前一段时间新闻上又说起什么打车软件收费不一样，什么机票、酒店价格也不一样，“大数据杀熟”又成为了热门话题，这里我们聊聊数据是怎么杀熟的。
什么是大数据杀熟
我们先说说什么是大数据杀熟，大数据就不用说了，炒的热火朝天的，不搞大数据的公司好像都不是好公司了，重点是这个“杀熟”，是熟，不是生，熟是熟悉、熟客、老用户，我好好的一个老用户、忠实用户，你“杀”我干嘛，我这么相信你，拿你当朋友，你居然要“杀”我。按道理来说，咱们都这么熟了，就价格来说，我应该更低呀，为何高频用户的价格会比低频用户的价格还高呢，为什么不“杀生”，要“杀熟”？说好的信任呢！我们顺路说下“杀生”，生活中比较类似的我觉得是讲价也叫杀价、砍价，就是买家觉得产品的定价偏高，想要用更低的价格买下来，就和卖家周旋，讨价还价。砍价是一门技术，也是一门艺术。不知道大家有没有去过菜市场或者那种小的杂货店，所有的菜、商品都不是统一标价的，多少钱得问下摊主，摊主一看，“嗯？没见过，不常来吧”这时候价格可能砍不下来，如果你经常来，“呦，小明又来买菜啊，来给你两个西红柿回去吃”，价格就是老客价而且还能饶点儿葱蒜什么的。还有些小饭店，量大一些，打个折什么的，都是一样的套路，他们需要多培养回头客。这也不是“杀生”，就是给老用户更大的优惠力度，这个没问题大家都可以理解。而“杀熟”我们就不理解了，我拿着你的会员卡吃份炒饭20块，不用会员卡居然只有10块，你说我还会来吗？像这种对待新老用户的价格不一样，而且老用户价格偏高，就是常说的“大数据杀熟”。
商家是怎么杀熟的
A说“我没有办会员卡，就是用的次数多些，他是怎么杀熟的？”这里我们就要说说数据了，在现在的时代，数据的重要性越来越高，体现的价值越来越大，我们隐私也越来越少了。我们就以消费类APP或网站为例，他怎么来杀熟呢？
我们使用的每一款APP、网站，基本都会让我们注册，然后获取我们的一些个人信息，简单的就是手机号、邮箱之类的，复杂的还有什么身份证号、真实姓名、教育程度、工作、等等可以描绘你的一切资料。商家的套路很多，为了让你完善个人信息，会给你送优惠券之类的福利。我们的资料他们会好好利用的，不是还有贩卖用户数据的产业链嘛！前脚注册，后脚各种骚扰电话就来了。然后就是浏览数据，就是用户行为数据、打点数据，我们刚使用一款APP的时候，会先搜索找找看有没有适合我们的商品，记住，我们点击的每一个商品，停留的时间，搜索过的每一款商品，商家都会记录下来。我买部手机，在XX里搜索下“手机”，出来的应该是当前热度最高的手机，我可能选择一个喜欢的牌子，比如小米，点进去看看，当我们退出重新打开应用的时候，主页上可能就会推荐小米的手机，这就是根据用户浏览行为做推荐了，我们浏览过的商品，产生购买的概率会比较高。用户行为数据也不单单只有这些，还有使用的设备，用户浏览时所在的地理位置等。浏览完，我们可能会产生第一笔购买，商家为了获客，拉新，对首单或者新用户都会有些优惠。后面根据自身情况，我们可能会产生很多的消费数据。上面说的3部分数据：个人数据、浏览数据、消费数据，就是用来杀熟的主要原材料了。现在都讲什么用户画像，千人千面，商家会根据你的各种数据，给你打各种标签，比如你买了小米的很多产品，可能给你打一个“小米粉”标签，你每天打开APP几十次，可能打一个“高活跃”标签。标签有了，商家们就可以开始“杀熟”了，我们还是以爆出新闻的打车APP来说，你一周7天，6天都用打车APP，绝对会是一个“高频用户”，我觉得商家不会对所有的高频用户做杀熟处理，他应该会测试一下，这个用户对价格的敏感度。
在经济学理论中，价格敏感度（price- sensitive)表示为顾客需求弹性函数，即由于价格变动引起的产品需求量的变化。
比如说我从A点到B点平时是30块，今天变成60块，我可能就不用这个打车APP了，换其他的APP看看，说明我对这个价格的变动比较敏感，如果我依然使用了，说明对这个价格不敏感，对这些不敏感的用户，商家可能就会开始杀熟了。
大数据杀熟现象最早可以追溯到亚马逊在2000年一个差别定价“实验”。当年，有用户发现《泰特斯》（Titus）的碟片对老顾客的报价为26.24美元，但是删了cookie后发现报价变成了22.74美元。这件事情的曝光，让亚马逊面临消费者如潮的谴责，最后CEO贝索斯亲自道歉，称一切只是为了“实验”。-- MBA智库百科
为什么要杀熟
从消费者的角度来看，就是商家要获取更高的利润，这里我们还要提到另一个概念，叫“价格歧视”，就是同样的商品卖给不同的人，价格是不一样的，那商家为什么不都卖高价呢？这是由于价格和商品的需求量是有相关性的，看下图：
价格低了，买的人多，但是利润会少，价格高了，买的人少了，利润也不会太高，所以商家会找一个准确的定价，来保证利润最大化。
要真正做到这一点，有点儿难，要考虑每个人可以接受的心理价位。
价格歧视有3个等级，像1斤苹果3元，2斤5元这种也是
后记
数据是死的，人是活的；数据体现出怎样的价值，要看人来怎样使用数据。
