面对大数据杀熟,我们如何应对？

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这只是个暂时。毕竟一个APP的或者一个公司诚信。是消费不起的。你看滴滴一出事。各种顺风车就出来了。这个案例值得深思。这边不得不说马云。他的出发的是如何让大家方便。如果是如何赚更多的钱。他做不了那么大。不是吹嘘他。格局就是这样。如果你说淘宝刷单假货。这种曲折不应该放大了看。谁能一下子做完美

其他观点：

大数据的到来。好比生活中的货比三家

大数据的第一个杀手锏居然是杀熟。作为一项中立的技术。它们未来当然有更广阔的应用前景。只不过我们首先想到的往往是拿来挣钱。

现在快速发展的时代。是年轻人的一代。是赶技术的一代。赶上了。就可以利用它坐在家里赚钱。赶不上永远吃别人吃剩下的。面对这一切。你是愿意跟紧步伐用好它来赚钱还是任其发展与你无关？

其他观点：

大数据与云计算、人工智能、区块链并列。成为决胜科技未来的重要技术和产业方向。由于互联网数据资源的沉淀优势和人工智能算法的率先应用。大数据较之其他前沿科技。实现了更快的产品落地。在广告营销、用户画像等维度已经呈现商业价值。

举最简单的例子。当用户浏览网页时。总能发现符合需求的广告展示；当用户浏览电商网站时。推荐的商品与朋友的并不相同——这就是大数据“精准营销”和“千人千面”的体现。

但大数据也是把双刃剑。尤其在“杀熟”这笔糊涂账上争议不断。继今年3月之后。又一家旅游平台被炮轰“大数据杀熟”：给予老用户的价格高于普通用户。

当事企业照例予以否认。鉴于平台型公司有负责的技术架构和商业模式。比如第三方商家可以动态调整价格；比如机票往往不同时间刷新网页会呈现不同价格。这种背景下。消费者想要“找回公平”既没有技术能力也没有太多法律支撑。

大数据杀熟。以单个案例的形式出现。越来越频繁。而对于用户来讲。这种利益受损具有极强的隐蔽性——人们会对比不同平台的价格。却不会对比不同用户的价格。

一旦遭遇伤害。用户只能被动离开。企业(平台)却能推出优惠策略。吸引更多新用户前来。

大数据杀熟。情感上难以接受。换个说法却似乎顺理成章。人们能够认同。企业(平台)利用优惠券或更低的价格拉拢新用户。是合乎情理的。当用户成为高频购买者时。是否还给予低价。就是个值得商榷的问题了。

不给优惠。还是抬高价格？看起来更像一种逻辑的两种描述角度。

所以。作为弱势的一方。消费者寄希望于企业自律并不现实。找到应对大数据杀熟的方法。是当务之急。

市场自然趋向垄断。但永远存在竞争者。用户不要沉迷于一款软件走天下。卸载-替换-重装。是个不错的选择。这等于给了企业重要信号：我并非忠实用户。仍需要享受优惠。

根据行为轨迹揣测用户真实需求。是大数据的真谛。如果不想可选目标变得稀少。用户能做的就是尽量隐藏真实想法。在检索产品时。插科打诨地给出一些非核心关键词。也能够迷惑企业的大数据算法。

最笨的方法。往往是最有效的方法。既然老用户比新用户更惨。在购买一些产品时。何不让亲朋好友帮着检索目标。反而可能收获更性价比的答案。

不过。上述这些方法只是权宜之策。在大数据应用上。消费者可选择的余地不多。企业可以正反两面使用。能给你优惠也就能给你高价。这还算得上正派的商业策略。一旦涉及信用泄露和数据滥用。消费者更加有苦难言。

在复杂多变的新经济浪大数据与云计算、人工智能、区块链并列。成为决胜科技未来的重要技术和产业方向。由于互联网数据资源的沉淀优势和人工智能算法的率先应用。大数据较之其他前沿科技。实现了更快的产品落地。在广告营销、用户画像等维度已经呈现商业价值。

举最简单的例子。当用户浏览网页时。总能发现符合需求的广告展示；当用户浏览电商网站时。推荐的商品与朋友的并不相同——这就是大数据“精准营销”和“千人千面”的体现。

但大数据也是把双刃剑。尤其在“杀熟”这笔糊涂账上争议不断。继今年3月之后。又一家旅游平台被炮轰“大数据杀熟”：给予老用户的价格高于普通用户。

当事企业照例予以否认。鉴于平台型公司有负责的技术架构和商业模式。比如第三方商家可以动态调整价格；比如机票往往不同时间刷新网页会呈现不同价格。这种背景下。消费者想要“找回公平”既没有技术能力也没有太多法律支撑。

大数据杀熟。以单个案例的形式出现。越来越频繁。而对于用户来讲。这种利益受损具有极强的隐蔽性——人们会对比不同平台的价格。却不会对比不同用户的价格。

一旦遭遇伤害。用户只能被动离开。企业(平台)却能推出优惠策略。吸引更多新用户前来。

大数据杀熟。情感上难以接受。换个说法却似乎顺理成章。人们能够认同。企业(平台)利用优惠券或更低的价格拉拢新用户。是合乎情理的。当用户成为高频购买者时。是否还给予低价。就是个值得商榷的问题了。

不给优惠。还是抬高价格？看起来更像一种逻辑的两种描述角度。

所以。作为弱势的一方。消费者寄希望于企业自律并不现实。找到应对大数据杀熟的方法。是当务之急。

市场自然趋向垄断。但永远存在竞争者。用户不要沉迷于一款软件走天下。卸载-替换-重装。是个不错的选择。这等于给了企业重要信号：我并非忠实用户。仍需要享受优惠。

根据行为轨迹揣测用户真实需求。是大数据的真谛。如果不想可选目标变得稀少。用户能做的就是尽量隐藏真实想法。在检索产品时。插科打诨地给出一些非核心关键词。也能够迷惑企业的大数据算法。

最笨的方法。往往是最有效的方法。既然老用户比新用户更惨。在购买一些产品时。何不让亲朋好友帮着检索目标。反而可能收获更性价比的答案。

不过。上述这些方法只是权宜之策。在大数据应用上。消费者可选择的余地不多。企业可以正反两面使用。能给你优惠也就能给你高价。这还算得上正派的商业策略。一旦涉及信用泄露和数据滥用。消费者更加有苦难言。

在复杂多变的新经济浪潮中。做一个价格敏感的消费者。利仍然大于弊。从长远来看。对付大数据杀熟。在于企业自律、行业规则和监管立法。

首先是大数据使用规范问题。企业在给予用户个性化选择时。是否也应该给予常规性选择。

其次。恰恰是最重要的定价标准问题。一罐可乐的定价往往是相对固定的。高级酒店的品牌溢价。消费者能够知晓和理解。

但最近频频发生的大数据杀熟。集中在非标品的旅游、餐饮等服务行业。即便没有大数据。这些市场本就是价格争议的重灾区。有了大数据。只会让“价格欺骗”更加隐蔽。

因此。在解决大数据杀熟问题之前。服务市场的价格标准问题显得更为紧迫。这也恰恰是立法的关键所在。

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