大数据杀熟的背后 OTA、出行成重灾区

近日，关于“大数据杀熟”的话题在网络上热议。起因是一位微博用户“廖师傅廖师傅”发帖称，自己作为某酒店熟客，在线预订酒店的价格常年为380元到400元左右，一次无意到店询价，得知淡季价格仅300元，其转而换友人账号查询，恰好为300元，而换回自己的账号则又涨回380元。

该名网友据此称自己遭遇“杀熟”，质疑第三方平台涉嫌价格欺诈；并控诉，“千人千面”的大数据技术本应当用于优化消费体验，却沦为商家谋取不当利益的手段。同时，一篇名为《大数据"杀"你没商量：住同样酒店，你就得比别人贵》的文章开始在网上流传，直指携程存在价格歧视行为。

对此，携程大住宿事业部CEO陈瑞亮近日回应称，“酒店的价格对用户是一致的，展示上的差异，是因为用户领用或购买优惠券。”并称‘杀熟’现象在携程平台上绝不存在，“未来也绝对不允许杀熟的行为发生。”

有相关互联网从业者告诉蓝鲸TMT记者，行业内确实曾在“用户分层”这一做法，针对价格不敏感用户，会有优惠补贴较少的做法。然而不少专家亦认为，在新用户拓展成本高，老用户流失风险低的情况下，商家追逐利润最大化有其合理性。但商家应厘清正当逐利与价格欺诈行为的区别，在追求边际利润的最大化的同时，更应当注意老用户的情感体验，做到合理平衡。

OTA、出行成“杀熟”重灾区

消费者对于“杀熟”同一件标的物，在用户产生特定浏览行为、历史消费记录后可能就有不同的价格呈现，在微博网友“廖师傅廖师傅”的评论区，就不少有类似经历的网友控诉遭遇过的“同物不同价”。

有用户表示，在经常在同一路线乘坐滴滴网约车后，其车费开始小幅上涨；更有用户称使用淘票票等工具购买电影票时，使用次数越多价格越高。

在这场争论中，许多人将“杀熟”的矛头指向大数据技术的精准画像功能。

携程技术中心基础业务研发部研发经理周源文章《手把手教你用大数据打造用户画像》说，有网友发现携程对用户画像的涵盖范围之广超过多数人想象，支付能力，出行偏好均有涉及，甚至囊括以微博粉丝为指标的“用户影响力”。