要存在的“杀熟”方式有基于用户特征（主要是消费能力）、消费意愿、紧急程度以及消费频次来进行区别定价。

1、用户特征：比如，不同平台可能对不同类型的手机推送不同价格，比如苹果和安卓手机的区别；比如，针对不同配送地址，住在“富人区”的用户可能会被加价；在平台购买的商品在附近难以买到，也可能被加价。

2、消费意愿：比如在一段时间内，你多次搜索某类商品，频繁比价，平台会给你推荐同等价位的类似产品，但是可能在你看到该产品之前，它已经人为“涨价”，但仍然在你承受范围之内。

3、紧急程度：对于有时效性的产品，平台可能会根据你的紧急程度给出高于平时或别人的价格。像上面的周女士，因为国庆期间的机票是稀缺资源，所以当平台发现该用户的强烈购买意愿，就借机涨价。

4、消费频率：消费频率越高代表用户是该平台的忠实用户，一般来说对价格有相对固定的承受能力。如果之前一直以某种价格进行消费，那么平台此后会始终以该价格进行推荐，反而是从其他平台过来的新用户，平台会给出更高的优惠券。

此外，平台甚至于可以基于用户的地域、社交关系等因素，针对不同人群给予不同的价格，或者极为微小的价格差异，但无论如何，大数据都可以轻易做到对不用消费的区别对待和“强行溢价”。

不管这种行为，是否称之为“大数据杀熟”，还是企业所谓的“千人千面”的动态价格调整，其实质都是一种利用大数据进行的“隐形”价格策略，为企业赚取额外的利润，但平台方对外是绝不可能公开承认这一点的。

那为什么 OTA 平台更容易成为“大数据杀熟”的重灾区，成为此次《规定》重点治理的行业？

因为相比较于电商场景，差旅出行是一个高价、中低频的消费场景，各平台方往往都是在存量市场中进行竞争，一旦发现平台存在价格不敏感用户，平台往往更容易倾向于加价。另外一方面，由于机票、酒店这种产品由于供需、日期等原因，价格可以进行大幅调整，因此在这些价格中做文章其实是很难举证的。

那么，此次《规定》的出台能够有效地禁止这些 OTA 平台的“大数据杀熟”行为吗？或者说，这些 OTA 平台可以很好的遵循规定，不去约这个雷池吗？

《规定》之后，如何真正惩治“大数据杀熟”？

事实上，应该很难做到。最根本的原因，在于规定只是给出了指导性的意见，但并未给出具体的判断标准，也为设置相应的惩罚措施。这个用户如何判定遭遇 OTA 平台的“大数据杀熟”增加了相当高的难度。

就以机票和酒店价格为例。按照携程、飞猪等平台的说法，飞机票的价格是实时变动的，而机票价格是航空公司制定的，不依靠收取机票差价而赚钱，而是收取平台上机票代理公司的佣金来赚钱。而酒店价格也是通过酒店给出的价格和优惠来进行，而平台只是根据新老用户的不同，给予一定的优惠力度，才可能造成价格的差异。

对于平台方给出的这些说法，我这里还没有做专门的考证，希望 OTA 平台方或者专业人士能给予一个明确的回答。但是从《规定》所针对的情况来看，这两个非标准品仍然存在着巨大的操作空间，特别是对于酒店方来说，预订平台显然有着非常高的话语权。

当然，用户也并非没有办法。用户可以通过比价的方式来收集“证据”，比如针对同一个产品或服务，在不同平台进行相应的比价，这仅仅可以锁定价格最优的平台；第二邀请不同手机终端、不同消费习惯和使用频次的亲友同时下单同一产品，如出现价格不一致情况下锁定证据；第三，不同用户在不同时间段以不同的频次进行搜索和预订，查看价格是否有变动，并随时锁定证据。最后，如出现价格不一致的情况，可以用最高价格的订单来进行支付，并保留最低价格的证据。

这样用户就可以在支付订单后以“滥用大数据分析侵犯消费者合法权益”的名义，要求相关平台进行赔偿或道歉。

对此，相关部门应该补充明确违法《规定》的具体认定标准，并给出相应的处罚规定。而且我们更建议给出的是带有惩罚性的惩处措施，通过一两起案例的巨额罚款来真正警示这些平台，避免这些平台心存侥幸，通过大量小额的“薅羊毛”的方式来弥补可能发生的投诉赔偿。

对于平台而言，我们可以理解为何有“大数据杀熟”的冲动。一来整个行业存在着激烈的价格竞争，吸引广大用户的最好方式就是通过大量优惠和低价产品来实现。这也是各个平台对拉新给予很大优惠的原因。但是低价竞争导致的是则是平台的微利甚至亏损，而平台必然要从其他渠道把这些投入的成本和利润赚回来。

当年 OTA 平台使用的默认搭配销售的方式就是这一乱象的原因，这一搭载销售的方式也是利用很多人价格不敏感、没留意订单明细等心理才大行其道。当时由于名人的曝光和政府的监管，这些平台才把默认搭配销售改为推荐用户勾选。

大数据杀熟，从本质上来说其实是一个双输的表现。这些 OTA 平台在明面上要依靠低价竞争来维持经营，在背地里要靠隐性加价来赚取利润，这一方式只会让整个行业处在恶性循环的竞争当中。这些互联网平台始终要蒙受“原罪”的名声，消费者同样付出高昂的代价。

想要根治“大数据杀熟”，除了上面提到的惩罚性措施之外，应该开始尝试建立正向的循环。也就是政府和用户应该给予合法合规经营的平台以正向的奖励。比如，违规平台的巨额罚款应该倾向性地补贴给合规经营的平台，平台可以从明面上向用户收取会员费或者等比例服务费，用户也应该有主动支付服务费的方式来享受更优质的服务。而不是双方在相互的套路和提防中耗费时间。