從2012年的“用戶標籤”到2014年的“用戶畫像”，從2015年的“大數據”到2017年的“人工智能”，大數據正在從神壇走向現實。大數據已經開始在一些特定領域和場景下為客戶解決實際問題、創造價值，
可是明明是技術至上的大數據卻被企業們玩起了套路！
一、大數據的套路究竟是什麼？
大數據的套路主要就是利用大數據殺熟，主要是指互聯網公司利用自己擁有的用戶數據，對老用戶實行價格歧視（差別定價）的行為。往往同一件商品或者同一項服務，老用戶的價格要高於新用戶，越是在某個平臺消費頻次高的用戶越容易成為殺熟目標。
一位網友在微博自述，自己經常通過某旅行服務網站訂某個特定酒店的房間，長年價格在380元到400元左右。偶然一次，他通過前臺瞭解到，淡季的價格一般在300元上下。他用朋友的賬號查詢後發現，價格果然是300元，但用自己的賬號去查，竟還是380元。
這個事件一經社交媒體的發佈，各種網友的吐槽經歷蜂擁而至。從明碼標價到暗渡陳倉，大數據的套路讓用戶感嘆防不勝防。
“我和同學打車，我們的路線和車型差不多，我要比他們貴五六塊。”
“選好機票後取消，再選那個機票，價格立馬上漲，甚至翻倍。”
“我的消費比較高，我老公消費比較低，開通不限流量服務的時候，他只要開通88元的套餐就可以，我必須得開通138元的套餐。”
……
其實，通過分析用戶上網行為、購物模式、使用設備等，對用戶差別定價的做法不是什麼新鮮事。早在2000年，亞馬遜就曾對68款碟片進行了差別定價。其中，某款碟片對新顧客的報價為22.74美元，而對那些對該碟片表現出興趣的老顧客的報價則為26.24美元。
可惜好景不長，這一差別很快被細心的消費者發現。付出高價的顧客怨聲載道，紛紛對亞馬遜口誅筆伐，CEO貝佐斯只好親自出馬做危機公關，表示價格的調整是隨機的，這僅僅是測試，並向高價購買DVD的用戶退還了差價。
亞馬遜的“測試”草草收場，但其他企業仍在嘗試。互聯網公司之所以“會”這麼做，還是因內心遏制不住對利潤的渴望，而互聯網公司與平臺之所以“能”這麼所，則因為技術提供了便利。
二、技術跑偏，還是人跑偏了？
在當今物聯網時代，通過大數據可以隨意殺熟，且可以變著樣的“花式殺熟”。各平臺會通過你搜索過的關鍵詞，向你推送各種你想購買的商品與服務。
但這種推薦只是開始，你所選擇的推薦商品之一，其實價格相對其他人購買商品的價格已經提高了。而這也只是平臺的初步試探，如果你能接受這個價格，可能今後給你推薦的所有產品都要比正常價格高出幾分，並且平臺根據你的行為，可能會給你貼幾個標籤並進行定位：能接受漲價、沒發現調價、不在乎價格、優質韭菜。
好了，在你成為“優質韭菜”之後，你在平臺上的所有消費都比一般人高几個點，更可悲的是，更多的平臺可能也對你做完了測試，或者不同平臺存在數據共享，都將你定位成“優質韭菜”，這意味著你已經成為全網的“優質韭菜”，將面臨著各平臺一輪又一輪的收割。
但是話又說回來，大數據與技術本身無罪，是否殺熟在於企業的經營理念。如果企業通過這種不斷測試來提升消費者的消費能力，同樣的產品對不同的消費者採取不同的定價，說明企業本身的經營理念就存在問題。
誠如技術哲學專家安德魯·芬伯格所說：技術並不是一箇中立的工具，而是會帶有自己的價值觀及價值偏好：因為每項技術不是來自真空，而是有特定的場景，比如：技術是由誰開發，為什麼開發，技術如何運用。
在大數據“宰熟”這事上，技術的運用顯然荒腔走板、劍走偏鋒，給用戶帶來了傷害。
三、全網殺熟
如果用人工智能來做殺熟這個事，其實挺恐怖的。即便每天有幾十萬人投訴大數據殺熟的事件，也抵擋不了人工智能利用熟客大數據，每天不知疲倦的針對老用戶進行各種價格試探，要實現這個過程其實很容易，僅屬於人工智能的初級應用。
說起來，2017年是人工智能應用元年，人工智能技術已經開始在各行各業落地。只是沒想到，這麼多的平臺，剛引入人工智能技術便應用到了用戶殺熟上。
如果所有平臺都有這麼一套成熟的“殺熟系統”，並將這些方法論以整體解決方案輸出正在升級轉型的傳統企業身上，無疑傳統企業在數字化轉型之後也都具備了大數據殺熟能力，或將迎來一個前所未有的“全網殺熟”大時代。“全網殺熟”也將成為繼全民榮耀、全民吃雞之後的又一互聯網力作。區別在於，全民遊戲系列是騰訊出的，“全網殺熟”則屬於互聯網全平臺。從全民吃雞到“全網殺熟”，只差大數據是否用到殺熟上。
這樣的大數據應用，是人類助手還是人類公敵呢？如果新零售都是用大數據來殺熟的新零售，這樣的銷售模式存在的意義是什麼？效率提高了，但是用戶的損失增大了，甚至都無法合理消費了，無法保證公平的消費權益了，這樣的新零售存是否應該繼續存在？如果這種方式也算是消費升級，那這種建立在犧牲消費者利益基礎上的消費升級，其實不要也罷，因為消費額度是升上去了，但是體驗沒有升級，甚至連消費權益都無法保障。
其實在追求利潤最大化的同時，應該更進一步地把這個問題拆解成兩部分：如何追求短期利潤最大化？如何追求長期利潤最大化？要做到後者，消費者的滿意度和忠誠度無疑是至關重要的，而殺熟恰恰是殺雞取卵的行徑。
大數據是一把“雙刃劍”,應該利用大數據更好的為消費者服務，提升用戶體驗。但若通過大數據進行違背道德的操作，矇騙用戶以獲取更大利益，最終將導致信任度降低、大批用戶流失，最終殺熟將會變成一場慢性自殺！
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