大数据杀熟的背后 OTA、出行成重灾区(2)

图片来源：CSDN 《手把手教你用大数据打造用户画像》

周源在文中称，携程从事用户画像的初衷是为了“根据人的喜好推荐对应的产品”“推荐和目标客人特征相似客人喜好的产品”。

携程可以根据用户信息、订单、行为等等推测出其喜好，再针对性的给出产品可以极大提升用户感受，能避免用户被无故打扰的不适感。同时针对不同画像的用户提供个性化的服务也是携程的出发点之一。

“个性化推荐”的说法也在携程CEO陈瑞亮的回应中得到证实，他举例表示，习惯订高星级酒店的用户会看到更多类似酒店的搜索结果。

文章也提到，针对旅游市场，携程将其应用于“房型排序”“机票排序”“客服投诉”等诸多特色领域。

有网友解读，在纳入“用户影响力”的这一指标的情况下，将用户画像纳入“客服投诉”很容易存在客诉差异化处理，“是否大V的投诉更容易得到解决？”

有互联网从业者告诉蓝鲸TMT记者，目前行业确实广泛存在根据用户的历史消费记录和习惯，进行用户分层，筛选出“价格不敏感”消费者，对于这类用户，补贴程度会更低。

“杀熟”之辩：价格歧视还是正当逐利？

在这场争论中，“价格歧视”这个经济学概念和大数据扮演的角色被正反两方引用。

在经济学中，一级价格歧视又称完全价格歧视， 每一单位产品都有不同的价格，它假定垄断者知道每位消费者对任何数量的产品要支付的最大货币量，并以此决定价格，因而能够获得每位消费者的全部消费剩余。

“ ‘杀熟’这个现象并不新鲜，自从大数据和智能广告被应用至电商领域便一直存在，甚至说是行业丑闻”。艾媒咨询CEO张毅接受蓝鲸TMT记者采访时表示，自己在购买机票时，也遭遇过在多次查询机票后价格上涨，换账号查询后价格不同的情况。